AI generativa, cloud ibrido, automazione, cybersecurity e quantum computing sono le direttrici lungo cui si è sviluppato il recente evento IBM Think a Milano, in cui il vendor con il suo ecosistema di clienti e partner ha delineato i percorsi che caratterizzano il presente e preparano il futuro delle organizzazioni, sia pubbliche che private. Racconti di Trasformazione Digitale ed evoluzione innovativa in cui la tecnologia gioca sempre più un ruolo fondamentale, come opportunità da cogliere per acquisire il vantaggio competitivo e fare la differenza in uno scenario altamente competitivo.

Una platea nutrita per temi di grande attualità e interesse – in particolare Hybrid Cloud e Intelligenza Artificiale - su cui IBM insiste sempre più convinta che la ricetta per riuscire a vincere sul mercato è, e rimanga, quella di effettuare investimenti mirati sul digitale e sulle competenze correlate ad esso, come ha sottolineato - nell’evento stampa organizzato durante l’evento - Stefano Rebattoni, Presidente e AD IBM Italia: “Il momento è delicato e incerto - previsioni di crescita riviste al ribasso, costante incremento dei tassi di interesse della BCE, la spinta inflativa che, nonostante una normalizzazione duante l’estate, resta sopra soglia, questioni geopolitiche e grandi sfide come la transizione ecologica, il cambiamento climatico e l’inclusione sociale. Uno scenario complesso in cui l’incertezza regna sovrana e in cui oggi si trova ad operare chi fa impresa, chiamato a investire su traiettorie che gli consentano una navigazione sicura”.

Come creare quindi le condizioni per avere maggiore competitività sul mercato, abilitare la crescita a discapito dei concorrenti, aumentare la propria market share, trovare nuove linee di ricavo, aumentare le linee di spesa della propria base consumatori, allargandola? Quesiti che secondo il top manager trovano risposte nell’investire nella migliore qualità di prodotti, servizi, nel rapporto con la clientela stessa, nonché nell’operare sull’efficienza, riducendo i costi operativi e in termini di produttività, riuscendo a gestire meglio i propri processi operativi con meno ma anche agendo sulla resilienza e la continuità operativa, attraverso infrastrutture in grado di gestire eventi inattesi e garantendo l’affidabilità e dall'altro rispondendo alle sfide relative alla sostenibilità, attraverso l’adozione di un modo di fare impresa sul mercato che sia sostenibile dal punto di vista economico, ambientale e sociale.Digitale e innovazione tecnologica

“Se crescita come incremento di competitività, efficienza, produttività e sostenibilità rappresentano gli obiettivi delle imprese, risulta chiaro quanto il digitale e l'innovazione tecnologica siano gli strumenti abilitanti queste sfide”, enfatizza Rebattoni.

IBM, attraverso il suo studio ‘Seven Bets”, condotto su oltre 3mila Ceo a livello globale, ha identificato i trend tecnologici in grado di abilitare queste sfide, tra cui appunto cloud ibrido, automazione, resilienza infrastrutturale, cybersecurity e AI.

“E in riferimento all’AI, soprattutto di tipo generativo, intorno a cui si è creato un grande hype sul mercato legato in particolare al fenomeno ChatGPT, la sfida è capire come parlare di AI generativa for business, quindi come poter estrarre valore da un’intelligenza Artificiale di ultima generazione, diversa dei modelli tradizionali a cui si è abituati come Deep learning/Machine learning, grazie all’utilizzo di modelli fondativi – Foundation Models - che la rendono molto più accessibile e fruibile anche da piccole e medie imprese che fino a oggi hanno avuto difficoltà ad avvicinarsi a questa tecnologia per costi e carenza di risorse. Un’AI generativa che permette di generare efficienza e produttività capace di liberare migliaia di ore uomo da attività routinarie e poco differenzianti, per potersi dedicare ad attività a maggior valore. Il che porta a poter supportare meglio la componente umana nel fare meglio il proprio lavoro riqualificandosi per poter utilizzare, sviluppare, distribuire queste nuove tecnologie ma al tempo stesso poter riqualificare il proprio contributo in azienda su attività di maggior valore”. Un’AI generativa che, come nota IBM, è trasversale e presente in tutti i settori di industria: “Un mercato dalle potenzialità enormi che da qui al 2030 potrebbe arrivare valere 16 trilioni, che per il nostro Paese vorrebbe dire muovere un nuovo PNRR o una finanziaria e mezza,” commenta Rebattoni. Stefano Rebattoni, Presidente e AD IBM ItaliaContesti applicativi per l’AI generativa

Sono tre i principali ambiti applicativi individuati da IBM per l’AI generativa come indicato dal top manager. I primi sono i cosiddetti lavori digitali o ‘digital labour’, ovvero tutto ciò che oggi è intensivo da un punto di vista di utilizzo e gestione dati: attività di back office, amministrative, processi di HR ma anche generazioni di contenuti grazie ai large language model per spingersi fino al marketing, alla comunicazione con una customizzazione dei servizi sempre più amplificata non più per un determinato profilo di clientela ma esattamente per uno spefico cliente.

Il secondo, è rappresentato da tutti gli use case legati al customer care o ai servizi alla clientela finale, sia essa una clientela interna (come servire meglio il dipendente) o una clientela esterna (come servire meglio il cliente). Strumenti di AI generativa che aiutano l’operatore a gestire meglio un determinato problema, a indirizzarlo più velocemente, la maggior parte delle volte in modo completamente automatizzato. E proprio nella cornice di IBM Think è stata annunciata la prima referenza in Italia di Watsonx.assistant. Si tratta dell’operatore telco Wind Tre che ha implementato queste soluzioni ottenendo un beneficio enorme di produttività dei propri propri dipendenti.
Ultimo, ma non ultimo, l’ambito dell’IT for IT, ovvero tutto ciò passa attraverso lo sviluppo software di codice, la migrazione di ambienti mettendo a disposizione degli sviluppatori gli strumenti per accelerare di ordini di grandezza progetti che nel passato potevano durare anni e che adesso possono durare mesi o settimane, nonché la modernizzazione delle piattaforme e delle applicazioni per tornare ad abilitare l'agilità, l'efficienza, la produttività dell’azienda stessa sul mercato.

“La bellezza dell’AI Generativa sta nel dare la possibilità, grazie alle tecnologie basate sui Foundation Models, di essere accessibile anche alla piccola media impresa in quanto consente di effettuare il lavoro di classificazione e qualificazione dei dati che solo fino ad oggi erano ad appannaggio delle grandi aziende”, sottolinea Rebattoni.

In termini di adozione in Italia, prosegue, quando si parla di Intelligenza Artificiale non si è molto diformi da quello che si osserva a livello globale, siamo a un 50%, cioè un’azienda su due che utilizza già questa tecnologia: “Il problema è la sua distribuzione. Le grandi imprese probabilmente la utilizzano in maniera ancora più estensiva intorno al 60-70%, mentre le piccole e medie imprese sono sotto il 20%”. Occorre intervenire in questo senso: “E’ questa la grande opportunità da cogliere anche a livello Paese nel poter generare competitività e produttività su tutti i segmenti e su tutte le dimensioni di azienda. Non importa né la dimensione né la scala”.

Tutte sfide a cui oggi IBM è in grado di rispondere soprattutto attraverso la suite Ibm Watsonx presentata la scorsa estate, posizionata sul segmento dell’Intelligenza Artificiale generativa per il business lungo tre dimensioni: la gestione dei dati attraverso Watsonx.data, quella della generazione degli use case in relazione alle applicazioni a cui fa riferimento la proposta Watsonx.AI e la governance abilitata con Watsonx.governance. Fondamentale, secondo IBM, oltre a un’AI for business, il fatto di garantire una ‘giusta’ AI for business, ovvero un’AI sviluppata in modalità aperta, trasparente, Bias free, senza avere pregiudizi di sorta dal punto di vista dello sviluppo e di applicazioni e ‘ trusted’”.Alessandro Curioni, Ibm Fellow e VP Ibm Research Europa e AfricaE’ una rivoluzione

Sul tema sotto i riflettori interviene anche Alessandro Curioni, Ibm Fellow e VP Ibm Research Europa e Africa: E’ una rivoluzione? "Sì, lo è. È qualcosa di magico, gigantesco. E, badate bene, non distruggerà il mondo. Anzi. I Foundation Models renderanno vera un'equazione di cui si parla da tanti anni, ovvero dati + intelligenza artificiale = valore. Un’equazione che non è stata vera fino ad oggi semplicemente perché per creare modelli di Intelligenza Artificiale servivano un’enorme quantità di dati, molta ‘manodopera’, molti dati per creare modelli specifici per risolvere un solo task. Un modello difficilmente applicabile al business per la richiesta di investimenti enormi, dispendio di risorse e tempo”.

I Foundation Models con Self-Supervised Learning invece permettono di creare modelli ‘grandi’ a scala senza quasi l’intervento umano, con più dati, senza un grosso investimento a livello di risorse umane, e, una volta creati, è possibile specializzarli nel business per differenti ambiti applicativi, con pochissime annotazioni e pochissimi dati aggiunti: “Oggi quindi portare l’Intelligenza Artificiale nel business è una realtà e lo è per qualsiasi processo, cominciando da quelli più facili, con un ritorno di scala sugli ambiti relativi a digital labor, customer care … per arrivare a tutti i business, semplicemente in quanto risulta più facile e meno oneroso creare i modelli," chiarisce Curioni.

La questione etica

Non ultima, la questione etica. Le prime applicazioni di AI for Business iniziano a diffondersi, ma è fondamentale che questa sia responsabile, ovvero significa creare un modello grande da cui partire per generare tutti gli altri, avendo la sicurezza che i dati utilizzati per creare questo modello siano di proprietà di chi svolge questa attività o di chi ha dato l'autorizzazione a utilizzarli. In definitiva, bisogna cercare di proteggere l’intellectual properties dietro questi dati: “E’ uno dei motivi per cui come IBM abbiamo creato la piattaforma Watsonx, in continuo sviluppo. Come visto, ad oggi si compone di tre elementi: uno per l'organizzazione dei dati e la cura di questi; uno relativo alla piattaforma che facilita la creazione e l’integrazione di questi modelli più piccoli basati sui dati, e l’elemento relativo alla governance. Un elemento tecnologico quest’ultimo che analizza dati e nuovi modelli in tempo reale, e, qualsiasi cosa succeda è in grado di adattare il modello in tempo reale senza smettere o comunque creare interruzioni sull’uso del modello stesso".

E ricorda Curioni: “Siamo solo all'inizio perché la maggior parte delle applicazioni odierne si basano su dati in linguaggio naturale - frasi, parole, strutture di linguaggio, ma i Foundation Models non saranno una rivoluzione solo per questo tipo di dati, ma lo saranno per qualsiasi tipo di dato strutturato: serie temporali collegate a qualsiasi processo, immagini, video, audio, …”.

Da non sottovalutare l’impatto negativo che l’AI può avere: “Quando una tecnologia diventa trasformazionale gli effetti positivi si amplificano ma anche quelli negativi. In questo senso IBM è coinvolta con diversi partner di business - mondo accademico, governi, … per cercare di regolamentare l’AI, che deve essere di precisione. Non può essere una regolamentazione per categorie, sarebbe un errore regolamentare gli algoritmi, bisogna regolamentare le applicazioni; dobbiamo fare in modo che chiunque crei questi modelli di Intelligenza Artificiale si prenda la responsabilità per la creazione dei modelli. Occorre creare una cultura in cui tutti devono essere responsabili per fare in modo che gli effetti positivi siano maggiori di quelli negativi. E non ultimo, bisogna cercare di sviluppare il tutto in modo trasparente e aperto”, conclude Curioni.Tiziana Tornaghi, managing Partner IBM Consulting ItaliaLa dimensione consulenziale

Una IBM quindi pronta a livello tecnologico capace di scaricare a terra questo potenziale innovativo creando valore grazie a una forte componente consulenziale: “Un valore che combina al meglio Technology e Consulting. Un momento unico in cui la consulenza e la tecnologia insieme stanno generando risultati molto interessanti”, interviene Tiziana Tornaghi, managing Partner IBM Consulting Italia. Inevitabile parlare ancora di AI: “Nel nostro ruolo di consulenti al fianco delle aziende nella definizione dei processi aziendali traiamo un elevato vantaggio dalla possibilità di disporre di uno strumento come Watsonx per accelerare le operazioni dei clienti. Con loro riusciamo a realizzare pilot per indirizzare esigenze specifiche nei tre use case citati, in cui riusciamo a mostrare l'efficacia e l'efficienza dello strumento unito alle nostre competenze.” Competenze su cui il focus di IBM è sempre molto alto: “Nel percorso di implementazione dell'Intelligenza Artificiale di Wind Tre presentato sul palco, al di là dei benefici in termini di produttività e di efficienza grazie all'utilizzo di Watsonx Assistant, è stato molto interessante vedere come sono cambiate le competenze del cliente durante questo percorso, il modo in cui hanno iniziato ad adottare gli strumenti che prima vedevano come ‘nemici’ in quanto cambiavano lo status quo o il modus operandi in cui lavoravano, mentre con il tempo li hanno visti come strumenti capaci effettivamente di aumentare le loro competenze, ma anche per portare risultati diversi in azienda. Un fatto che è accaduto anche nei nostri team. Siamo partiti inserendo più automazione e siamo andati avanti invece in un processo di ridefinizione delle competenze”, spiega Tiziana Tornaghi.

Temi su cui IBM sta continuando a investire sia a livello mondiale sia locale con centri di competenza focalizzati sull’AI generativa: “In Italia oltre a poter contare su un gruppo consistente di profili competenti in quest'area, stiamo facendo leva sui nostri centri di innovazione di Napoli e Bari per formare una Factory di AI Generativa su cui stiamo procedendo molto rapidamente, utilizzando lo strumento anche al nostro interno. In sostanza, lo stesso percorso che proponiamo ai nostri clienti lo stiamo facendo al nostro interno in due direzioni principali: migliorare la nostra efficienza nel realizzare le operazioni e i contratti su cui siamo impegnati con risultati molto significativi e riqualificare le nostre competenze, accrescendole”, conclude Tiziana Tornaghi.