Intelligenza artificiale e IA generativa: ecco come si stanno muovendo le aziende italiane
IA: i 3 fattori per l’implementazione
Prima del lancio della nuova app con l’IA, nel corso del 2023 i team di TheFork hanno trascorso 6 mesi in una modalità di ricerca e sviluppo e proof of concept sfruttando il ML e la Gen AI per testare e iterare le nuo
IA: i 3 fattori per l’implementazione
Prima del lancio della nuova app con l’IA, nel corso del 2023 i team di TheFork hanno trascorso 6 mesi in una modalità di ricerca e sviluppo e proof of concept sfruttando il ML e la Gen AI per testare e iterare le nuove funzionalità.
“Nel 2024, faremo un ulteriore passo avanti creando un team dedicato incaricato di dotare TheFork di una solida base di dati e di una solida cultura, portando a innovazioni di mercato ancora più dirompenti”, afferma l’azienda. “L’obiettivo finale è liberare il potere dei dati e diventare un consulente personale dei clienti e un alleato fidato dei ristoranti”.
La cultura del dato è primo fattore chiave per portare l’IA in azienda: “Creare una solida base dati da cui estrarre la conoscenza è fondamentale”, afferma Stefano Poliani, presidente di Digital Innovation Hub (DIH) Lombardia. “Senza la base dati non si possono implementare le nuove tecnologie di analisi, business intelligence e intelligenza artificiale. Oggi, le aziende che non affrontano percorsi di digitalizzazione abilitanti – si tratta soprattutto di piccole imprese – lo fanno soprattutto per carenza di cultura e competenze sul dato”, evidenzia Poliani. I Digital Innovation Hub, parte del sistema di Confindustria e previsti dalla Comunicazione della Commissione europea “Digitising European Industry”, hanno esattamente il compito di rafforzare il livello di conoscenza sulle tecnologie digitali, soprattutto nell’ambito di Industria 4.0.
TheFork sottolinea che, per supportare il cambiamento portato dall’IA, tutti i manager stanno creando un ambiente per istituire strumenti, pratiche e strutture organizzative che “consentono l’innovazione ad alta velocità sui prodotti con particolare attenzione ai dati”. Ciò implica – ed è questo il secondo fattore chiave – una stretta collaborazione tra i team dati e quelli di prodotto e di ingegneria.
Il terzo elemento cruciale sono le competenze. AI, ML e Gen AI sono tecnologie complesse da gestire e continuano ad evolvere rapidamente. Sia TheFork che Fater non possono, perciò, fare a meno dei professionisti dei dati.Un secondo fattore fondamentale è, infatti, il coordinamento tra team intorno a una strategia che unisca business, IT, business e prodotto
“Disponiamo di team che includono data scientist e data engineer, focalizzati sul supportare l’intera azienda per cogliere tutte le opportunità in modo efficiente e coerente”, afferma TheFork.
Anche Fater ha investito in misura significativa su digitalizzazione, dati e competenze. Sia il progetto per l’ottimizzazione dei costi dell’energia nella sede molisana che altre iniziative poggiano “non solo sugli algoritmi di ML, ma sul lavoro di analisi dei data scientist interni al dipartimento IT”, sottolinea Di Francescantonio.
Oltre alla cultura del dato, all’allineamento strategico e alle competenze, lo studio del Politecnico di Milano mette in luce ulteriori tre aspetti da considerare nei progetti IA: disporre di sistemi di gestione e analisi dei dati robusti, affinché i risultati dei sistemi di intelligenza artificiale siano corretti; garantire che le decisioni prese siano spiegabili alle persone (explainability); e certificare che i sistemi di IA rispettino le regolamentazioni europee e riescano a mitigare i rischi potenziali di etica e cybersicurezza, tutti temi, peraltro, contenuti nell’AI Act europeo.
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