Il futuro digitale dell'economia britannica: quando l'intelligenza artificiale diventa una necessità economica

La meraviglia britannica dell'intelligenza artificiale ha un problema: (ancora) mancano le persone in grado di implementarla.

L'economia britannica sta attraversando una trasformazione fondamentale, la cui portata diventerà evidente solo nei prossimi anni. Mentre le aziende hanno gestito le infrastrutture dati per decenni basandosi su una manutenzione reattiva, il rapido sviluppo dell'intelligenza artificiale sta imponendo un cambio di paradigma che interesserà ogni settore. L'approccio tradizionale, in cui i team che si occupano di dati risolvono i problemi man mano che si presentano, viene sempre più sostituito da sistemi intelligenti che apprendono, si adattano e agiscono in modo proattivo. Questo sviluppo non è più un espediente tecnologico per pionieri dell'innovazione, ma è diventato una necessità economica per qualsiasi azienda che voglia rimanere competitiva sul mercato globale.

Il mercato britannico della gestione dei dati basata sull'intelligenza artificiale sta vivendo una crescita eccezionale, superando persino le previsioni più ottimistiche. I numeri parlano da soli e dimostrano l'impeto di questo sviluppo. Da 1,44 miliardi di dollari nel 2023, si prevede che il mercato britannico della gestione dei dati basata sull'intelligenza artificiale crescerà fino a 6,2 miliardi di dollari entro il 2030, con un tasso di crescita medio annuo del 23,2%. Il Regno Unito svolge un ruolo di primo piano in Europa ed è un motore chiave di questo sviluppo. Con una quota del 5,6% del mercato globale nel 2023, l'economia britannica si sta posizionando come un attore di primo piano nel panorama globale dell'intelligenza artificiale.

La disponibilità dei colossi tecnologici internazionali a investire sottolinea la loro fiducia nel mercato britannico. Microsoft ha annunciato un investimento senza precedenti di 22 miliardi di sterline, il più grande al di fuori degli Stati Uniti. Google ha seguito con un impegno di 5 miliardi di sterline per infrastrutture di ricerca sull'intelligenza artificiale, mentre Nvidia, insieme ai suoi partner, prevede di investire fino a 11 miliardi di sterline in infrastrutture di intelligenza artificiale nel Regno Unito. Questi investimenti ammontano a oltre 31 miliardi di sterline nell'ambito del cosiddetto Tech Prosperity Deal tra Regno Unito e Stati Uniti. Le aziende investono non per entusiasmo tecnologico, ma perché le argomentazioni economiche sono convincenti.

Tra innovazione e necessità

La realtà economica si scontra con una rivoluzione tecnologica che sta avendo un impatto su tutti i settori dell'economia. Le piattaforme di gestione dei dati basate sull'intelligenza artificiale promettono non solo guadagni di efficienza, ma anche una radicale riprogettazione del modo in cui le aziende gestiscono le loro risorse più preziose. Automatizzano le attività ripetitive, rilevano le anomalie prima che diventino problemi e trasformano i sistemi di regole statici in infrastrutture dinamiche e in grado di apprendere. Nel 2024, l'economia del Regno Unito ha visto investimenti per 2,9 miliardi di sterline in aziende di intelligenza artificiale, con un valore medio degli accordi di 5,9 milioni di sterline. Questo investimento ha già prodotto un impatto economico misurabile. Le aziende di intelligenza artificiale del Regno Unito contribuiscono ora all'economia del Regno Unito con 11,8 miliardi di sterline, il doppio rispetto al 2023. L'occupazione nel settore dell'intelligenza artificiale ha già superato gli 86.000 posti di lavoro.

I tassi di adozione variano considerevolmente nei diversi settori economici, riflettendo diversi livelli di digitalizzazione e capacità di investimento. Mentre circa il 15% di tutte le aziende del Regno Unito aveva adottato almeno una tecnologia di intelligenza artificiale nel 2023, questa percentuale è salita al 39% entro il 2025. Questo sviluppo dimostra un'adozione accelerata, ma evidenzia anche che la maggior parte delle aziende è ancora all'inizio del proprio percorso verso l'intelligenza artificiale. I tassi di adozione sono fortemente correlati alle dimensioni dell'azienda. Mentre il 68% delle grandi aziende utilizza tecnologie di intelligenza artificiale, il tasso è del 34% per le aziende di medie dimensioni e solo del 15% per le piccole aziende. Questa discrepanza sottolinea la necessità di una maggiore accessibilità e di una migliore comprensione delle tecnologie di intelligenza artificiale tra le organizzazioni più piccole.

Ma nonostante le promesse siano grandiose, le aziende britanniche si trovano ad affrontare il complesso compito di integrare queste tecnologie nei sistemi esistenti, soddisfare rigorosi requisiti di conformità e mantenere il controllo sui propri dati. Le sfide sono molteplici, e spaziano da problemi di integrazione tecnica e carenza di competenze a problemi di qualità e governance dei dati. Il costo della scarsa qualità dei dati nel Regno Unito è stimato in 200 miliardi di sterline all'anno, con le aziende che perdono in media dai 10 ai 15 milioni di sterline all'anno a causa di dati inadeguati. Questa realtà economica rende i sistemi intelligenti di gestione dei dati non un'opzione, ma una necessità.

Il settore finanziario come pioniere della trasformazione

L'impatto della gestione dei dati basata sull'intelligenza artificiale è particolarmente evidente nel settore finanziario del Regno Unito, tradizionalmente tra i più data-intensive. La trasformazione si riflette in cifre impressionanti. Un'indagine congiunta della Banca d'Inghilterra e della Financial Conduct Authority ha rivelato che il 75% degli istituti finanziari utilizza già l'intelligenza artificiale, mentre un ulteriore 10% prevede di implementarla entro i prossimi tre anni. Questo rappresenta un aumento significativo rispetto al 2022, quando solo il 58% utilizzava l'intelligenza artificiale. I modelli di base rappresentano ora il 17% dei casi d'uso dell'intelligenza artificiale, evidenziando la loro crescente importanza nella standardizzazione e nella scalabilità delle applicazioni in tutto il settore.

Gli istituti finanziari elaborano miliardi di transazioni ogni giorno, devono soddisfare complessi requisiti di conformità e rilevare contemporaneamente le frodi in tempo reale. I sistemi di gestione dei dati basati sull'intelligenza artificiale automatizzano la convalida dei dati delle transazioni, monitorano costantemente la conformità normativa e identificano anomalie che potrebbero indicare attività fraudolente. Il processo decisionale automatizzato svolge un ruolo di primo piano nelle implementazioni dell'intelligenza artificiale, con il 55% dei casi d'uso che lo prevedono. Tuttavia, il processo decisionale completamente autonomo rimane raro, con solo il 2%, il che riflette l'approccio cauto del settore e la preferenza per il mantenimento della supervisione umana nei processi critici.

I guadagni di produttività sono misurabili e significativi. Un sondaggio condotto da Lloyds Banking Group su oltre 100 dirigenti di istituti finanziari del Regno Unito ha rivelato che il 59% degli istituti segnala un miglioramento della produttività grazie all'adozione dell'intelligenza artificiale, un aumento significativo rispetto al solo 32% dell'anno precedente. Un terzo degli istituti sta migliorando l'esperienza del cliente, mentre un altro terzo sta acquisendo una conoscenza più approfondita dei clienti. Il 21% afferma che l'intelligenza artificiale sta guidando direttamente la crescita aziendale, rispetto a solo l'8% nel 2024. Questo slancio sta alimentando un cambiamento di opinione, con il 91% degli istituti che ora considera l'intelligenza artificiale un'opportunità piuttosto che una minaccia, in aumento rispetto all'80% nel 2024.

Di conseguenza, la propensione a investire sta aumentando. Oltre la metà delle istituzioni prevede di aumentare gli investimenti in IA nei prossimi dodici mesi, mentre un altro 22% manterrà gli attuali livelli di spesa. Le istituzioni considerano l'IA una leva strategica: il 54% si aspetta vantaggi competitivi, il 53% prevede risparmi sui costi, il 52% ritiene che guiderà la crescita aziendale e il 50% afferma che contribuirà a creare una forza lavoro più qualificata dal punto di vista tecnologico. A supporto di ciò, quasi la metà delle istituzioni ha istituito team dedicati all'IA, mentre il 20% sta collaborando con fornitori esterni di IA per accelerarne l'adozione.

La dimensione della conformità è particolarmente critica per gli istituti finanziari e rappresenta un fattore chiave per gli investimenti in sistemi basati sull'intelligenza artificiale. I rischi legati ai dati dominano il panorama attuale, con preoccupazioni relative a privacy, qualità, sicurezza e pregiudizi tra i primi cinque rischi. Ciò riflette la forte dipendenza del settore da dati accurati e sicuri per alimentare i sistemi di intelligenza artificiale. Si prevede che i rischi emergenti, come la dipendenza da modelli di intelligenza artificiale di terze parti e la maggiore complessità delle applicazioni di intelligenza artificiale, aumenteranno, sollevando interrogativi sulla trasparenza e sul controllo. La sicurezza informatica continua a essere considerata il rischio sistemico percepito più elevato e rimarrà importante nei prossimi tre anni. Tuttavia, si prevede che le dipendenze critiche da terze parti rappresenteranno il maggiore aumento del rischio sistemico, evidenziando la necessità di una maggiore supervisione dei fornitori esterni di intelligenza artificiale.

L'industria manifatturiera tra tradizione e avanguardia tecnologica

L'industria manifatturiera del Regno Unito sta vivendo una rinascita della produttività grazie alla gestione dei dati basata sull'intelligenza artificiale, con il potenziale di rafforzare radicalmente la sua competitività internazionale. Con il 53% dei produttori britannici che sta già implementando l'apprendimento automatico o l'intelligenza artificiale in fabbrica, il Regno Unito è significativamente più avanti della media europea del 30%. Questa leadership non si limita ai semplici tassi di adozione, ma include strategie di implementazione sofisticate e risultati aziendali misurabili. Un impressionante 98% dei produttori sta già utilizzando l'intelligenza artificiale generativa o sta pianificando di implementarla, a dimostrazione del potenziale trasformativo di questa tecnologia per il settore.

L'adozione settoriale varia considerevolmente, riflettendo diversi livelli di maturità della digitalizzazione e capacità di investimento. L'industria automobilistica è in testa con un tasso di adozione del 60% e un livello di maturità di 5 su 5, seguita dalle aziende elettroniche e high-tech con il 55%. Il settore aerospaziale e della difesa registra un tasso di adozione del 50%, mentre le aziende farmaceutiche e biotecnologiche registrano tassi di implementazione del 40%. Aziende come Jaguar Land Rover utilizzano analisi basate sull'intelligenza artificiale in 128 siti per rilevare anomalie di produzione in tempo reale, dimostrando i vantaggi pratici di un'implementazione diffusa dell'intelligenza artificiale.

I produttori americani e britannici utilizzano questi sistemi per analizzare i dati delle macchine in tempo reale, abilitare la manutenzione predittiva e automatizzare il controllo qualità. L'implementazione della manutenzione predittiva basata sull'intelligenza artificiale può ridurre i costi di manutenzione fino al 30% e diminuire i guasti delle apparecchiature del 45%. Questi guadagni diretti di produttività si traducono direttamente in vantaggi competitivi. Un esempio tratto dal settore alimentare illustra l'impatto economico. Gli stabilimenti Frito-Lay hanno ridotto i tempi di fermo non pianificati a tal punto da poter aumentare la capacità produttiva di 4.000 ore. Tali guadagni di efficienza hanno un impatto diretto sulla redditività e sul posizionamento sul mercato.

La propensione a investire è di conseguenza elevata, con il 75% dei produttori del Regno Unito che prevede di aumentare i propri investimenti in IA il prossimo anno. Questi investimenti si concentrano su vari ambiti, dalla gestione energetica alla riduzione degli sprechi, dall'ottimizzazione dei processi al controllo qualità. Tuttavia, esiste un divario significativo nella conoscenza, con solo il 16% che si considera esperto del potenziale dell'IA. Di conseguenza, solo un terzo delle aziende utilizza l'IA specificamente nelle proprie attività produttive. Anche l'adozione della robotica rimane debole, nonostante le opportunità di automazione a livello globale. Ciò suggerisce che, sebbene l'adozione sia in aumento, il Regno Unito ha bisogno di un cambiamento nel suo approccio all'automazione, altrimenti rischia di perdere l'opportunità di ottenere significativi guadagni di produttività.

Il commercio al dettaglio nella reinvenzione digitale

Il settore retail del Regno Unito sta attraversando una trasformazione fondamentale grazie alla gestione intelligente dei dati, con sistemi di intelligenza artificiale che stanno rivoluzionando la personalizzazione e la gestione dell'inventario. L'adozione è notevole: il 99% dei decision maker del settore retail del Regno Unito dichiara di avere competenze in materia di intelligenza artificiale all'interno della propria organizzazione, mentre l'88% ritiene che l'intelligenza artificiale offra ai rivenditori locali un vantaggio competitivo rispetto ai colossi globali del retail. Ciò che un tempo era un vantaggio esclusivo per le aziende tecnologiche è ora il grande livellatore del settore retail. L'intelligenza artificiale consente ai rivenditori locali di offrire prezzi dinamici, marketing personalizzato e una migliore visibilità della supply chain, fattori cruciali per soddisfare le aspettative dei clienti e adattarsi rapidamente ai cambiamenti.

L'intelligenza artificiale è diventata mainstream nel commercio al dettaglio del Regno Unito, con quasi tutti gli intervistati che ne confermano l'utilizzo nei processi decisionali. Oltre la metà ha istituito ruoli e team di leadership dedicati all'intelligenza artificiale all'interno delle proprie organizzazioni. I rivenditori utilizzano sistemi di intelligenza artificiale per integrare i dati dei clienti attraverso diversi punti di contatto, prevedere il comportamento di acquisto e ottimizzare l'inventario. La sfida risiede nell'enorme complessità dei flussi di dati. Un grande rivenditore elabora dati provenienti da sistemi di punti vendita, piattaforme di e-commerce, carte fedeltà, social media e sistemi della supply chain. La governance dei dati basata sull'intelligenza artificiale garantisce che questi dati siano gestiti nel rispetto delle normative, consentendo al contempo analisi in tempo reale a supporto di interazioni personalizzate con i clienti.

Le discussioni sugli agenti di intelligenza artificiale guardano spesso al futuro, ma nel commercio al dettaglio del Regno Unito questi sistemi stanno già influenzando funzioni chiave e producendo un impatto. Il 38% degli acquirenti del Regno Unito utilizza già l'intelligenza artificiale nel commercio al dettaglio, con il 60% che desidera aggiornamenti sulle consegne basati sull'intelligenza artificiale, come il tracciamento in tempo reale. Il 57% ritiene che l'intelligenza artificiale possa migliorare l'efficienza nell'evasione degli ordini. Nonostante questi vantaggi, la ricerca identifica un diffuso scetticismo riguardo alla fiducia e all'utilizzo dei dati. Solo il 46% degli acquirenti del Regno Unito si fida dell'intelligenza artificiale per consigliare prodotti in base alla cronologia degli acquisti e metà degli intervistati rimane divisa sulla possibilità che l'intelligenza artificiale possa migliorare lo shopping senza compromettere la privacy. È importante sottolineare che la maggioranza del 94% ritiene fondamentale che gli strumenti di intelligenza artificiale siano trasparenti sia nelle loro operazioni che nella gestione dei dati.

I vantaggi dell'adozione dell'intelligenza artificiale sono innegabili. I rivenditori segnalano una riduzione dei costi grazie a una maggiore efficienza, un aumento dei ricavi grazie a una migliore conoscenza dei clienti e a esperienze personalizzate, un processo decisionale migliorato grazie all'analisi predittiva e un vantaggio competitivo grazie a esperienze cliente di livello superiore. I team di successo sfruttano l'intelligenza artificiale per integrare i sistemi esistenti, ridurre gli attriti e supportare il loro carico di lavoro. I prossimi passi sono chiari: i rivenditori del Regno Unito che non solo sopravviveranno, ma prospereranno, saranno quelli che trasformeranno i dati aziendali e dei clienti in informazioni fruibili. Costruire solide basi di dati e implementare agenti di intelligenza artificiale completamente controllati sarà essenziale per il successo commerciale e operativo a lungo termine.

5G, intelligenza artificiale ed energia: la tabella di marcia della Gran Bretagna per le infrastrutture digitali – Immagine: Xpert.Digital

La sanità tra innovazione e sovraccarico di sistema

Il sistema sanitario del Regno Unito, e in particolare il Servizio Sanitario Nazionale (NHS), si trova ad affrontare la sfida senza precedenti di soddisfare la crescente domanda con risorse limitate. L'intelligenza artificiale è considerata essenziale affinché il NHS possa soddisfare questa domanda. Il governo ha presentato un piano sanitario decennale che delinea tre cambiamenti fondamentali per il NHS: dall'ospedale alla comunità, dall'analogico al digitale e dalla malattia alla prevenzione. Al centro di questa trasformazione c'è l'ambizione di integrare l'intelligenza artificiale nei percorsi di cura, con l'app NHS che funge da unico gateway digitale per i pazienti. L'obiettivo dichiarato è rendere il NHS il sistema sanitario più basato sull'intelligenza artificiale al mondo.

Il più grande esperimento di intelligenza artificiale del suo genere nel settore sanitario a livello mondiale, che ha coinvolto oltre 30.000 dipendenti del Servizio Sanitario Nazionale (NHS), ha dimostrato come le nuove tecnologie possano generare risparmi di tempo senza precedenti per il personale del NHS e migliorare l'assistenza ai pazienti. Un innovativo progetto pilota di Microsoft 365 Copilot condotto in 90 organizzazioni del NHS ha rilevato che il supporto amministrativo basato sull'intelligenza artificiale potrebbe far risparmiare al personale del NHS una media di 43 minuti a persona al giorno o più, equivalenti a cinque settimane a persona all'anno. I risultati dello studio mostrano che un'implementazione completa potrebbe far risparmiare fino a 400.000 ore di lavoro al mese, ovvero milioni di ore all'anno, consentendo al personale di concentrarsi in modo più efficace sull'assistenza in prima linea. Il NHS stima che la tecnologia potrebbe far risparmiare milioni di sterline ogni mese, sulla base di 100.000 utenti, con un potenziale risparmio di centinaia di milioni di sterline all'anno.

Il prossimo futuro si concentrerà sull'implementazione di tecnologie collaudate come gli assistenti di trascrizione basati sull'intelligenza artificiale sotto la nuova guida del NHS England, sull'accelerazione dell'adozione dell'intelligenza artificiale diagnostica attraverso le valutazioni precoci del valore (NICE Early Value Assessments) e sulla sperimentazione di una nuova intelligenza artificiale come dispositivo medico nell'ambiente supervisionato MHRA AI Airlock Sandbox. I sistemi basati sull'intelligenza artificiale automatizzano la codifica dei dati clinici con una precisione del 96%, estraggono informazioni strutturate da note cliniche non strutturate e identificano automaticamente le informazioni sanitarie protette per scopi di anonimizzazione. Si prevede che il mercato britannico dell'intelligenza artificiale in ambito sanitario raggiungerà tassi di crescita impressionanti, partendo da 13,26 miliardi di dollari nel 2024, con un tasso di crescita annuo composto del 36,76%.

Tuttavia, vi sono anche preoccupazioni significative. Medici e studenti di medicina, riuniti in una riunione speciale della British Medical Association, hanno espresso serie preoccupazioni circa le aspirazioni digitali e tecnologiche del piano decennale del governo. I medici hanno messo in guardia dai potenziali rischi derivanti da una massiccia espansione della digitalizzazione in un servizio sanitario già alle prese con infrastrutture IT obsolete e dalla promozione di tecnologie di intelligenza artificiale poco comprese. Un medico di base ha avvertito che questo piano espone la professione a rischi informatici pericolosamente gravi e che la nazione rischia di diventare una cavia inconsapevole per tecnologie non adeguatamente comprese dai loro creatori, per non parlare della professione medica. Il governo sembra adottare la mentalità della Silicon Valley, quella di accelerare i tempi e poi romperli, il che non è appropriato quando si tratta di riorganizzare un sistema sanitario complesso.

Le telecomunicazioni come spina dorsale dell'infrastruttura digitale

Il settore delle telecomunicazioni si trova ad affrontare sfide uniche nella gestione dei dati di rete, svolgendo al contempo un ruolo fondamentale come facilitatore dell'intera trasformazione dell'IA. Con l'espansione delle reti 5G e la crescita dei dispositivi IoT, i volumi di dati stanno esplodendo. BT Group, che gestisce la più grande rete mobile del Regno Unito attraverso la sua controllata EE, ha implementato con successo l'accesso 5G a oltre il 75% della popolazione del Regno Unito, un risultato significativo nel panorama mobile del Paese. Il lancio di servizi 5G standalone in 15 città del Regno Unito segna una svolta, poiché questa tecnologia è finalmente in grado di mantenere le promesse del 5G che si sono fatte notare per oltre un decennio.

L'aumento vertiginoso dell'uso di applicazioni di intelligenza artificiale sembra essere la chiave per stimolare un'ulteriore crescita dei ricavi derivanti dai servizi 5G. BT e Assembly Research stimano che una migliore copertura 5G SA potrebbe contribuire fino a 230 miliardi di sterline all'economia del Regno Unito entro il 2035, trainata dall'automazione, dalla connettività e dalla modernizzazione della rete energetica. BT stima che l'uso industriale di tecnologie come l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico, reso possibile dal 5G SA, potrebbe da solo generare oltre 88 miliardi di sterline di valore economico. Dall'espansione rurale e dal trasporto autonomo ai droni e ai media, le reti migliorate potrebbero sbloccare miliardi in diversi settori una volta superate le barriere di spettro e pianificazione.

Le aziende di telecomunicazioni stanno implementando sistemi basati sull'intelligenza artificiale per ottimizzare le prestazioni di rete, prevedere le interruzioni prima che si verifichino e allocare dinamicamente le risorse. Il 65% delle aziende di telecomunicazioni prevede di aumentare i budget per le infrastrutture di intelligenza artificiale nel 2025, con la pianificazione e la gestione della rete come priorità di investimento principale per il 37%. Vodafone UK ed Ericsson hanno ridotto con successo il consumo energetico giornaliero delle unità radio 5G fino al 33% in alcune sedi di Londra. Questo risultato è stato ottenuto grazie a un test che ha sfruttato le soluzioni software avanzate di Ericsson basate su intelligenza artificiale e apprendimento automatico. La suite di app Ericsson Service Continuity AI con Intelligent Energy Efficiency regola dinamicamente il consumo energetico della rete in base alla domanda, con conseguente riduzione dei costi operativi e delle emissioni di carbonio senza compromettere le prestazioni.

La dimensione energetica di questa trasformazione infrastrutturale sta diventando una questione economica e politica critica. Il governo del Regno Unito ha istituito l'AI Energy Council per gestire il crescente fabbisogno energetico dell'IA e dei data center, raggiungendo al contempo gli obiettivi di energia pulita. Il consiglio mira a guidare l'espansione dell'IA in linea con l'ambizione del Paese di diventare un leader mondiale nell'energia pulita. La sua prima riunione, tenutasi l'8 aprile, ha esplorato come il Paese possa migliorare l'efficienza energetica e la sostenibilità delle sue infrastrutture di IA e dei data center. Con l'ambizioso obiettivo del governo di aumentare di venti volte la capacità di elaborazione pubblica del Regno Unito nei prossimi cinque anni, le implicazioni energetiche sono significative e richiedono una pianificazione coordinata tra i settori. Parte della risposta consiste nella creazione di "AI Growth Zone", hub in aree in grado di supportare almeno 500 MW di capacità elettrica, approssimativamente sufficienti ad alimentare due milioni di abitazioni.

Logistica e catene di fornitura in transizione

Il settore della logistica e della supply chain del Regno Unito sta attraversando una trasformazione radicale, con l'intelligenza artificiale e l'automazione in prima linea in questa rivoluzione, consentendo alle aziende di semplificare le operazioni, migliorare il processo decisionale e incrementare le prestazioni complessive della supply chain. Se le vostre consegne recenti vi sono sembrate più veloci, più precise e più sostenibili, state assistendo a una rivoluzione silenziosa che avviene dietro le quinte. Entro il 2025, le tecnologie intelligenti non saranno più un'utopia; saranno completamente integrate nelle operazioni quotidiane, dai veicoli di consegna autonomi nei centri urbani ai sistemi predittivi che aiutano i rivenditori a evitare colli di bottiglia.

L'intelligenza artificiale gioca oggi un ruolo centrale nella pianificazione e nell'esecuzione delle consegne. Dalla pianificazione del percorso alle previsioni del traffico, i sistemi intelligenti aiutano i fornitori di servizi logistici a prendere decisioni più rapide e consapevoli. Le consegne non solo sono più rapide, ma anche più affidabili, con meno ritardi e un migliore utilizzo di veicoli e carburante. Veicoli per le consegne a guida autonoma e sistemi automatizzati sono già in uso in alcune aree del Regno Unito, in particolare per le consegne a corto raggio o dell'ultimo miglio. Queste tecnologie autonome riducono la dipendenza dal lavoro manuale e i costi, offrendo al contempo nuove modalità per servire aree difficili da raggiungere.

Anche i magazzini e i centri di distribuzione hanno subito una trasformazione digitale. Attività manuali come lo smistamento, l'imballaggio e il controllo dell'inventario vengono sempre più spesso affidate a robot, mentre i software di intelligenza artificiale monitorano e gestiscono l'inventario in tempo reale. Le simulazioni digitali, note come gemelli digitali, consentono ai responsabili della logistica di testare diversi scenari, come picchi di domanda o interruzioni della supply chain, senza influire sulle operazioni. Ciò semplifica la preparazione a eventi imprevisti e l'individuazione di nuove efficienze. Aziende come Simarco utilizzano strumenti avanzati come SnapFulfil WMS per connettere i sistemi sia internamente che direttamente con i clienti, fornendo visibilità e controllo in tempo reale sull'inventario e sugli ordini, dalla ricezione alla consegna.

Tuttavia, una nuova ricerca mostra che i leader della supply chain e dei trasporti del Regno Unito prevedono un futuro basato sull'intelligenza artificiale autonoma, ma si trovano ad affrontare ostacoli significativi in ​​termini di competenze e integrazione dei dati. Quasi la metà delle organizzazioni intervistate non dispone di una visibilità dei dati sufficiente per adattare proattivamente le rotte di spedizione. Il 45% ha dichiarato di non essere in grado di adottare misure correttive prima che le spedizioni subiscano ritardi o interruzioni. Questo divario tra aspirazioni tecnologiche e realtà operativa è aggravato da significative sfide interne. Il 42% degli intervistati ha indicato una mancanza di competenze all'interno delle proprie organizzazioni, mentre il 39% ha citato la frammentazione dei dati tra piattaforme e soluzioni come un serio ostacolo. Nonostante questi ostacoli attuali, vi è una forte fiducia in un futuro guidato dall'intelligenza artificiale, con il 63% delle organizzazioni che prevede di adottare un'intelligenza artificiale completamente autonoma e agentiva o di richiedere una supervisione umana minima entro i prossimi cinque anni.

Farmaceutica e scienze della vita alla frontiera dell'innovazione

L'industria farmaceutica e delle scienze della vita del Regno Unito è all'avanguardia nell'innovazione dell'intelligenza artificiale, con modelli basati sull'intelligenza artificiale sempre più utilizzati dalle aziende farmaceutiche e biotecnologiche per accelerare la scoperta di farmaci prevedendo le interazioni molecolari, ottimizzando la progettazione degli studi clinici e identificando potenziali problemi di sicurezza nelle fasi iniziali del processo di sviluppo. Questa accelerazione è particolarmente promettente per affrontare esigenze mediche insoddisfatte e sviluppare trattamenti per malattie complesse. L'intelligenza artificiale generativa ha diverse applicazioni nel contesto della scoperta di farmaci, tra cui l'analisi rapida in silico di dati genomici e candidati terapeutici.

Il governo del Regno Unito sostiene attivamente l'innovazione in questo campo e ha recentemente impegnato 82 milioni di sterline a sostegno di progetti britannici, tra cui PharosAI e Bind Research, che utilizzano l'intelligenza artificiale per sviluppare nuovi modelli di trattamento e terapie per malattie come l'Alzheimer e il cancro. Un supercomputer rivoluzionario da 225 milioni di sterline, Isambard-AI, è destinato a rivoluzionare il campo medico utilizzando l'intelligenza artificiale per contribuire allo sviluppo di nuovi farmaci e vaccini. Situata a Bristol, questa struttura all'avanguardia diventerà il supercomputer più potente del Regno Unito quando entrerà pienamente in funzione quest'estate. Parti del sistema Isambard-AI sono già operative, con progetti in corso che esplorano nuovi trattamenti per malattie come l'Alzheimer, le malattie cardiache e vari tipi di cancro.

Il consorzio OpenBind del Regno Unito utilizzerà la tecnologia sperimentale per generare la più grande raccolta di dati al mondo su come i farmaci interagiscono con le proteine, i mattoni costitutivi dell'organismo. Questa raccolta sarà 20 volte più grande di qualsiasi altra raccolta degli ultimi 50 anni e consolida la posizione del Regno Unito come hub globale per la scoperta di farmaci basata sull'intelligenza artificiale. Ciò supporterà l'addestramento di nuovi modelli di intelligenza artificiale in grado di identificare nuovi farmaci promettenti, offrendo ai ricercatori una capacità senza precedenti di aprire nuove frontiere nella lotta contro le malattie. I costi di sviluppo saranno ridotti fino a 100 miliardi di sterline e saranno stimolati l'innovazione e la crescita economica che sostengono il Piano per il Cambiamento del governo.

L'industria biofarmaceutica del Regno Unito è sempre più alla ricerca di talenti con competenze in intelligenza artificiale e dati per rimanere competitiva, mentre la tecnologia digitale guida l'innovazione. L'industria farmaceutica sta adottando sempre più nuovi strumenti digitali come l'intelligenza artificiale e l'analisi dei big data per supportare la scoperta e lo sviluppo di farmaci innovativi, ma molte aziende faticano a trovare e attrarre lavoratori qualificati. Il governo del Regno Unito ha adottato un approccio pro-innovazione alla regolamentazione dell'intelligenza artificiale, bilanciando la necessità di supervisione con la promozione della crescita continua nei settori guidati dall'intelligenza artificiale. Il Regno Unito sta lavorando attivamente per esplorare l'adozione etica ed efficace della tecnologia di intelligenza artificiale in programmi volti a migliorare i risultati per i pazienti e a semplificare l'erogazione dell'assistenza sanitaria.

Piattaforma di intelligenza artificiale gestita - Immagine: Xpert.Digital

Qui scoprirai come la tua azienda può implementare soluzioni di intelligenza artificiale personalizzate in modo rapido, sicuro e senza elevate barriere all'ingresso.

Una piattaforma di intelligenza artificiale gestita è il pacchetto completo e senza pensieri per l'intelligenza artificiale. Invece di dover gestire tecnologie complesse, infrastrutture costose e lunghi processi di sviluppo, riceverai una soluzione chiavi in ​​mano su misura per le tue esigenze da un partner specializzato, spesso entro pochi giorni.

I principali vantaggi in sintesi:

⚡ Implementazione rapida: dall'idea all'applicazione operativa in pochi giorni, non mesi. Forniamo soluzioni pratiche che creano valore immediato.

🔒 Massima sicurezza dei dati: i tuoi dati sensibili rimangono con te. Garantiamo un trattamento sicuro e conforme alle normative, senza condividere i dati con terze parti.

💸 Nessun rischio finanziario: paghi solo per i risultati. Gli elevati investimenti iniziali in hardware, software o personale vengono completamente eliminati.

🎯 Concentrati sul tuo core business: concentrati su ciò che sai fare meglio. Ci occupiamo dell'intera implementazione tecnica, del funzionamento e della manutenzione della tua soluzione di intelligenza artificiale.

📈 A prova di futuro e scalabile: la tua intelligenza artificiale cresce con te. Garantiamo ottimizzazione e scalabilità continue e adattiamo i modelli in modo flessibile alle nuove esigenze.

Maggiori informazioni qui:

• Piattaforma di intelligenza artificiale gestita

Agire rapidamente: ecco come la gestione dei dati supportata dall'intelligenza artificiale paga – Immagine: Xpert.Digital

La sfida della qualità e della governance dei dati

Nonostante tutti i progressi tecnologici, la qualità dei dati rimane una sfida persistente che ha un impatto fondamentale sul successo delle implementazioni di intelligenza artificiale. La qualità dei dati è la sfida più grande per l'integrità dei dati nelle organizzazioni ed è diventata ancora più pervasiva. Nel 2024, il 64% degli intervistati ha affermato che la qualità dei dati era la loro più grande sfida per l'integrità dei dati, rispetto al 50% nel 2023. Ciò ha portato a una mancanza di fiducia nei dati, con il 67% degli intervistati che ha dichiarato di non fidarsi completamente dei dati che utilizza per il processo decisionale, un aumento significativo rispetto al 55% dell'anno precedente. Sebbene i problemi di qualità dei dati non siano una novità, l'impatto di questi problemi sui risultati aziendali è maggiore che mai.

Ciò è dovuto alla velocità con cui l'analisi avanzata, la business intelligence e l'intelligenza artificiale stanno avanzando. Non è possibile prendere decisioni solide e basate sui dati con dati scadenti, e quando questi dati alimentano l'analisi e i modelli di intelligenza artificiale, l'impatto negativo può essere rapido e grave. Le valutazioni sulla qualità dei dati nelle organizzazioni sono diminuite di 11 punti percentuali quest'anno. Lo scorso anno, il 66% degli intervistati ha valutato la qualità dei propri dati come media o peggiore. Quest'anno, il 77% afferma che la qualità dei propri dati è nella migliore delle ipotesi nella media. Gli intervistati segnalano che il principale ostacolo al raggiungimento di dati di alta qualità sono strumenti inadeguati per l'automazione dei processi di qualità dei dati (49%). Definizioni e formati di dati incoerenti continuano a essere un problema per le organizzazioni (45%). Non sorprende che il volume dei dati sia diventato una sfida crescente, con il 43% che lo indica come una delle principali preoccupazioni, rispetto al 35% del 2023.

Le aziende britanniche riconoscono il ruolo cruciale che un'efficace governance dei dati svolge nell'economia moderna, ma citano ostacoli intrinseci all'attuazione di queste pratiche. I risultati mostrano che 8 aziende britanniche su 10 riconoscono che la governance dei dati non dovrebbe più essere un fattore secondario e può offrire loro un vantaggio strategico. Un ulteriore 86% concorda sul fatto che la governance dei dati diventerà più importante nei prossimi cinque anni. Con l'intelligenza artificiale che sta trasformando il modo in cui le aziende vengono gestite e considerata un fattore di differenziazione chiave, quasi tre quarti hanno anche affermato che la governance dei dati è la base per un'intelligenza artificiale migliore. Tuttavia, le difficoltà di integrazione e scalabilità, nonché la scarsa qualità dei dati, sono sfide chiave che le aziende devono affrontare quando si tratta di gestire i dati in modo efficace e responsabile durante tutto il loro ciclo di vita.

I tre ostacoli più comuni a una buona governance dei dati sono l'integrazione della governance dei dati nei metodi di lavoro e nei processi esistenti (72%), il miglioramento della qualità e della scalabilità dei dati (71%) e la garanzia che sia al passo con la tecnologia e i modelli di business esistenti (71%). Quasi tutte le aziende intervistate prevedono di investire nei propri approcci di governance dei dati nei prossimi due anni. Ciò include investimenti in tecnologie e strumenti di alta qualità, nonché il miglioramento dell'alfabetizzazione e delle competenze interne in materia di dati. L'81% è ostacolato dai dati distribuiti, ovvero distribuiti su più sistemi e sedi, mentre il 77% afferma che gli strumenti attuali non sono in grado di gestire il volume di dati elaborato. Oltre tre quarti degli intervistati citano la legislazione sui dati e le normative di settore come una sfida importante e il 75% segnala una carenza di analisti qualificati.

Il divario di competenze come collo di bottiglia critico

Il divario di competenze in materia di dati e intelligenza artificiale sta emergendo come uno dei maggiori ostacoli all'implementazione di successo di sistemi intelligenti. Si stima che l'adozione dell'intelligenza artificiale stimolerà l'economia del Regno Unito fino a 400 miliardi di sterline entro il 2030, grazie a miglioramenti nell'innovazione e nella produttività sul posto di lavoro. Tuttavia, un nuovo rapporto rivela gravi sfide per l'aggiornamento delle competenze in diversi settori. L'intelligenza artificiale sta trasformando i posti di lavoro in tutta l'economia, ma i datori di lavoro faticano a tenere il passo e a sfruttarne il potenziale. Il governo ha introdotto tre nuovi strumenti per supportare un'adozione più ampia e responsabile dell'intelligenza artificiale: un quadro di competenze in materia di intelligenza artificiale, un percorso di adozione e una checklist per i datori di lavoro.

La domanda di ruoli legati all'intelligenza artificiale supera di gran lunga l'offerta di professionisti qualificati. Secondo la London School of Economics and Political Science, l'attuale mercato del lavoro tecnologico del Regno Unito è decisamente incentrato sui ruoli legati all'intelligenza artificiale. Tra questi, gli ingegneri specializzati in intelligenza artificiale e apprendimento automatico sono in cima alla lista delle posizioni più richieste. Gli architetti cloud, già molto richiesti prima della recente impennata di intelligenza artificiale e automazione, sono ora due volte più difficili da trovare. Questo perché l'infrastruttura cloud è ancora più critica per qualsiasi azienda che adotti tecnologie come l'intelligenza artificiale e l'automazione. La carenza di professionisti dei dati è identificata come uno dei maggiori ostacoli all'implementazione dell'intelligenza artificiale, con quasi 2,9 milioni di posizioni lavorative aperte in questo settore in tutto il mondo.

L'analisi costi-benefici degli investimenti in IA è resa più complessa da questa carenza di competenze. Un Chief Data Officer nel Regno Unito guadagna tra 175.000 e 350.000 sterline all'anno, un Data Governance Manager tra 120.000 e 180.000 sterline e un Data Steward specializzato tra 85.000 e 130.000 sterline. Questi ingenti costi del personale rappresentano in genere dal 40 al 50% del costo totale delle implementazioni di IA. Secondo i sondaggi, il 97% delle organizzazioni che hanno subito incidenti legati all'IA non dispone di adeguati controlli di accesso all'IA, mentre il 63% non dispone di policy di governance dell'IA. Queste lacune nella governance non rappresentano solo rischi teorici; si traducono in perdite finanziarie concrete e sanzioni normative.

Una partnership industriale mira a fornire supporto. Si prevede che 7,5 milioni di lavoratori britannici acquisiranno competenze essenziali in materia di intelligenza artificiale entro il 2030 grazie a una partnership industriale con NVIDIA, Google, IBM e Microsoft. Skills England sta utilizzando il nuovo rapporto per sviluppare materiali di formazione. Due terzi delle aziende del Regno Unito segnalano già significativi miglioramenti della produttività grazie all'intelligenza artificiale, ma solo il 45% offre formazione alla forza lavoro, evidenziando un divario di competenze nonostante i notevoli progressi. Con la crescente adozione, il Regno Unito deve cambiare marcia nell'uso dell'intelligenza artificiale e dell'automazione, altrimenti rischia di perdere l'opportunità di ottenere significativi miglioramenti della produttività e di rimanere indietro nella concorrenza internazionale.

Il panorama normativo tra innovazione e vigilanza

Il Regno Unito ha adottato un approccio pro-innovazione alla regolamentazione dell'IA, bilanciando l'esigenza di supervisione con la promozione di una crescita sostenibile nei settori basati sull'IA. La Financial Conduct Authority (FCA) ha confermato che il suo approccio orientato ai risultati in materia di regolamentazione e supervisione si applica anche all'IA. Ciò significa che la FCA si basa sui quadri normativi e statutari esistenti per mitigare molti dei rischi associati all'uso dell'IA nei servizi e nei mercati finanziari del Regno Unito. La FCA considera questa una regolamentazione che favorisce l'innovazione. Concentrandosi sui risultati piuttosto che su regole rigide, la FCA consente alle aziende una certa flessibilità nell'adozione di nuove tecnologie come l'IA, pur mantenendo la responsabilità di garantire un trattamento equo dei clienti e operazioni resilienti.

Il 9 settembre 2025, la FCA ha lanciato un nuovo sito web intitolato "IA e FCA: il nostro approccio", consolidando la sua posizione sull'adozione sicura e responsabile dell'IA nei mercati finanziari del Regno Unito. La FCA ha inoltre annunciato AI Live Testing, una nuova iniziativa del suo AI Lab che consente alle aziende di collaborare direttamente con l'autorità di regolamentazione e di ricevere supporto personalizzato per sviluppare, valutare e implementare sistemi di IA in tempo reale nei mercati finanziari del Regno Unito. Il feedback è stato molto positivo, considerando AI Live Testing un modo per migliorare la trasparenza, colmare il divario tra teoria e pratica e ridurre l'incertezza normativa, che spesso blocca i progetti di IA.

Nel settembre 2025, la Commissione per il Tesoro della Camera dei Comuni ha scritto a sei importanti aziende tecnologiche chiedendo chiarimenti sul loro ruolo nella fornitura di servizi di intelligenza artificiale al settore finanziario del Regno Unito. Le lettere fanno parte di un'indagine in corso sull'impatto dell'intelligenza artificiale su banche, pensioni e mercati. Le domande coprono un'ampia gamma di argomenti, tra cui le strategie di intelligenza artificiale di queste aziende, le misure di trasparenza, la mitigazione dei pregiudizi, la pianificazione di emergenza e il coinvolgimento con la FCA e la Banca d'Inghilterra. In particolare, la commissione chiede come risponderebbero queste aziende se fossero designate come terze parti critiche, uno status che potrebbe imporre obblighi normativi più severi e requisiti di resilienza.

Si stima che il costo medio di una violazione dei dati ammonterà a 4,4 milioni di dollari nel 2025, mentre le violazioni di dati di grandi dimensioni che interessano oltre 50 milioni di record costeranno in media 375 milioni di dollari. Le sanzioni previste dal GDPR raggiungeranno i 5,65 miliardi di euro entro marzo 2025, con sanzioni individuali che vanno da 250 a 345 milioni di euro contro aziende come Uber e Meta. Il costo medio della conformità al GDPR per le aziende di medie dimensioni è di 1,4 milioni di dollari. I sistemi di gestione dei dati basati sull'intelligenza artificiale mitigano questi rischi attraverso un monitoraggio continuo della conformità, controlli di accesso automatizzati e audit trail completi. Il 64% dei responsabili IT è preoccupato per le potenziali sanzioni dovute alla non conformità dei dati, mentre l'80% riconosce che mantenere i dati conformi è fondamentale per ottenere un vantaggio competitivo.

Il percorso da seguire tra opportunità e sfida

I prossimi anni saranno cruciali per l'economia del Regno Unito e per la sua capacità di realizzare appieno il potenziale della gestione dei dati basata sull'intelligenza artificiale. Le aziende e le organizzazioni che implementeranno con successo la gestione dei dati basata sull'intelligenza artificiale otterranno significativi vantaggi competitivi grazie a un'innovazione più rapida, un processo decisionale più efficace e operazioni più efficienti. L'OCSE stima che l'intelligenza artificiale possa aumentare la produttività fino a 1,3 punti percentuali all'anno, pari a 140 miliardi di sterline. Entro il 2030, l'adozione dell'intelligenza artificiale potrebbe dare una spinta all'economia del Regno Unito fino a 400 miliardi di sterline. Queste cifre evidenziano l'enorme potenziale economico in gioco.

Tuttavia, permangono sfide significative. L'implementazione di successo della gestione dei dati basata sull'intelligenza artificiale richiede più di una semplice competenza tecnologica; richiede un riallineamento fondamentale delle priorità e dei processi organizzativi. Le organizzazioni devono passare da un atteggiamento difensivo a uno abilitante nei confronti della governance dei dati. La trasformazione culturale è altrettanto critica di quella tecnologica. I team addetti ai dati devono imparare a evolversi da risolutori di problemi reattivi ad architetti strategici che orchestrano sistemi intelligenti anziché eseguire processi manuali. Nonostante tutti i progressi tecnologici, la qualità dei dati rimane una sfida persistente, con il 67% delle organizzazioni che non si fida pienamente dei dati che utilizza per il processo decisionale.

La decisione di investire in una gestione dei dati basata sull'intelligenza artificiale implica un calcolo economico complesso. Le aziende devono considerare non solo i costi di licenza della piattaforma, che in genere vanno da 50.000 a 500.000 sterline all'anno, ma anche i costi di implementazione, che spesso superano i costi del software, nonché i necessari investimenti in personale. Questi ingenti investimenti iniziali devono essere valutati rispetto ai costi dell'inazione. Si stima che la scarsa qualità dei dati costi alle aziende del Regno Unito 200 miliardi di sterline all'anno. Queste cifre astratte si traducono in perdite aziendali concrete, budget di marketing inefficienti e decisioni strategiche fallimentari.

La questione non è più se la gestione dei dati basata sull'intelligenza artificiale verrà implementata, ma con quale rapidità ed efficacia le organizzazioni riusciranno a gestire questa trasformazione. Gli incentivi economici sono chiari, le soluzioni tecnologiche stanno maturando e la pressione competitiva si sta intensificando. Grazie alla sua posizione di leadership in Europa, agli investimenti significativi dei giganti tecnologici internazionali e a una posizione normativa pro-innovazione, il Regno Unito si trova in una solida posizione di partenza. La capacità di trovare un equilibrio tra innovazione e implementazione responsabile, crescita economica e riservatezza dei dati, trasformazione tecnologica e supervisione umana determinerà se il Regno Unito raggiungerà il suo obiettivo di diventare un leader globale nell'economia guidata dall'intelligenza artificiale. In questo contesto, le decisioni strategiche prese nei prossimi anni definiranno il panorama competitivo dell'economia britannica per il prossimo decennio e potrebbero determinare il successo o il fallimento di interi settori.

Konrad Wolfenstein

Sarei felice di fungere da tuo consulente personale.

contattarmi sotto Wolfenstein ∂ xpert.digital

Chiamami sotto +49 89 674 804 (Monaco)

LinkedIn