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ULTIMO AGGIORNAMENTO 22:40

Secondo una ricerca commissionata da Google, la School of Management del Politecnico di Milano ha individuato per i settori a maggiore potenziale di adozione dell’intelligenza artificiale in Italia (agroalimentare, tessile, arredamento, metalsiderurgico e metalmeccanico) ben 65 applicazioni di intelligenza artificiale e 230 diverse possibilità applicative, concentrate principalmente sulle aree di analisi predittiva e riconoscimento delle immagini e dei suoni. “Il quadro che emerge dalla nostra ricerca è quello di un ventaglio decisamente ampio di possibilità applicative per le nostre Pmi”, spiega all’Adnkronos, Lucio Lamberti, docente della School of Management del Politecnico di Milano e Responsabile Scientifico della ricerca.

Maturità di un’impresa

Lamberti chiarisce che “non si tratta né di soluzioni appannaggio esclusivo di grandi imprese, né di formule magiche per la trasformazione delle imprese: si tratta  di soluzioni che a livello internazionale stanno trovando crescente applicazione e rispetto alle quali è importante posizionarsi anche per non perdere competitività”. Dall'agroalimentare al tessile, dall'arredamento al settore metalmeccanico, l'Intelligenza Artificiale dà una marcia in più alle aziende”. Tanto che, solo nell'agricoltura di precisione l'intelligenza artificiale ha consentito di ridurre dell'80% i costi di acqua, diserbanti o insetticidi. Non tutte le imprese però sanno come utilizzare e gestire i sistemi basati sull'Intelligenza Artificiale. Per questo, Google e la School of Management del Politecnico di Milano hanno ideato una sorta di “checkup” per valutare la capacità e la maturità di un'impresa nel sapere usare l'intelligenza artificiale. 

Il futuro dell’economia

Il nuovo sistema si chiama Machine Learning Checkup, è gratuito, ed è stato presentato  a Roma da Google, PoliMi e Unioncamere in occasione dell’evento “L’economia dell’intelligenza. Machine Learning: il futuro delle imprese”. All'incontro hanno preso parte, tra gli altri, Pablo Chavez, Vice presidente Government affairs e public policy di Google Cloud, e Fabio Vaccarono, managing director di Google. Sul palco sono intervenute anche due aziende italiane – la Saccheria Franceschetti e Agrintesa – che hanno mostrato un esempio di “adozione matura” dell’Intelligenza Artificiale in Italia.

Filiera produttiva

Disponibile su www.leconomiadellintelligenza.it, il Machine Learning Checkup potrà dare alle aziende un report personalizzato sui potenziali benefici dell’Intelligenza Artificiale, insieme alle migliori applicazioni in base al settore di riferimento ed al posizionamento dell'azienda nella filiera produttiva. Oltre al report, le aziende potranno anche accedere alla consulenza dedicata di Unioncamere (attraverso i Punti Impresa Digitale delle Camere di Commercio sul territorio)  e agli incentivi del ministero dello Sviluppo Economico. Il segretario generale di Unioncamere, Giuseppe Tripoli, ha sottolineato che “questa iniziativa permetterà a tanti imprenditori di accedere con facilità ai servizi delle Camere di commercio per la digitalizzazione”.

Servizi accessibili a tutti

“Sono i servizi di informazione, formazione, assistenza, orientamento e sostegno offerti dagli 88 Punti impresa digitale del sistema camerale che hanno già raggiunto oltre 70mila imprese”.  Tripoli ha quindi riferito che “finora 15mila aziende hanno misurato il proprio livello di maturità digitale attraverso l’assessment offerto dai Pid per conoscere i propri punti di forza e debolezza sui cui investire per competere cavalcando la quarta rivoluzione industriale”. Secondo Fabio Vaccarono, managing director Italia di Google, l'Intelligenza Artificiale rappresenta oggi “una nuova opportunità per il Paese e per noi è fondamentale che sia al servizio delle persone e accessibile a tutti”. Il manager di Google ha infine ricordato che “da molti anni siamo impegnati in Italia in progetti di alfabetizzazione digitale e approfondimento delle competenze necessarie per trovare un lavoro o potenziare la propria attività grazie a Internet: con il Machine Learning Checkup facciamo un ulteriore passo in questa direzione”.

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