1,2 miliardi di euro: è il valore del mercato dell’intelligenza artificiale in Italia raggiunto nel 2024. Una cifra record considerando che è cresciuta del 58% rispetto al 2023. Lo sviluppo è stato trainato principalmente dalle sperimentazioni che utilizzano la generative AI, che da sole rappresentano il 43% del valore registrato lo scorso anno. L’Artificial Intelligence tradizionale, invece, ha coperto il restante 57%.
Andando a guardare la spesa media effettuare dalle aziende i settori più attivi sono:
- Telco&Media;
- Insurance;
- Energy;
- Resource&Utility;
- Banking&Finance.
Anche se non è arrivato in uno dei primi posti, anche GDO&Retail ha registrato una forte accelerazione. Sul mercato, ad oggi, la Pubblica Amministrazione pesa al 6%, con un tasso di crescita superiore al 100%.
Quelli che abbiamo anticipato fino a qui sono solo alcuni dei risultati della ricerca Artificial Intelligence, e questo è solo l’inizio realizzata dall’Osservatorio Artificial Intelligence del Politecnico di Milano.
Ma entriamo un po’ più nel dettaglio e cerchiamo di capire quali altri dati sono emersi da questa analisi.
Imprese italiane ed intelligenza artificiale
In Italia le aziende si stanno muovendo con un po’ di lentezza nel loro approccio con l’intelligenza artificiale, soprattutto se si vuole fare un confronto con Francia, Germania, Irlanda, Olanda, Regno Unito e Spagna. In Italia solo l’81% delle grandi aziende ha valutato un progetto: in Europa la media è dell’89%; nel 59% dei casi c’è un progetto già attivo, mentre nel Vecchio Continente la media sale all’89%. Il nostro Paese, in quest’ultimo caso, è all’ultimo posto tra i Paesi che sono stati analizzati.
Ma è bene sottolineare che tra quanti stanno già utilizzando l’intelligenza artificiale, in un caso su quattro hanno già una progettualità a regime. Per quanto riguarda le grandi aziende attive nell’AI, il 65% starebbe già facendo degli esperimenti nel campo della Generative AI, concentrandosi principalmente nei sistemi conversazionali a supporto degli operatori interni.
Gli aspetti etici e la compliance
Volendosi, invece, soffermare sugli aspetti etici e sulle iniziative di intelligenza artificiale – in questo caso stiamo dando ad uno sguardo all’AI Act europeo – la strada che deve essere ancora percorsa è lunga: sono state adottate delle misure concrete solo nel 28% delle grandi realtà che hanno sviluppato dei progetti AI. Il 52%, invece, ha ammesso di non essere stata in grado di comprendere a pieno il quadro normativo.
Se, invece, si sposta lo sguardo dagli strumenti di GenAI, l’Italia risulta essere ai primi posti nell’utilizzo di quelli pronti all’uso: il 53% delle grandi aziende ha acquisto delle licenze di strumenti di GenAI – soprattutto ChatGPT o Microsoft Copilot -, superando Francia, Regno Unito e Germania. Le grandi imprese che hanno impiegato questi strumenti – nel 39% dei casi – hanno riscontrato un effettivo aumento della produttività.
Sul fronte dei rischi le grandi aziende sono consapevoli di quelli a cui possono andare incontro nel caso in cui dovesse essere effettuato un utilizzo non governato degli strumenti di GenAI: sono state realizzate delle linee guida in quattro aziende su dieci e delle regole per il loro utilizzo. Nel 17% dei casi 17% dei casi è stato vietato l’uso di tool non approvati, per evitare logiche di Shadow AI.
Il 2024 evidenzia una crescita incessante di interesse e di spesa dedicata all’Artificial Intelligence, a fronte di un’offerta di mercato in fermento e in continua evoluzione – afferma Alessandro Piva, Direttore dell’Osservatorio Artificial Intelligence -. I decisori aziendali sono chiamati oggi ad affiancare approcci agili e veloci con una strategia di lungo periodo che permetta di traguardare obiettivi di produttività individuale, efficienza nei processi e capacità di innovare prodotti, servizi e modelli di business.
Quali soluzioni vengono adottate
Sono diverse le soluzioni di intelligenza artificiale che vengono utilizzate in Italia. Indubbiamente la quota di mercato più elevata è costituita dai progetti di Data Exploration, Prediction & Optimization Systems (34%). Seguono:
- le soluzioni di Text Analysis, Classification & Conversation Systems (32%);
- le soluzioni di Recommendation Systems (17%).
