이탈리아 기업들은 인공지능 (AI) 모델과 시스템의 적용에서 상당한 지연을 보이고 있습니다, 특히 미국의 기술 거물인 Nvidia의 강력한 AI 계획과 비교할 때 이 대조는 더욱 두드러집니다.
Istat의 데이터에 따르면 2021년에 ICT 장비 및 시스템 투자가 0.3% 밖에 성장하지 않았습니다—이 때 기타 고정 투자들은 코로나 이후 20% 이상으로 상승했던 것을 고려하면요. 이 추세는 2022년에 0.6%로 약간 성장하다가 2023년에 다시 0.3%로 하락하였습니다. 이 데이터는 이탈리아 기업들이 작업 및 고객 관계 향상을 위해 AI를 적극적으로 활용하려는 방향으로 전환하지 않았음을 시사합니다.
반면, Nvidia의 인상적인 재정 이정표는 헌신적인 AI 도입의 힘을 입증합니다. CEO Jen-Hsun Huang의 이끄는 아래, Nvidia의 AI에 초점을 맞춘 전략은 분기마다 280억 달러가 넘는 매출, 시가 총액은 2.3조 달러를 넘어선 성과를 보여주었습니다. Nvidia의 성공은 미국 기업들이 효율과 투명성을 위해 AI의 잠재력을 어떻게 활용했는지를 보여주는 것입니다.
유럽인들은 일반적으로 이 분야에서 미국을 따라잡고 있습니다. 독일과 프랑스와 같은 대기업 수가 많은 국가들은 그들의 기업 군단 내에서 AI 응용을 철저히 탐구하고 있습니다. 그러나 이탈리아의 작은 기업 규모는 AI 통합의 느린 속도의 유일한 요인은 아닙니다.
이탈리아의 대화는 그 놀라운 기회가 아닌 AI의 잠재력에 대한 위험과 위험론에 무게를 둡니다. AI와 관련된 윤리, 행동 영향, 일자리 파괴 등에 대한 다수의 회의가 열리며, 변형적인 가능성에 무시하며 AI를 사회적 통제를 위한 멋진 도구로 칠하기도 합니다.
그러나 희망의 빛이 있습니다. 국내 및 유럽 규제를 복잡하게 거느리고 있는 이탈리아의 소규모 기업들에게는 더 나은 길이 제안됩니다: 모래 상자 방식. 이 방법론은 기업이나 산업 분야 내에서 임시 AI 실험을 허용함으로써 이탈리아 제조업의 특수한 요구사항을 고려한다. 만약 이탈리아 기업이 강화되면 은행들을 통해 채권 발행을 통해 빠른 AI 도입 및 생산성 증대가 가능하며, 철학적 고찰은 다른 날로 미룰 수 있습니다.
이탈리아 기업들과 미국의 Nvidia와의 AI 도입에서의 차이에 대한 논의를 요하는 이 관련 주제 몇 가지가 있습니다.
첫째, 채택 속도의 차이에 기여하는 중요한 요소 중 하나는 자금 가용성과 자원일 것입니다. 특히 Nvidia와 같은 미국 기업들은 기술 분야에서 혁신을 촉진하기 위해 설립된 상당한 벤처 자본 및 정부 보조금에 이점을 가지고 있습니다. 이 자본에 대한 접근은 미국 기업들이 AI와 같은 신흥 기술에 대한 투자를 많이 할 수 있도록 가능하며 위험을 감수할 수 있게 합니다. 반면에 이탈리아 기업은 종종 R&D 등에 자원을 할애했던 자원 제한적인 자금 환경에 직면할 수 있습니다.
둘째, 기술 인재 풀의 존재가 AI 개발을 위해 중요합니다. 특히 실리콘 밸리를 중심으로 미국은 전 세계에서 기술 인재를 끌어들이는 강력한 기술 인재 생태계로 유명합니다. 그에 반해 이탈리아는 기술과 혁신을 위해 더 나은 기회를 제공하는 국가들로 이주하는 고도의 숙련 인재들을 감소시키는 ‘뇌 다운’에 직면할 수 있습니다. 이것은 AI를 발전시키기 위해 필요한 지역 인재 풀을 고갈시킬 수 있습니다.
입법 환경 또한 두 국가간에 크게 다릅니다. 이탈리아와 넓은 유럽 연합은 일반적으로 데이터 보호 법률 (일반 데이터 보호 규칙, GDPR와 같은)이 강조되어 있어 AI의 개발과 적용을 방해할 수 있는 반면, 미국은 덜 제한적인 규제를 갖추고 있어 더 공격적인 AI 실험 및 적용이 가능합니다.