Le grandi questioni di oggi riguardano la governance. Stiamo assistendo davanti ai nostri occhi a un classico detto di Gramsci: “il vecchio non è ancora morto e il nuovo non può ancora nascere”. Chi avrebbe mai pensato di vedere carri armati e artiglieria in Europa? Nel 2014, l’esercito belga ha venduto cinquanta carri armati Leopard 1 a Freddy Versluys per 2 milioni di euro. L’esercito pensava che non ci sarebbe stato più bisogno di loro. Ora altri paesi europei li stanno comprando a 2 milioni di euro l’uno per donarli all’Ucraina. La vecchia guerra, quella classica, concentrata su territori reali, soldati che combattono e muoiono, che pensavamo fosse finita, erompe in un momento in cui le nuove guerre si combattono a livello di dati. L’Europa è la più minacciata da queste azioni e non ha le risorse per affrontare né le guerre vecchie né quelle nuove.
La ragione principale di ciò è che la leadership politica e tecnica non è allineata. L’ex Commissario Breton comunica trionfalmente di essere riuscito a rimuovere una funzione da TikTok che può essere eccessivamente coinvolgente, ma ovviamente l’Europa dovrebbe già avere il suo TikTok, in modo da poter codificare le funzionalità ritenute desiderabili dopo forti discussioni con il Parlamento, i gruppi civici e gli utenti principali.
Per comprendere ciò che sta accadendo oggi, dobbiamo tornare indietro di circa 75 anni. Possiamo andare ancora più indietro, al bisogno di classificare e sezionare, che ha creato un mondo di proprietà. Proprietà che possono essere raggruppate in dati e dataset. Ma il nostro punto di partenza è più recente e riguarda la manutenzione predittiva negli ambienti industriali. Collegando sensori che misurano suono e ritmo, vibrazione e impulso e temperatura alle macchine, e inserendo queste misurazioni in formule e nei primi modelli di apprendimento automatico, si è riusciti a prevedere in anticipo quando una macchina stava per rompersi. Ripararla in anticipo avrebbe risparmiato tempo e risorse preziosi. Le origini dell’Internet delle Cose nascono qui: sensori, macchine, primi algoritmi di machine learning in database locali, analisi e previsioni accurate. È ciò che oggi chiamiamo “edge”, ovvero il fatto che l’apprendimento automatico, l’analisi e le azioni/previsioni non avvengono nel cloud, ma localmente all’interno dell’intranet stessa. È piuttosto raro che una tecnologia dirompente venga compresa in un senso aziendale. L’esempio che abbiamo oggi è quello della Cina. Lì i politici erano ingegneri che hanno capito subito che dovevano controllare completamente lo spazio sbloccato da Internet, dall’Internet delle Cose e dall’IA, altrimenti non solo i dati, ma anche le informazioni, le conoscenze e l’autonomia strategica sarebbero stati sottratti loro. Il viaggio della Cina nello sviluppo dell’IA è iniziato alla fine degli anni ’70, stimolato dalle riforme economiche di Deng Xiaoping, che hanno dato priorità alla scienza e alla tecnologia come motori della crescita. Entro il 2006, il governo aveva elaborato una strategia nazionale mirata per avanzare nell’intelligenza artificiale, posizionando gradualmente la Cina come leader globale nella ricerca e innovazione dell’IA. (Wikipedia)
Ora immagina un simile percorso in Italia. L’economia italiana è la seconda più grande industria manifatturiera in Europa (settima al mondo), con molte piccole e medie imprese dinamiche, notoriamente raggruppate in diversi distretti industriali, che sono la spina dorsale dell’economia italiana: macchinari, veicoli, prodotti farmaceutici, mobili, alimentari e abbigliamento e produttori di prodotti di design creativo e di alta qualità, tra cui automobili, navi, elettrodomestici e abbigliamento di design. (Wikipedia)
Dagli anni Cinquanta ai Duemila, l’intelligenza tecnica all’interno delle fabbriche è stata sviluppata localmente e forse condivisa con PMI locali simili. Poi, negli anni 2000, è arrivato il cloud e l’archiviazione, l’analisi e la previsione dei dati sono diventati accessibili. A differenza degli ingegneri/politici cinesi, né l’Europa né l’Italia hanno capito che le loro aziende avrebbero iniziato a spostare i loro dati sui cloud commerciali statunitensi. All’inizio non sembrava un vero problema. I dati entravano e le previsioni e i suggerimenti tornavano. A livello di singola azienda i risultati potevano essere abbastanza soddisfacenti, ma il punto del cloud è che può aggregare enormi quantità di dati e azioni di diverse aziende e quindi è l’operatore del cloud a diventare più saggio. Finché l’azienda stessa trae profitto da nuove intuizioni, tutto sembra andare bene. In realtà quello che sta accadendo è molto serio e drammatico, ma anche pieno di opportunità. Man mano che i dati delle aziende e dell’Internet delle Cose si mescolano con i dati delle telecamere digitalizzate, video e audio, i dati pubblici di Internet, i primi modelli di apprendimento automatico sono stati in grado di aggiungere letteralmente ogni nota scritta, articolo e libro sul pianeta per addestrare l’intelligenza artificiale. Attualmente, questo è più simile a un’intelligenza aggiuntiva poiché è addestrata sull’input umano. Tuttavia, è già incredibilmente potente perché fa connessioni nel ragionamento che non erano mai state fatte prima. Ma c’è anche qualcosa di davvero nuovo in questa situazione, che riguarda l’identità e le applicazioni specifiche dell’IA.
Siamo abituati a lavorare con identità di persone e cose. Per le persone, ci sono tutti i tipi di credenziali utilizzabili, dai passaporti alle patenti di guida fino ai marcatori elettronici come le fotografie nei passaporti e le impronte digitali. Tutte queste diventeranno credenziali in un portafoglio digitale che può essere memorizzato come un’app sul telefono cellulare. Le cose sono identificate da codici a barre, codici QR, RFID (identificazione a radiofrequenza) e tracker attivi e hanno una rappresentazione virtuale in database ampiamente accessibili nel loro dominio. L’emissione dell’identificazione per le persone è nelle mani degli stati sovrani. L’identificazione per le cose è nelle mani di alleanze industriali. Ma vedremo nuove tipologie di identità. Saranno un mix di persone, cose e informazioni digitali provenienti da sensori e telecamere e identificheranno situazioni ed eventi specifici. Queste identità di eventi saranno completamente sotto il controllo dei fornitori di cloud e delle aziende di IA. Poiché saranno in grado di classificare e nominare queste identità, specificheranno i nuovi formati attraverso i quali verranno riconosciuti e distribuiti. Questo di per sé non è problematico, ma dobbiamo esserne tutti consapevoli.
La seconda cosa che vediamo accadere già è che, poiché i fornitori di cloud e di IA hanno una visione a 360 gradi sull’uso delle loro applicazioni, l’IA inizia a identificare e suggerire applicazioni e servizi realmente nuovi che prima non esistevano. Questo è il momento delle applicazioni e delle idee specifiche per il cloud e l’IA. È un buon momento. Abbiamo bisogno di una forte innovazione radicale, poiché i nostri modelli decisionali sono ormai esauriti. Tuttavia, non è forse vitale che tali capacità vengano negoziate in ambito pubblico-privato? Naturalmente, le aziende hanno fatto investimenti che devono essere onorati e dovrebbero avere una voce importante, ma stiamo ancora affrontando una situazione in cui i cittadini pagano circa la metà dei loro stipendi ai dipartimenti fiscali degli stati nazionali. Questi stati non dovrebbero essere in grado di garantire di raccogliere i frutti dei loro flussi di dati o dovrebbero essere sintonizzati su entità commerciali che decideranno (sostenuti da analisi solide che solo loro possono fare) dove vanno gli investimenti, senza alcun legame con i principi democratici, la struttura sociale del paese e le persone che lo finanziano?
Sarebbe troppo tardi per l’Italia costruire il proprio cloud e le proprie capacità di IA? Il gioco è già finito? Non credo. Una volta realizzato che, con questi ultimi sviluppi, i punti di forza dell’Italia, come i prodotti di lusso e il design, non lasceranno il paese solo come beni, ma anche come competenze – la capacità stessa di creare – si capisce che non c’è altra via se non quella di convocare le diverse alleanze e settori imprenditoriali e costruire congiuntamente una strategia per il Cloud e l’IA. Questo può sembrare ingenuo a questo punto, ma è una questione di sopravvivenza