Ho speso una buona parte della mia vita lavorando per Anglo Americani quello che li ha sempre caratterizzati, forse come ex potenza coloniale, è avere una Roadmap questa è la dimostrazione : Devi avere un Piano
Il governo britannico ha appena rilasciato un documento di policy destinato a rafforzare la sua posizione come potenza globale nell’intelligenza artificiale. Questa iniziativa, basata su 50 misure specifiche, non è solo una dichiarazione d’intenti, ma un piano strategico ben strutturato che dimostra la volontà di guidare il futuro dell’AI con investimenti mirati, regolamentazioni intelligenti e un ecosistema favorevole all’innovazione.
A differenza dell’Europa continentale, spesso intrappolata in un labirinto normativo e burocratico che rallenta lo sviluppo tecnologico, il Regno Unito adotta un approccio pragmatico, delineando obiettivi concreti e misurabili. Questa roadmap comprende l’espansione delle capacità di calcolo, lo sviluppo di hub dedicati all’AI, la creazione di zone di crescita specializzate, incentivi alla condivisione dei dati e un investimento strategico nella formazione e nel talento.

La visione britannica è chiara: chi controlla l’infrastruttura e il talento AI dominerà il futuro economico e geopolitico. Il piano prevede investimenti in supercomputing, borse di studio di alto livello e una strategia per attrarre i migliori talenti internazionali, rendendo il Regno Unito un polo d’attrazione per ricercatori e imprenditori del settore. In un momento in cui l’Europa sta ancora dibattendo su regolamentazioni e framework etici, Londra sceglie l’azione: test rapidi, sperimentazioni concrete e scalabilità immediata delle soluzioni AI che dimostreranno valore in settori chiave come sanità ed educazione.
Uno degli elementi più significativi di questo piano è la combinazione tra il supporto pubblico e la spinta verso il coinvolgimento del settore privato. Creare partnership strutturate con aziende AI, rendere i dati pubblici accessibili per l’addestramento dei modelli e favorire l’interoperabilità tra sistemi pubblici e privati sono tutti fattori che stimolano l’innovazione senza soffocarla con eccessive restrizioni.
La domanda sorge spontanea: perché un simile piano manca in Europa? Il Vecchio Continente ha un’eccellente tradizione accademica e di ricerca nel campo dell’AI, ma fatica a tradurre questa conoscenza in aziende globalmente competitive. La frammentazione normativa tra i vari Stati membri, un approccio iper-regolatorio e la mancanza di un’infrastruttura cloud e AI sovrana penalizzano il continente nella corsa all’AI.
Mentre il Regno Unito punta su una strategia di rapido testing e deployment, l’Europa è ancora bloccata in discussioni teoriche. Se non emergerà presto una visione unificata con un piano d’azione concreto, il rischio è che il continente rimanga ai margini della rivoluzione AI, costretto a importare tecnologia e modelli decisionali da Stati Uniti, Cina e ora anche dal Regno Unito.

Questa roadmap britannica segna un chiaro punto di svolta: l’AI non è più solo una questione tecnologica, ma un asset geopolitico ed economico cruciale. Chi possiede i dati, il talento e la capacità di calcolo definirà il futuro dell’innovazione e della competitività globale. Il Regno Unito sembra averlo capito prima di altri.
Il piano ruota attorno a 50 misure specifiche che prendono in considerazione nuovi hub di supercalcolo, borse di studio mirate e un percorso semplificato per portare l’intelligenza artificiale all’avanguardia nella vita di tutti i giorni:
- Piano di calcolo a lungo termine
- Ampliare la capacità delle risorse di ricerca sull’intelligenza artificiale (AIRR)
- Assegnazione di calcolo incentrata sulla missione
- Creare zone di crescita dell’intelligenza artificiale (AIGZ)
- Affrontare la sostenibilità e la sicurezza nell’infrastruttura dell’intelligenza artificiale
- Formare partnership di calcolo internazionali
- Identificare set di dati pubblici ad alto impatto
- Modellare la futura raccolta di dati
- Offrire le migliori pratiche sui dati governativi aperti
- Combinare il calcolo con dati proprietari
- Costruire un’infrastruttura di dati del settore pubblico
- Premiare la condivisione di dati privati
- Set di dati di formazione sui media britannici con copyright
- Misurare accuratamente il divario di competenze
- Ampliare i programmi di laurea in intelligenza artificiale
- Migliorare la diversità dei talenti
- Ampliare i percorsi di istruzione
- Lanciare una prestigiosa borsa di studio sull’intelligenza artificiale
- Adattare l’apprendimento permanente all’IA
- Creare una capacità interna di headhunting
- Attrarre laureati in IA tramite l’immigrazione
- Ampliare le borse di studio Turing AI
- Supportare e far crescere l’AI Safety Institute (AISI)
- Aggiornare le leggi sul text e data mining
- Finanziare le capacità di IA negli enti regolatori
- Guidare gli enti regolatori sull’innovazione sicura dell’IA
- Incoraggiare i sandbox dell’IA
- Richiedere agli enti regolatori di riferire sull’IA
- Promuovere il settore di garanzia dell’IA
- Rafforzare il ruolo dell’Alan Turing Institute
- Nominare responsabili dell’IA per ogni missione principale
- Creare un’unità di scansione dell’orizzonte dell’IA intergovernativa
- Creare partnership bidirezionali con i fornitori di IA
- Definire un quadro per l’approvvigionamento dell’IA
- Fornire capacità di prototipazione rapida
- Semplificare le assunzioni esterne di IA
- Creare un ambiente di test ricco di dati
- Semplificare l’approvvigionamento di IA
- Creare un servizio di scalabilità per i piloti
- Lanciare gare d’appalto di IA incentrate sulla missione
- Fornire uno stack tecnologico di IA riutilizzabile
- Rendere obbligatorio l’interoperabilità e l’open source
- Adottare un approvvigionamento di IA più intelligente
- Aprire l’infrastruttura digitale agli innovatori
- Lanciare un “hub di conoscenza dell’IA”
- Rapide vittorie nei prossimi tre mesi
- Utilizzare la strategia industriale per potenziare l’IA
- Assegnare campioni del settore dell’IA
- Promuovere l’IA in tutto il paese
- Formare una nuova funzione per collaborare con aziende di IA di frontiera
I funzionari governativi affermano che la fase successiva riguarda test rapidi e scalabilità: piloti rapidi, quindi implementazioni su larga scala in cui l’IA dimostra il suo valore, sia nell’assistenza sanitaria, nell’istruzione o altro.