Anche le tecnologie più meravigliose non cambiano un’azienda fino a che non sono adottate per modificare un processo o creare nuovi prodotti o servizi. L’intelligenza artificiale non fa eccezione, anzi: l’adozione è una parte integrante del processo creativo. Non è una tecnologia che si compra e si usa: va compresa a fondo, progettata, sperimentata, per potersene fidare.
«Con l’intelligenza artificiale si innova e si accelera il business, non ci si limita a limare qualche costo» dice Enza Truzzolillo, ad di Lenovo Italia. «I progetti di valore sono pensati in relazione alle caratteristiche di ogni singola azienda». Ne consegue che l’adozione non è un processo immediato.
Una finestra su questa realtà si trova nei risultati della ricerca realizzata da un comitato Giovani Imprenditori della Confindustria in collaborazione con Lenovo. Alla survey hanno partecipato 621 imprenditori. La metà di queste aziende è in crescita e il 23 per cento ha una quota di export sul fatturato superiore al 30 per cento. Un quarto di queste aziende ha un fatturato superiore ai 10 milioni di euro: tutte le altre sono più piccole. Ebbene: tra queste aziende solo il 18,7 per cento usa l’intelligenza in modo strutturato, due terzi sono in fase di studio o test. Il 71 per cento ritiene che sia un’opportunità. L’81 per cento valuta che le aziende italiane siano in ritardo rispetto a quelle europee. Il problema centrale è visto nella preparazione del personale.
Ma dietro a questi numeri Truzzolillo vede la varietà delle vicende delle aziende. «L’intelligenza artificiale è un acceleratore di risultati. Serve a valorizzare i dati e i valori delle aziende per creare una conoscenza condivisa sulla base della quale far partire processi innovativi». È prima di tutto una questione organizzativa. «Il primo passo è definire il know how distintivo dell’azienda e separarlo dagli altri dati. Ciò che alimenta il core business va usato con intelligenze artificiali che stanno in casa, con progetti “su misura”. Ciò che invece non costituisce il core business può essere trattato in cloud con modelli industriali. È un problema organizzativo». E la ricerca lo conferma: il 58 per cento degli intervistati ritiene che le competenze più urgenti da sviluppare riguardino il management del cambiamento. Una minoranza cita le competenze tecniche.
«Ma poiché l’intelligenza artificiale è costosa, in termini di energia e tecnologia, occorre definire le priorità. Lenovo opera con un approccio ibrido, per cui offre le tecnologie e il supporto per i progetti che in parte riguardano i dati che non devono uscire dall’azienda e in parte possono usare cloud e grandi modelli. I casi esemplari? All’Istituto Europeo di Oncologia, dove i dati sono molto sensibili, il progetto è stato orientato a sviluppare modelli predittivi diagnostici sofisticati in casa dell’utente per realizzare servizi personalizzati. Alla Vhit di Corrado La Forgia, che opera nella componentistica auto, l’intelligenza artificiale è entrata nel processo produttivo per ridurre drasticamente gli errori nei prodotti. E alla The Edge Company, che si occupa di sicurezza negli aeroporti, è stato sviluppato un modello di physical AI che consente di analizzare in tempo reale tutti i dati che servono per prevedere i movimenti degli stormi di uccelli che potrebbero rendere difficili le fasi di decollo degli aerei. Sono esempi di progetti con sistemi protetti dalle fughe di know how, adatti a realizzare servizi e prodotti nuovi o a migliorare la qualità. Niente a che fare con le semplici riduzioni di costi. «L’intellingenza artificiale non è uguale per tutti. Come l’innovazione, della quale diventa una componente essenziale» conclude Truzzolillo.
