Il piano in cinque punti: in questo modo la Germania vuole diventare un TIP AI World – Dati Gigafactory e ordini pubblici per gli starup di intelligenza artificiale

Perché l'istituzione è una delle principali nazioni di intelligenza artificiale per la Germania di importanza strategica?

L'attuale panorama tecnologico globale è caratterizzato da una concorrenza intensiva nel campo dell'intelligenza artificiale (AI), che è spesso descritta come una "razza AI". Questa gara è principalmente citata dagli Stati Uniti e dalla Cina, che effettuano enormi investimenti nella ricerca, nello sviluppo e nelle infrastrutture. Per una nazione industriale altamente sviluppata come la Germania, il posizionamento in questo campo non è una semplice opzione, ma una necessità strategica. L'intelligenza artificiale non è più una tecnologia di nicchia, ma si sviluppa in un'innovazione fondamentale di base che deciderà sulla futura competitività economica, sicurezza nazionale e influenza geopolitica.

Per la Germania, la cui prosperità si basa in gran parte sulla sua forza in settori chiave come ingegneria meccanica, industria automobilistica e tecnologia medica, un deficit tecnologico nel settore dell'IA si basa su rischi esistenziali. Una perdita di leadership tecnologica in questi settori non solo eroderebbe le basi economiche, ma porterebbe anche a dipendenza critica dai fornitori di tecnologie straniere. L'urgenza di questa sfida diventa chiara negli articoli di strategia politica, che sottolineano che il tempo per un'azione cruciale è sollecitazione.

In risposta a questa dinamica globale, il governo federale tedesco ha formulato piani strategici, il cui obiettivo è quello di stabilire la Germania ai "leader mondiali" delle Nazioni AI. Un elemento centrale di questa strategia è un piano a cinque punti del ministro digitale, che delinea i campi di azione essenziali per rafforzare la posizione dell'IA della Germania. Questo piano funge da guida per una trasformazione completa, che va dalla promozione mirata delle start-up nazionali alla creazione di un'infrastruttura di dati sicura alla creazione di un quadro normativo basato sul valore.

L'analisi di questo piano rivela una dimensione strategica più profonda. In considerazione dell'enorme divario di investimento tra Europa e Stati Uniti o Cina, la strategia tedesca ed europea non può essere un'immagine facile degli approcci americani o cinesi. Piuttosto, è la progettazione di una strategia competitiva asimmetrica. Ciò mira a non esistere attraverso la pura superiorità finanziaria, ma attraverso l'uso intelligente di punti di forza più specifici: la stretta interlinda dell'IA con le forti basi industriali, la creazione di un ecosistema basato sul valore affidabile, basato sul valore e l'istituzione della sovranità digitale come caratteristica di qualità. Le seguenti sezioni analizzeranno in dettaglio i cinque pilastri di questa strategia e illuminano le loro implicazioni, sfide e opportunità.

Adatto a:

• Intelligenza artificiale | Tattiche di marketing di aziende americane con AI Angstmacherei

Promozione dell'innovazione attraverso l'allocazione pubblica

Quale ruolo svolge il premio a contratto pubblico nella promozione delle start-up di intelligenza artificiale in Germania?

Una leva centrale per rafforzare l'ecosistema di intelligenza artificiale nazionale risiede nel riallineamento strategico dell'ordine pubblico. Lo stato agisce in Germania come il più grande degli acquirenti IT individuali, il che significa che il settore pubblico assegna ordina in un volume di miliardi di dollari a tre cifre alle società private ogni anno. Questo immenso volume di mercato è un importante fattore economico e ospita un enorme potenziale per la promozione mirata dell'innovazione.

L'attuale strategia critica la precedente pratica del premio come una "crescita selvaggia" e richiede un controllo mirato delle spese digitali statali. Il nucleo della proposta è di assegnare strategicamente ordini pubblici all'Aistpus tedesco ed europeo invece di assegnarli principalmente ai giganti della tecnologia statunitensi stabiliti, spesso. Questa misura è destinata a fungere da "spinta innovativa" dando alle giovani e innovative aziende un'ingresso del mercato che altrimenti troverebbero difficili.

Tuttavia, la realtà mostra che questo potenziale è stato finora quasi esaurito. Gli studi mostrano una partecipazione sorprendentemente bassa delle start-up nelle offerte pubbliche. Solo circa l'11 % delle start-up tedesche prende parte a tali procedure e solo il 7 % riceve effettivamente un supplemento. La percentuale di ordini pubblici nel fatturato totale di queste società è di conseguenza bassa; È meno del 5 %. Ciò illustra una significativa discrepanza tra il potenziale mercato che lo stato rappresenta come cliente e la capacità delle start-up di aprire questo mercato. Il premio mirato degli ordini pubblici non è quindi solo inteso come supporto finanziario, ma come meccanismo fondamentale per l'apertura del mercato e la convalida delle nuove tecnologie.

Quali ostacoli incontrano giovani aziende innovative nella legge sugli appalti?

Il basso successo delle start-up nelle gare d'appalto del pubblico è dovuto a una serie di ostacoli burocratici e legali specifici ancorati nella legge sugli appalti tedeschi ed europei. Questi ostacoli sono spesso adattati alle esigenze di grandi aziende affermate e rappresentano ostacoli insormontabili per le aziende giovani e agili.

Una delle maggiori sfide sono i requisiti di attitudine. I clienti pubblici spesso richiedono prove di un determinato turnover annuale minimo, che può spesso essere il valore dell'ordine a due tempi. Questo requisito è difficile da soddisfare per una start-up che è ancora in fase di crescita e naturalmente ha vendite più basse. Inoltre, vi è la domanda di riferimenti completi tramite progetti comparabili degli ultimi tre anni finanziari. Questo crea un classico "problema di uovo di Henne": nessun riferimento senza ordini pubblici e nessun ordine pubblico senza riferimenti.

Inoltre, la complessità e la durata della procedura di premio spaventano molte start-up. La creazione dei documenti di offerta è tempo e ad alta intensità di risorse, il che è un onere significativo per i piccoli team. La stessa legge sull'approvvigionamento è caratterizzata da un'alta densità normativa e da una divisione di regolamentazione: gli ordini inferiori a determinati valori di soglia dell'UE sono soggetti a regolamenti nazionali come l'accordo soggetto (UVGO), mentre gli ordini al di sopra di questi valori devono essere pubblicizzati in tutta Europa e sono soggetti a regolamenti più complessi come la legge contro le restrizioni competitive (GWB) e la regolamentazione del premio (VGV). Questa complessità legale aumenta l'ostacolo di ingresso e porta a molte aziende innovative evitare il settore pubblico come potenziali clienti fin dall'inizio.

Quali soluzioni e riforme sono discusse al fine di facilitare l'accesso agli ordini pubblici?

Al fine di ridurre gli ostacoli descritti, vengono discusse varie soluzioni a livello legale e politico. Questi mirano a rendere la legge sull'approvvigionamento più flessibile e più innovativo, senza rinunciare ai principi di base della trasparenza e della concorrenza.

A livello legale ci sono già strumenti che possono utilizzare le start-up per compensare i loro svantaggi. Ciò include la formazione di "comunità di offerte", in cui diverse società più piccole si uniscono per aumentare congiuntamente le capacità per un ordine più ampio. Un'altra opzione è il "prestito attitudinale", in cui un "prestito" di start-up, come riferimenti o dati sulle vendite, da una società partner consolidata, che in cambio è tenuta a fornire le proprie risorse in cambio.

A livello politico ci sono proposte di riforma globali, come il piano a 7 punti dell'associazione digitale Bitkom. Tra le altre cose, ciò richiede un'applicazione più forte dei criteri di premiazione innovativi esistenti, la creazione di nuovi standard di valutazione su misura per le start-up e armonizzare i robusti cornici legali. Un punto centrale è la professionalizzazione dei punti di approvvigionamento. I dipendenti delle autorità premiate hanno bisogno delle conoscenze specialistiche per poter valutare soluzioni di intelligenza artificiale innovative, che spesso richiedono specializzazione e formazione mirata. Un altro strumento importante è la "partnership di innovazione". Questa è una procedura di premiazione speciale che è esplicitamente progettata per sviluppare una soluzione innovativa insieme a un'azienda che non è ancora disponibile sul mercato. È quindi ideale per l'approvvigionamento di nuove tecnologie di intelligenza artificiale e promuove la cooperazione tra mani pubbliche e fornitori innovativi.

La tabella seguente riassume le sfide centrali e le soluzioni corrispondenti:

Innovazione invece di un prezzo basso: nuove opportunità di start-up per gli ordini

Innovazione invece di un prezzo basso: nuove opportunità per le start -up per gli ordini – Immagine: xpert.digital

Le start-up sono di fronte a vari ostacoli per gli ordini che possono consentire nuove opportunità attraverso l'innovazione anziché il prezzo basso. Criteri di attitudine rigorosi come le vendite minime e i riferimenti spesso escludono le giovani aziende dalla concorrenza a causa della mancanza di storia aziendale. Soluzioni come l'uso dei prestiti attitudinali, l'approvazione dei riferimenti personali dei dipendenti e l'adattamento dei criteri alla rispettiva fase aziendale potrebbero aiutare qui. L'elevata complessità e la durata delle procedure di approvvigionamento travolgono i piccoli team e causano un grande sforzo di risorse, motivo per cui una riduzione della burocrazia, la digitalizzazione delle procedure di premiazione (come attraverso Eviel), nonché la formazione mirata e il networking delle start-up avrebbero senso. La dimensione dell'ordine spesso inappropriata, quando la mancanza di lotti supera la capacità delle piccole aziende, può anche essere migliorata dall'applicazione costante della clausola commerciale di media dimensione (§ 97 GWB) per la distribuzione degli ordini in sciolto e la promozione delle comunità di offerte. Un altro punto cruciale è l'attenzione sul prezzo più basso, sulle soluzioni innovative ma potenzialmente più costose. L'introduzione di un "premi per l'innovazione" come criterio di supplemento, l'uso più ampio delle descrizioni delle prestazioni funzionali e l'uso di partenariati di innovazione possono aprire nuove opportunità qui. Infine, la mancanza di trasparenza e la mancanza di feedback complica il processo di apprendimento per le start-up e prevengono miglioramenti nelle offerte future. La pubblicazione di statistiche complete sul premio e un feedback obbligatorio per gli offerenti che non sono stati presi in considerazione supporterebbe questo processo.

Quali conseguenze economiche hanno la preferenza mirata per le aziende nazionali?

L'intenzione strategica di preferire gli ordini pubblici alle "società di intelligenza artificiale nazionali" rappresenta una forma di politica industriale, che tuttavia è in una tensione tra i principi economici consolidati e il quadro giuridico europeo. Il nucleo di quest'area di tensione risiede nel conflitto tra la promozione di un ecosistema tecnologico nazionale e la potenziale perdita di efficienza dovuta alla limitata concorrenza.

I diritti di donazione dell'UE si basano sui principi di base del mercato interno: trasparenza, parità di trattamento e non discriminazione. Questi principi hanno lo scopo di garantire che l'offerta più economica venga assegnata il contratto, indipendentemente dall'origine nazionale dell'offerente. Questa concorrenza aperta è considerata un motore importante per la crescita economica e, secondo le stime, contribuisce in modo significativo al PIL dell'UE. Una politica che preferisce esplicitamente le società nazionali mina questo principio e rischi per violare il diritto dell'UE.

Da un punto di vista economico, tale misura protezionistica può portare a prezzi più elevati per il settore pubblico. Se la concorrenza è limitata artificialmente esclusi i fornitori internazionali, gli offerenti domestici rimanenti possono imporre prezzi più alti. Gli studi sugli effetti delle preferenze locali nel sistema di appalto indicano che ciò può aumentare i costi per i contribuenti e ridurre l'efficienza delle spese pubbliche.

Al contrario, gli argomenti di politica industriale sono. I sostenitori di tale strategia sostengono che è necessaria una preferenza temporanea per dare a un settore giovane e strategicamente importante come l'industria dell'intelligenza artificiale un'opportunità equa nella concorrenza globale. Un mandato statale può agire per una start-up come un "primo cliente" decisivo che non solo genera vendite, ma funge anche da riferimento importante e quindi facilita l'accesso a mercati privati e altri capitali di rischio. È quindi una considerazione strategica: a breve preavviso sono accettati costi più elevati e potenziali perdite di efficienza al fine di costruire una tecnologia domestica sovrana e competitiva a lungo termine e per evitare dipendenze critiche. L'implementazione di questa strategia richiede quindi un atto di bilanciamento attento per promuovere l'industria domestica senza mettere in pericolo i cardini del mercato interno europeo.

Integrazione di una piattaforma AI indipendente e incrociata per tutte le questioni aziendali – Immagine: Xpert.Digital

Ki-GameChanger: la piattaforma AI più flessibile – soluzioni su misura che riducono i costi, migliorano le loro decisioni e aumentano l'efficienza

Piattaforma AI indipendente: integra tutte le fonti di dati aziendali pertinenti

• Questa piattaforma di intelligenza artificiale interagisce con tutte le origini dati specifiche
  • Da SAP, Microsoft, Jira, Confluence, Salesforce, Zoom, Dropbox e molti altri sistemi di gestione dei dati
• Integrazione rapida AI: soluzioni AI su misura per le aziende in ore o giorni anziché mesi
• Infrastruttura flessibile: basata su cloud o hosting nel proprio data center (Germania, Europa, scelta libera della posizione)

• La massima sicurezza dei dati: l'uso negli studi legali è l'evidenza sicura
• Utilizzare attraverso un'ampia varietà di fonti di dati aziendali
• Scelta dei tuoi o vari modelli AI (DE, UE, USA, CN)

Sfide che la nostra piattaforma AI risolve

• Una mancanza di accuratezza delle soluzioni AI convenzionali
• Protezione dei dati e gestione sicura dei dati sensibili
• Alti costi e complessità dello sviluppo individuale dell'IA
• Mancanza di AI qualificata
• Integrazione dell'intelligenza artificiale nei sistemi IT esistenti

Maggiori informazioni qui:

• Integrazione AI di una piattaforma AI indipendente e incrociata per tutte le questioni aziendali

Costruire un'infrastruttura di potere di calcolo nazionale

Qual è lo stato attuale dell'infrastruttura del data center in Germania e perché è fondamentale per l'IA?

Il potere di calcolo è la spina dorsale fondamentale dell'economia digitale ed è la risorsa indispensabile per lo sviluppo e il funzionamento delle moderne applicazioni di intelligenza artificiale. I grandi modelli di intelligenza artificiale, in particolare i modelli di base, richiedono immense capacità di calcolo per la formazione, miliardi di parametri e enormi quantità di dati. Senza un'infrastruttura potente e scalabile di aritmetica e data center, l'ambizione di diventare una delle principali nazioni AI non può essere fattibile.

La Germania ha attualmente le maggiori capacità di data center in Europa. La posizione principale di Francoforte AM si è affermata come hub centrale, che è in gran parte dovuto al De-cix situato lì, uno dei più grandi nodi Internet del mondo. Questa concentrazione garantisce un'eccellente connettività e attira investimenti da fornitori di cloud globali e fornitori di servizi di colocation.

Nonostante questa posizione di leader in Europa, una visione relativa mostra un'immagine più differenziata. Se si confronta il potere di calcolo disponibile con la forza economica, misurata dal prodotto interno lordo (PIL), la Germania cade dietro altre nazioni. Paesi come la Gran Bretagna o i Paesi Bassi hanno una maggiore densità di potere di calcolo per miliardi di euro nel PIL. In confronto globale, la distanza dagli Stati Uniti e dalla Cina che domina il mercato è ancora più chiara. Questo divario relativo segnala un potenziale collo di bottiglia che potrebbe limitare la capacità della Germania di tenere il passo nella razza globale dell'IA. La sovranità digitale del paese e la capacità tecnologica di agire dipendono direttamente dalla forza e dall'espansione di questa infrastruttura critica.

Adatto a:

• A seconda del cloud americano? La lotta tedesca per il cloud: come competere con AWS (Amazon) e Azure (Microsoft)

Cosa significa la domanda di un "gigafactory per i dati" nel contesto della strategia AI?

Il termine "gigafactory", originariamente modellato da Tesla per le sue enormi fabbriche per la produzione di batterie in serie, è usato come metafora efficace come parte della strategia di AI tedesca. La domanda di "almeno un gigafactory" in Germania non è letteralmente intesa come una singola fabbrica, ma come un impegno politico nella costruzione di data center in formato iperscale, che sono appositamente progettati per i requisiti estremi delle applicazioni di intelligenza artificiale.

Un "GigAfactory for Data" simboleggia un salto qualitativo e quantitativo nell'infrastruttura aritmetica nazionale. Non si tratta più del funzionamento di data center convenzionali per i servizi cloud standard, ma della creazione di sistemi che sono in grado di far fronte ai più compiti calcolanti – soprattutto la formazione di modelli basati sull'intelligenza artificiale con trilioni di punti dati. Tali sistemi richiedono una massiccia concentrazione di hardware specializzato (in particolare GPU), una densità di energia estremamente elevata e sistemi di raffreddamento altamente sviluppati.

Il requisito implica la necessità strategica di creare un'infrastruttura aritmetica sovrana che consente alle aziende tedesche ed europee di sviluppare e gestire modelli di intelligenza artificiale nel proprio paese. Ciò riduce la dipendenza dalle piattaforme cloud dell'iperscaler americano e rafforza la sovranità digitale. Il "gigafactory" è quindi la base fisica per l'ambizione di diventare una "nazione cloud" indipendente e di essere in grado di sopravvivere nella competizione globale per la leadership tecnologica presso l'IA.

Quali sono le maggiori sfide per espandere le capacità del data center in Germania?

L'ambizioso piano per espandere in modo massiccio il potere informatico nazionale si presenta in una serie di notevoli sfide fisiche, regolamentari e sociali. Questi colli di bottiglia mostrano che la trasformazione digitale fallisce a causa di confini molto concreti e non digitali se non vengono affrontati in modo proattivo.

La più grande sfida è l'approvvigionamento energetico. I data center, e in particolare quelli per le applicazioni di intelligenza artificiale, hanno un consumo energetico enorme e in costante crescita. I requisiti energetici dei data center tedeschi potrebbero quasi raddoppiare fino al 2030 rispetto ad oggi. Ciò si scontra con gli alti prezzi dell'energia in Germania, che in confronto internazionale rappresentano uno svantaggio competitivo significativo e può rendere gli investimenti poco attraenti.

Un secondo ostacolo sono le lunghe procedure di pianificazione e approvazione. In Germania, ci vuole significativamente più tempo rispetto alla media dell'UE per approvare e costruire un nuovo data center. Questi ritardi burocratici creano incertezza degli investimenti e rallentano l'espansione urgentemente necessaria dell'infrastruttura.

In terzo luogo, l'alta area dello spazio dai data center porta sempre più ai conflitti di uso del suolo. La costruzione di grandi aziende agricole di server su terreni seminati o vicine a zone residenziali hanno incontrato resistenza da agricoltori, ambientalisti e residenti che temono la tenuta dell'area e l'inquinamento acustico.

Infine, la sostenibilità è una sfida centrale. I data center producono un'enorme quantità di calore di scarto, che di solito viene rilasciato all'ambiente inutilizzato. Sebbene vi siano requisiti legali per l'uso del calore dei rifiuti, l'implementazione pratica spesso fallisce a causa della mancanza di infrastrutture, come le reti di riscaldamento distrettuale connesse. Ciò porta a un trilemma tra l'obiettivo della leadership dell'IA, la transizione energetica e gli obiettivi di protezione del clima. L'espansione dell'infrastruttura AI può mettere in pericolo gli obiettivi climatici se non è incorporata dall'inizio in una strategia integrata di sviluppo energetico e urbano.

Adatto a:

• Il percorso dell'Europa verso la leadership AI con cinque gigafabrics AI? Tra piani ambiziosi e sfide storiche

Riduzione burocratica e libero flusso di dati

In quale area è la domanda di un flusso di dati senza ostacoli per le applicazioni di intelligenza artificiale?

Il requisito per ridurre la burocrazia in modo che i dati possano fluire senza ostacoli è un punto centrale ma anche altamente complesso della strategia AI. Colpisce il campo di tensione nucleare dell'approccio europeo alla digitalizzazione: il conflitto tra la necessità incondizionata di grandi quantità di dati per promuovere l'innovazione e la confessione altrettanto incondizionata di una rigida protezione dei dati per proteggere i diritti fondamentali.

L'intelligenza artificiale, in particolare l'apprendimento automatico, è guidata dai dati. Le prestazioni e l'accuratezza dei modelli AI dipendono direttamente dalla quantità e dalla qualità dei dati con cui sono addestrati. Dal punto di vista dello sviluppo della tecnologia, l'accesso più gratuito e semplice a enormi quantità di dati è quindi un requisito di base per poter esistere nella concorrenza globale. La domanda di traffico di dati "fluente" è quindi un motivo per il framework amichevole.

Tuttavia, questo imperativo di innovazione è compensato dal quadro giuridico europeo, che è caratterizzato dal regolamento generale sulla protezione dei dati (GDPR). Il GDPR non è progettato come un freno di innovazione, ma come quadro per la protezione dei diritti civili fondamentali. Si basa su principi come la minimizzazione dei dati (solo come dovrebbero essere elaborati pochi dati necessari), lo scopo vincolante (i dati possono essere utilizzati solo per lo scopo per i quali sono stati raccolti) e la necessità di una chiara base giuridica per qualsiasi elaborazione dei dati, spesso sotto forma di consenso informato. Questi principi sono in una tensione naturale tra la "fame di dati" dello sviluppo dell'IA, che porta a una notevole incertezza legale tra aziende e ricercatori.

Quali specifici ostacoli burocratici e legali esistono per gli sviluppatori di intelligenza artificiale nel campo della protezione dei dati?

Per gli sviluppatori di intelligenza artificiale in Germania e in Europa, l'area di tensione tra i requisiti dei dati e la protezione dei dati si manifesta in una serie di ostacoli legali e burocratici specifici che derivano direttamente dal GDPR e dalla sua interpretazione.

Il principio di minimizzazione dei dati rappresenta una sfida fondamentale. Mentre il GDPR richiede l'elaborazione di dati personali per limitare il livello necessario allo scopo, molti modelli AI avanzati si basano sull'analisi di enormi e non specifici record di dati per riconoscere i modelli. La "fame di dati" dell'IA è in diretta contraddizione con l'economia dei dati richiesta.

L'ostacolo di scopo è strettamente legato. Secondo il GDPR, i dati possono essere raccolti solo per scopi definiti, chiari e legittimi. Tuttavia, la formazione dei modelli di base di intelligenza artificiale viene spesso effettuata per una varietà di potenziale e al momento della formazione non ancora prevedibili applicazioni future. Ciò rende la definizione di uno scopo specifico e crea aree grigie legali.

Un altro grande ostacolo è il requisito di una base di elaborazione legittima. Per la formazione dei modelli di intelligenza artificiale con dati personali che vengono spesso raccolti da Internet, è praticamente impossibile ottenere il consenso esplicito e informato da ciascun individuo. Gli sviluppatori si riferiscono quindi al "interesse legittimo", ma la sua portata è legalmente controversa e è sempre più interpretata dalle autorità di protezione dei dati, il che porta a una notevole incertezza legale.

Infine, la funzionalità spesso non trasparente di sistemi di intelligenza artificiale complessi, il cosiddetto problema "blackbox", si scontra con gli obblighi di trasparenza del GDPR. I cittadini hanno il diritto di informazioni sulla logica che è dietro decisioni automatizzate. Se anche gli sviluppatori non possono più comprendere i percorsi decisionali esatti di un modello di apprendimento profondo, questo diritto è difficile da garantire. In totale, questi ostacoli provocano lo sviluppo dell'IA in Europa associati a un rischio legale più elevato e a un maggiore sforzo burocratico rispetto ad altre regioni mondiali.

Adatto a:

• Rivoluzione AI Oversherept? Perché la Germania minaccia di perdere connessione con gli Stati Uniti e la Cina

In che modo la legge europea AI cerca di creare un equilibrio tra innovazione e regolamentazione?

La legge europea dell'IA è il tentativo più completo di creare un quadro normativo che rende i rischi dell'IA padroneggiati senza soffocare l'innovazione. È la risposta centrale all'area della tensione descritta e incarna una decisione strategica per un terzo modo tra l'approccio di Laissez-faire degli Stati Uniti e lo sviluppo dell'intelligenza artificiale controllato dallo stato in Cina.

Il nucleo della legge dell'IA è il suo approccio basato sul rischio. Invece di regolare l'intelligenza artificiale in generale, la legge si differenzia in base al potenziale rischio di danno a un'applicazione. I sistemi di intelligenza artificiale con un "rischio inaccettabile", come il punteggio sociale statale o le tecniche manipolative che influenzano il comportamento delle persone, sono pienamente vietati. I sistemi con "alto rischio" che vengono utilizzati in aree critiche come la diagnostica medica, il reclutamento del personale o la magistratura sono soggetti a severi requisiti per trasparenza, sicurezza dei dati, supervisione umana e documentazione. La stragrande maggioranza delle applicazioni di intelligenza artificiale, che sono classificate come a basso rischio, come filtri spam o AI nei videogiochi, rimangono in gran parte non regolamentati.

Allo stesso tempo, la legge dell'intelligenza artificiale contiene meccanismi espliciti per promuovere l'innovazione, che sono particolarmente rivolti alle start-up e alle piccole e medie società (PMI). Lo strumento più importante sono le "scatole di sabbia regolatoria" così chiamate. Si tratta di spazi sperimentali legali controllati in cui le aziende possono sviluppare e testare sistemi di intelligenza artificiale innovativi sotto la supervisione delle autorità responsabili senza dover aspettarsi immediatamente le sanzioni complete della legge in caso di violazioni involontarie. Queste scatole di sabbia hanno lo scopo di creare sicurezza legale e di pianificazione, facilitare l'accesso al mercato e promuovere il dialogo tra innovatori e regolatori. La legge sull'intelligenza artificiale non è quindi solo uno strumento di protezione, ma anche un tentativo strategico di creare un quadro affidabile e affidabile che intende dirigere le innovazioni e servire da vantaggio competitivo a lungo termine.

AI e XR-3D-Rendering Machine: cinque volte competenza da Xpert.Digital in un pacchetto di servizi completo, R&D XR, PR e SEM – Immagine: Xpert.Digital

Xpert.Digital ha una conoscenza approfondita di vari settori. Questo ci consente di sviluppare strategie su misura che si adattano esattamente alle esigenze e alle sfide del vostro specifico segmento di mercato. Analizzando continuamente le tendenze del mercato e seguendo gli sviluppi del settore, possiamo agire con lungimiranza e offrire soluzioni innovative. Attraverso la combinazione di esperienza e conoscenza, generiamo valore aggiunto e diamo ai nostri clienti un vantaggio competitivo decisivo.

Maggiori informazioni qui:

• Usa la competenza di 5 volte di Xpert.Digital in un pacchetto – da 500 €/mese

Sovranità europea nei modelli di base AI

Perché lo sviluppo dei tuoi modelli di base di intelligenza artificiale europei è di importanza strategica?

Lo sviluppo e il controllo dei modelli di base AI, noti anche come modelli di base, è diventato una questione di importanza strategica centrale per il futuro dell'Europa. Questi modelli sono le basi tecnologiche su cui costruiranno una varietà di future applicazioni di intelligenza artificiale. Una dipendenza completa dai modelli sviluppati e controllati esclusivamente da aziende negli Stati Uniti o in Cina comporta rischi significativi per la "sovranità digitale" dell'Europa.

La sovranità digitale descrive la capacità di stati, aziende e cittadini di autodeterminare la loro trasformazione digitale ed evitare dipendenze tecnologiche critiche. Se l'infrastruttura di intelligenza artificiale di base sta nelle mani di attori non europei, sorgono rischi diversi. In primo luogo, esiste una dipendenza economica che può portare a condizioni sfavorevoli o accesso limitato alle tecnologie chiave. In secondo luogo, i dati che vengono elaborati su piattaforme cloud statunitensi sono potenzialmente soggetti all'accesso dalle autorità statunitensi nel quadro di leggi come il Cloud Act, che contraddice le idee di protezione dei dati europee.

Terzo e forse soprattutto, il fatto che i modelli basati sull'intelligenza artificiale non siano neutrali. Sono addestrati con dati che riflettono idee culturali, sociali ed etiche. I modelli che sono principalmente addestrati con i dati dell'area culturale americana o cinese possono contenere distorsioni (distorsioni) che non sono compatibili con i valori e le norme europei. Lo sviluppo dei propri modelli di base europei è quindi essenziale per garantire che l'IA costruisca il futuro su una fondazione che rispetti i valori di base europei come la democrazia, lo stato di diritto e la protezione dei diritti fondamentali. Iniziative come Gaia-X, che dovrebbero creare infrastrutture di dati europei sovrani, sono una componente importante in questo modo.

Adatto a:

• Piattaforme di intelligenza artificiale indipendenti come alternativa strategica per le aziende europee

Qual è lo stato attuale dello sviluppo di modelli di base di intelligenza artificiale "Made in Europa"?

Nonostante il notevole deficit di investimento verso gli Stati Uniti e la Cina, una scena dinamica si è affermata in Europa per lo sviluppo di modelli basati sull'intelligenza artificiale, che persegue la propria strategia differenziata. Invece di cercare di costruire i modelli più grandi e potenti per tutti gli usi, molti attori europei si concentrano su nicchie e caratteristiche di qualità specifiche.

Una delle principali società tedesche in questo settore è Alph Alpha. La start-up di Heidelberg è specializzata nello sviluppo di modelli di intelligenza artificiale non solo efficienti, ma anche trasparenti e comprensibili ("AI spiegabile"). Questa attenzione sull'affidabilità e sulla sovranità rende Alph Alpha un partner importante per il settore pubblico e le industrie regolamentate. La società ha recentemente adattato la sua strategia e ora si sta concentrando maggiormente su modelli più piccoli e specializzati per aree di applicazione specifiche, che è vista come una partenza strategica dalla concorrenza diretta con iperscalatori globali.

Un'altra speranza europea è la società francese AI Mistral, che ha ricevuto grande attenzione dalla pubblicazione di potenti modelli open source. L'approccio open source promuove la trasparenza e consente a una vasta comunità di sviluppatori di costruirli e adattarli alla tecnologia.

Inoltre, ci sono iniziative finanziate dallo stato come OpenGPT-X, un progetto con la partecipazione degli istituti di Fraunhofer che guida lo sviluppo di modelli linguistici aperti e affidabili per l'Europa. All'Università di Würzburg, "Llämmlein" è stato anche sviluppato da "Llämmlein" il primo modello di linguaggio di grandi dimensioni si è formato esclusivamente sui dati tedeschi al fine di sfondare i dati di formazione inglese -lingua e migliorare la qualità della lingua tedesca. Questi esempi mostrano un chiaro orientamento strategico: l'Europa non compete principalmente con la dimensione pura dei modelli, ma attraverso la specializzazione, l'apertura, la trasparenza e l'adattamento alle esigenze linguistiche e normative specifiche del mercato europeo.

Quale ruolo svolge la regolamentazione dell'UE, in particolare la legge dell'IA, nella competizione globale dei modelli AI?

La regolamentazione europea, in particolare la legge sull'intelligenza artificiale, svolge un ruolo ambivalente e molto discusso nella competizione globale dell'IA. Da un lato, la preoccupazione è espressa contro la "sovra-regolamentazione da Bruxelles" che potrebbe gravare gli sviluppatori europei con elevati costi di conformità e ostacoli burocratici e quindi lasciarli cadere rispetto ai concorrenti agili degli Stati Uniti e della Cina. I critici temono che regolamenti rigorosi stiano rallentando le innovazioni e, soprattutto per le start-up, potrebbe essere una barriera di accesso al mercato.

D'altra parte, la legge dell'intelligenza artificiale è sempre più intesa come uno strumento strategico che può creare vantaggi competitivi a lungo termine. Stabilendo il primo quadro giuridico globale al mondo per l'IA, l'UE crea sicurezza legale e di pianificazione per aziende e utenti. Questo chiaro quadro può attirare investimenti e rafforzare la fiducia nelle applicazioni AI. La legge tiene anche esplicitamente in considerazione le esigenze delle PMI e delle start-up fornendo strumenti a misura di innovazione come le scatole di sabbia normative già menzionate e differenziandole con le multe in base alle dimensioni dell'azienda.

Forse la funzione strategica più importante della regolamentazione dell'UE risiede nel cosiddetto "effetto di Bruxelles". Poiché il mercato interno europeo è indispensabile per le aziende tecnologiche globali, saranno costretti ad adattare i loro prodotti e modelli ai severi requisiti dell'UE al fine di poter lavorare qui. In questo modo, l'UE esporta i suoi standard normativi e le idee basate sul valore di Ki de facto in tutto il mondo. Il regolamento diventa quindi un potente strumento di design globale da un potenziale onere. Invece di competere in una concorrenza tecnologica pura, che l'Europa potrebbe eventualmente perdere a causa di lacune di investimento, l'UE trasferisce la concorrenza a livello di modelli di governance, dove assume una posizione di leadership attraverso un quadro giuridico chiaro, basato sul valore e completo.

Cooperazione internazionale e AI secondo i valori europei

Cosa significa l'affermazione per sviluppare un'intelligenza artificiale secondo i "valori europei"?

Lo scopo di sviluppare l'intelligenza artificiale secondo i "valori europei" è un leitmotif centrale della strategia digitale tedesca ed europea e il fattore di differenziazione decisiva nella concorrenza globale. Si tratta meno dell'architettura tecnica specifica rispetto all'integrazione dei sistemi di intelligenza artificiale in un solido quadro giuridico ed etico, che riflette i diritti fondamentali e i principi democratici dell'Europa.

Questo approccio basato sul valore è più chiaramente specificato nella legge UE KI. I principi ancorati in esso definiscono ciò che rende un "intelligenza artificiale europea": deve essere centrata umana, il che significa che l'uomo deve sempre mantenere l'ultima istanza di controllo (supervisione umana). Deve essere sicuro, robusto e trasparente, in modo che le tue decisioni siano comprensibili e non possono essere facilmente manipolate. Un principio fondamentale è la non discriminazione, che richiede che i sistemi di intelligenza artificiale non si intensifichino o creino alcun pregiudizio sociale esistente (pregiudizi). Proteggere la privacy e la sovranità dei dati è un'altra pietra miliare a causa dello stretto legame con il GDPR. Infine, aspetti come il benessere sociale ed ecologico sono nominati come obiettivi per i sistemi di intelligenza artificiale.

In pratica, questo approccio si manifesta attraverso divieti chiari e requisiti rigorosi. Applicazioni di intelligenza artificiale che contraddicono fondamentalmente i valori europei, come il punteggio sociale statale basato sul modello cinese o sui sistemi per la manipolazione inconscia del comportamento nell'UE. Per le applicazioni ad alto rischio, si applicano requisiti rigorosi che dovrebbero garantire che questi sistemi agiscano equa, sicuri e trasparenti. "L'intelligenza artificiale secondo i valori europei" è quindi un progetto politico e sociale che è indissolubilmente legato alla protezione dei diritti fondamentali e dei processi democratici.

Adatto a:

• Stargate Europa – Modelli AI con DeepSeek e Stargate mostrano opportunità in Europa nella concorrenza AI

Come può essere progettato uno "scambio a livello degli occhi" con leader tecnologici come gli Stati Uniti?

La domanda di "scambio a livello degli occhi" con leader tecnologici come gli Stati Uniti è un'espressione di lottare per la sovranità digitale. Implica un allontanamento dal ruolo di un consumatore e un controller tecnologici puro a quello di un designer attivo ed eguali di ordine digitale globale. Diversi fattori sono cruciali per raggiungere questa posizione.

Innanzitutto, il "livello degli occhi" richiede le proprie capacità tecnologiche. Solo coloro che hanno modelli di intelligenza artificiale pertinenti, capacità di ricerca e un forte ecosistema di avvio sono percepiti come un partner serio nei dialoghi tecnologici. Gli sforzi descritti nelle sezioni precedenti per impostare la propria industria dell'intelligenza artificiale e le infrastrutture sono quindi il requisito di base.

In secondo luogo, il "livello degli occhi" si basa sulla forza del mercato interno europeo. Essendo una delle più grandi e potenti aree economiche del mondo, l'UE può gettare il suo potere di mercato in equilibrio come peso politico. Le aziende globali dipendono dall'accesso al mercato europeo, il che offre all'UE una forte posizione negoziale nel determinare standard e regole.

Terzo e cruciale, il "livello degli occhi" è creato dal suo quadro regolatorio coerente e a livello globale. La legge dell'intelligenza artificiale è lo strumento centrale qui. Definisce un chiaro punto di vista europeo e costringe i partner internazionali a far fronte alle idee europee di un'intelligenza artificiale basata sul valore. Invece di reagire agli standard americani o cinesi, l'Europa stabilisce in modo proattivo il proprio. L'obiettivo è quello di impedire all'Europa di essere "divisa" dagli Stati Uniti tecnologicamente e regolamentari apparindo come un blocco chiuso con un'agenda chiara e propria.

Quali implicazioni strategiche derivano dalla razza globale dei sistemi normativi?

La competizione globale per il ruolo di leadership nell'intelligenza artificiale non è solo una corsa per le tecnologie e gli investimenti, ma sempre più anche una competizione per i sistemi di regolamentazione e le visioni sociali associate. Tre modelli distinti si cristallizzano, ognuno fissava priorità diverse.

Il modello europeo, ancorato alla legge dell'IA, è un approccio globale, basato sul rischio e fondamentale. Dai la priorità ai guardrail di sicurezza, fiducia e etici e cerca di guidare l'innovazione all'interno di un corridoio legale chiaramente definito. Il suo obiettivo è diventare un modello di ruolo globale per un governo di AI responsabile.

Il modello statunitense è tradizionalmente più orientato al mercato e innovazione. L'attenzione è rivolta alla minimizzazione degli ostacoli regolamentari per accelerare lo sviluppo tecnologico e lo sfruttamento commerciale dell'IA. La regolamentazione è spesso reattiva e specifica del settore anziché un quadro giuridico completo e preventivo. La strategia mira a garantire la supremazia tecnologica attraverso la massima libertà per le aziende leader.

Il modello cinese è guidato dallo stato e è orientato a raggiungere obiettivi strategici nazionali. La regolamentazione è agile e può essere rapidamente adattata a nuovi sviluppi tecnologici, ma serve anche a rafforzare il controllo dello stato e la sorveglianza. L'innovazione è massicciamente promossa dallo stato, ma sempre in accordo con gli obiettivi politici del governo.

L'implicazione strategica per la Germania e l'Europa è che il tuo approccio basato sul valore deve essere attivamente posizionato come un punto di forza e come un punto di vendita unico globale. In un mondo che sta diventando sempre più consapevole dei potenziali rischi dell'IA, l'etichetta "AI affidabile" può diventare un vantaggio competitivo decisivo. Il successo della strategia europea dipenderà dal fatto che questo quadro normativo non sia possibile come freno di innovazione, ma come sigillo di approvazione per sistemi di intelligenza artificiale sicuri, equi e di alta qualità che trovano la domanda in tutto il mondo – specialmente nelle aree di applicazione critiche e sensibili.

Adatto a:

• Lo sviluppo di nuovi modelli di IA è senza dubbio un fattore cruciale per il futuro dell’intelligenza artificiale (AI)

☑️ Supporto alle PMI nella strategia, consulenza, pianificazione e implementazione

☑️ Creazione o riallineamento della strategia AI

☑️ Sviluppo aziendale pionieristico

Konrad Wolfenstein

Sarei felice di fungere da tuo consulente personale.

Potete contattarmi compilando il modulo di contatto qui sotto o semplicemente chiamandomi al numero +49 89 89 674 804 (Monaco) .

Non vedo l'ora di iniziare il nostro progetto comune.

Xpert.Digital è un hub per l'industria con focus su digitalizzazione, ingegneria meccanica, logistica/intralogistica e fotovoltaico.

Con la nostra soluzione di sviluppo aziendale a 360° supportiamo aziende rinomate dal nuovo business al post-vendita.

Market intelligence, smarketing, marketing automation, sviluppo di contenuti, PR, campagne email, social media personalizzati e lead nurturing fanno parte dei nostri strumenti digitali.

Puoi trovarne di più su: www.xpert.digital – www.xpert.solar – www.xpert.plus