Il concetto di fabbrica non è la prima associazione di pensiero con l’artificial intelligence eppure è proprio quello da cui Hpe Italia ha deciso di partire per il lancio di Fabbrica ItalIA, un progetto di “creazione di un ecosistema sull’intelligenza artificiale” che è stato presentato a Milano in un evento teso a dimostrare come l’AI impatti molto concretamente su diversi business e molteplici industry.
Il rischio, in particolare per le pmi che ancora non hanno agganciato questa trasformazione, è di percepire a un livello troppo teorico e generalista il discorso. E invece, le diverse classi di soluzioni adottabili fanno la differenza in virtù della loro finalità di utilizzo, rispondendo al meglio a bisogni molto verticali. A raccontare gli obiettivi di Fabbrica ItalIA, Claudio Bassoli, Presidente e amministratore delegato Hpe Italia, e Mauro Colombo, Technology & Innovation Director Hpe Italia.
Come spiegato da Bassoli, “il nostro obiettivo oggi è proprio quello di lanciare una sfida, un progetto di creazione di un’ecosistema perché nell’intelligenza artificiale, come in tutto il settore del digitale, non c’è qualcuno che possa dare una soluzione end-to-end a un cliente, a un mercato. Questa è la prima tappa di una serie che faremo in giro per l’Italia proprio per portare il più vicino possibile a tutte le realtà, pubbliche e private, questa possibilità di lavorare con un ecosistema che ha il concetto di fabbrica, ha la volontà del fare, non solo di fare annunci e sperimentazione, ma di mettere in pratica l’intelligenza artificiale”.
Metterla in pratica non significa solo scegliere un’applicazione o una classe di soluzioni, perché il viaggio che un’organizzazione fa è molto più complesso. Come indicava infatti la stessa indagine intersettoriale su 14 mercati globali commissionata da HPE nel gennaio 2024, la fiducia nell’approccio all’artificial intelligence e nei progressi compiuti non manca. Tuttavia, lacune preoccupanti e “veri e propri punti ciechi nell’implementazione e nelle informazioni” si fanno sentire.
Infatti, per garantire prestazioni ottimali, come indicava il report “le organizzazioni devono rivedere la propria configurazione tecnologica per supportare i processi di AI lungo tutto il ciclo di vita, il che richiede di considerare diversi elementi, tra cui le competenze disponibili, il software e la gestione dei dati”. Problemi universali che rischiano di minare le buone intenzioni.
Fonte : Wired
