Innovazione

Ecco la strategia italiana per l’intelligenza artificiale. Report Mise-esperti

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Tre azioni potrebbero aiutare le aziende ad affrontare la rivoluzione industriale guidata dalle tecnologie AI, per promuovere lo sviluppo dell’economia dei dati: società di intermediazione dati, creazione di un marketplace centrale e protezione del know-how delle imprese. Estratto del documento (messo in consultazione da ieri fino al 13 settembre) elaborato dal Mise con il supporto del gruppo di esperti che erano stati incaricati di redigere il piano

E’ stata avviata ieri la consultazione pubblica della Strategia nazionale per l’Intelligenza Artificiale, elaborata dal ministero dello Sviluppo economico retto da Luigi Di Maio (M5S) con il supporto del gruppo di esperti che erano stati incaricati di redigere il piano.

Il documento è il risultato di un confronto tecnico portato avanti a partire dallo scorso mese di gennaio da un gruppo di esperti selezionati dal MiSE e coordinati dal sottosegretario Andrea Cioffi (M5S), si legge in una nota del Mise.

Il documento sulla Strategia nazionale sull’Intelligenza Artificiale è composto da un capitolo iniziale in cui si parla della visione italiana, seguito poi da nove capitoli che corrispondono ognuno a nove obiettivi che la strategia si propone di raggiungere: incrementare gli investimenti pubblici e privati, potenziare l’ecosistema della ricerca e dell’innovazione, sostenere l’adozione delle tecnologie digitali, porre l’Intelligenza Artificiale al servizio della forza lavoro, sfruttare il potenziale dell’economia dei dati, consolidare il quadro normativo etico, promuovere la consapevolezza e la fiducia nell’intelligenza artificiale tra i cittadini, rilanciare la pubblica amministrazione e rendere più efficienti le politiche pubbliche, favorire la cooperazione europea ed internazionale per un’intelligenza artificiale responsabile e inclusiva, sintetizza il comunicato del ministero.

ECCO UN ESTRATTO DEL DOCUMENTO RELATIVO A COME INCENTIVARE L’ECONOMIA DEI DATI

Dall’analisi del contesto italiano sono emersi tre principali azioni che potrebbero aiutare le aziende ad affrontare la rivoluzione industriale guidata dalle tecnologie AI, per promuovere lo sviluppo dell’economia dei dati: la costituzione di Società di Intermediazione Dati, la creazione di un marketplace centrale e la protezione del know-how delle imprese.

LE SOCIETÀ DI INTERMEDIAZIONE DATI (SID)

Le piccole e medie aziende italiane pur cogliendo la strategicità delle politiche data drivennon hanno le capacità per svilupparle direttamente. Si propone quindi l’introduzione di nuove figure professionali che sappiano insegnare alle piccole e medie imprese come utilizzare i dati per creare valore: le società intermediazione dati (SID).Le SID si occuperanno di supportare le piccole e medie imprese a sviluppare le infrastrutture necessarie all’acquisizione e gestione dei dati in tutte le fasi della catena del valore: dalla raccolta dati generati da processi interni all’azienda o da interazioni con i clienti, alla strutturazione di data set utilizzabili da algoritmi di intelligenza artificiale. L’offerta delle SID comprenderà anche attività di formazione per trasferire al personale delle aziende le competenze necessarie per la gestione dei dati con l’obiettivo di portare cultura del dato all’interno delle imprese stesse. Il progressivo diffondersi nel tessuto industriale italiano di infrastrutture tecnologiche per la raccolta dati e di competenze per l’analisi e l’utilizzo dei dati nelle strategie aziendali favorirà lo sviluppo dell’economia dei dati e porterà maggiore competitività alle piccole e medie aziende italiane. Le SID per poter operare dovranno iscriversi all’Albo delle SID presso l’Autorità che gestisce la Piattaforma Digitale nazionale Dati. Tale certificazione garantirà lo status di soggetti affidabili e competenti nella gestione dei dati e che applicano e rispettano i principi della sicurezza, della privacy e della proprietà intellettuale in coerenza con i consensi esplicitati in fase contrattuale. Per ottenere tale certificazione sarà necessario dimostrare di possedere tutte le competenze tecniche relative alla raccolta e analisi dei dati. Si raccomanda dunque la creazione della figura professionale della Società di Intermediazione dei Dati (SID) costituendo un Albo delle SID.Tutto questo consentirà all’Italia di essere pronta e competitiva per beneficiare al meglio dello Spazio Europeo dei Dati, per il quale sarà predisposto 1 miliardo a livello Europeo dopo il 2020 dal Digital Europe Programme

UN MARKETPLACE CENTRALE DEI DATI

La piccola, media o grande impresa che si scopre produttrice di dati di qualità, per poterli monetizzare deve trovare uno sbocco sul mercato per raggiungere potenziali acquirenti, attraverso un processo ed eventualmente un intermediario, le SID, attraverso cui possano essere scambiati con fiducia dei dati potenzialmente sensibili per il business, se diffusi impropriamente. Allo stesso modo, l’impresa che intuisce il valore dell’investire nei dati e vuole aggiungere ai propri anche dati esterni, deve avere un punto di riferimento a cui può rivolgersi per sapere quali dati sono disponibili sul mercato e scegliere quelli che fanno al caso suo. Si raccomanda quindi la creazione di un marketplace centrale, gestito e animato dalle SID, che valorizzi i dati delle aziende promuovendone l’interscambio sicuro e trasparente, fornendo alle imprese una vetrina in cui vendere i propri dati e un punto di riferimento autorevole in cui trovare da chi acquistarli. Il marketplace dovrebbe censire e certificare i produttori di dati, e costituire un ponte fra chi produce e chi acquista, garantendone correttezza di utilizzo e destinazione d’uso conforme agli accordi e alle norme. È auspicabile che il marketplace sia organizzato senza fine di lucro per incentivare l’obiettivo della promozione e dell’abilitazione del mercato dei dati favorendone il più possibile lo scambio.

LA PROTEZIONE DEL KNOW-HOW DELLE IMPRESE, SPECIALMENTE NELLA TRANSIZIONE VERSO LA DATA-DRIVEN ECONOMY.

La digitalizzazione dei processi industriali –genericamente descritta come Industria 4.0 –comporta la generazione di una enorme quantità di dati industriali orientati, in prima battuta, all’ottimizzazione delle prestazioni delle macchine e dei processi. Molte imprese sfruttano ancora solo una piccola parte del potenziale rappresentato dalle informazioni raccolte, e spesso si affidano a servizi a pacchetto come l’Infrastructure as a Service (IaaS), il Platform as a Service(PaaS) o Software as a Service (SaaS). Nei relativi contratti è estremamente importante esplicitare con chiarezza come sono gestiti i diritti di proprietà intellettuale sui dati e sui risultati della loro elaborazione: infatti, i fornitori spesso includono il diritto ad accedere ai dati, sovente senza dettagliare per quali finalità. Questo sposta il valore dei dati dall’azienda che li produce, a quella che li raccoglie e li usa, senza che la prima ne sia necessariamente consapevole, sia in termini di mancato valore ricevuto in cambio, sia nel peggiore dei casi, in termini di perdita di know-how distintivo e di vantaggio competitivo. In modo simile, quando grandi aziende si avvalgono di macchinari industriali di un piccolo fornitore, il soggetto più piccolo spesso si trova privo di adeguata protezione.

GARANTIRE I DATI

Si consiglia quindi che nell’ambito dell’IoT si ponga particolare attenzione a normare l’obbligo per i fornitori di strumenti, macchinari e servizi: di fornire alle aziende clienti la visibilità sull’utilizzo che intendono fare dei dati aziendali raccolti e di garantire alle stesse la possibilità di negare il consenso all’utilizzo dei propri dati aziendali per finalità diverse da quella di erogare i servizi richiesti, senza che questo le penalizzi in alcun modo. In aggiunta, al fine di tutelare anche le aziende che producono e commercializzano strumenti, macchinari, dovrà essere garantita la possibilità per queste ultime di non concedere l’utilizzo dei propri dati di macchina considerati sensibili, evitando che questo comporti uno svantaggio derivante da una perdita di know-how e del segreto industriale. Nel caso che le modalità discusse non siano disponibili per una specifica applicazione e/o azienda, è possibile comunque ricorrere a ulteriori modalità di implementazione per algoritmi di AI. In particolare, l’utilizzo di algoritmi di apprendimento automatico, noti con il termine apprendimento federato (Federated Learning) e la condivisione di dati tra privati tramite la stipula di contratti che regolino il rapporto, noti come Data Sharing Agreement, dettagliati nel seguito.

I CONTRATTI

Tali contratti disciplinano la modalità di condivisione dei dati tra diverse aziende indicando chiaramente quali dati vengono condivisi, per quanto tempo, quali sono gli obiettivi del progetto e quali sono le restrizioni sull’utilizzo dei dati. Tali contratti consentono di avere accesso ad ampi dataset provenienti da aziende di settori frammentati e difficilmente raggiungibili, tutelando le PMI che possono condividere in modo regolato i propri dati sensibili con gli altri attori della filiera senza perdere i propri vantaggi competitivi e il potere negoziale. Si raccomanda che le istituzioni pubbliche promuovano attivamente lo sviluppo dei Data Sharing Agreement tra gli attori delle filiere strategiche dell’economia italiana per promuovere l’economia dei dati e per sensibilizzare le PMI a non svendere i propri dati in modo indipendente a singoli attori privati. Inoltre, incentivare una economia dei dati sostenibile e compatibile con il tessuto imprenditoriale italiano implica anche la rimozione degli ostacoli che possono impedire all’ecosistema dell’AI di dispiegare tutto il suo potenziale. In particolare, la cristallizzazione del potere di mercato nelle mani di poche aziende informatiche porta con sé l’accumulo di enormi quantità di dati, che in alcuni casi possono costituire una barriera all’entrata significativa, rimanendo sottoutilizzati e dunque impedendo all’economia dei dati nazionale di contribuire allo sviluppo sostenibile del paese.

IL DATA TRUST

Il perseguimento di un mercato dei dati concorrenziale e competitivo dovrebbe implicare, laddove necessario, l’obbligo per le grandi aziende dell’high tech di fornire accesso a propri dataset a ricercatori, piccole, medie e grandi imprese e pubbliche amministrazioni. A tale scopo, è richiesto un coordinamento del Governo e dell’AGCM: l’introduzione di obblighi di condivisione dei dati (Data Sharing Mandates), fondata sulla dottrina antitrust delle infrastrutture essenziali, può rivelarsi fondamentale per ristabilire l’accessibilità e il riutilizzo di banche dati oggi concentrate nelle mani di pochi, ma costituite dei dati dei cittadini, delle aziende, dei veicoli, delle strade, e di altri beni pubblici e privati. Da ultimo, le politiche per l’economia dei dati possono anche assumere forme più attive, vicine e complementari alle politiche industriali di settore. Specialmente in un paese come il nostro, nel quale i distretti industriali sono fonte di competitività internazionale e occupazione, è necessario predisporre politiche ad hoc per la creazione di basi di dati condivise tra gli operatori di settore. Ciò può avvenire in settori chiave come l’agri-food, il biotech, il manifatturiero, nei quali “fare sistema” tra produttori nazionali può portare a un maggiore equilibrio nella distribuzione del valore. Allo stesso tempo, l’aggregazione di dati può consentire una migliore organizzazione dei servizi pubblici a vantaggio delle comunità locali, come nel caso delle città, nelle quali I dati raccolti tramite i sensori potranno essere elaborati e messi a disposizione dei cittadini per migliorare la fruizione degli spazi urbani e dei servizi. Uno strumento importante a tal fine è quello dei c.d. Data Trust, modelli di condivisione dei dati in cui si conferisce il controllo sui dati a una terza parte indipendente (tendenzialmente un ente pubblico) che garantisce che i dati vengano utilizzati per il bene comune, creando benefici per la comunità. I Data Trust possono essere usati anche per specifici progetti di sostenibilità ambientale: ad esempio, nel Regno Unito si stanno realizzando studi pilota per limitare il commercio illegale degli animali selvaggi e per ridurre gli sprechi alimentari. Si raccomanda dunque la creazione di un progetto pilota che sfrutti i data trust orientato alla sostenibilità sociale e ambientale, in particolare sul tema dell’inquinamento delle nostre città con lo scopo di migliorare la salute dei cittadini.

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