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Intelligenza Artificiale 2022: Indagine sulla crescita del settore

Come si sta evolvendo il settore dell’Intelligenza Artificiale? Vediamolo grazie ai dati emersi dall’analisi IBM Global AI Adoption Index.

Quando si parla di innovazione tecnologica non si può fare a meno di pensare all’Intelligenza Artificiale come una grande occasione di crescita.

Dare uno sguardo all’IA e alle sue opportunità può essere la carta vincente per avviare la digital transformation in azienda, soprattutto nella prospettiva del lungo periodo. Il mercato è in fermento e l’Italia può giocare un ruolo da protagonista.

Quali sono le novità del settore? Quali vantaggi può offrire? Niente paura, abbiamo raccolto per te tutte le informazioni più interessanti in questo articolo. Scopriamo insieme di cosa si tratta.

Intelligenza Artificiale: IBM Global AI Adoption Index

L’Intelligenza Artificiale è un ramo economico e tecnologico giunto ormai a un giro di boa importante. L’adozione effettiva delle tecnologie IA cresce anno dopo anno, raggiungendo nel 2022 una quota stimata intorno al 35% (+13% rispetto all’anno precedente). 

Il dato appena indicato proviene dall’IBM Global AI Adoption Index, un’indagine internazionale che ha l’obiettivo di analizzare la crescita del settore e inquadrarne i fattori di sviluppo. Vediamo nel dettaglio come è stato definito il campione di ricerca e qual è stata la metodologia applicata.

Campione di ricerca

L’IBM Global AI Adoption Index coinvolge aziende attive in tutto il mondo, con particolare attenzione alle realtà geografiche che si distinguono per il loro virtuosismo in questo settore.

Il campione di ricerca per l’indagine 2022 è composto da 7500 aziende, suddivise in base al criterio geografico e alle dimensioni aziendali.

La suddivisione per area geografica ha delineato il campione di ricerca in questo mondo:

  • 3000 aziende selezionate tra Cina, India, Emirati Arabi, Sud Corea, Singapore e Australia;
  • 2500 aziende selezionate tra Regno Unito, Italia, Spagna, Francia e Germania; 
  • 1000 aziende selezionate tra Stati Uniti e Canada;
  • 1000 aziende selezionate tra Brasile, Messico, Colombia, Argentina, Cile e Perù.
Intelligenza Artificiale - grafico Campione di ricerca per criterio geografico.
Grafico A: Campione di ricerca per criterio geografico. Fonte: IBM Global AI Adoption Index.

Secondo la suddivisione per dimensioni aziendali gli intervistati lavorano:

  • per il 32% in grandi aziende con più di 1.000 dipendenti;
  • per il 27% in aziende di medie-grandi dimensioni, tra 251 e 1.000 dipendenti;
  • per il 20% in aziende di medie dimensioni, tra 51 e 250 dipendenti;
  • per il 21% in piccole imprese con al massimo 50 dipendenti;
intelligenza artificiale - grafico Campione di ricerca per dimensioni aziendali.
Grafico B: Campione di ricerca per dimensioni aziendali. Fonte: IBM Global AI Adoption Index.

Metodologia di ricerca

Il sondaggio è stato condotto online dal 30 marzo al 12 aprile 2022 e le domande poste agli intervistati si sono concentrate su macro argomenti di grande interesse e attualità:

  • l’adozione dell’Intelligenza Artificiale nella definizione della strategia aziendale, anche limitatamente ad alcune funzioni;
  • l’analisi delle competenze professionali più rilevanti per la crescita del settore, analizzando la domanda del mercato e le future possibilità lavorative;
  • la verifica dell’affidabilità delle tecnologie relativamente al decision-making, al problem solving, alla cyber security e alla gestione e dei big data;
  • l’aumento della consapevolezza verso la sostenibilità e come l’Intelligenza Artificiale può aiutare le imprese su questo fronte;
  • l’osservazione dei principali campi di applicazione in azienda.

Di seguito, approfondiamo nel dettaglio le questioni più interessanti emerse dalla ricerca e analizziamone i risultati.

Quanto e dove è diffusa l’Intelligenza Artificiale?

Entriamo finalmente nel vivo dell’indagine individuando il livello di diffusione dell’Intelligenza Artificiale nel mondo e quanto questo si differenzia in diversi contesti geografici.

Il grafico C illustra l’attuale posizione di netto vantaggio di paesi estremamente tecnologici come Cina e India, con un tasso di diffusione prossimo al 60% del mercato e con ottime prospettive di sviluppo grazie alla ricerca nel settore, rispettivamente del 30% e del 27%.

La leadership asiatica è consolidata da Singapore e dagli Emirati Arabi. Questi paesi registrano un tasso di diffusione più basso, ma comunque sopra la media internazionale (prossimo al 40%) e prospettive di crescita più interessanti, relativamente del 46% e del 40%.

Anche il mercato occidentale inizia a prendere forma, investendo risorse nella ricerca ed esplorando tutti i possibili campi di applicazione di queste tecnologie. In particolare, l’Europa rappresenta il terreno più fertile per lo sviluppo del settore, riportando dati incoraggianti e significativamente superiori rispetto all’America e all’Australia.

intelligenza artificiale - grafico Campione di ricerca per dimensioni aziendali.
Gruppo C: Diffusione e prospettive di crescita dell’Intelligenza Artificiale nel mondo. Fonte: IBM Global AI Adoption Index.

Intelligenza Artificiale in Italia: possiamo diventare leader in Europa?

I più attenti avranno certamente notato l’ottimo piazzamento dell’Italia nel grafico precedente, alle spalle dei colossi asiatici, con tassi di diffusione e ricerca superiori al 40%.

Secondo l’indagine condotta da IBM siamo il paese occidentale più avanzato nel campo dell’Intelligenza Artificiale. Ma è davvero così? Possiamo diventare leader di settore in Europa?

Analizzando il grafico C-bis, il confronto dei dati italiani con i nostri principali competitors europei evidenzia che, se da un lato la diffusione nel Bel Paese è maggiore, dall’altro lo sviluppo di queste tecnologie diminuisce. Lo stesso vale confrontando i dati medi internazionali.

intelligenza artificiale - grafico Diffusione e prospettive di crescita dell’Intelligenza Artificiale in Europa.
Gruppo C-bis: Diffusione e prospettive di crescita dell’Intelligenza Artificiale in Europa. Fonte: IBM Global AI Adoption Index.

Dando un’occhiata ai numeri del mercato dell’Intelligenza Artificiale in Italia, nel 2022 gli investimenti nel settore sono aumentati del 27% (pari a 380 milioni di euro).

I settori assicurativo-finanziario, energetico ed industriale sono quelli maggiormente attivi, con particolare interesse soprattutto nei seguenti rami:

  • algoritmi di Intelligent Data Processing per raccogliere ed analizzare i dati (+32%);
  • soluzioni di Natural Language Processing per migliorare l’interpretazione del linguaggio da parte delle macchine (+20%) e le funzionalità di chatbot e assistenti virtuali (+34%);
  • algoritmi di Recommendation System per ottimizzare l’esperienza degli utenti sulla base delle loro preferenze (+20%).

Quasi quattro progetti su cinque sono commissionati e avviati da aziende italiane. Un dato certamente positivo, tuttavia viziato dal sempre più evidente divario tra grandi e piccole e medie imprese in termini di risorse disponibili: solo il 6% delle PMI italiane ha avviato iniziative e progetti pilota contro l’87% delle grandi aziende.

Prendere atto di questo fattore è fondamentale per consolidare la leadership in Europa e ritagliarsi un posto di prestigio nel panorama internazionale. 

L’obiettivo è chiaro: sostenere le piccole e medie imprese intervenendo attivamente per la riduzione delle barriere che possono rallentare la crescita dell’Intelligenza Artificiale in Italia.

Intelligenza Artificiale e business strategy: i fattori chiave

Tutte le aziende puntano alla costruzione di strategie efficaci per crescere nel lungo periodo; molte, vedono nell’IA la soluzione ideale ai loro problemi. Quali fattori spingono le aziende a investire nell’Intelligenza Artificiale?

Dal grafico D si possono ricavare i tre principali fattori chiave in merito:

  • convenienza, immediatamente riscontrabile nella ricerca di maggiore accessibilità a dati e informazioni (43%) e nella volontà di ridurre i costi (42%) ed automatizzare il lavoro (37%);
  • concorrenza con i competitor, soprattutto come reazione ai mutamenti imposti dalla pandemia (31%) e alle pressioni del mercato (25%);
  • governance aziendale, con un occhio di riguardo al miglioramento delle prestazioni colmando le lacune lavorative (22%) e alla sostenibilità (20%).
intelligenza artificiale - grafico Fattori che determinano l’adozione dell’Intelligenza Artificiale nelle aziende.
Grafico D: Fattori che determinano l’adozione dell’Intelligenza Artificiale nelle aziende. Fonte: IBM Global AI Adoption Index.

Il grafico E mette in luce l’impiego effettivo dell’IA nelle aziende. L’automatizzazione delle mansioni che richiedono competenze limitate è attualmente la principale ragion d’essere di queste tecnologie in azienda (33%), trovando compimento soprattutto nell’analisi dei dati (26%) e nella pianificazione finanziaria (22%).

Campi di applicazione interessanti e attuali sono la sicurezza informatica (29%) e la produzione di software e soluzioni proprietarie (22%), soprattutto assistenti virtuali e strumenti di monitoraggio per la gestione aziendale.

intelligenza artificiale - grafico Campi di applicazione dell’Intelligenza Artificiale nelle aziende.
Grafico E: Campi di applicazione dell’Intelligenza Artificiale nelle aziende. Fonte: IBM Global AI Adoption Index.

Come investire al meglio nell’Intelligenza Artificiale

In che modo le aziende investiranno nell’Intelligenza Artificiale nel prossimo anno? L’indagine ha dato una risposta a questa domanda, individuando nel grafico F le principali aree di investimento.

In particolare, mentre più del 40% delle aziende si concentrerà sulla ricerca di nuove applicazioni dell’IA nella propria strategia, le imprese più navigate punteranno sulla formazione di risorse umane altamente qualificate (39%) e sullo sviluppo di soluzioni proprietarie (32%).

intelligenza artificiale - grafico Previsioni di investimento nell’Intelligenza Artificiale nel prossimo anno.
Grafico C: Previsioni di investimento nell’Intelligenza Artificiale nel prossimo anno. Fonte: IBM Global AI Adoption Index.

Intelligenza Artificiale e lavoro, quali sono le competenze più richieste?

Ogni evoluzione tecnologica comporta inevitabilmente un cambiamento importante nel mondo del lavoro, creando nuove professioni e modificando quelle esistenti.

Quali sono le competenze più richieste per lavorare nel campo dell’Intelligenza Artificiale? Il grafico G naturalmente sottolinea l’importanza che ricoprono i professionisti della programmazione (54%) e dell’ingegneria informatica (35%). Tuttavia, la vera notizia sta nel consolidamento della grande rilevanza della cyber security (26%) e dei big data (29%): un motivo valido per sottolineare quanto oggi la professione del Data Scientist possa essere determinante.

intelligenza artificiale - grafico Campi professionali più importanti per lo sviluppo dell’Intelligenza Artificiale.
Grafico G: Campi professionali più importanti per lo sviluppo dell’Intelligenza Artificiale. Fonte: IBM Global AI Adoption Index.

Esistono barriere che rallentano lo sviluppo dell’Intelligenza Artificiale?

La ricerca ha individuato le principali barriere che rallentano lo sviluppo del settore, tagliando fuori molte aziende dalla possibilità di cavalcare l’onda dell’innovazione.

Il primo grande ostacolo riguarda la presenza di lacune lavorative e di competenze tecniche limitate (34%), fattore che si traduce in due problemi fondamentali: la carenza di professionisti qualificati e l’inaccessibilità della formazione di aggiornamento, dettata spesso dal costo eccessivo (29%) o dalla mancanza di mezzi materiali (25%).

Il secondo ostacolo, più subdolo e pericoloso, è dato dalla complessità di queste tecnologie (24%). L’indifferenza verso le novità è spesso la causa del fallimento di progetti che potrebbero avere maggior fortuna, complice l’incapacità o l’apatia nel comprenderne il potenziale. Questo concetto, purtroppo, penalizza soprattutto le PMI.

intelligenza artificiale - grafico Barriere che limitano lo sviluppo dell’Intelligenza Artificiale.
Grafico H: Barriere che limitano lo sviluppo dell’Intelligenza Artificiale. Fonte: IBM Global AI Adoption Index.

Come l’Intelligenza Artificiale aiuta la gestione delle risorse umane

Il reparto HR è da sempre un punto di riferimento per ogni azienda. Ma in che modo l’Intelligenza Artificiale può aiutare e migliorare la gestione delle risorse umane?

Sono tre gli aspetti più significativi indicati nel grafico I:

  • la formazione di figure professionali specializzate (50%);
  • la ricerca e la selezione di risorse con competenze adeguate al settore, in termini sia di hard skills sia di soft skills (45%);
  • la programmazione del fabbisogno di personale, prevedendola nel lungo periodo (35%).
intelligenza artificiale - grafico Campi di applicazione dell’Intelligenza Artificiale nella gestione delle risorse umane.
Grafico I: Campi di applicazione dell’Intelligenza Artificiale nella gestione delle risorse umane. Fonte: IBM Global AI Adoption Index.

Le aziende si fidano dell’Intelligenza Artificiale?

La fiducia riposta nell’Intelligenza Artificiale è senza dubbio un tema interessante, soprattutto per chi affida a queste tecnologie mansioni determinanti per la business strategy.

Tra i principali fattori valutati dalle aziende, nel grafico J spicca la volontà di mantenere l’integrità del brand agli occhi del pubblico (56%), temendo per la propria brand identity. Non è un elemento di poco conto, considerando quanto sia spesso determinante nel marketing.

Altri aspetti più tecnici riguardano la gestione dei dati (48%) e la produzione di report (45%), con particolare attenzione al rischio della presenza di bias (43%), ovvero di pregiudizi (più correttamente bugs, parlando di macchine) che possono inficiare la qualità delle informazioni.

intelligenza artificiale - grafico Fattori valutati dalle aziende in materia di fiducia verso l’Intelligenza Artificiale.
Grafico J: Fattori valutati dalle aziende in materia di fiducia verso l’Intelligenza Artificiale. Fonte: IBM Global AI Adoption Index.

Il grafico K evidenzia come i bias rappresentano una barriera per molte aziende (74%). Questo senso di sfiducia è alimentato soprattutto dalla mancanza di competenze idonee alla valutazione dell’operato dell’Intelligenza Artificiale (65%) e dall’assenza di garanzie reali sulla sua etica (60%).

intelligenza artificiale - grafico Barriere che limitano la fiducia verso l’Intelligenza Artificiale.
Grafico K: Barriere che limitano la fiducia verso l’Intelligenza Artificiale. Fonte: IBM Global AI Adoption Index.

Intelligenza Artificiale e fattori ESG

Hai mai sentito parlare di fattori ESG? Si tratta di obiettivi strettamente legati all’ambiente (environment), alla società (society) e alla governance, fondamentali per valutare la qualità dello sviluppo sostenibile nelle aziende.

Dal grafico L si nota l’importanza della ricerca di maggiore efficienza nel bilanciamento tra costi e consumi (44%) e della costruzione di report accurati con dati funzionali a questo scopo (45%).

Un ulteriore aspetto importante riguarda l’ottimizzazione della supply chain (42%): in tal senso, un supporto significativo per l’intera attività economica è dato dalla manutenzione dei sistemi (33%) e la capacità di adattamento alle circostanze (29%), ad esempio i cambiamenti climatici, le nuove tecnologie e i riferimenti normativi in materia.

Anche gli obiettivi DEI (Diversity, Equity, Inclusion) occupano una posizione rilevante nelle strategie aziendali (39%), sottolineando l’importanza del brand activism e delle battaglie sociali combattute in nome dell’inclusività e della valorizzazione delle diversità.

intelligenza artificiale - grafico Utilizzo dell’Intelligenza Artificiale per affrontare le questioni ESG.
Grafico L: Utilizzo dell’Intelligenza Artificiale per affrontare le questioni ESG. Fonte: IBM Global AI Adoption Index.

In conclusione, quali potrebbero essere le prospettive di crescita per l’Intelligenza Artificiale nel prossimo futuro?

Si può intuire che le tecnologie IA finora stanno registrando importanti successi specialmente nello svolgimento di mansioni standard, spesso ripetitive e programmabili, utili per il raggiungimento di traguardi legati alla strategia aziendale e alla sostenibilità.

La strada è ancora lunga e ricca di sfide affascinanti che fanno riflettere su tre quesiti importanti:

  1. come evolverà il lavoro?
  2. come supereremo le barriere che rallentano l’innovazione?
  3. ma soprattutto, potremo fidarci ciecamente degli algoritmi e dell’etica delle macchine? 

Intelligenza Artificiale 2022: Indagine sulla crescita del settore

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