{"id":2174,"date":"2022-01-24T16:25:22","date_gmt":"2022-01-24T15:25:22","guid":{"rendered":"https:\/\/www.fluentis.com\/blog\/trend-tecnologici-2022-gartner-copy\/"},"modified":"2023-08-22T09:47:13","modified_gmt":"2023-08-22T07:47:13","slug":"intelligenza-artificiale-piano-strategico-italia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.fluentis.com\/it\/blog\/intelligenza-artificiale-piano-strategico-italia\/","title":{"rendered":"Intelligenza artificiale: il piano strategico che l\u2019Italia ha in mente"},"content":{"rendered":"\n

L\u2019Italia \u00e8 finalmente pronta a un rinnovamento nell\u2019ambito dell\u2019Intelligenza Artificiale: la sinergia tra MUR, MISE e MITD ha da poco dato vita al Programma Strategico per l\u2019Intelligenza Artificiale 2022-2024<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

Il Programma si focalizza su 24 policies da sviluppare e implementare entro il 2024<\/strong>, messe a punto per rafforzare le competenze, la ricerca e l\u2019innovazione in ambito AI, favorire la transizione digitale di aziende e PA e attrarre \u2013 e trattenere! \u2013 nel Bel Paese talenti e ricercatori.
Tutto questo con l\u2019obiettivo di rendere l\u2019Italia un centro sull\u2019Intelligenza Artificiale competitivo a livello globale.<\/p>\n\n\n\n

Lo scenario italiano attuale<\/h2>\n\n\n\n

Nonostante l\u2019ecosistema italiano possieda un grande potenziale, esso non viene sfruttato appieno.
La comunit\u00e0 di ricerca scientifica \u00e8 molto attiva ma frammentata e di piccola scala, poco attrattiva per i talenti esteri e con limitata capacit\u00e0 brevettuale. Il sistema di ricerca pubblico, inoltre, riceve meno finanziamenti rispetto agli altri Paesi europei e, di conseguenza, le remunerazioni sono generalmente inferiori.
Per quanto riguarda i fornitori di soluzioni e tecnologie AI, l\u2019ecosistema imprenditoriale registra un aumento di start-up con competenze in Intelligenza Artificiale. Il mercato italiano, tuttavia, risulta ancora di dimensioni limitate e ci\u00f2 incide negativamente sulla crescita delle imprese e sulla loro capacit\u00e0 di investimento: le imprese, infatti, stanno sotto-investendo in R&S.
Tutti questi dati confermano la necessit\u00e0 di un drastico aggiornamento della strategia nazionale sull\u2019Intelligenza Artificiale, che si concentri maggiormente sulle aree di debolezza quali il processo di trasferimento tecnologico, la ricerca e gli associati finanziamenti, la capacit\u00e0 di mantenere e attrarre talenti e, infine, l\u2019adozione dell\u2019AI nelle imprese e nella PA.<\/p>\n\n\n\n

Le 3 aree prioritarie e le politiche di intervento<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Alla luce del quadro generale sopra descritto, risultano molto chiare le motivazioni sottostanti all\u2019adozione del piano strategico. Ma vediamo nello specifico quali sono le politiche d\u2019intervento e quali saranno le applicazioni pratiche.<\/p>\n\n\n\n

La prima delle aree prioritarie individuate riguarda talenti e competenze<\/strong>: a questo proposito sono previsti interventi per aumentare il numero di dottorati e attrarre in Italia i migliori ricercatori, sia in ambito di ricerca fondamentale sia applicata. 
Si punta, inoltre, alla creazione di nuove cattedre di ricerca sull\u2019Intelligenza Artificiale e a promuovere progetti per incentivare il rientro in Italia di professionisti del settore.<\/p>\n\n\n\n

La seconda area riguarda il rafforzamento della ricerca in ambito AI. Per rafforzare la struttura dell\u2019ecosistema di ricerca italiano<\/strong> si punter\u00e0 a incentivare un approccio multidisciplinare caratterizzato dal binomio ricerca-innovazione, favorendo le collaborazioni tra il mondo accademico e della ricerca, l\u2019industria, gli enti pubblici e la societ\u00e0.
Inoltre saranno stanziati fondi per finanziare piattaforme per la condivisione di dati e software a livello nazionale.<\/p>\n\n\n\n

La terza e ultima area riguarda l\u2019applicazione dell\u2019AI nel settore privato e pubblico<\/strong> nazionale.
Le misure a favore delle imprese<\/strong> hanno lo scopo di supportare la Transizione 4.0, favorire la nascita e la crescita di imprese innovative in ambito AI e supportarle nella sperimentazione e certificazione dei nuovi prodotti.
Abbiamo gi\u00e0 visto come, all\u2019interno del Piano Nazionale di Ripresa e Resilienza (PNRR) \u00e8 prevista una fonte di investimento pari a \u20ac13,38 mld<\/strong> (M1C2 Investimento 1: Transizione 4.0<\/em>), con l\u2019obiettivo di sostenere la trasformazione digitale delle imprese<\/strong>, incentivando gli investimenti a sostegno della digitalizzazione.
La Pubblica Amministrazione<\/strong> non verr\u00e0 lasciata fuori da questo progetto, sono previsti infatti interventi volti alla creazione di infrastrutture dati per sfruttare in sicurezza il potenziale dei big data che genera la PA, alla semplificazione e personalizzazione dell\u2019offerta dei servizi pubblici e all\u2019innovazione delle amministrazioni.<\/p>\n\n\n\n

Conclusioni<\/h2>\n\n\n\n

La trasformazione digitale pervade oggi ogni aspetto dell\u2019economia e della societ\u00e0, per cui nessuna attivit\u00e0 o processo pu\u00f2 essere gestito in isolamento. La buona riuscita delle strategie appena elencate implica un alto grado di coordinamento per poter avere efficacia.<\/p>\n\n\n\n

A tale scopo, per garantire un\u2019efficace governance, monitorare lo stato di attuazione della strategia, e per coordinare tutte le iniziative di governo sul tema, \u00e8 stato formato il gruppo di lavoro permanente sull\u2019AI<\/strong>, in seno al Comitato Interministeriale per la Transizione Digitale.<\/p>\n\n\n\n

<\/div>\n\n\n\n

Fonte<\/em>: www.innovazione.gov.it<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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