Qual è, secondo la vostra percezione, il livello di recepimento delle soluzioni di AI da parte delle aziende italiane?

Negli ultimi anni le imprese italiane hanno sviluppato una maggiore sensibilità e attenzione al valore che i dati possono generare per il proprio business, e questo ha comportato un aumento degli investimenti relativi alla Data Science e alle piattaforme dedicate. Nonostante alcune oggettive difficoltà, soprattutto iniziali, legate più che altro alla difficoltà a reperire set di dati corretti da analizzare, con informazioni distribuite in miliardi di file e diversi silos di archiviazione, sia on premise sia nel cloud, l’adozione dell’AI si sta diffondendo ed estendendo anche ai processi rendendo automatici molte fasi di controllo e di validazione dei dati.

I dipartimenti IT di molte aziende, sotto la pressione dei numerosi progetti di Analytics avviati, si stanno adoperando per ridurre la quantità di tempo necessario a memorizzare, analizzare e processare dati, integrando approcci e prodotti con capacità di Machine Learning per automatizzare i compiti manuali e consentire agli utenti meno tecnici di essere più autonomi nell’utilizzo dei dati e fornendo ai data scientist e ai team di analytics, dati sempre più coerenti e “pronti” agli obiettivi di analisi.

Più in generale, riscontriamo che i progetti di AI non sono più solo appannaggio di medie e grandi aziende, ma che anche le PMI stanno comprendendo il valore di trasformarsi in una data driven company.

Quali ritenete essere i casi d'uso e le applicazioni che al momento rivestono maggiore interesse, in quanto in grado di portare immediatamente vantaggi pratici?

Uno dei settori dove l’AI ha avuto una maggiore crescita e applicazione negli ultimi anni a nostro avviso è il manufacturing, anche grazie alle iniziative messe a punto dal Governo: grazie all’AI il settore ha potuto, ad esempio, ottimizzare i processi di spedizione, il ciclo di vita del prodotto o, abilitare quella che viene definita l’Industrial IOT, grazie all’utilizzo di specifici algoritmi a supporto dell’efficienza del processo produttivo o del controllo qualità, o di robot e algoritmi di image recognition che abilitano modelli di Intelligent Data Processing.

Ma anche in settori come il banking e l’insurance, senza dimenticare le Telco, storicamente settori più maturi nell’utilizzo del dato, registriamo casi d’uso interessanti, che riguardano sempre più spesso la nascita di nuovi prodotti e servizi.

Come vi state attrezzando per aiutare le imprese italiane ad affrontare le tecnologie di AI?

All’interno di Horsa Group opera Horsa Insight, specializzata nel data & analytics management. La società ha sviluppato un proprio framework, Data Lab, che supporta dal punto di vista tecnico, metodologico, del modello di business e della governance la realizzazione di progetti di AI nelle aziende focalizzandosi sulla logica del risultato e non sulla mera sperimentazione e POC.

Horsa Insight, che ha realizzato progetti soprattutto nel mondo Retail, in particolare sul Sales & Marketing, e Manufacturing, a supporto della Supply Chain o dei processi tipici del settore, accompagniamo i clienti attraverso un percorso strutturato che permetta loro di comprendere come migliorare il proprio business grazie a un maggior utilizzo del dato e dell’Intelligenza Artificiale.