Lo sviluppo dell’intelligenza artificiale è ancora a uno stadio iniziale, ma evidenzia già un certo fermento in tutto il mondo. Lo dimostrano il crescente interesse della comunità accademica al tema, l’offerta dei grandi player di servizi cloud e la vitalità di 460 startup che dal 2016 ad oggi hanno raccolto complessivamente 2,2 miliardi di euro a livello internazionale, ma soprattutto la diffusione di soluzioni tra le aziende.

In Italia il 56% delle grandi imprese oggetto di indagine ha già avviato progetti di intelligenza artificiale (contro circa il 70% di Francia e Germania) a dimostrazione dell’attenzione sul tema, anche se siamo solo in una fase embrionale di utilizzo delle grandi opportunità di questa tecnologia. Questi i progetti sono orientati prevalentemente a soluzioni di Intelligent Data Processing (il 35% dei casi) e di Virtual Assistant/Chatbot (25%), mentre sono quasi assenti le applicazioni più di nicchia, a sostegno dei processi interni delle aziende.

Rispetto alle esperienze estere, aperte anche ad applicazioni sperimentali, le imprese italiane sembrano inoltre prediligere ambiti maturi; il 52% delle soluzioni individuate è già a regime (contro il 38% a livello internazionale), mentre il 48% è ancora allo stadio di idea progettuale, di progetto pilota o in fase di implementazione. Sono alcuni dei risultati della ricerca dell’Osservatorio Artificial Intelligence della School of Management del Politecnico di Milano che ha analizzato 721 imprese e 469 casi di utilizzo di intelligenza artificiale riferibili a 337 imprese internazionali ed italiane.

“L’intelligenza artificiale potenzialmente non conosce confini applicativi e inciderà progressivamente sul tessuto economico e sociale di ogni paese” affermano Nicola Gatti, Giovanni Miragliotta e Alessandro Piva, Direttori dell’Osservatorio Artificial Intelligence.

“La velocità di diffusione nei diversi ambiti non sarà omogenea, ma dipenderà da fattori tecnologici e di conoscenza. Le imprese italiane stanno ponendo a questo tema grande attenzione per non perdere occasioni di miglioramento della competitività. Per coglierne a pieno i potenziali benefici, però, devono innanzitutto conoscere a fondo l’offerta di soluzioni disponibili e poi intervenire sui processi organizzativi e sul rafforzamento delle competenze, perché le persone siano effettivamente in grado di valorizzare le abilità delle macchine”.

Dalla ricerca emerge come un qualsiasi progetto di Artificial Intelligence nelle fasi iniziali necessiti di un grande investimento da parte dell’impresa, non solo in termini economici. Al momento le soluzioni pronte all’uso sono limitate e per raggiungere un livello di prestazioni simile o superiore a quello umano spesso richiedono lavoro sia in fase preparatoria, per le infrastrutture, il patrimonio informativo, le competenze e la cultura, sia in corso d’opera, per l’apprendimento della macchina e il miglioramento.

I principali ambiti di applicazione, oltre ai già citati Intelligent Data Processing e Virtual Assistant o Chatbot, comprendono anche soluzioni di Recommendation (10%), raccomandazioni personalizzate per indirizzare le decisioni del cliente in diversi momenti del percorso d’acquisto basandosi su informazioni fornite dagli utenti stessi, Image Processing (8%), che analizzano le immagini per il riconoscimento biometrico e l’estrazione di informazioni, Autonomous Vehicle (7%), mezzi a guida autonoma in grado di percepire l’ambiente esterno e adattare le manovre di conseguenza, e Intelligent Object (7%), capaci di eseguire azioni senza intervento umano interagendo con l’ambiente circostante tramite sensori e apprendendo dalle azioni delle persone che li usano.

intelligenza artificiale

Chiudono l’elenco soluzioni marginali come Language Processing (4%), che elaborano il linguaggio per comprendere un testo, tradurlo o produrlo in autonomia a partire da dati e documenti, e Autonomous Robot (4%), in grado di spostarsi e muovere alcune parti, manipolare oggetti e eseguire azioni in autonomia. Gli ambiti con un maggior numero di progetti a regime sono Recommendation (62%), Language Processing (50%), Intelligent Data Processing (42%) e Virtual Assistant/Chatbot (40%). Tra i meno consolidati, gli Autonomous Vehicle (100% di progetti in idea progettuale o pilota), gli Autonomous Robot (74%) e l’Image processing (57%).

Analizzando invece le funzioni aziendali, i processi dedicati alla relazione col cliente (marketing, sales e customer service) raccolgono da soli il 40% delle applicazioni, mentre in tutti gli altri processi interni (Operations, HR, Ricerca e Sviluppo e Finance) si concentra un altro 40% e il rimanente 20% delle applicazioni riguarda le funzionalità del prodotto offerto, con lo scopo di incrementarne le prestazioni e l’esperienza d’uso. Minoritaria appare invece l’enfasi verso il recupero di efficienza e la riduzione del costo del lavoro.

Come già detto, i Virtual Assistant o Chatbot sono il secondo campo di applicazione più esplorato dalle soluzioni di Artificial Intelligence. L’Osservatorio ha censito 118 casi di chatbot utilizzati a livello internazionale, rilevando come i più utilizzati nell’ambito servizi siano quelli per l’assistenza al cliente dopo la vendita (87%), seguiti da quelli che offrono al cliente servizi che non riguardano direttamente l’ambito in cui opera l’azienda (7%) e gli assistenti virtuali della tipologia Corporate Knowledge (6%), che hanno il compito di rispondere a domande poste dal personale o da figure esterne sull’organizzazione aziendale.

Nella funzione marketing gli assistenti virtuali vengono impiegati come shop assistant (46%), guida all’acquisto (27%), per azioni di brand reputation (18%) e supporto alle vendite (9%). Alla categoria prodotto appartengono quei chatbot inseriti all’interno di un prodotto per consentirgli di interagire con l’utente. Gli assistenti virtuali impiegati nelle funzioni HR, infine, si suddividono fra soluzioni orientate al recruiting e altre indirizzate alla gestione del personale.

Da più parti si sollevano intanto timori sulle ripercussioni negative dell’intelligenza artificiale sull’occupazione. Emergono però tre segnali incoraggianti, che sembrano smentire le previsioni più pessimistiche. Pur considerando che ci troviamo in una fase di transizione e sono rare le soluzioni già pronte all’uso, dall’analisi risulta che la domanda di lavoro nei progetti di AI è cresciuta, e non diminuita.

Inoltre, le soluzioni di AI oggi sono utilizzate più come leva competitiva esterna per migliorare i servizi e la qualità che non come strumento per aumentare l’efficienza interna. Infine, le imprese appaiono consapevoli della delicatezza del tema, selezionando attentamente i progetti da attivare e considerando sia i benefici attesi, sia l’accettabilità interna ed esterna dell’innovazione.

“I risultati incoraggianti devono consigliarci un tono non allarmistico, senza però porre il tema in una luce semplicisticamente positiva”, commenta Miragliotta. “Sarebbe sbagliato infatti abbracciare con acritico e superficiale entusiasmo le capacità dell’intelligenza artificiale: servono riflessione e responsabilità, in un progetto strategico che dia risposta alle preoccupazioni e alle aspettative della forza lavoro”.