Siamo nel mezzo  di una trasformazione tecnologica epocale. Il governatore della Banca d’Italia, Fabio Panetta, mette in luce due punti: da un lato, porta l’intelligenza artificiale dentro l’economia reale, riconoscendo che questo insieme di tecnologie ha una velocità di diffusione superiore ai cambiamenti tecnologici finora registrati. Dall’altro, non bisogna solo usare l’Ai, ma bisogna capire quanto le imprese sono capaci di introdurla nei processi produttivi». Sono passate poche ore dalla presentazione della relazione annuale di Bankitalia. Fabio Pammolli, presidente dell’Istituto Italiano di Intelligenza Artificiale (AI4I), con sede a Torino, e docente di Economia e Finanza al Politecnico di Milano, è intervistato da Giovanni Turi su La Stampa mette in fila i punti. E ne chiarisce subito uno: «Le aziende si trovano di fronte a una sfida, ma anche a un’opportunità: se riescono a integrare l’Ai, possono scalare le proprie attività e valorizzare i dati su cui hanno costruito il proprio vantaggio competitivo».

Panetta dice che ormai abbiamo superato la fase della sperimentazione dell’Ai. E cos ? «Sì, da un punto di vista tecnologico, l’Ai è ormai una disciplina ingegneristica, del tutto tradotta in soluzioni implementabili dalle imprese. Paradossalmente, però, i Large Language Model più complessi non hanno ancora basi scientifiche pienamente consolidate: non ne comprendiamo fino in fondo il funzionamento. Come nel caso di quelli adottati dalle big tech. E un po’ come accadde con i primi motori a vapore: si osservavano differenze di prestazione tra i vari modelli, ma mancava ancora una teoria scientifica completa. Solo successivamente si sviluppò la termodinamica, che consenti di comprendere i principi profondi del funzionamento dei motori».

Come si posiziona l’Italia? «Stiamo entrando in una fase dove anche i modelli generativi si baseranno sempre di più sulla computazione distribuita e le reti diffuse. Per l’Italia, la sfida è resa ancora più significativa dalla struttura produttiva basata sulle piccole e medie imprese. Il potenziale c’è, tanto a livello nazionale quanto a livello europeo. Ma bisogna rendere accessibili le capacità di calcolo e le Gpu anche al tessuto delle pmi, soprattutto perché sono la “dinamo” delle trasformazioni industriali».

Su cosa puntare? «Di fronte al bisogno di più capitale umano qualificato e maggior capacita di investimento, i binari sono due: formazione e investimenti. Nel primo caso, bisogna intervenire sui programmi scolastici e universitari e, da qui, attrarre più talenti, ricercatori e tecnici specializzati, anche dall’estero. A ciò si aggiunge la necessità di flessibilità nei percorsi universitari: le competenze computazionali e l’utilizzo avanzato dei dati devono entrare non solo nelle facoltà di ingegneria, ma anche in discipline come chimica, geologia, biologia, medicina e scienza dei materiali».

L’Italia ha numeri di laureati inferiori rispetto agli altri grandi Paesi dell’Ue… «I laureati in ingegneria sono troppo pochi rispetto alla domanda dei settori che implementano l’Ai. Nel 2024 si contano 38 mila laureati triennali in area ingegneristica e 31 mila magistrali. Non bastano. Serve innervare università, scuole superiori e Its con competenze Stem. Vista da questa prospettiva, l’Ai può essere un motore d’innovazione, crescita e nuove libertà nel lavoro. E poi c’è il tema della formazione continua di chi è già sul mercato del lavoro».