Introduzione di Stefano Manzocchi, Paolo Spagnoletti
IA per la cybersecurity di Simone Saverio Fildi, Maria Teresa Gonnella, Simone Guarino, Roberto Setola
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Introduzione

di Stefano Manzocchi, Paolo Spagnoletti

Per l’Italia, l'impatto dell'intelligenza artificiale (IA) sulle strategie e sulle politiche industriali è un elemento cruciale per la competitività futura del Paese. Per comprenderne le motivazioni è utile far riferimento ai benefici che l’IA comporta per l’imprenditorialità. Essa offre infatti strumenti che amplificano le capacità di identificare e valorizzare le opportunità di business.

In primo luogo, l'IA può rilevare tendenze e pattern nascosti, analizzando vasti volumi di dati, ed essere d’ausilio nella scoperta di nuove opportunità di mercato in maniera più rapida e accurata. In secondo luogo, l'IA facilita la collaborazione tra imprese ed enti, permettendo un utilizzo più efficiente delle risorse. Infine, il riconoscimento avanzato di pattern da parte dell'IA in campi che spaziano dalla sicurezza all’efficientamento energetico apre nuove possibilità per gli imprenditori di anticipare trend emergenti e rispondere proattivamente a potenziali minacce o cambiamenti del mercato. Gli algoritmi di IA possono ad esempio contribuire ad accelerare il processo di decarbonizzazione, aumentando la resa degli impianti che sfruttano fonti di energetiche rinnovabili.

Questo volume della Rivista di Politica Economica intende offrire una panoramica sulle forze che orientano il “vettore intelligenza artificiale”, fornendo ad imprenditori, analisti e policy maker un lessico di vocaboli-chiave e alcuni strumenti critici per comprendere e gestire le sfide e le opportunità legate a questa rivoluzione tecnologica. Attraverso un approccio multidisciplinare che combina teorie avanzate ed esperienze pratiche, la prima parte esamina le evoluzioni tecnologiche dell'IA e le sue implicazioni a livello globale, concentrandosi sulle tensioni geopolitiche e sulle regolamentazioni attuali e future. Questa sezione offre un quadro teorico ampio, evidenziando come l'IA influenzi i contesti economici e sociali su scala internazionale.

La seconda parte del volume si focalizza sull'implementazione pratica dell'IA nelle imprese, con un'attenzione particolare alle piccole e medie imprese italiane. Questa sezione indaga come l'IA stia trasformando i processi interni e le dinamiche organizzative, promettendo di incrementare significativamente la produttività e di trasformare i modelli di business tradizionali. Dalle applicazioni nelle smart city, ai sistemi di compliance penale, alle strategie di cybersecurity, questa tecnologia stia aiutando le aziende ad affrontare i rischi e a capitalizzare le opportunità offerte dal digitale.


Intelligenza artificiale: sviluppi, opportunità e sfide

di Giuseppe F. Italiano
  • I recenti riconoscimenti prestigiosi nel campo delle scienze, come i Premi Nobel per la Fisica e della Chimica 2024, hanno ulteriormente evidenziato il ruolo dirompente dell’intelligenza artificiale (IA) nella scienza e nella società. L’IA è una tecnologia sofisticata che offre un potenziale enorme per risolvere problemi complessi, migliorare la produttività e creare nuovi servizi, con un impatto profondo e trasversale in vari settori, che vanno dall’economia alla finanza, dall’industria alla sanità, dal commercio all’intrattenimento.
  • In questo contributo analizzeremo le recenti evoluzioni dell’intelligenza artificiale, soffermandoci in particolare sull’IA generativa. L’introduzione delle tecnologie di intelligenza artificiale rappresenta un tema così vasto e complesso che tocca molteplici aspetti delle nostre vite e della nostra società, rendendo la conoscenza dell’intelligenza artificiale un prerequisito fondamentale per comprenderla, utilizzarla al meglio, e per contribuire a governarla.
  • Oltre a generare nuove opportunità nell’economia, modificando i modelli di business, creando nuovi mercati e influenzando il lavoro del futuro, i recenti sviluppi nell’IA sollevano delicate questioni etiche e giuridiche, come ad esempio la protezione dei dati personali, le discriminazioni, le responsabilità, il controllo umano sulle macchine, o la proprietà intellettuale. L’IA ha inoltre implicazioni sociali e politiche significative, dalla governance digitale, alla giustizia sociale e alle democrazie. Data la crescente complessità dell’intelligenza artificiale, per affrontare queste sfide sembra di grande importanza strategica riuscire a rimanere al passo con i progressi tecnologici, investendo nell’innovazione, nella ricerca e nell’aumento delle competenze.

JEL Classification: D83, D81, C88.
Keywords: intelligenza artificiale, machine learning, deep learning, IA generativa.


Come apprendono le macchine?

di Luigi Laura
  • Negli ultimi anni abbiamo assistito a una serie di successi da parte di intelligenze artificiali (IA), compresa la recentissima vittoria del premio Nobel per la Chimica assegnato per aver sviluppato una IA in grado di prevedere la struttura delle proteine. Gran parte di questi successi sono attribuibili in realtà a sistemi cosiddetti di machine learning, ovvero sistemi che apprendono dai dati.
  • In questo contributo presentiamo, privilegiando le idee di base a discapito dei dettagli implementativi, come funzionano questi sistemi e, in particolare, come funzionano le reti neurali “profonde” (deep learning), che sono l’ingrediente alla base dei sistemi di maggior successo.
  • Vedremo che alla base di questi sistemi di deep learning ci sono tre fattori fondamentali: i dati da cui imparare, una grande potenza di calcolo che consente il processo di addestramento e, infine, l’esistenza di algoritmi veloci che guidano l’addestramento.

JEL Classification: C45, C61, C63.
Keywords: algoritmi, intelligenza artificiale, machine learning, reti neurali, deep learning.


Geopolitica dell’intelligenza artificiale

di Alessandro Aresu
  • L’intelligenza artificiale ha generato, soprattutto da fine 2022, un ciclo di investimenti molto significativi, guidato dalle grandi aziende tecnologiche statunitensi, all’interno di un ecosistema dove emerge la centralità di NVIDIA.
  • A livello economico e politico, ciò che oggi chiamiamo “intelligenza artificiale” è un’evoluzione dei processi di digitalizzazione del mondo, basati sulla crescente precisione e specializzazione dell’industria dei semiconduttori. Poiché il luogo centrale dell’ecosistema dell’intelligenza artificiale è il data center, a ciò si aggiunge un crescente rilievo della capacità infrastrutturale ed energetica, su cui le varie imprese e i vari attori politici competono.
  • L’aspetto politico dell’intelligenza artificiale si intreccia con la competizione tra Stati Uniti e Cina, che ha definito gli assetti globali dell’ultimo decennio e il cambiamento del rapporto tra stati e mercati sulla base della sicurezza nazionale, secondo la logica del capitalismo politico.

JEL Classification: F01, F02.
Keywords: intelligenza artificiale, semiconduttori, capitalismo politico, data center, manifattura, Stati Uniti, Cina.

Regolare l’intelligenza artificiale

di Giusella Finocchiaro
  • Le tre regioni del mondo che attualmente occupano un ruolo predominante nello scenario dell’intelligenza artificiale, Europa, Stati Uniti e Cina, hanno adottato approcci regolatori differenti.
  • Nel contesto geopolitico, l’approccio europeo si caratterizza per l’intenzione di affermare la competenza normativa europea oltre il territorio dell’Unione: come dichiarò nel 2020 la Presidente della Commissione europea, von der Leyen, nel discorso sullo stato dell’Unione, si vuole affermare la sovranità digitale dell’Europa.
  • È certamente apprezzabile che l’Unione europea si sia interrogata sulle problematiche poste dall’intelligenza artificiale e che abbia cercato di intervenire. Tuttavia, alcune critiche alle scelte regolatorie compiute nell’AI Act sono inevitabili.

JEL Classification: O33, O38, K24.
Keywords: regolazione dell’IA, contesto geopolitico, AI Act, modelli normativi basati sul rischio.


Intelligenza artificiale e produttività : quadro concettuale, prime evidenze e traiettorie future

di Francesco Filippucci, Cecilia Jona-Lasinio, Giuseppe Nicoletti
  • Questo lavoro esplora le implicazioni economiche dell’intelligenza artificiale (IA), focalizzandosi sul suo potenziale come nuova tecnologia di uso generale (TUG) in grado di influenzare in modo significativo il mercato del lavoro, la produttività e la crescita. Ne sottolinea il ruolo nel sistema produttivo e le sue peculiarità rispetto alle precedenti TUG, tra le quali spicca la sua capacità di apprendere e automigliorarsi, che potrebbe accelerare l’innovazione in vari settori.
  • L’analisi si basa su un’ampia rassegna della ricerca teorica ed empirica ed evidenzia un effetto positivo dell’IA sulla crescita, attraverso il suo impatto sulla produttività del lavoro. Tuttavia, la sua quantificazione è incerta e dipende da un insieme di fattori critici che possono aumentarne o diminuirne l’entità.
  • Le principali criticità includono la velocità e l’ampiezza della diffusione dell’IA nell’economia, la misura in cui l’IA servirà da sostituto o da complemento delle mansioni umane, e l’intensità e rapidità dei meccanismi di riallocazione delle risorse innescati dalla nuova tecnologia.
  • Affrontando alcune di queste criticità, le politiche pubbliche possono contribuire a determinare l’impatto di lungo periodo dell’IA sulla crescita.

JEL Classification: O4, D4, L8, O15.
Keywords: intelligenza artificiale, crescita, produttività, lavoro.


Intelligenza artificiale generativa nelle piccole e medie imprese : evidenze empiriche nel contesto italiano

di Paolo Spagnoletti, Tiziano Volpentesta
  • L'uso di soluzioni di intelligenza artificiale (IA) generativa nelle imprese promette notevoli incrementi di produttività e può determinare significativi cambiamenti in processi e pratiche di lavoro.
  • La semplicità d'accesso a soluzioni di IA generativa può avvantaggiare anche le piccole e medie imprese (PMI), superando le difficoltà legate alla scarsa disponibilità di risorse e dati.
  • Trattandosi, tuttavia, di un fenomeno recente e in continua evoluzione, non è ancora chiaro quali siano i possibili modi di utilizzo, gli ambiti di applicazione e i conseguenti impatti organizzativi sulle PMI.
  • In questo studio introduciamo un framework che identifica tre strategie di adozione, ciascuna caratterizzata da scelte infrastrutturali e di governance finalizzate a mitigare i rischi emergenti e generare valore per le imprese. Il framework, basato su evidenze empiriche raccolte nel contesto italiano, consente a imprenditori, manager e decisori istituzionali di orientarsi nell'implementazione di soluzioni di IA generativa.
JEL Classification: O33, M15.
Keywords: intelligenza artificiale generativa, piccole e medie imprese (PMI), framework strategico, IA generativa nelle PMI, innovazione digitale nelle PMI, trasformazione digitale nelle PMI.


Il ruolo dell’intelligenza artificiale come strumento organizzativo e strategico nelle smart city

di Filippo Marchesani, Federica Ceci
  • Questo studio esamina il potenziale delle tecnologie di intelligenza artificiale (IA) nel supportare processi decisionali data-driven per una gestione urbana efficiente e nell'integrare i cittadini nella trasformazione digitale attraverso strumenti come gli IA-BOT comunali. Partendo da un'analisi qualitativa basata su interviste a manager pubblici, la ricerca evidenzia come le amministrazioni locali percepiscano l'IA come una risorsa chiave per l'ottimizzazione dei servizi, pur riconoscendo le attuali limitazioni strutturali. I risultati mostrano che la collaborazione tra enti pubblici e imprese locali, facilitata da una governance distribuita dei dati, potrebbe colmare il gap tecnologico esistente e aumentare l'effetto dei processi di digitalizzazione sul tessuto urbano. Questo articolo offre un contributo al dibattito accademico sulle smart city, proponendo una visione strategica per l'implementazione dell'IA nelle attuali dinamiche urbane.

JEL Classification: H50, O18, D73.
Keywords: città intelligenti, smart city, intelligenza artificiale, pubblica amministrazione.

Intelligenza artificiale e compliance penale. Scenari attuali e prospettive evolutive

di Antonio Gullo, Rossella Sabia
  • Le nuove tecnologie rappresentano un orizzonte particolarmente promettente per la compliance aziendale, ivi incluso quel peculiare comparto volto alla prevenzione dei reati all'interno delle organizzazioni. Obiettivo del contributo è condurre una riflessione sullo stato dell'arte della digital criminal compliance, dapprima esaminando alcune applicazioni di interesse – quali l'IA per la data analytics e la tecnologia blockchain –, per poi procedere a una verifica dell'impatto di simili innovazioni sul delicato terreno della responsabilità da reato degli enti di cui al D.Lgs. n. 231/2001, da ultimo anche alla luce del Regolamento europeo sull'intelligenza artificiale. Nella parte conclusiva, si getta lo sguardo, in ottica comparata, alle recenti novità legate all'inclusione dei rischi tecnologici nelle linee guida sulla valutazione dei compliance program del Department of Justice statunitense.

JEL Classification: K14, K24, K42.
Keywords: digital criminal compliance, responsabilità da reato degli enti, modelli organizzativi, D.Lgs. n. 231/2001, intelligenza artificiale, AI Act.

IA per la cybersecurity

di Simone Saverio Fildi, Maria Teresa Gonnella, Simone Guarino, Roberto Setola
  • Come evidenziato anche dal D.Lgs. 138/2024 che recepisce nel nostro ordinamento la direttiva europea 2022/2555 (nota come NIS2), la minaccia cyber è in costante aumento ed impone l’adozione di specifiche iniziative a tutte quelle realtà economiche classificabili come medie o grandi imprese operanti in uno dei 17 settori elencati nella norma.
  • Tali minacce sono legate sia alla ineluttabile presenza di vulnerabilità nel software, ma soprattutto alla non adeguata preparazione culturale dei soggetti umani, siano essi operatori o utenti finali, il cui comportamento erroneo è alla base della stragrande maggioranza degli incidenti cyber. Aspetti questi sfruttati dai cyber criminali che dispongono di modelli organizzativi e strumenti di azione che in larga parte si basano sull’utilizzo di tool di intelligenza artificiale.
  • In questo contesto gioca un ruolo primario la protezione delle operational technologies (OT), ovvero di quei sistemi digitali deputati al monitoraggio e controllo dei processi produttivi, stante la possibilità che un evento cyber perpetrato contro di essi può trasformarsi in un evento cinetico con conseguenze significative sull’integrità fisica dei macchinari, sulla capacità produttiva delle aziende, sull’ambiente se non addirittura sulla salute dei lavoratori e dei cittadini.
  • Per limitare i rischi occorre sviluppare soluzioni in grado di identificare tempestivamente possibili situazioni anomale. Tale attività va inquadrata nell’ambito della gestione dei rischi emergenti, sfruttando le potenzialità dell’IA e la disponibilità di una crescente quantità di informazioni provenienti dal campo che possono essere adeguatamente analizzate sfruttando il paradigma del Digital Twin.
  • La pervasività della minaccia impone lo sviluppo di adeguate capacità di incident management quale strumento per mitigare i danni e favorire un rapido ritorno alla normalità. In questo solco si pone il progetto PACY che mira a sviluppare una piattaforma che, sfruttando le caratteristiche dell’IA generativa, è in grado di aiutare le PMI nella gestione degli incidenti di cybersecurity.
JEL Classification: D81, K24.
Keywords: Digital Twin, infrastrutture critiche, Bayesian network, dynamic risk assesment, rischi emergenti.
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