L’Intelligenza artificiale può migliorare la vita e proteggere il pianeta. È quanto emerge dallo studio AI for social good: Improving lives and protecting the planet”, di McKinsey & Company, che analizza come l’applicazione dell’intelligenza artificiale può contribuire al raggiungimento degli Obiettivi di Sviluppo Sostenibile delle Nazioni Unite.

I progressi dell’IA hanno subito una forte accelerazione negli ultimi due anni. L’impatto potenziale dell’IA abbraccia tutti i settori e potrebbe produrre cambiamenti sociali positivi. L’IA viene già utilizzata per promuovere tutti i 17 Obiettivi di Sviluppo Sostenibile (SDG) delle Nazioni Unite, lo studio della società americana ha indentificato 600 casi d’uso. Gli SDGs comprendono 17 obiettivi e 169 target che mirano a migliorare la vita nel mondo e a proteggere il pianeta. L’aggiornamento delle Nazioni Unite sui progressi compiuti rispetto agli SDGs per il 2023 indica che il pianeta è sulla buona strada per raggiungere solo il 15% degli obiettivi SDGs.4 In termini reali, questo significa che oggi 2,2 miliardi di persone non hanno accesso all’acqua potabile e all’igiene; 3,5 miliardi non hanno accesso a servizi igienico-sanitari gestiti in modo sicuro; circa 3,3 miliardi vivono in ambienti altamente vulnerabili ai cambiamenti climatici6; e 750 milioni soffrono la fame.

GLI AMBITI DI APPLICAZIONE

Anche se l’IA avrà un impatto su tutti gli SDG, gli esperti intervistati ritengono che l’IA abbia un potenziale particolarmente elevato per fare la differenza in cinque ambiti: Buona salute e benessere (SDG 3), Istruzione di qualità (SDG 4), Azione per il clima (SDG 13), Energia accessibile e pulita (SDG 7) e Città e comunità sostenibili (SDG 11). Il 60% delle implementazioni di IA no-profit per il bene sociale ha riguardato proprio queste aree. L’applicazione dell’IA, per gli SDG Sconfiggere la fame (SDG 2), Vita sulla terra (SDG 15) e Pace, giustizia e istituzioni solidali(SDG 16) hanno molti casi d’uso, mentre Istruzione di qualità (SDG 4), Energia accessibile e pulita (SDG 7) e Azione per il clima (SDG 13) ne hanno di meno

Inoltre, circa il 40% degli investimenti di capitale privato nelle 20.000 aziende di IA analizzate ha contribuito direttamente o indirettamente ad almeno una delle 17 aree tematiche degli SDG.

DISPARITÀ GEOGRAFICHE

L’analisi dell’ubicazione della sede dei beneficiari delle sovvenzioni, effettuata su un database di fondazioni a maggioranza statunitense, ha rivelato che, dal 2018 al 2023, solo il 10% delle sovvenzioni destinate a iniziative di IA che affrontano uno o più SDG è andato a organizzazioni con sede in Paesi a basso o medio reddito.10 Anche se le organizzazioni possono avere un impatto al di fuori dei Paesi in cui hanno sede, il 60% degli esperti che hanno risposto al nostro sondaggio11 concorda sul fatto che gli sforzi di IA oggi non sono sufficientemente concentrati sui Paesi a basso reddito (rispetto a quelli a reddito più elevato o ai Paesi sviluppati), dove il bisogno e l’impatto sugli SDG possono essere più elevati.

SFIDI E RISCHI DELLA SCALABILITÀ DELL’IAPER IL BENE SOCIALE

Le sfide legate alla scalabilità dell’IA per le iniziative di utilità sociale sono persistenti e difficili. Il 72% di coloro che hanno risposto al sondaggio tra gli esperti ha osservato che la maggior parte degli sforzi per implementare l’IA per il bene sociale si sono finora concentrati sulla ricerca e l’innovazione piuttosto che sull’adozione e la scalabilità. Il 55% delle sovvenzioni per la ricerca e l’impiego dell’IA negli SDG sono pari o inferiori a 250.000 dollari, il che è coerente con l’attenzione alla ricerca mirata o all’impiego su scala ridotta, piuttosto che all’espansione su larga scala. Oltre ai finanziamenti, i maggiori ostacoli alla scalabilità dell’IA continuano a essere la disponibilità, l’accessibilità e la qualità dei dati; la disponibilità e l’accessibilità dei talenti dell’IA; la ricettività organizzativa e la gestione del cambiamento.

ACCELERARE LA DIFFUSIONE DELL’IA PER IL BENE SOCIALE

Le scoperte scientifiche hanno aumentato l’efficacia dell’IA nel riconoscimento, nella previsione e nella creazione di modelli. Questi progressi hanno coinciso con un numero in rapida crescita di implementazioni di successo dell’IA, ma ci sono ancora sfide da affrontare per scalare il loro uso per affrontare gli SDG. Per realizzare questo potenziale sarà necessario che le parti interessate collaborino per la disponibilità, accessibilità e qualità dei dati, per applicazioni e modelli di IA più aperti o scalabili in tutte le aree geografiche del mondo e per raggiungere i talenti.