PRESIDENZA DEL PRESIDENTE
ALBERTO LUIGI GUSMEROLI

La seduta comincia alle 13.55.

Sulla pubblicità dei lavori.

PRESIDENTE. Avverto che la pubblicità dei lavori della seduta odierna sarà assicurata anche mediante la resocontazione stenografica e attraverso la trasmissione televisiva diretta sulla web-tv della Camera dei deputati.

Audizione di rappresentanti di Google Italia.

PRESIDENTE. L'ordine del giorno reca, ai sensi dell'articolo 144, comma 1, del Regolamento, l'audizione di rappresentanti di Google Italia nell'ambito dell'indagine conoscitiva sull'intelligenza artificiale: opportunità e rischi per il sistema produttivo.
Invito chi interviene a volerlo fare sinteticamente, in modo da lasciare più spazio possibile alle domande dei commissari, riservando gli ulteriori approfondimenti ad un eventuale contributo scritto, che verrà volentieri acquisito ai lavori della Commissione, focalizzandosi sull'oggetto dell'indagine come definito dal programma.
Do la parola a Diego Ciulli, Head of Government Affairs and Public Policy Google Italia e a Giulia Gioffreda, Government Affairs and Public Policy Google Italia ricordando che il tempo complessivo a disposizione è di circa otto minuti.

DIEGO CIULLI, Head of Government Affairs and Public Policy Google Italia. Grazie mille.
Scusate il ritardo ma in realtà siamo restati più del previsto agli accrediti. Cercherò di essere rapidissimo, per sfruttare al meglio il tempo e poi lasciare spazio alle domande che sono sempre la cosa più importante e interessante.
Noi ci siamo resi conto, come azienda che lavora nell'ambito dell'intelligenza artificiale almeno da dieci anni, che l'intelligenza artificiale è uno straordinario acceleratore di produttività, prima di tutto. Permette di fare con meno input più output e quindi aiutare la crescita economica.
È una grande notizia per un Paese come l'Italia. Questa Commissione discute spesso di sviluppo economico e tutti sappiamo che una delle ragioni della stagnazione economica del nostro Paese, negli ultimi trent'anni almeno, è dovuta alla scarsa crescita della produttività, quindi a Google in Italia siamo convinti che l'intelligenza artificiale rappresenti davvero una straordinaria opportunità per il made in Italy.
Stante questa convinzione un po' astratta, anche per capire meglio noi, abbiamo fatto una ricerca con il Politecnico di Milano su come l'intelligenza artificiale può trasformare alcune filiere strategiche del made in Italy e abbiamo deciso di utilizzare questa audizione e questa opportunità per presentarla in esclusiva. Quando è arrivata la convocazione abbiamo accelerato i tempi di rilascio e presentazione perché credevamo che non ci fosse luogo migliore.
Quindi adesso la dottoressa Gioffreda che ha curato la ricerca vi presenterà una sintesi, metteremo la ricerca agli atti e quindi sarà a vostra disposizione (vedi allegato). Poi alla fine vi daremo conto anche di un'altra novità.

GIULIA GIOFFREDA, Government Affairs and Public Policy Google Italia. Buongiorno a tutti e grazie.Pag. 4
La ricerca, appunto come diceva Diego, è stata fatta in collaborazione con la School of management del Politecnico di Milano e sono state analizzate 177 tecnologie di intelligenze artificiali appartenenti alle quattro principali categorie di: analisi predittiva, riconoscimento visivo, riconoscimento sonoro e intelligenza artificiale generativa.
Questa analisi ha permesso di identificare quelle che sono le applicazioni che possono portare benefici più significativi alle aziende che operano nei settori del made in Italy e abbiamo prestato particolare attenzione alle piccole e medie imprese, proprio perché in Italia più che altrove sono un asse portante dell'economia del Paese e in più perché sono dei soggetti che hanno dei limiti strutturali in termini di risorse e a volte anche una maggiore distanza culturale dall'innovazione digitale, che ostacola appunto l'adozione poi di tecnologie all'avanguardia.
I settori che abbiamo analizzato sono: agroalimentare, metalmeccanico, metalsiderurgico, commercio ed e-commerce, turismo, mobile arredo e tessile. Ai fini del tempo mi soffermo solo su due di questi settori, ma come ha detto il mio collega Diego lasceremo la ricerca per intero agli atti e quindi sarà consultabile.
Parto subito dall'agroalimentare, dove un primo fondamentale ambito di impatto dell'intelligenza artificiale riguarda il supporto alla decisione in merito alle colture. Quindi i modelli predittivi abilitati dai dati di domanda e di prezzi delle materie possono suggerire quali colture risultino potenzialmente più redditizie in quello specifico momento, sulla base delle caratteristiche anche del terreno e del mercato.
Un secondo ambito di impatto riguarda l'abilitazione della cosiddetta agricoltura di precisione, infatti modelli predittivi di IA possono considerare dati meteorologici come temperatura, umidità, quantità di luce solare, insieme alla mappatura delle condizioni del terreno per fornire consigli a supporto dell'ottimizzazione della semina.
Al di là della semina, il riconoscimento sonoro e il riconoscimento di immagini è molto importante anche per quel che riguarda l'ambito dell'allevamento e per andare a riscontrare quelle che possono essere delle malattie del bestiame. Ci sono molte malattie che spesso hanno delle manifestazioni molto superficiali, che non sempre sono facilmente visibili dagli operatori, quindi l'utilizzo di queste tecnologie può aiutare a diagnosticare precocemente le epidemie negli allevamenti e quindi sono estremamente importanti in termini di conseguenze economiche.
Nell'ambito dell'agroalimentare le tecnologie di IA sono anche molto importanti nei processi di controllo qualità, che possono essere resi ovviamente più sistematici, più approfonditi ed essere meno soggetti a probabilità di errori.
Quindi è un settore dove l'IA porta efficienza produttiva logistica e può migliorare anche il controllo della qualità, con benefici potenziali tanto economici quanto qualitativi e di impatto ambientale.
Prendo ad esempio l'agricoltura di precisione, ove si stima possa ridurre i costi operativi di un'impresa agricola anche del 5/8 per cento. Quindi modelli più efficienti di previsione della domanda possono razionalizzare i costi e i consumi di fertilizzanti e acqua, con impatti potenzialmente analoghi, e si tratta di possibilità di ricadute estremamente significative. Considerando che ogni punto percentuale di risparmio sui costi a livello di comparto vale 1,8 miliardi di euro, un controvalore pari ad esempio al 30 per cento dell'utile netto di settore o al 4 per cento del PIL agricolo italiano.
Vado subito a guardare anche l'altro settore che volevo porre all'attenzione che è il settore metalsiderurgico, che rappresenta un ambito industriale di grande rilevanza numerica e strategica per il nostro Paese ed è un settore che ha sofferto molto la crisi energetica, il cui impatto ha richiamato l'attenzione su alcune sfide strutturali di efficientamento e ottimizzazione dei processi produttivi, che possono trovare appunto vantaggio dall'applicazione di tecnologie di IA.
Pensiamo semplicemente che il comparto basa una parte molto significativa della propria efficienza e redditività sugli approvvigionamenti di materia prima, siano Pag. 5essi materiali nuovi, rottami piuttosto che materiali che vengano di altra derivazione da riciclare. Quindi l'ottimizzazione delle quantità acquistate e dei prezzi di approvvigionamento rappresentano un ambito di grande attenzione e che l'intelligenza artificiale, soprattutto a livello di analisi predittiva multifonte, può supportare significativamente.
Faccio un esempio relativo al rottame. Il riconoscimento delle immagini, alimentato da intelligenza artificiale, può supportare l'analisi e le condizioni superficiali strutturali del pezzo, aiutando a identificare ad esempio frazioni dello stesso pezzo che possono essere riutilizzate oppure sottoposte a rifusione senza ulteriore lavorazione. Quindi questo non solo può diminuire i costi di processamento, ma può ridurre lo spreco di lavorazione in un contesto generalmente fortemente energivoro e ad alto impatto di CO₂.
Un altro aspetto di grande rilevanza è la sicurezza dei lavoratori, infatti il riconoscimento visivo può individuare fattori di rischio permettendo delle azioni tempestive in fabbrica e la manutenzione predittiva e preventiva possono comprimere i tempi di fermo impianto, che in produzioni di processo come quelli metalsiderurgici impattano in misura drammatica la profittabilità.
Vado velocemente ai numeri che riguardano appunto la riduzione dei costi.
Si stima che soluzioni di questo tipo possano ridurre i costi di manutenzione straordinaria anche del 30 per cento in alcuni casi. Allo stesso modo l'applicazione dell'intelligenza artificiale nell'ottimizzazione energetica dei processi produttivi può creare ottimizzazioni nei costi energetici di alcuni punti percentuali in un settore particolarmente energivoro e quindi con conseguenze non solo economiche ma anche ambientali significative.
Il comparto a oggi genera circa 250 miliardi di euro di output e 7 miliardi di utili, il 60 per cento dei quali sono afferenti a solo il 3 per cento delle imprese. Questo testimonia l'incidenza delle economie di scala nella profittabilità del settore e quindi, in questo senso, l'utilizzo dell'intelligenza artificiale ancora di più a beneficio delle piccole e medie imprese.

DIEGO CIULLI, Head of Government Affairs and Public Policy Google Italia. Per concludere, quanto espostovi rappresenta solo un riassunto della ricerca che, invece, va a coprire in maniera molto, molto granulare, come avete sentito, otto filiere del made in Italy, e che vi consegniamo.
Vi dico solo che negli ultimi mesi le ricerche su Google per sapere come si utilizza l'intelligenza artificiale sono cresciute del 5 mila per cento.
Noi abbiamo un dato di fatto, una tecnologia che le persone e le imprese hanno capito che può essere trasformativa per le loro aziende ma che tendenzialmente faticano a capire come utilizzare nei propri settori, e questo è il motivo per cui abbiamo fatto questo lavoro.
Ne annunciamo qui oggi un altro. Abbiamo preso questi dati e li abbiamo compattati in un tool molto molto semplice, uno strumento quasi come fosse un quiz, in cui un imprenditore inserendo poche informazioni su quello che fa riceve un report personalizzato su come l'intelligenza artificiale può cambiare un'impresa come la loro.
Abbiamo deciso di cogliere l'occasione di questa audizione per annunciarlo alla Commissione parlamentare, in realtà poi noi inizieremo un tour dell'Italia per far sapere queste cose agli imprenditori: ovviamente la sinergia con le istituzioni è fondamentale. Quindi se ci sono occasioni anche sul territorio per parlare con le imprese e aiutarle a capire come l'intelligenza artificiale può essere per loro un'occasione di trasformazione può essere un bell'esempio di evoluzione del lavoro di questa Commissione.
Con questo risponderemo alle vostre domande e siamo stati nei tempi.

PRESIDENTE. Chiedo se vi siano colleghi che intendono intervenire. Prego, onorevole Pavanelli.

EMMA PAVANELLI. Grazie, presidente. Io ringrazio voi per questa breve ma importantePag. 6 audizione, spero che ci manderete quanto più materiale possibile così lo possiamo leggere e studiare al fine di poter avere un quadro di maggior dettaglio.
Io volevo sapere se in questo studio, nelle previsioni di Google, c'è quello che in molti stanno dichiarando, ovvero le preoccupazioni diffuse sulla diminuzione dei posti di lavoro.
Sicuramente per alcuni lavori, come abbiamo anche già sentito da diversi professori nei giorni scorsi, è stato sottolineato il fatto che in realtà ci sarà una trasformazione del lavoro. Ovviamente la preoccupazione non è tanto per i lavori più tecnici, più specializzati, per i quali sicuramente servirà aumentare la formazione, e non solo dei nostri giovani. La preoccupazione maggiore ovviamente riguarda quei lavori che sono meno formativi, cioè quei lavori svolti da persone che magari non hanno avuto un'alta formazione. E come, se mai ci fosse questo pericolo, si può lavorare per far sì che anche chi non vuole fare studi più approfonditi universitari, o magari non può per gli alti costi o perché ha necessità di lavorare, possa accedere a tali conoscenze e come potrà la scuola far sì che ci possano essere maggiori competenze. Anche per venire incontro, appunto, a quelle che sono le necessità delle nostre imprese, che cercano sì lavoratori ma non qualsiasi tipo di lavoratore: cercano lavoratori che abbiano una formazione tecnica minima che possa essere appunto utile alla loro impresa.

FABRIZIO BENZONI. Ne approfitto per fare forse una domanda più banale, ma forse voi siete i soggetti più in grado di rispondere a questo. Avete menzionato una serie di innovazioni nei vostri interventi, alcune delle quali, però, sono state inserite nel mondo del lavoro da almeno dieci anni, se non più. La domanda quindi è la seguente: dov'è la differenza tra l'introduzione della tecnologia per aumentare la produttività e l'introduzione dell'intelligenza artificiale? Cioè se ci spiegate bene questo concetto in modo da capire la differenza rispetto a quello che abbiamo vissuto nel passato, tra semplicemente implementare la tecnologia sulla sicurezza sul lavoro, e invece implementare l'intelligenza artificiale sulla sicurezza sul lavoro.

DIEGO CIULLI, Head of Government Affairs and Public Policy Google Italia. Sulla seconda domanda: è molto granularmente coperta dalla ricerca quindi rinviamo agli atti. Ma giusto per una risposta dovuta in questa sede, segnalo che le tecnologie che aumentano la produttività che abbiamo analizzato sono di fatto un paio: riconoscimento delle immagini e analisi dei dati. Sono due cose molto diverse.
Il riconoscimento delle immagini è quello che diceva prima Giulia, fondamentalmente aiuta a ottimizzare l'input, cioè con lo stesso pezzo di tessuto si può limitare lo scarto di produzione e quindi fare di più. Questo aumenta la produttività, non necessariamente impatta l'occupazione, semplicemente richiede di produrre di più.
L'analisi dei dati ha una dinamica analoga, in particolare molto utile in ambito di risparmio energetico. Il risparmio energetico è un altro esempio classico di aumento della produttività non perché si riduce l'input lavoro ma perché si riduce un altro input che è quello energia, ma poi ci andiamo granularmente con la ricerca.
All'altra domanda, sulla distruzione dei posti di lavoro, do una risposta un po' più elaborata, nonostante il poco tempo ma il tema mi appassiona particolarmente.
Nonostante i dibattiti che tornano ciclicamente, in Italia avviene esattamente il contrario. Cioè in Italia abbiamo alta disoccupazione e bassa produttività e i nostri competitor hanno alta produttività e bassa disoccupazione. Cioè non è vero che l'aumento della produttività porta a un aumento della disoccupazione, o almeno non è vero nel breve periodo.
Senza scomodare i grandi economisti del passato, ma questo dibattito è sostanzialmente identico a quello affrontato da Keynes, quando diceva che con la tecnologia saranno tutti disoccupati. Non è successo. Tra l'altro lui lo diceva in maniera un po' ottimistica, disegnando un mondo in cui si poteva lavorare meno e stare tutti un po' meglio, però non siamo stati in grado di farlo e credo che questo sia un problema.Pag. 7
Però davvero non credo che almeno nel breve periodo, soprattutto in un sistema economico come quello italiano che davvero ha un problema strutturale di ritardo di produttività, l'introduzione di tecnologie di intelligenza artificiale possa aumentare la disoccupazione.
Anzi, francamente vedo più il contrario. Noi abbiamo un rischio di non adozione fondamentale, cioè noi siamo ancora oggi, per un sacco di ragioni che voi mi insegnate, la seconda economia manifatturiera d'Europa.
Guardate, la tecnologia digitale per quella che conosciamo oggi fondamentalmente aveva a che fare con i bit, quindi ha colpito il manifatturiero essenzialmente nella fase della distribuzione, con l'e-commerce eccetera, mai nella produzione. Questa ha a che fare con gli atomi, cioè l'intelligenza artificiale cambia le catene di montaggio, cambia il modo in cui la produzione viene fatta.
Questo Paese rischia disoccupazione se non adotta l'intelligenza artificiale non se l'adotta, come ha rischiato e ha perso alcune filiere quando nelle altre rivoluzioni tecnologiche degli anni Ottanta siamo arrivati più tardi nell'adottarle e metterle nelle imprese. Quindi credo davvero che noi abbiamo l'urgenza di accelerare l'adozione di nuove tecnologie come strumento per creare posti di lavoro.
Poi, e su questo magari faremo altre discussioni, credo anche che nel lungo periodo dovremo ragionare di come bilanciare tempo di vita e tempo di lavoro in un mondo in cui la produttività è molto molto più alta grazie alla tecnologia, è un ragionamento affascinante che spero però riguardi mio figlio se non mio nipote, nell'immediato noi dobbiamo davvero provare invece a creare lavoro grazie all'innovazione tecnologica.

PRESIDENTE. Non essendoci altre richieste di intervento, ringrazio Diego Ciulli, Head of Government Affairs and Public Policy Google Italia e Giulia Gioffreda, Government Affairs and Public Policy Google Italia, per essere intervenuti. Autorizzo la pubblicazione in allegato al resoconto stenografico della seduta odierna della documentazione consegnata dai rappresentanti di Google Italia (vedi allegato) e dichiaro conclusa l'audizione.

La seduta termina alle 14.15.

Pag. 8

ALLEGATO

Pag. 9

Pag. 10

Pag. 11

Pag. 12

Pag. 13

Pag. 14

Pag. 15

Pag. 16

Pag. 17

Pag. 18

Pag. 19

Pag. 20

Pag. 21

Pag. 22

Pag. 23

Pag. 24

Pag. 25

Pag. 26

Pag. 27

Pag. 28