L’AI, l’intelligenza artificiale, è trasparente: la sua presenza deve essere impercettibile o, come dice Luisella Giani di Oracle Italia sul palco, quando l’AI funziona davvero ed è integrata con il resto delle tecnologie a nostra disposizione si smette di considerarla AI. Di fatto è allora che il suo ruolo diventa pienamente attivo ed efficace nella strategia di digitalizzazione dei processi: quando cioè il contributo in termini di miglioramento dei servizi e dunque dell’esperienza utente, dell’analisi dei dati e quindi nella nascita di nuovi modelli di business, si fa tangibile.
Quanto visto sul palco di ExplAIn your tomorrow, today, una giornata organizzata da Oracle nel cuore della nuova Milano (in una sala della Fondazione Feltrinelli a Porta Nuova), non fa altro che ribadire questo principio: Oracle ha integrato nella propria piattaforma una serie di funzioni e servizi basati sull’intelligenza artificiale, li ha resi una delle risorse a disposizione di chi sviluppa nuove soluzioni digitali data-driven, li ha resi in qualche modo trasparenti perché efficaci e capaci di entrare nella vita di tutti i giorni semplificando e non complicando i flussi di lavoro. Ora questa tecnologia è pronta all’uso: anzi, ci sono già le prime applicazioni in esercizio. E, in alcuni casi, il risultato può sorprendere.
Atleti e macchine
Un aspetto significativo che Stefano Maio, country sales leader big data, analytics e machine learning di Oracle Italia, ci tiene a ribadire è il concetto di openness applicato dalla azienda di Redwood alla propria piattaforma: il principio ispiratore del cambiamento che avevamo già iniziato a raccontare con Emanuele Ratti, quello che ha visto rimettere in discussione il modello di business e l’offerta tecnologica di Oracle, ha prodotto il cambiamento che oggi è in mostra.
Un cambiamento che si trasmette a tutti i livelli e in ogni possibile applicazione. Così sul palco di Milano c’è Bitron, un’eccellenza italiana di meccatronica con stabilimenti in tutto il mondo, che grazie al contributo dell’analisi dei big-data fornito dalla piattaforma Oracle sta abbattendo il livello di difettosità nelle sue linee di produzione: non è più questione di analisi ex-post a campione del prodotto, bensì di misurazioni real-time direttamente sulla linea e valutazioni svolte in tempo reale rispetto a dati reali provenienti direttamente dalle macchine di lavorazione. L’obiettivo dichiarato è tendere a zero per ciò che attiene lo scarto di produzione, così da abbattere i costi.
Oltre al controllo qualità dell’industria 4.0, però, la tecnologia AI e il machine learning può essere applicato anche al verticale della cosiddetta life science. Con un vaso intelligente, il Natede di Clairy, che migliora la qualità dell’aria in casa o in ufficio sfruttando il cloud Oracle per analizzare i dati raccolti dai sensori. Oppure supportando il lavoro degli atleti nella loro preparazione atletica: è il caso di quanto si prepara a fare LUISS Sport Academy e quanto ha iniziato a fare il Chievo Verona con Reply, impegnandosi a tradurre le performance sul campo e i risultati dei test in numeri che possano essere analizzati e tradotti valutazioni il più possibile oggettive.
Un percorso comune
Una giornata pensata per ispirare. Ma, anche, per offrire una visione di quanto già oggi si fa e si è fatto con i nuovi strumenti che AI (declinata in tutti i suoi aspetti: machine learning, big data analysis ecc) per costruire i nuovi prodotti e servizi basati sui dati. Servizi che, spesso, sono stati già sviluppati da un partner o da una startup: rivolgendosi a loro possono essere integrati rapidamente nell’infrastruttura IT aziendale, facendo leva sull’apertura e sulla vocazione all’interoperabilità di cui abbiamo parlato.
Un chatbot, ha detto Luisella Giani sul palco, non è solo un strumento in più da aggiungere al proprio arsenale: è un esempio lampante di come l’intelligenza artificiale possa trovare un’applicazione diretta nelle attività di moltissime aziende. Con diversi vantaggi: il cliente ottiene un’assistenza immediata e in qualsiasi momento, può trovare le informazioni di cui ha bisogno rivolgendo domande in linguaggio naturale alla macchina e ottenendo una risposta il più possibile esaustiva senza gravare sul personale umano dell’azienda. E poi ci sono i vantaggi per l’impresa: che può raccogliere informazioni preziose da aggiungere ai dati che già ha nei suoi database, può intercettare le aspettative e le richieste dei suoi clienti e sfruttarle per arricchire l’offerta.
Il comune denominatore di quanto mostrato, tra gli altri, da Eurostep, BitBang, Waterdata e pure dalla startup Mantica è il cloud – e in particolare il cloud di Oracle. Una piattaforma che si è arricchita in questi mesi di nuovi strumenti che agevolano il riconoscimento di pattern nei dati, la tracciabilità e l’analisi predittiva: tutto si basa sul machine learning, la tecnologia che secondo Gartner rivoluzionerà il mondo del software nei prossimi 3 anni.
