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Report Osservatorio Intelligenza Artificiale 2020: Learn to Fly

Anche quest’anno Injenia partecipa alle iniziative dell’Osservatorio Artificial Intelligence del Politecnico di Milano e in occasione della presentazione del Report 2019-2020 Artificial Intelligence: Learn to fly! si trova a condividere da protagonista del settore la principale tendenza individuata: una maturità che proietta fuori da logiche esclusivamente sperimentali.

Il report ha evidenziato i trend in atto, alcuni largamente attesi, altri quasi sorprendenti. In generale lo scenario italiano sembra essersi evoluto in una direzione di maggiore consapevolezza e maturità: cominciano a contarsi esperienze di grandissimo interesse effettivamente realizzate e non più ferme a uno stadio di sperimentazione perenne. Proviamo ad approfondire.

 

2018/2019 – 2019/2020: qualcosa è cambiato?

Sì, sembra proprio che qualcosa sia cambiato, non solo se guardiamo ai risultati ottenuti dalle applicazioni sui flussi produttivi, in particolare nei comparti Financial Services, Media & Entertainment, Utilities, ma soprattutto in termini di conoscenza generale. Innanzitutto, si è allargato il campione di riferimento: le aziende coinvolte dalla survey sono salite da 151 a 205, in tutti i settori.

Sono stati fatti passi in avanti significativi rispetto lo scorso anno in cui era emersa una conoscenza limitata:

  • la percentuale degli intervistati che ritiene AI e Machine Learning in grado di replicare completamente  i processi cognitivi dell’essere umano è scesa drasticamente, dal 58% al 6,4% (Strong AI);
  • solo lo 0,5% distorce ancora completamente i termini della questione continuando a credere che intelligenza artificiale significhi costruire robot con sembianze umane.

Per un confronto approfondito sulle differenze fondamentali tra il Report del 2018 e quello diffuso ieri rimandiamo a un nostro precedente articolo.

AI lo scenario: un mercato in espansione

Le dimensioni del mercato AI in Italia si sono decisamente dilatate: nel 2018 il suo valore complessivo ammontava a 85 milioni di euro, un anno dopo la cifra è salita fino a sfiorare i 200 milioni di euro, di cui un solido 78% è riferito al comparto domestico a fronte di un promettente 22% relativo all’export. Oltre il 60% del mercato AI è generato da 4 settori: banking, insurance, manufacturing, multiutility. 

 

Il mercato AI in Italia nel 2019

Il mercato AI in Italia nel 2019

 

Un mercato in espansione, quindi, che lascia intravedere anche nel nostro Paese nuove opportunità di sviluppo.

 

La situazione oggi: prevale una corretta comprensione dell’AI

 

Alcuni dati confermano in modo netto questa evoluzione positiva e sono quelli che testimoniano il prevalere di una corretta comprensione dell’AI, in linea con le affermazioni dell’Osservatorio:

  • il 50,5% degli intervistati definisce intelligenza artificiale e machine learning come “sistemi in grado di emulare alcune capacità tipiche dell’essere umano”;
  • il 39,7% identifica l’AI con un gruppo di tecniche.

 

Comprensione AI aziende italiane 2020

La comprensione dei progetti AI delle aziende italiane – 2019

 

I pareri sull’AI sono inoltre prevalentemente positivi e sono poche le aziende che ancora non riescono ad esprimere un giudizio preciso. Tra queste solo 1 su 4 è totalmente priva di qualsiasi opinione o conoscenza, anche di base.

Il giudizio sull'AI delle aziende italiane 2019

Il giudizio sull’AI delle aziende italiane – 2019

 

 

La maturità delle aziende italiane sui progetti AI

2018/2019 – 2019/2020: maturità sui progetti AI 

Le aziende che si sono mosse per prime, integrando strategicamente competenze e metodologie di AI e ML all’interno del proprio ecosistema, hanno portato a termine dei progetti di valore. Rispetto al 2018, nel 2019 sono aumentate sensibilmente le iniziative in implementazione o a regime, mentre diminuiscono quelle in fase progettuale e sperimentale a riprova:

  • della maggior maggior consapevolezza sia di mercato, sia delle singole organizzazioni, che hanno operato un cambiamento nella cultura aziendale,
  • della volontà di essere sempre più «AI Ready»,
  • dell’aumentata capacità di dominare le metodologie di AI.

Contemporaneamente le aziende moltiplicano gli sforzi per preparare il cliente a prodotti e servizi AI, dotandosi internamente delle risorse necessarie per maturare una conoscenza approfondita di algoritmi e metodologie.

 

La dimensione dei dati: ampi margini di miglioramento

La maturità del mercato italiano, oltre alla consapevolezza diffusa, al numero crescente di progetti entrati in fase avanzata di messa in produzione e alla padronanza tecnica, è testimoniata concretamente dalla grande attenzione prestata dalle aziende alla dimensione dei dati

Qui il discorso deve essere però problematizzato: anche se le organizzazioni si sono ormai dotate di infrastrutture per l’acquisizione dati, i set a disposizione per iniziative di intelligenza artificiale e machine learning sono ancora quantitativamente e  qualitativamente insufficienti

 

Le soluzioni: gli asset di AI e ML considerati maturi

 

Le maturità delle soluzioni di AI e ML

Le maturità delle soluzioni di AI e ML

 

L’hypercycle individuato nel Report dell’Osservatorio segnala le soluzioni tecnologiche e le metodologie di AI e ML che sono entrate in una fase di maturità:

  • NLP (text generator, text classification, information extraction, smart search, translation);
  • Recommendation (digital twin);
  • Computer vision (object detection, image classification, asset monitoring, face recognition, smart surveillance);
  • Intelligent Data Processing (pattern identification, sentiment analysis, classification/cluster);
  • Chatbot per customer care o help desk interno (migliora i processi come l’assistente virtuale che aiuta gli operatori Hera nella gestione degli impianti).

 

La vision di Injenia: da sperimentazione a fattore critico di business

Rispetto all’hypercycle sull’intelligenza artificiale tracciato dal Report Injenia si colloca tra gli esperti su quegli asset di machine learning entrati in una fase di maturità.

La direzione è chiara: dall’Intelligenza artificiale come sperimentazione e innovazione a intelligenza artificiale come fattore critico di business. La volontà è quella di portare le aziende da una logica di Proof of Concept a una in cui l’intelligenza artificiale diventi un asset integrato coerentemente in una strategia complessiva. L’obiettivo a lungo termine è che l’innovazione sia sempre di più partecipata e arrivi a contaminare capillarmente  la normalità delle aziende italiane.

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