IA: c’è una (nuova) strategia italiana

In luglio il Dipartimento per la Trasformazione Digitale e l’Agenzia per l’Italia Digitale hanno reso noto il documento integrale incaricato dal Governo Italiano volto a “disegnare” un Strategia italiana per l’Intelligenza Artificiale, certamente non la prima. Vediamo gli aspetti principali di questa Strategia.

La strategia italiana per l’IA 2024-2026 mira a posizionare l’Italia come leader nell’innovazione tecnologica attraverso obiettivi chiave suddivisi in quattro macroaree. Consolidamento dell’ecosistema della Ricerca: rafforzare gli investimenti nella ricerca sia fondazionale sia applicata, promuovendo competenze specifiche per il contesto italiano e allineate ai principi di affidabilità e responsabilità. Questo include lo sviluppo di nuovi algoritmi, modelli e sistemi di spiegabilità, nonché approcci per l’addestramento e la privacy dei dati.

Trattenere e attrarre talenti: Creare un ambiente favorevole che mantenga e attragga i migliori talenti, sostenendo la formazione di ricercatori e professionisti altamente qualificati.

Progetti interdisciplinari per il benessere sociale: Promuovere progetti che combinano diverse discipline per migliorare il benessere sociale, come applicazioni per la salute, il welfare, l’educazione e la tutela ambientale.

Incrementare l’efficienza amministrativa: Adottare tecnologie IA per migliorare l’efficienza dei processi amministrativi e la qualità dei servizi offerti ai cittadini. Questo include la progettazione di nuove applicazioni specifiche per le esigenze della PA, con percorsi di accompagnamento per superare la carenza di competenze.

Semplificazione per cittadini e imprese: Implementare sistemi di IA che semplifichino le interazioni tra cittadini, imprese e PA, garantendo la trasparenza e la privacy dei processi.

Formazione del personale: Creare policy e percorsi formativi per il personale della PA per garantire una corretta implementazione e utilizzo delle tecnologie IA. Facilitare l’adozione di soluzioni di IA nelle piccole e medie imprese, creando sinergie con il mondo accademico e della ricerca per rispondere alle esigenze produttive e competitive. Sostenere la creazione di laboratori per lo sviluppo di applicazioni IA in contesti industriali e promuovere la crescita di start-up innovative nel settore. Incentivare la formazione di alto livello in IA, con particolare attenzione alla collaborazione interdisciplinare e alle questioni etiche. Questo include l’espansione del Dottorato Nazionale in Intelligenza Artificiale e l’introduzione di corsi di IA nei curricula universitari. Promuovere programmi di formazione continua per aggiornare e riqualificare le competenze dei lavoratori, preparandoli alle nuove sfide tecnologiche.

Per supportare il raggiungimento degli obiettivi strategici, il testo prevede una serie di azioni abilitanti: Creazione di dataset e modelli condivisibili, costruiti secondo principi di trasparenza e affidabilità etica. Questo registro permetterà di catalogare i vari database esistenti e favorirà il riuso delle soluzioni sviluppate. Investimenti in infrastrutture digitali per sostenere l’analisi di grandi quantità di dati e sviluppare soluzioni avanzate. Questo include lo sviluppo di reti intelligenti e interoperabili che possano adattarsi alla domanda in tempo reale. Definizione di un soggetto responsabile per la gestione del fondo di attuazione delle azioni strategiche e per il monitoraggio continuo dei progressi. Questo soggetto avrà anche il compito di promuovere la sinergia tra i diversi attori dell’ecosistema dell’innovazione.

La Strategia riconosce diversi rischi associati. L’inerzia tecnologica potrebbe portare a una perdita di competitività. La strategia mira a superare questo rischio incentivando l’adozione rapida e efficace delle tecnologie IA. Omogeneizzazione culturale: la predominanza di modelli IA sviluppati all’estero potrebbe portare a una perdita delle specificità culturali italiane. La strategia promuove lo sviluppo di modelli generativi che riflettano i valori e i diritti italiani. Iperregolazione nazionale: un quadro normativo troppo complesso potrebbe frenare l’innovazione. La strategia favorisce linee guida semplici e chiare, in armonia con l’AI Act europeo. Rischio per il mondo del lavoro: l’IA potrebbe trasformare radicalmente il mercato del lavoro, rendendo essenziali programmi per gestire questa transizione. Digital divide: la strategia include iniziative per evitare che l’adozione dell’IA aumenti le disuguaglianze digitali, promuovendo l’accesso equo.

Giovanni TRIDENTE

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