Può esistere una “via europea” per l’intelligenza artificiale, che permetta al Vecchio Continente di competere con gli Stati Uniti e con la Cina? Se guardiamo semplicemente ai numeri, l’impressione è deprimente: nel piano d’azione elaborato dalla Commissione Europea si prevedono dai 20 miliardi di euro di fondi comunitari da investire nel periodo 2018-2020 e altrettanti ogni anno a partire dal 2021. Sembrano numeri importanti, che però sprofondano se paragonati ai livelli d’investimento di altre geografie. E nel settore privato la situazione non migliora: da stime di McKinsey, nel 2016 le imprese del Nord America hanno speso non meno del corrispettivo di 12 miliardi di euro, quelle asiatiche non meno di 6,5 miliardi, mentre il calcolo per le europee è di 2,4 miliardi di euro.

 

Forse allora dobbiamo modificare la domanda di partenza: può esistere una “via europea” per l’intelligenza artificiale, non fondata solo sulle risorse mobilitate ma anche sulla qualità dei progetti? E magari sul loro valore etico e sociale? Proprio questa è l’idea coltivata dall’Alan Turing Institute di Londra, in cui confluisce l’opera di ricerca di 13 prestigiose università britanniche, ed è un’idea a cui ha aderito anche l’italiana The Innovation Group. Perché il percorso di una Artificial Intelligence a servizio del cittadino può essere praticabile anche nel nostro Paese, con una sorta di “made in Italy” tecnologico che - proprio come quello agroalimentare - non sfida la concorrenza estera sui grandi volumi bensì sulla qualità.

 

Ne abbiamo parlato con Roberto Masiero, presidente di The Innovation Group.

 

Roberto Masiero, presidente di Tig

 

 

Come può l’Europa ritagliarsi un ruolo nella corsa all’intelligenza artificiale?

 

Per poter competere bisogna scegliere il terreno su cui poterlo fare. Gli investimenti europei non sono comparabili a quelli statunitensi e cinesi, siamo nell’ordine di qualche miliardo di euro contro decine di miliardi. Cifre non solo inferiori a quelle di Usa e Cina, ma anche di alcuni degli over-the-top protagonisti del settore tecnologico. E gli investimenti italiani sono addirittura due ordini di zeri sotto. Quindi è necessario capire come poter sfruttare al meglio le risorse a disposizione.

 

Qual è la vostra proposta?

 

Credo che l’unica possibilità sia far leva sulle eccellenze e sulle cose che l’Europa sa fare bene. Il nostro continente ha al suo centro non il “consumatore” ma il cittadino, ed è una differenza culturale che influenza anche l’approccio all’intelligenza artificiale. Invece di partire da algoritmi “estranei” che dominano le nostre vite, si dovrebbe partire da un approccio umano-centrico. Nei piani e nelle dichiarazioni dell’Unione Europea questo tema è presente, ma dovrà essere concretizzato attraverso algoritmi che possano comprendere la complessità della vita quotidiana e aiutare a semplificarla, permettendo alle persone di vivere meglio.

 

Qualche esempio?

 

Le città. L’enorme ricchezza di dati generati quotidianamente dalle reti dei sensori e soprattutto dai servizi pubblici potrebbe essere riutilizzata. Pensiamo al valore potenziale di una sistema che colleghi tutti i dati generati da una città come milano: trasporti metropolitani, aeroporti, autostrade, parcheggi, rete energetica.

 

Ha citato Milano: potrebbe essere la città apripista per progetti di AI “made in Italy”?

 

Di certo qui si sta affermando un modello interessante, in cui è possibile vivere la città in modo sociale e collettivo. Mi riferisco agli spazi di coworking, allo spirito degli incubatori di startup, ma anche alla possibilità di una rinascita della manifattura basata su tecnologie come la stampa 3D.

 

E le aziende italiane a che punto sono?

 

Nelle nostre imprese esiste spesso una barriera culturale all’innovazione, un valore molto più reperibile nelle startup che non nelle aziende consolidate. Ci sono delle “isole” di innovazione interessanti, che restano però, appunto, delle isole. Per quanto riguarda l’intelligenza artificiale osserviamo un approccio frammentato e un uso ancora molto limitato, per esempio, della manutenzione predittiva. Di frequente si ricorre all’AI per specifiche necessità o aree, magari per trovare un pattern dall’analisi di dati su una linea di produzione e capire come risolvere un problema. Ma siamo molto lontani da una visione sistemica dell’uso dell’intelligenza artificiale.