Dalle origini dell’AI alla Generative AI: evoluzione, sfide e ruolo di Cina, America ed Europa. L’Europa può farcela da sola?

L’intelligenza artificiale è oggi uno dei temi più discussi e affascinanti, capace di trasformare economia, società e politica. È l’interesse personale verso questo ambito che ha guidato la scelta di dedicare a esso la conclusione del percorso di studi magistrali. La tesi si articola in quattro parti principali e si conclude con una sezione finale, basandosi su dati raccolti da fonti diverse e rielaborati con strumenti come Excel, Power BI e Canva per rendere immediati concetti complessi. La prima parte ripercorre l’evoluzione dell’AI, dalle reti neurali e il machine learning fino al deep learning e alla Generative AI, approfondendo tecnologie come GANs, Diffusion Models e Transformers, con le loro applicazioni e i rischi emergenti. La seconda parte analizza il panorama globale, mettendo a confronto Stati Uniti, Cina ed Europa, i primi trainati da un ecosistema privato dinamico, la seconda sostenuta da una strategia statale centralizzata, la terza più fragile ma con realtà emergenti come Mistral AI, Aleph Alpha e Hugging Face. La terza parte evidenzia le barriere allo sviluppo equilibrato del settore, economiche come i costi elevati e concentrazione di dati, tecnologiche, che possiamo tradurre scarsità di talenti e know-how e geopolitiche come le sanzioni, frammentazione e divergenze regolatorie. La quarta parte è dedicata all’Europa, ai suoi progetti strategici (HPC Leonardo, Gaia-X), alle normative innovative (AI Act, Data Act, DMA e DSA) e ai programmi di finanziamento come Horizon Europe, accanto però a limiti strutturali legati a dipendenze esterne e frammentazione interna. Infine, la quinta parte raccoglie le conclusioni: la Generative AI sta già trasformando il lavoro e i processi produttivi, ma persiste un divario tra entusiasmo e risultati concreti, dovuto a carenza di competenze e uso inefficiente delle risorse. Centrale resta la domanda se l’Europa possa competere senza Stati Uniti e Cina, la risposta è positiva solo se saprà investire in formazione, cultura dell’innovazione e in un modello di AI etico e sostenibile, capace di bilanciare responsabilità e progresso.