Menti matematiche al servizio delle imprese. Ammagamma è pronta a crescere sul mercato italiano con otto soluzioni di intelligenza artificiale, dalla robotizzazione di processo all’energy management. Start-up innovativa di data science, dopo sette anni di servizi tailor-made a grandi imprese italiane, ha deciso di strutturarsi in modo più industriale, con una offerta più standardizzata. L’obiettivo è di consolidare il mercato delle medie e grandi aziende e di affacciarsi oltre confine, partendo da Israele che è uno dei massimi centri mondiali per l’intelligenza artificiale, dove ha stretto di recente una partnership con Ecoprocess e strizza l’occhio alla ricerca avanzata. Per fare tutto questo, il fondatore Fabio Ferrari ha compreso la necessità di dotare l’azienda di una struttura manageriale nella sede di Modena, un ex convento in parte ancora abitato da suore.
Nel 2019 la società ha fatturato 3 milioni e 274 mila euro e, in pieno Covid, ha più che raddoppiato il team, passando da 31 a 64 tra matematici, fisici, ingegneri informatici, energetici e meccatronici, designer e qualche umanista nelle funzioni di staff. Le previsioni di crescita sono a doppia cifra anche per il 2020, con un ambizioso piano di sviluppo per il triennio. A guidare la strategia è stato chiamato un manager che ha costruito la propria storia professionale intorno ai dati, David Bevilacqua: «Per vent’anni, in Cisco, mi sono occupato del trasporto dei dati, fino a guidare il Sud Europa. Poi, nel 2016, da imprenditore mi sono occupato della loro sicurezza con Yoroi, la mia creatura, insieme ad altri soci, start-up venduta dopo due anni al polo italiano della cybersecurity Cybaze. E ora mi occupo di estrarre valore dai dati in Ammagamma, azienda che mi ha conquistato per la sua missione di rendere la matematica accessibile al business e alla mentalità di giovani e imprenditori, senza dicotomie tra uomo e macchina, bensì rinnovando la centralità dell’intelligenza umana supportata da letture e interpretazioni più profonde e prospettiche grazie ad analisi dei dati descrittive, predittive e prescrittive». Direttore generale da febbraio 2020, Bevilacqua è amministratore delegato di Ammagamma da ottobre 2020.
Un settore di frontiera: applicare la data science al business
Ammagamma nasce nel 2013 come “Energy way” per la prevalente presenza nel settore energetico, il quale rappresenta oggi solo il 20% del business, da cui deriva il cambio di nome tra l’altro evocativo di sperimentazione e approccio “rock” da un album dei Pink Floyd. L’azienda modenese è ideatrice e promotrice del “Manifesto della Razionalità Sensibile”, un documento in otto punti con cui propone una concezione dell’intelligenza artificiale fondata sulla centralità della sensibilità umana perfezionata dalla matematica, strumento di generazione di nuove opportunità. E i fatti le stanno dando ragione. Le sue soluzioni aperte, rispetto a qualsiasi infrastruttura e sistema preesistente, aiutano operatori e decision maker a comprendere i fenomeni di difficile lettura e interpretazione, rendendo un intreccio caotico di numeri un ordine intuibile e verificabile, mediante l’analisi delle correlazioni forti e deboli tra le variabili che influenzano i fenomeni. Il risultato è che le aziende, estraendo valore e conoscenza dai dati, diventano più efficienti e sviluppano nuovi prodotti, strategie e modelli di business congruenti con il mercato in evoluzione.
«Quello della data science applicata al business è un settore nuovo, di frontiera. Far comprendere e far cogliere le enormi opportunità racchiuse nell’analisi intelligente delle moli di dati disponibili oggi, è una responsabilità che abbiamo e che ci permette di esercitare il ruolo di attivatori di cambiamento, sia sul piano sociale che politico», aggiunge Bevilacqua. Gli algoritmi sviluppati da Ammagamma sono di carattere descrittivo, con la descrizione analitica delle variabili che caratterizzano un fenomeno al fine di crearne un modello matematico; predittivo con l’analisi delle informazioni per prevedere e controllare il comportamento futuro del fenomeno studiato e prescrittivi con lo sviluppo di formule a supporto e guida della gestione del processo.
La strategia di sviluppo del prossimo triennio
Lo sviluppo è orientato sul prodotto, sul mercato italiano e sull’internazionalizzazione. Il primo punto riguarda la trasformazione di quelli che finora sono stati servizi consulenziali “tailor-made” in soluzioni/prodotti più standardizzati, verticali per Industry e orizzontali per processi. Otto le soluzioni sviluppate da Ammagamma, frutto di generalizzazione dagli oltre cento casi seguiti in questi sette anni di attività, dal settore energetico a quello industriale. «Realizziamo una piattaforma comune ulteriormente migliorabile e adattabile ai dati e bisogni delle singole aziende. Nell’ambito dell’intelligenza artificiale, infatti, va sempre prevista una certa personalizzazione, ma certamente, se prima le aziende tendevano a fermarsi agli studi di fattibilità e alla prototipazione (the proof of concept), ora chiedono sempre più implementazione, come i software sugli impianti per indirizzare la produzione o schedulare la programmazione e pianificazione, in pratica soluzioni pronte per estrarre valore e conoscenza dai dati e indirizzare il business», racconta Bevilacqua. Controllori predittivi per impianti, robotizzazione di processo, image analysis per l’individuazione e la classificazione dei difetti, schedulatori avanzati per la programmazione delle attività produttive, algoritmi per la previsione della domanda (forecasting) e l’ottimizzazione del prezzo, modelli innovativi per l’energy management, business intelligence e marketing recommendation engine, sono soluzioni di matematica avanzata destinate ai settori con cui Ammagamma ha già grande familiarità: multiutility, industria manifatturiera, Gdo, banche, Telco, automotive, società sportive, strutture sanitarie.
La politica commerciale sarà organizzata per aree territoriali per arrivare capillarmente anche alle medie imprese italiane, attraverso un mix tra canale diretto e canale indiretto con partnership industriali con altri fornitori di soluzioni e system integrator. «Il mercato è promettente sia sui grandi clienti ma anche nella media azienda manifatturiera: mentre i grandi vendor non arrivano al tessuto imprenditoriale disperso sul territorio, che a loro porta piccoli volumi, per noi è il target ideale e ci permette al contempo di portare un contributo all’innovazione tecnologica del Paese. Il nostro approccio è quello di ottimizzare quello che già c’è, ossia di rispettare le legacy aziendali e di innestarci sull’esistente, offrendo strumenti che diano consapevolezza e concretezza sul potenziale insito nell’economia “data driven”», commenta Bevilacqua. Ora il focus della strategia è sul consolidamento del mercato italiano, ma a seguire ci sarà l’internazionalizzazione, con un primo approdo in Israele. «Lì abbiamo già stretto una partnership con Ecoprocess, indirizzata all’efficientamento e alla depurazione delle acque. Israele ci interessa anche per la sua ricerca avanzata sull’intelligenza artificiale. Prenderemo presto contatti con l’accademia», anticipa Bevilacqua, che ha appena stretto un accordo anche con l’Università di Stanford in ambito education, di cui è stato vicepresidente per l’Italia dello Stanford Club Alumni. Intanto in Italia Ammagamma è riconosciuta dal Ministero dell’Istruzione come “ente di ricerca accreditato, specializzato in data science”.
L’impegno nell’ecosistema digitale
Ammagamma nasce con una forte vocazione “educational” proprio per rendere accessibile e comprensibile la matematica e i suoi modelli di lettura e interpretazione della realtà alla società e al mondo del business. A fine 2019 avvia la Data Science Academy per neolaureati sull’intelligenza artificiale, di cui alla fine assume sei partecipanti. Collabora al Master in Digital Open Innovation dell’Università Campus Bio-Medico di Roma, al Master in Mixed Intelligence Design con Nuvolaverde e Accademia di Belle Arti e Design di Ancona, con Università degli Studi del Salento. È inoltre impegnata nello sviluppo di una metodologia didattica nuova e accessibile dell’intelligenza artificiale, sulla quale ha realizzato il Libro Bianco De Arte Intelligendi, che verrà presentato anche in Spagna e in America Latina. Sul fronte education, Ammagamma dialoga da sempre con voci istituzionali come Unesco, Commissione Europea, istituzioni pontificie e reti diplomatiche, mentre a livello locale promuove la nuova didattica con Art-er, scuola secondaria di primo grado IC3 Mattarella di Modena e partecipa attivamente a Didacta, la fiera dell’innovazione scolastica.
La struttura manageriale
L’imprenditore ha dato una forte spinta alla crescita, investendo sull’organizzazione che sta strutturando in divisioni con l’HR, il finance, l’R&D e i team leader. «La struttura manageriale dà le fondamenta per crescere, servono processi e infrastrutture, ma senza irrigidire l’organizzazione. A me piacciono le aziende informali, fluide e porose, che abbiano punti di contatto all’interno e favoriscano la contaminazione di idee tra persone, funzioni e divisioni, come se l’intera organizzazione fosse una piattaforma digitale. Serve a crescere all’interno, ma anche a farla crescere e a individuare le persone giuste nella posizione giusta al momento giusto, perché anche le competenze e le aspettative delle persone cambiano nel tempo. Stiamo quindi sì introducendo processi, ma in modo agile e flessibile», precisa Bevilacqua, con una pillola di management.
Casi di successo con i suoi algoritmi
Nel settore multiutility, per i depuratori dell’acqua del Gruppo Hera Ammagamma ha ottimizzato il controllo dell’impianto di depurazione, sfruttando logiche predittive di AI (Model predictive control – Mpc). In questo modo, Hera ha ridotto dell’8,1% il livello di azoto totale, favorendo un risparmio di energia del 16%. Acea ha attivato la sperimentazione del modello sui suoi depuratori. In ambito automotive, algoritmi di analisi di immagine aumentano il livello di efficacia del controllo qualità da parte degli operatori, attraverso l’identificazione e la segnalazione automatica delle alterazioni nella texture delle vetture, indicative di possibili difetti di struttura e verniciatura delle stesse. Questi algoritmi sono stati sviluppati in particolare per Geico Taikisha, che produce impianti di verniciatura per le principali case automobilistiche. Inoltre, grazie alla piattaforma di data analysis di Ammagamma, aziende multi-sito della Gdo, retail, banche e assicurazioni possono individuare e monitorare anomalie di consumo, al fine di ridurre gli sprechi di energia e l’impatto ambientale. Ammagamma sfrutta modelli matematici innovativi che permettono di correlare dati endogeni di fatturazione energetica, anagrafica e immobiliare con altre variabili esogene, come il meteo e il calendario, allo scopo di creare piani di ottimizzazione efficaci. A livello industriale, invece, con l’applicazione di algoritmi di scheduling, Ammagamma ha aiutato grandi aziende e pmi nel settore dello stampaggio plastico, come Ferrari Roloplast, Tecnoform e Lar e nel settore ceramico a ottimizzare la pianificazione delle attività produttive e ad aumentare il livello di efficienza dei processi, riducendo i tempi improduttivi degli stabilimenti (persi in attrezzaggi) e gli scarti di materia prima.
Con la Robotic process automation (Rpa) ha automatizzato attività ripetitive, a basso valore aggiunto, attraverso l’applicazione di cosiddetti “software robot” o “bot”, capaci di eseguire task ad altissima velocità e precisione, per le attività di back office di Bper Banca (autorizzazione ed erogazione mutui); del Gruppo Hera per il recupero crediti e nel Gruppo Tea, sempre multiutility, per le attività di back office e in campo finanziario. Inoltre offre algoritmi che sfruttano i dati provenienti da Building energy management systems (Bems) per ottimizzare le regolazioni di impianti di climatizzazione di gestione complessa e aumentare il livello di comfort interno alle aziende e ai data center, come quelli di Crif, Acantho e Inail. Grazie a questa tecnologia innovativa, Coop Alleanza 3.0 ha potuto aumentare il livello di comfort interno ai propri negozi e ridurre i consumi energetici del 10% in un anno, presso 10 punti vendita.
