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Trend 1 Febbraio Feb 2021 0643 1 febbraio 2021

Ecco come l’intelligenza artificiale può favorire un modello di sviluppo sostenibile

Un uso sapiente dei dati e degli algoritmi oggi disponibili offre la possibilità di attuare cambiamenti sistemici, misurando e limitando gli impatti ambientali e sociali delle attività economiche e riducendo sprechi ed esternalità negative.

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L’evoluzione dell’intelligenza artificiale fa passi da gigante e intercetta tutti gli aspetti della nostra vita, dai trasporti al lavoro, dall’economia all’agricoltura, dalla sanità all’energia, dai cambiamenti climatici alle disuguaglianze. Ma i recenti sviluppi tecnologici permettono di guardare ben oltre i benefici portati alle attività quotidiane dagli strumenti a nostra disposizione.

Un uso sapiente dei dati e degli algoritmi oggi disponibili offre infatti la possibilità di attuare cambiamenti sistemici: l’intelligenza artificiale può diventare il volano per la costruzione di un modello di sviluppo sostenibile, il pilastro di un nuovo standard socio-economico basato (anche) su parametri sociali e ambientali. Il punto di partenza per una crescita che non sia meramente economica, grazie all’uso e alla condivisione dei dati che permetterebbero di misurare e limitare gli impatti ambientali e sociali delle attività economiche, riducendo sprechi ed esternalità negative.

Misurare la sostenibilità
È importante dunque in primis abbattere alcuni dei punti di riferimento che diamo per scontati: come l’idea che gli indicatori solamente economici possano essere la stella polare nella strada per uno sviluppo sostenibile. Il Pil, ad esempio, non può più bastare per indicare lo stato di salute di un’economia. Semplicemente perché il suo calcolo non fornisce informazioni complete riguardo il benessere dei cittadini di uno Stato, sulle disuguaglianze o sulla sostenibilità di quella data ricchezza.

Gli strumenti per questo cambiamento esistono già e sono a disposizione di enti locali e governi nazionali, così come dell’Unione europea. In Italia, ad esempio, l’Istat pubblica ogni anno il report Bes – Benessere equo e sostenibile – che tiene conto, appunto, di diversi fattori per calcolare il benessere del Paese: l’Istat usa un set di 130 indicatori divisi in 12 macroaree, tra cui “Ambiente” (che comprende le aree protette, la dispersione della rete idrica comunale, le emissioni di Co2, la perdita della biodiversità e così via) e “Relazioni sociali” (quindi attività di volontariato, partecipazione sociale, organizzazioni no-profit, partecipazione civica e politica).

La condivisione dei dati permetterebbe di costruire modelli di sviluppo sostenibili più efficienti grazie a vantaggi di scala che oggi esistono solamente in potenza.

Usare i dati
L’Italia ha una fitta rete di piccole e medie imprese diffusa su tutto il territorio, da Nord a Sud. Per loro, già in qualche modo legate da reti e distretti settoriali, l’intelligenza artificiale può essere un’autostrada per un miglioramento significativo, a partire dalla costruzione di un modello di governance dei dati.

Le pmi hanno bisogno, da un lato, dei dati a disposizione del settore pubblico; dall’altro di accedere a servizi di data sharing disegnati ad hoc per le imprese – con indicatori che abbracciano fiducia, trasparenza, neutralità, sicurezza – potenziando e rendendo più efficienti gli interventi nei settori strategici, dall’ambiente all’energia, dall’agricoltura ai trasporti, dall’industria manifatturiera alla pubblica amministrazione.

Ma anche in un quadro globale l’utilizzo e la condivisione di dati, valori e conoscenze permetterebbe di costruire modelli di sviluppo sostenibili migliori, più validi e più efficienti grazie a vantaggi di scala che oggi esistono solamente in potenza. Vale anche per il settore pubblico: c’è bisogno che molti servizi diventino data-driven, accurati e accessibili a tutti. Per far questo, almeno in una prima fase dovranno essere i governi a indirizzare i loro investimenti in questa direzione: solo così il mondo della ricerca scientifica potrà moltiplicare il potenziale informativo attualmente a nostra disposizione.


Progetti per il futuro
L’Unione europea da questo punto di vista sembra offrire un modello più che valido: i finanziamenti di Bruxelles destinati alla ricerca e all’innovazione in materia di intelligenza artificiale sono saliti a 1,5 miliardi di euro nel quinquennio 2019-2024 (con un aumento del 70% rispetto al periodo precedente). Ma occorre fare di più: l’obiettivo infatti è attrarre oltre 20 miliardi di euro di investimenti totali in intelligenza artificiale ogni anno per i prossimi dieci anni.

Un modello di sviluppo sostenibile basato sull’intelligenza artificiale potrebbe dare nuovo slancio anche ai progetti di economia circolare, indispensabili se si vuol parlare davvero di sostenibilità ambientale: la circolarità permette di sfruttare al meglio tutte le risorse a disposizione ed evitare scarti inutili.

L’intelligenza artificiale è già pienamente presente all’interno di molti settori, dove avrebbe solo bisogno di essere potenziata. È il caso dell’agricoltura, dove i sistemi intelligenti consentono di ridurre al minimo gli sprechi di acqua di limitare insetticidi e altre sostanze inquinanti. Ma non solo: un uso maggiore di dati e statistiche avanzate permetterebbe di calcolare la quantità di cibo consumato – quindi da produrre – in ogni singolo territorio, riducendo scorte e sprechi.

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