Categoria: Eccellenze online

Intelligenza artificiale, infrastrutture strategiche, nuovi equilibri globali. Il digitale che ci aspetta nel 2035 non sarà il frutto del caso, ma delle scelte che governi, imprese e cittadini stanno compiendo oggi.

Il Center for Digital Envisioning del Politecnico di Milano prova a immaginare tre possibili traiettorie, tra opportunità da cogliere e rischi da non sottovalutare.

Uno sguardo sul digitale che verrà

Guardare al futuro del digitale significa uscire dalla cronaca quotidiana e ragionare in prospettiva. È l’obiettivo del Center for Digital Envisioning del Politecnico di Milano, che durante il convegno “Digital Envisioning 2025” ha presentato una riflessione articolata su come potrebbero evolvere le tecnologie entro il 2035.

Non previsioni, ma scenari: strumenti per orientare decisioni che avranno effetti duraturi su competitività, inclusione e sovranità tecnologica.

Lo scenario della piena trasformazione

Nel quadro più avanzato, il digitale diventa una infrastruttura diffusa e affidabile. L’intelligenza artificiale è integrata nei processi economici e sociali, la capacità di calcolo è abbondante e sostenibile, le infrastrutture sono governate in modo responsabile.

È uno scenario di forte discontinuità, in cui l’innovazione genera benefici condivisi e rafforza la partecipazione democratica. Restano però centrali le questioni etiche: il rapporto tra autonomia delle macchine e controllo umano diventa un tema strutturale.

Un mondo efficiente ma diviso

Più intermedio è lo scenario della frammentazione. Gli Stati investono in data center, cloud e regole sui dati, ma lo fanno in modo non coordinato. Il risultato è un ecosistema digitale spezzato in blocchi regionali, efficienti al proprio interno ma poco interoperabili.

La duplicazione degli sforzi rallenta l’innovazione globale e accende nuove tensioni geopolitiche sugli standard tecnologici e sul governo dei mercati digitali.

Il rischio dell’immobilismo

C’è infine uno scenario di continuità con il presente, segnato da una sostanziale inerzia. Pochi grandi attori concentrano potere e risorse, l’ecosistema resta fragile e l’innovazione fatica a tradursi in crescita diffusa.

Il digitale continua a evolvere, ma senza incidere davvero sulle disuguaglianze e sulla capacità competitiva del sistema economico.

I megatrend che guidano le scelte

Alla base di questi scenari ci sono 19 megatrend individuati dal Center for Digital Envisioning, in collaborazione con gli Osservatori Digital Innovation della POLIMI School of Management.

Dalla centralità della potenza di calcolo alla gestione avanzata dei dati, fino all’evoluzione dell’intelligenza artificiale da strumento a partner decisionale, le forze del cambiamento sono già all’opera.

Prepararsi al futuro

«Proiettarsi nel futuro è indispensabile», sottolinea Valeria Portale, direttrice del Center. E come osserva Luca Gastaldi, responsabile scientifico, molti segnali sono già visibili oggi negli investimenti dei grandi player e nella crescita delle startup.

La vera sfida non è prevedere il 2035, ma arrivarci preparati, con una visione chiara del digitale che vogliamo costruire.

La Generative AI è ormai parte integrante della vita quotidiana di molti professionisti italiani. Secondo una nuova ricerca dell’Osservatorio Platform Thinking Hub del Politecnico di Milano, il 91% la utilizza almeno una volta alla settimana e oltre la metà più volte al giorno.

L’aspetto che stupisce di più è che, nonostante questo uso massiccio, i risultati concreti sono poca cosa. O meglio: nella gran parte dei casi, infatti, l’intelligenza artificiale viene impiegata per compiti semplici, come cercare informazioni, riassumere testi o scrivere email. È quella che gli esperti chiamano la “paradosso della GenAI”: uno strumento potente, ma usato spesso in modo superficiale.

Dal supporto personale alla collaborazione reale

Alla base di questo paradosso c’è un problema culturale. Molti considerano la GenAI come un aiuto personale, un “co-pilot” che velocizza il lavoro di tutti i giorni. Ma secondo il Politecnico, il vero salto di qualità arriva quando diventa un “co-thinker”, cioè un partner di pensiero capace di stimolare idee, mettere in discussione ipotesi e migliorare le decisioni.

“L’AI non fallisce perché inefficace – spiega Daniel Trabucchi, direttore dell’Osservatorio – ma perché la usiamo nel modo sbagliato. Se la trattiamo come un semplice strumento individuale, resta ai margini. Se invece la inseriamo in logiche collaborative, può davvero cambiare il modo in cui lavoriamo e innoviamo.”

L’intelligenza che funziona meglio in team

Nonostante quasi sette professionisti su dieci riconoscano che la GenAI funziona meglio in gruppo, la maggior parte continua a utilizzarla da sola. Le aziende, poi, spesso non offrono linee guida chiare né strumenti per sperimentare in modo strutturato. Solo il 18% dei lavoratori, secondo la ricerca, ha la possibilità di testare direttamente progetti basati sull’intelligenza artificiale.

“Le nostre esperienze mostrano che la GenAI è più efficace quando è applicata a problemi reali e condivisi – aggiunge Tommaso Buganza, co-direttore dell’Osservatorio – soprattutto se i team possono lavorare insieme, sfruttando basi di conoscenza comuni e agenti personalizzati.”

Dalla teoria all’esperienza: il Platform Thinking GPT

Per tradurre questi principi in pratica, il Politecnico ha sviluppato il Platform Thinking GPT, uno strumento pensato per aiutare i gruppi di lavoro a risolvere problemi complessi e a valorizzare le competenze diffuse in azienda.

Durante i workshop del 2025, le imprese partner hanno sperimentato l’approccio scoprendo che, man mano che cresce la collaborazione, cresce anche l’efficacia dell’AI.Il messaggio finale è chiaro: la tecnologia, da sola, non basta. È il modo in cui la si usa – e soprattutto con chi – a fare davvero la differenza.

La Sharing Economy è un modo flessibile, economico e sostenibile che attrae tutte le generazioni, dalla GenZ ai Boomer.
Biciclette elettriche, scooter, auto autonome e carpooling stanno plasmando lo scenario della mobilità condivisa. Il futuro della Sharing Economy appare quindi promettente.

Stando all’ultimo rapporto di Technavio, dal 2025 al 2029 il mercato globale della Sharing Economy aumenterà di 1,12 trilioni di dollari. In particolare, per il 2025 gli analisti prevedono già un incremento del 25,7%, con l‘Europa che contribuirà per il 33% a questa espansione globale.
Il crescente utilizzo dei servizi di online ride-hailing rappresenta il principale motore di questa crescita, accompagnato dalla tendenza verso l’adozione della tecnologia blockchain nel mercato.
Però permangono delle sfide normative associate alle app e piattaforme che costituiscono ancora un ostacolo.

Cambia il volto del capitalismo tradizionale

La crescita sostanziale della Sharing Economy prevista nei prossimi anni rappresenta una delle trasformazioni economiche più significative del nostro tempo, poiché ridefinisce i modelli di consumo e di proprietà a livello globale.

In pratica, la Sharing Economy sta rivoluzionando il modo in cui si acquistano e vendono beni, servizi e asset. Una tendenza guidata da piattaforme digitali e mercati online che consente transazioni peer-to-peer e sta cambiando il volto del capitalismo tradizionale, offrendo alternative ai modelli di proprietà convenzionali per pendolari, viaggiatori e imprenditori.
quanto alla composizione del mercato, attualmente è frammentato da numerosi player (Airbnb, Uber Technologies, Microsoft, Expedia…) che occupano diverse nicchie, in ambiti quali Sharing accommodation, Sharing transport, Sharing finance e altri ancora.

L’ostacolo delle barriere normative

Quello della Sharing Economy è anche un mercato che affronta sfide significative, dovute a normative ambigue e quadri legali altrettanto frammentati nelle diverse regioni.
Questa mancanza di regolamenti chiari e coerenti potrebbe scoraggiare l’innovazione e gli investimenti in nuove tecnologie o servizi, soffocando la creatività e limitando il potenziale del mercato per soluzioni trasformative.

I regolamenti incoerenti possono anche portare alla ulteriore frammentazione del mercato, rendendo difficile per le piattaforme operare oltre i confini nazionali e scalare efficacemente, ostacolando la capacità di raggiungere nuovi clienti.
Sono barriere normative che rappresentano un ostacolo significativo per il futuro della Sharing Economy a livello globale.

AI e blockchain

L’Intelligenza artificiale gioca un ruolo cruciale nel plasmare il futuro della Sharing Economy. I sistemi AI permettono un migliore matching tra domanda e offerta, ottimizzano i prezzi in tempo reale e migliorano la customer experience attraverso raccomandazioni personalizzate.
Il futuro della Sharing Economy include la scalabilità di piattaforme user-friendly, l’evoluzione continua della mobilità condivisa e l’integrazione sempre più profonda nei processi decisionali.

Questo ecosistema economico alternativo sta creando un’economia sempre più circolare e sostenibile, offrendo opportunità significative per micro-imprenditori e per un utilizzo più efficiente delle risorse sottoutilizzate.
Inoltre, l’incorporazione della tecnologia blockchain, con il suo sistema di registro digitale decentralizzato e distribuito, offre registrazioni immutabili delle transazioni e smart contracts, rafforzando sicurezza, trasparenza e fiducia all’interno del settore.

Complessivamente nel 2024 le startup del settore Fintech & Insurtech hanno raccolto 250 milioni di euro tra equity e strumenti convertibili, +44% rispetto al 2023, prevalentemente attraverso Business Angel e Venture Capitalist.
Molte realtà, però, ancora faticano ad attrarre capitali sufficienti per sostenere ricerca, sviluppo e crescita. Il 46% è impegnato nella ricerca fondi e solo il 12% ha identificato investitori adeguati al round pianificato, prevalentemente Seed o Series A.

Ma il Fintech & Insurtech italiano appare in salute. Per il secondo anno consecutivo, i ricavi mediani per startup sono in aumento (+29%), con una previsione di 450.000 euro nel 2024, segnale di un ecosistema che nel suo complesso continua a crescere. Emerge dalla ricerca dell’Osservatorio Fintech & Insurtech del Politecnico di Milano.

Migliorano profittabilità ed efficienza operativa

A fine 2024 si contano 596 startup (622 nel 2023), tra nuove realtà annunciate, alcune chiusure, e diverse M&A.
Le startup esistenti hanno rafforzato la propria posizione attraverso sinergie con partner industriali e finanziari, dimostrando capacità di adattamento e resilienza. Inoltre, migliora la profittabilità (il 44% prevede il break-even entro fine anno), e queste realtà dimostrano pragmatismo nel gestire le risorse disponibili, privilegiando l’efficienza operativa e gli investimenti strategici.

Il contesto è vivace anche nell’assunzione di personale: il 76% delle startup ha posizioni aperte, soprattutto per rafforzare R&D, vendita e marketing.
Circa due terzi poi (63%) hanno raccolto capitali dalla loro fondazione a oggi, e tra queste, il 31% lo ha fatto nel 2024 (20% del totale).

“Gli incumbent ridefiniscono le strategie esplorando possibilità di fusioni e acquisizioni”

I round sono spesso destinati allo sviluppo del prodotto più che all’espansione in nuovi mercati o a diversificare la clientela. E l’ammontare dei fondi è generalmente contenuto: oltre il 50% delle richieste è inferiore a 2 milioni di euro.

“Gli ultimi due anni sono stati molto positivi per Banche e Assicurazioni. Ora lo scenario segnato da volatilità dei tassi di interesse e incertezze politiche e nuovi rischi richiede agilità e capacità di adattamento agli operatori del settore -afferma Marco Giorgino, responsabile scientifico dell’Osservatorio -. Gli incumbent stanno ridefinendo le loro strategie, esplorando possibilità di fusioni e acquisizioni per creare sinergie, ampliare la gamma di servizi e migliorare l’efficienza operativa. Allo stesso tempo, agiscono come driver di innovazione attraverso investimenti in progetti digitali interni e sostenendo le startup emergenti”.

“Un motore fondamentale dell’innovazione nell’industria finanziaria”

Nonostante la difficoltà d’accesso ai capitali le startup Fintech e Insurtech si confermano come motore fondamentale dell’innovazione nel settore. “La capacità di sviluppare soluzioni tecnologiche avanzate e introdurre nuovi modelli di business sta contribuendo alla modernizzazione dell’intera industria finanziaria – spiega Laura Grassi, direttrice dell’Osservatorio -. Recenti interventi legislativi hanno riconosciuto l’importanza strategica di queste realtà e il sostegno istituzionale mira a promuoverne la crescita, valorizzando il loro ruolo nel portare avanti soluzioni all’avanguardia che rispondono alle nuove esigenze del mercato. Inoltre, anche a livello europeo, alcune importanti evoluzioni normative avranno impatti significativi e tangibili sul settore”.

Un po’ come accade nelle altre parti del mondo, anche in Italia il mercato dei Big Data è in rapida espansione. Nel 2024, si prevede che la spesa delle aziende per infrastrutture, software e servizi dedicati alla gestione e analisi dei dati aumenterà del 20%, raggiungendo i 3,42 miliardi di euro. Questo sviluppo è alimentato dal crescente interesse per la Generative AI, con le prime applicazioni già avviate su scala internazionale.

Le aziende più strutturate nel settore Data & Analytics cercano competenze avanzate attraverso consulenti esterni e utilizzano capacità computazionali fornite principalmente tramite il Public Cloud.

Distribuzione degli investimenti e settori di punta

Il 75% degli investimenti in Big Data proviene dalle grandi imprese, mentre la Pubblica Amministrazione rappresenta solo il 6%, una percentuale bassa ma in crescita del 25% rispetto all’anno precedente. La spesa per servizi e infrastrutture registra un aumento del 22% e del 21% rispettivamente, con una maggiore crescita nel settore delle Utilities (+28%) e del Manifatturiero (+23%).

In termini di quota di mercato, il settore finanziario (banche e assicurazioni) domina con un terzo della spesa complessiva, seguito dal Manifatturiero con circa un quarto.

La Data Strategy nelle grandi aziende

Secondo il Data Strategy Index, il 23% delle grandi imprese italiane ha una capacità avanzata di utilizzo dei dati, rispetto al 20% del 2023, mentre la percentuale di organizzazioni poco mature in questo ambito è scesa all’11%. La diffusione di strumenti di Business Intelligence è ormai consolidata (93% delle grandi aziende), e si osserva una crescente consapevolezza dell’importanza della cultura aziendale per massimizzare l’impatto di queste tecnologie.

Nel 2024, tre aziende su quattro che monitorano l’utilizzo di soluzioni di Business Intelligence affermano di avere un elevato tasso di adozione anche tra i dipendenti non specialisti. Inoltre, il 73% delle grandi imprese ha avviato progetti di Advanced Analytics, con una crescita significativa di team interni di Data Science, che sono aumentati dal 21% nel 2021 al 36% nel 2024.

Le piccole e medie imprese e il Data Analytics

Il 79% delle PMI italiane ha iniziato a svolgere attività di analisi dati a livello descrittivo, mostrando un progresso costante. Tuttavia, il 78% delle PMI non riesce ancora a integrare agevolmente diverse fonti di dati. Tre su quattro di queste aziende stanno esplorando anche l’analisi predittiva, un aumento del 7% rispetto al 2023, anche se il divario tra piccole e medie imprese si amplia.

Prospettive future per l’AI e il Data Analytics

Nel 2024, le grandi aziende avanzate puntano sulla realizzazione concreta delle prime iniziative basate sulla Generative AI, investendo in componenti tecnologiche all’avanguardia, come database vector e graph, e strumenti di Data Observability.

Anche le PMI riconoscono l’importanza della formazione del personale per affrontare le sfide legate ai dati e continuare a crescere in questo settore.

Nei primi sei mesi 2024 la crescita del valore transato dei pagamenti digitali con carta in Italia segna un rallentamento rispetto al 2023 (223 miliardi, +8,6% vs +13%), ma continua l’aumento sostenuto del numero di transazioni (5,2 miliardi di euro, +15,6%).
Di conseguenza, diminuisce l’importo dello scontrino medio (42,80 euro vs 45,50 euro), segnale di un utilizzo sempre più frequente anche per acquisti di importo più contenuto.

Emerge dall’ultimo Osservatorio Innovative Payments del Politecnico di Milano.

Il valore del contactless supera 130 miliardi

Sempre nei primi sei mesi 2024 il valore dei pagamenti contactless, tramite carte o tramite wallet NFC, supera 130 miliardi di euro di transato (+23%). Oggi, quasi 9 pagamenti con carta in negozio su 10 in Italia vengono effettuati in questa modalità.

I negozi fisici, invece, incassano pagamenti con carta per 181 miliardi di euro, con un importante apporto (10%) dei viaggiatori esteri.
Anche il mercato dei pagamenti da smartphone e wearable in prossimità (all’interno dei punti vendita), continua la sua corsa, attestandosi a 19,9 miliardi di euro transati (+58%) e aumentando il numero di transazioni (oltre 760 milioni, +68%).

I costi di accettazione dei pagamenti elettronici

Il tema dei costi di accettazione dei pagamenti elettronici rappresenta una questione cruciale per gli esercenti, i quali spesso segnalano l’onerosità delle commissioni applicate sulle transazioni ricevute.

Per favorire un cambiamento, è stato siglato il ‘Protocollo di intesa per la mitigazione, la maggiore comprensibilità e comparabilità dei costi di accettazione di strumenti di pagamento elettronici’ dai rappresentanti degli esercenti e da quelli degli operatori dei servizi di pagamento. Uno strumento che definisce regole e standard per confrontare le offerte promozionali rivolte in particolare ai negozianti con fatturato fino a 400.000 euro.

Software POS e pagamenti A2A

Negli ultimi anni il settore del commercio al dettaglio ha introdotto i Mobile POS e gli Smart POS, che rispetto ai POS tradizionali offrono maggiore flessibilità/funzionalità avanzate. Degni di nota soprattutto i Software POS, soluzioni basate su Cloud in grado di trasformare qualsiasi dispositivo Android e iOS in un terminale di pagamento contactless.

A fine 2023, su 3,2 milioni di POS in totale, i ‘terminali’ abilitati, erano 38mila.
Quanto ai pagamenti da conto a conto (account-to-account, A2A), già affermati da anni in alcuni mercati caratterizzati da una minor diffusione delle carte (India, Cina, Brasile), oggi avanzano anche in Europa. Soprattutto grazie a una regolamentazione che favorisce lo sviluppo dei pagamenti istantanei, e alla volontà degli operatori di espandersi a livello internazionale. 

La causa del 2020, Brown contro Google, è stata avviata da titolari di account Google che accusavano l’azienda di tracciare illegalmente il loro comportamento attraverso la funzione di navigazione privata ‘Incognito’. E ora Google ha accettato di distruggere o rendere anonimi miliardi di record di dati di navigazione web raccolti mentre gli utenti utilizzavano questa modalità di navigazione.

La decisione emerge da una proposta di accordo presentato lunedì 1 aprile per una class action che impone anche a Google di dettagliare il modo in cui raccoglie le informazioni in ‘Incognito’, e limitare la raccolta di dati futura.
Se l’accordo verrà approvato da un giudice federale della California, potrebbe interessare 136 milioni di utenti. 

Perché cambiano le regole

Valutato in 5 miliardi di dollari nell’archiviazione di lunedì, l’ammontare della proposta è stato calcolato determinando il valore dei dati che Google ha immagazzinato e sarà costretta a distruggere, oltre ai dati che le sarà impedito di raccogliere in futuro.
Google dovrà occuparsi dei dati raccolti in modalità di navigazione privata fino a dicembre 2023, e qualsiasi dato che non venga esplicitamente cancellato dovrà essere reso anonimo.

“Il presente accordo garantisce una reale responsabilità e trasparenza dal più grande collettore di dati al mondo – scrivono i querelanti – e segna un passo importante verso il miglioramento e il rispetto del nostro diritto alla privacy su Internet”.

Castañeda: “i querelanti non riceveranno nulla”

José Castañeda, portavoce di Google, ha dichiarato che l’azienda è “lieta di risolvere questa causa legale, che abbiamo sempre ritenuto priva di fondamento”.
Sebbene i querelanti abbiano valutato la proposta di accordo in 5 miliardi di dollari, originariamente richiesti come danni, Castañeda ha affermato che “non riceveranno nulla”. L’accordo non prevede infatti danni per la classe, sebbene gli individui possano presentare richieste.

“Non associamo mai i dati agli utenti quando utilizzano la modalità Incognito –  ha aggiunto -. Siamo felici di cancellare vecchi dati tecnici che non sono mai stati associati a un individuo e che non sono mai stati utilizzati per alcuna forma di personalizzazione”.

Cosa cambierà?

Parte dell’accordo include modifiche al modo in cui Google divulga i limiti dei suoi servizi di navigazione privata, cambiamenti che l’azienda ha già iniziato a implementare su Chrome.
Google ha inoltre accettato per cinque anni, riporta Adnkronos, di permettere agli utenti di bloccare i cookie di terze parti per impostazione predefinita in modalità Incognito, impedendo così a Google di tracciare gli utenti su siti esterni mentre utilizzano la navigazione privata.

Gli utenti possono ancora presentare richieste di risarcimento danni presso il tribunale statale della California, secondo i termini dell’accordo. Finora, sono state presentate 50 richieste.

Le interazioni online tra gli utenti di diverse piattaforme sono coerenti e quelle tossiche persistono all’interno delle comunità digitali. Lo ha scoperto un nuovo studio, coordinato da Walter Quattrociocchi del Centro per la Data Science e la complessità per la società presso il Dipartimento di Informatica della Sapienza Università di Roma, e pubblicato sulla rivista Nature.

La ricerca rivela quindi una costante nelle dinamiche di interazione online tra gli utenti sulle diverse piattaforme, includendo anche un confronto con le piattaforme del passato.
L’analisi suggerisce poi la natura persistente delle interazioni ‘tossiche’ all’interno delle comunità digitali, che evidenziano come la componente umana rimanga costante. A dispetto delle variazioni delle piattaforme, delle mutevoli norme sociali e del passare dei decenni.

Modelli comportamentali ricorrenti nonostante l’evoluzione delle piattaforme

La ricerca, focalizzata sulle dinamiche delle conversazioni online e condotta dalla Sapienza, ha identificato modelli comportamentali ricorrenti all’interno dei vari social media, dimostrando una notevole coerenza nelle interazioni tra gli utenti nonostante l’evoluzione delle piattaforme e delle norme sociali.

In particolare, lo studio ha utilizzato un approccio comparativo su varie piattaforme (da Facebook, Reddit, Gab, Youtube fino alla meno recente USNET) e lo ha condotto su più di 500 milioni di commenti, al fine di per esplorare gli aspetti cruciali relativi alla persistenza delle interazioni tossiche nelle comunità digitali.
Elementi chiave identificati dai ricercatori includono la lunghezza delle conversazioni, con discussioni prolungate più inclini alla tossicità, e la polarizzazione, ovvero, quando punti di vista divergenti conducono a un’escalation del disaccordo online.

Utenti resilienti alla negatività degli ambienti digitali

Sorprendentemente, le interazioni tossiche non fungono da deterrente sull’engagement degli utenti, i quali continuano a partecipare attivamente alle conversazioni.
Questo indica una complessa interazione tra contenuti dannosi e la partecipazione ai dibattiti online, suggerendo una resilienza degli utenti alla negatività negli ambienti digitali.

“Questa ricerca rappresenta un significativo progresso nella comprensione delle dinamiche sociali online – spiega Walter Quattrociocchi – e di come queste vengano influenzate dagli algoritmi, superando il focus su singole piattaforme. I risultati sottolineano infatti le ampie implicazioni dell’influenza algoritmica sulle interazioni sociali.

L’importanza della data science per capire le interazioni sui nuovi media

La ricerca sottolinea inoltre l’importanza della data science nell’analizzare e interpretare il comportamento umano online, confermando come il comportamento tossico sia un aspetto profondamente radicato nelle interazioni digitali.

“Lo studio della comunicazione digitale e delle dinamiche che ruotano attorno ai nuovi media è un tema di forte attualità che richiede un’analisi rigorosa, considerate le numerose implicazioni che ne derivano – dichiara la rettrice Antonella Polimeni -. Questa pubblicazione, su una rivista prestigiosa come Nature, conferma e consolida la qualità delle attività di ricerca dell’Ateneo anche in questo campo: un riconoscimento importante per il team coordinato da Walter Quattrociocchi e per tutto l’Ateneo”.

Un regolamento, il primo del genere al mondo, per garantire che i sistemi di Intelligenza artificiale immessi sul mercato europeo, e utilizzati nella UE, siano sicuri e rispettino i diritti fondamentali e i valori dell’Unione. E, allo stesso tempo, stimolare gli investimenti e l’innovazione in Europa.

È la proposta di norme armonizzate sull’Intelligenza artificiale stilata dopo una maratona di negoziati durata tre giorni dal Consiglio UE e il Parlamento europeo.
L’idea principale alla base dell’accordo è regolamentare l’Intelligenza artificiale a seconda della sua capacità di causare danni alla società. Pertanto, l’approccio utilizzato dalle istituzioni europee è ‘basato sul rischio’, da quello minimo a quello inaccettabile. Maggiore è il rischio più severe sono le regole.

Sandbox normative per un’innovazione responsabile

Le sandbox normative faciliteranno l’innovazione responsabile e lo sviluppo di sistemi AI conformi. Se la stragrande maggioranza dei sistemi AI rientra nella categoria del rischio minimo (con beneficio di free-pass), quelli identificati ad alto rischio saranno tenuti a rispettare requisiti rigorosi.

Esempi di sistemi di AI ad alto rischio includono alcune infrastrutture critiche, come nei settori acqua/gas/elettricità, dispositivi medici, sistemi per determinare l’accesso alle istituzioni educative o per reclutare persone, alcuni sistemi utilizzati nei settori delle forze dell’ordine, controllo delle frontiere, amministrazione della giustizia e processi democratici.
Sono considerati ad alto rischio anche i sistemi di identificazione biometrica, categorizzazione e riconoscimento delle emozioni.

Le linee rosse

Il rischio inaccettabile riguarda i sistemi di AI considerati una chiara minaccia ai diritti fondamentali delle persone, e saranno vietati.
La blacklist include sistemi o applicazioni di AI che manipolano il comportamento umano per aggirare il libero arbitrio, sistemi che consentono il ‘punteggio sociale’ da parte di governi o aziende, e alcune applicazioni di polizia predittiva.

Alcuni utilizzi dei sistemi biometrici saranno vietati, ad esempio, il riconoscimento delle emozioni sul posto di lavoro e alcuni sistemi per la categorizzazione delle persone, o il riconoscimento facciale in tempo reale in spazi accessibili al pubblico.
L’accordo della UE chiarisce gli obiettivi in cui tale uso è strettamente necessario ai fini dell’applicazione della legge, e per i quali le autorità dovrebbero essere eccezionalmente autorizzate a utilizzare tali sistemi.

Eccezioni e sistemi a rischi specifici

L’accordo prevede ulteriori garanzie, limitando le eccezioni ai casi di vittime di determinati reati, la prevenzione di minacce reali, presenti o prevedibili (es: attacchi terroristici), e la ricerca di persone sospettate di gravi crimini.
Vi è poi la categoria dei rischi specifici, quali le ormai famose chatbot.
Quando utilizzano le chatbot, gli utenti dovrebbero essere consapevoli che stanno interagendo con una macchina. Deepfake e altri contenuti generati dall’AI dovranno essere etichettati come tali.

Inoltre, i fornitori dovranno progettare sistemi in modo che i contenuti audio/video/testo/immagini sintetici siano contrassegnati e rilevabili come generati o manipolati artificialmente.
La legge sull’AI, riferisce Agi, non si applicherà ai sistemi utilizzati esclusivamente per scopi militari o di difesa, di ricerca e innovazione, o alle persone che utilizzano l’AI per motivi non professionali.

Emerge dal 3° Rapporto sul valore della connettività in Italia, realizzato dal Censis in collaborazione con Wind Tre: per 9 italiani su 10, l’88,7%, la connettività a Internet è un diritto sociale, come la sanità o la previdenza. E per l’80,8% (84,5% giovani) l’accesso alla rete dovrebbe essere gratuito. I contrari sono il 19,2%. Per il 46,2%, la copertura dei costi legati alla connettività dovrebbe avvenire per mezzo di un contributo dei grandi generatori di traffico, come Google e Meta. E a chiedere una partecipazione economica delle Over The Top per la copertura dei costi sono soprattutto i giovani (51,3%) e i laureati (49,8%). Inoltre, secondo il 34,6%, la connessione dovrebbe essere posta a carico della fiscalità generale.

Traffico dati: i gigabyte in Italia costano meno

Nel 2022, anno caratterizzato da alta inflazione, i prezzi generali al consumo sono aumentati dell’8,7% rispetto al 2021, mentre l’indice dei prezzi delle telecomunicazioni è diminuito del 3,3%. Confrontando il costo medio di un gigabyte di traffico dati su rete mobile nei Paesi del mondo nel 2022 l’Italia presenta il valore più basso, inferiore del 47,3% rispetto alla Francia, -80,0% rispetto alla Spagna, -95,5% rispetto alla Germania, -97,9% rispetto agli Stati Uniti. Tra il 2019 e il 2022 in Italia il costo medio di un gigabyte di traffico dati su rete mobile si è ridotto del 93,0%, in Francia dell’81,3%, in Germania del 61,7%, negli Stati Uniti del 32,6%, mentre in Spagna è aumentato del 7,0%.

I pericoli della rete

Il 94,7% degli italiani associa a internet alcuni rischi da cui difendersi. Il pericolo principale (46,2%), è la possibilità di cadere vittima di crimini informatici, seguito dal libero accesso al web dei minori (22,2%), l’azione degli haters (14,2%), l’insorgere di una dipendenza dai dispositivi digitali (12,1%).
Una conferma indiretta degli elevati rischi per i minori che navigano nel web proviene dai dati relativi all’azione delle Forze dell’ordine: nel 2022 sono stati 2.622 i siti web illegali oscurati perché contenenti immagini di violenze su bambini, e da gennaio-marzo 2023 sono state indagate per pedopornografia 299 persone.

Intelligenza Artificiale: servono regole chiare e precise

Oggi il giudizio degli italiani sull’Intelligenza Artificiale resta molto cauto. Il 46,3% la considera un’opportunità, il 37,6% una minaccia, il 16,1% non sa che cosa pensare. I giudizi sull’impatto dell’AI sono più positivi tra giovani (55,3%) e laureati (59,2%). Del resto, l’81,6% degli italiani ritiene urgenti leggi chiare e regolamenti precisi per evitare che lo sviluppo delle tecnologie digitali metta nelle mani sbagliate strumenti molto potenti. Solo l’8,4% è contrario. Sul rischio apocalittico che l’AI si emancipi dagli umani e inizi a operare in autonomia, gli italiani si dividono tra chi la ritiene un’ipotesi plausibile (38,4%), chi impossibile (40,1%) e chi non ha un’opinione in merito (21,5%).