L’Italia è in ritardo rispetto ai partner europei sugli investimenti riguardanti l’Intelligenza Artificiale (AI). L’Europa è a sua volta lontana anni luce dagli Stati Uniti e dalla Cina. Consapevole del gap, solo quest’anno l’Ue ha stanziato 1,5 miliardi di euro per i progetti avviati tra il 2018 e il 2020 e 1,5 miliardi di euro all’anno da dividere fra i due grandi fondi continentali a supporto dell’innovazione digitale: Horizon Europe e Digital Europe.
Non vi sono solo motivi geopolitici – celebre la frase di Putin del 2017: «Il leader nell’intelligenza artificiale dominerà il mondo» – ma anche ragioni economiche globali che rendono importante investire nel settore.
La partita si gioca oggi tra Stati Uniti e Cina, impegnati in una battaglia senza esclusioni di colpi dove al momento la differenza è fatta dalle grandi aziende high-tech. Tra le 50 Most Innovative company 2021 troviamo 30 grandi aziende Usa, 6 cinesi, 2 sudcoreane, 2 svizzere e solo 7 dell’Unione Europea (4 tedesche). Tra le prime 10 le americane sono otto, le rimanenti sono la sudcoreana Samsung e la cinese Huawei.
Le analisi concordano: se si vuole avanzamento tecnologico servono grandi aziende (più di 500 dipendenti/fatturato superiore a 1 miliardo di dollari).
Nel rapporto Deloitte 2019 “L’Innovazione in Europa” si legge: «Le piccole imprese sono quelle che meno di tutte cercano il confronto con esperti e consulenti o formano il personale esistente per lavorare con le nuove tecnologie». In Germania le grandi imprese investono in Ricerca e Sviluppo da sole quasi l’1,7 percento del Prodotto interno lordo, ovvero più di quanto si investe in Italia sommando tutte le fonti di finanziamento pubbliche e private. Noi ci fermiamo all’1,45% a fronte di più del doppio di Germania (3,17%), Austria (3,19%), Svezia (3,39%) e Danimarca (2,93%).
Tra i diversi motivi di questo ritardo troviamo questioni arcinote: pochi ricercatori, (6 ogni mille occupati contro i 10,9 in Francia, 9,7 in Germania, 7,1 in Spagna), peraltro meno pagati e più anziani rispetto ai colleghi europei. Poi il basso numero di brevetti (la Germania deposita circa il quintuplo dei brevetti italiani in EU e dieci volte più brevetti dell’Italia in USA) e la scarsa capacità di trasferimento tecnologico tra centri di ricerca, Università e imprese.
Pur avendo «una vibrante comunità di ricerca» che eccelle in campi come il Machine e Deep learning, il Data mining, l’analisi dei Big Data, la mancanza di grandi aziende che guidino l’innovazione rimane un limite a qualsiasi nostro concreto progetto e le start-up non sono, da sole, la soluzione. Servono dimensione organizzativa, capacità finanziaria, possibilità di sbagliare, interdisciplinarità, capacità di attrarre talenti, leadership e visione.
La sintesi del piano “Proposte per una strategia italiana per l’intelligenza artificiale” del settembre 2020 che elenca e indica 23 progetti prioritari (che peraltro prende spunto da un più corposo documento elaborato da una trentina di esperti e che raccoglie ben 82 raccomandazioni rivolte al policy making), al di là dei lodevoli intenti rischia di essere lettera morta se non saremo capaci di far crescere le nostre aziende in dimensione e magnitudo costruendo, nel contempo, quell’ecosistema necessario allo sviluppo delle grandi aziende innovatrici seriali.