L’intelligenza artificiale non è creativa, almeno per ora, ma viene già utilizzata dall’industria dell’alta moda per automatizzare la fase di progettazione dei capi e in quella dello sport per creare emozioni e attrarre i giovani. In che modo? Grazie all’elaborazione di una mole potenzialmente infinita di dati. «Che si facciano prodotti o servizi, i dati analizzati e utilizzati per istruire algoritmi di intelligenza artificiale possono portarci non solo a migliorare dei processi, rendendoli più efficaci e quindi più profittevoli, ma anche per aumentare la produttività – ci spiega Marco Gay, presidente di Anitec-Assinform e Confindustria Piemonte, nonché presidente esecutivo e socio del gruppo Digital Magics – L’IA sta rivoluzionando il modo in cui le aziende operano, con un impatto significativo sulle Pmi. Innovare è una priorità assoluta, puntando sulle nuove tecnologie digitali a partire dall’intelligenza artificiale che sono oggi già accessibili e che possono aumentare significativamente produttività e competitività».
Ma siamo sicuri che le imprese abbiano compreso le potenzialità di questo strumento, e sappiano sfruttarlo al meglio? Stiamo parlando, infatti, di una tecnologia in continua e veloce evoluzione, che le aziende devono riuscire a gestire in tempo reale per agganciare il treno della digitalizzazione. «Non avremo 20 anni per cogliere questa opportunità – prosegue Marco Gay – Anzi, questo è il momento di ripartire con un piano di industry che chiamerei oggi 5.0, perché c’è tutto il filone anche dell’Esg, che appartiene al mondo dell’industria e dell’innovazione. Un piano industriale in questo senso, che abbia al centro il digitale con tutte le sue competenze, diventa un piano strategico non solo per le imprese, ma per il Paese, e che potrebbe avere un impatto straordinario anche sulla PA. Ci sarebbe anche il Pnrr che va in questa direzione, ma oggi il Pnrr deve accelerare. E ci devono essere soprattutto strategie politiche che vadano oltre l’orizzonte temporale del 2026».
Queste sono solo alcune delle evidenze emerse dall’esperienza concreta portata dalle aziende che hanno partecipato alla quinta tappa del roadshow organizzato da Anitec Assinform su “Intelligenza artificiale e Pmi, esperienze da un futuro presente”. Iniziativa che, ricorda il direttore generale di Anitec-Assinform Eleonora Faina, prevede un lungo calendario che riprenderà a settembre e proseguirà fino al 2024. Infatti, fornire elementi che aiutino le imprese a comprendere le potenzialità dello strumento, semplificando il processo decisionale, è una parte del ruolo delle associazioni imprenditoriali. Perché c’è anche l’esigenza di proseguire sulla strada delle politiche industriali a livello di sistema Paese. Marco Gay propone un nuovo piano Industria 5.0 e un piano Marshall delle competenze. Perché, come ripete Roberto Saracco, Coordinatore Gruppo di lavoro “Intelligenza Artificiale” Anitec-Assinform e Senior Advisor in Reply: «Le tecnologie sono sempre e solo un mezzo». Manuele Musso, amministratore delegato di Space 2000, completa il ragionamento: «Non ci possiamo aspettare dall’intelligenza artificiale un’innovazione disruptive, ma quella incrementale. Per quella disruptive ci vorrà sempre l’uomo».
Mettere insieme tutti questi elementi richiede, oltre che impegno e vision da parte delle imprese, un ruolo preciso da parte di tutti gli attori in campo: le associazioni imprenditoriali, i decisori politici, il mondo della ricerca e dell’università. Cerchiamo di isolare alcuni spunti che aiutino le imprese a semplificare il processo decisionale che porta all’adozione di queste tecnologie. Partendo dagli spunti forniti dalla tappa torinese del roadshow, che segue quelle di Verona, Bari, Napoli, Firenze. E ha visto protagonisti Filippo Sertorio, presidente Piccola Industria Unione Industriali Torino; Alberto Biraghi, Presidente Piccola Industria Confindustria Piemonte; Elena Vittaz, Presidente Piccola Industria Confindustria Valle d’Aosta; Massimiliano Cipolletta, Presidente Digital Innovation Hub Piemonte; Giovanni Baroni, Presidente Piccola Industria Confindustria; Roberto Saracco, Coordinatore Gruppo di lavoro “Intelligenza Artificiale” Anitec-Assinform. E, naturalmente, le imprese. Scarpe&Scarpe (catena di negozi al dettaglio di calzature, pelletteria, abbigliamento e valigeria) ha utilizzato l’Ai per efficientare la logistica e le politiche di prezzo nei punti vendita; Gps Standard (sistemi antintrusione) ha realizzato un sistema di sorveglianza intelligente; Pattern Group (fashion) un sistema di prototipazione in 3d di capi d’alta moda; Deltatre (servizi per eventi sportivi live) estrae dati da eventi sportivi; Space2000 (abbigliamento) utilizza l’Ai nella gestione dei dati nella logistica e nella gestione automatizzata del magazzino; Azimut Benetti Group (yacht di lusso) per digitalizzare attività aziendali, ad esempio in ambito cybersecurity. Vediamo tutto.
È il momento di ripartire da Industria 5.0, mettendo l’IA al centro di tutte le imprese, anche delle Pmi. Parola di Marco Gay
Il mercato dell’Ai in Piemonte e Val d’Aosta
Iniziamo, al solito, con i dati di mercato. Il mercato digitale nel suo complesso, in Piemonte raggiunge i 5,9 miliardi di euro nel 2022, +1,1 % rispetto al 2021, e in Val D’Aosta 152 milioni di euro, con una crescita dell’1,2% rispetto al 2021. Isolando il solo dato relativo all’intelligenza artificiale, in Piemonte nel 2022 ha superato i 43 milioni di euro, e la previsione di crescita è a 72,9 milioni al 2024, +67,2%. Sono i dati del report “Il Digitale in Italia 2022”, il quale conferma la veloce evoluzione dell’Ai nella Penisola, ma anche il ritardo rispetto ai paesi sul podio, come Danimarca e Paesi Bassi. Il report segnala una crescita del 25%, che dai 422 milioni di euro nel 2022 arriverà a 700 milioni nel 2025.
Nell’industria, il livello di adozione è sopra la media europea (1,4% contro 1,3%). Nel Nord-Ovest, la percentuale di imprese che utilizza almeno una delle tecnologie di IA considerate dall’Istat si attesta al 5,78%, un valore leggermente inferiore alla media italiana. Per riassumere: di intelligenza artificiale si parla da 70 anni, ma ora siamo alla messa a terra. Questa fase di adozione da parte delle imprese ha subito nel giro di pochi anni non solo un’accelerazione, ma anche un repentino cambiamento per stare dietro all’evoluzione tecnologica. Non più solo robot più o meno dotati di Ai, ma processi industriali ridisegnati. Intorno a una serie di concetti chiave, che attraverso gli esempi vedremo declinati nella pratica.
I dati e l’obiettivo di business
Giovanni Baroni sintetizza nel seguente modo: «Le tecnologie non si contano, ma si pesano. Un’azienda digitalizzata non è un’impresa che ha introdotto più tecnologie di un’altra, ma quella che ha saputo scegliere le soluzioni digitali più adatte per il proprio contesto e che è in grado di estrarre valore dalla loro sinergia». Saracco aggiunge che ci sono teorie in base alle quali è preferibile migliorare algoritmi di analisi piuttosto che aggiungere altri dati. Un esempio può essere rappresentato da Fibro, la tecnologia messa a punto da Gps Standard. «Sfruttiamo la fibra ottica come sensore diffuso per proteggere aree di grandi dimensioni e su lunghe distanze» spiega Marco Capula, Chief Strategy Officer dell’azienda valdostana. «Una sola macchina può proteggere fino a 100 km utilizzando la fibra ottica come sensore acustico. La tecnologia di chiama Dass, distributed acustic sensor system. Immaginate un microfono posizionato ogni 10 cm, lungo una distanza di 100 km. La mole di dati che riusciamo a raccogliere dal campo in continuazione è enorme. Per questo, abbiamo sviluppato anche un’intelligenza, che abbiamo allenato con 130mila dati, attraverso i quali capisce cosa avviene in un determinato perimetro. Analizza continuamente quello che succede e noi in tempo reale riusciamo a dire se c’è un tentativo di intrusione e di quale tipo. Ad esempio, vediamo se qualcuno scavalca una recinzione, arriva in macchina, e via dicendo. Attraverso set di dati e deep learning, riusciamo ad avere performances predittive che ci permettono di annullare, conoscere o utilizzare il rumore di fondo».
Il sistema capisce che al chilometro 5 c’è pioggia, al 25 passa un treno e al 100esimo atterra un aereo. Riconosce i rumori di fondo, l‘intelligenza artificiale li classifica, e li distingue. Quindi, per esempio, non dà falsi allarmi». Un esempio di applicazione che utilizza librerie già esistenti, e sviluppa poi un algoritmo adatto a una specifica esigenza. Dal punto di vista dello sviluppo, sottolinea Capula, «questo è stato il lavoro più grosso». Il problema è che riprodurre queste strategie non è facile. Le imprese si trovano, in un sol colpo, davanti alla transizione digitale e a quella sostenibile. Le Pmi devono anche affrontare una sorta di transizione dimensionale. Piccola Industria Unione Industriali Torino annuncia un’iniziativa che parte dal seguente presupposto: «immaginiamo le nostre Pmi come davanti a mappa della metropolitana – spiega il presidente Sertorio -. Hanno davanti a loro tante piccole stazioni. Entrano in una stazione, e fanno un percorso, partendo dal piano industriale». La mappa digitale è stata registrata a Torino e verrà arricchita man mano di materiali utili: webinar, speech, attività delle imprese associate. Magari, anche utilizzando tool di intelligenza artificiale.
La strategia per implementare l’Ai in azienda
Un altro errore di fondo da evitare, sottolinea però Baroni, è «credere che le tecniche attuali di Ai siano in grado di produrre delle tesi. In questo modo, c’è il rischio di affidarci alle tecnologie scatenando un processo involutivo». Siamo sempre al punto sottolineato all’inizio: le tecnologie sono un mezzo. «Se in produzione un pezzo viene male, la colpa non è del tornio, è di chi non lo sa usare. La responsabilità è di chi usa lo strumento, sempre e comunque», insiste Saracco. Invece, proprio le imprese potrebbero avere un ruolo virtuoso in relazione a questo aspetto anche culturale. «Il corretto utilizzo dell’intelligenza artificiale da parte delle imprese può far comprendere a tutti le reali potenzialità di questo strumento – spiega Massimiliano Cipolletta, presidente digital innovation hub Piemonte – Sta a noi gestire la tecnologia come strumento, adeguare le macchine ai comportamenti umani e non viceversa».
L’Ai come abilitatore di creatività
Il sistema di prototipazione in 3d di Pattern Group, ad esempio, non solo unisce applica la tecnologia a lavorazioni di alta qualità come quelle dell’alta moda, ma consente di creare nuovi tessuti e non solo. L’attività fondamentale dell’azienda, spiega Laura del Noce, Ict & Cad Group Director, è la seguente: l’impresa cliente, quindi il brand di alta moda, «ci passa dei figurini, che noi ingegnerizziamo, realizziamo un prototipo e il “capo campione” che sfila in passerella. Operiamo in un ambiente in cui la tecnologia si innesta su un tessuto artigianale», e su una cultura creativa. La progettazione in 3D è stata introdotta a partire dal 2019. Oltre all’ostacolo “culturale” legato alla preferenza degli stilisti per l’esperienza fisica, ci sono anche dei limiti tecnici «Rendere in modo realistico le proprietà fisiche del tessuto (la caduta, il movimento), appoggiandolo su un avatar che simula un corpo a sua volta non rigido e per sua natura imperfetto non è semplice» spiega la manager. «I software fino a poco tempo fa non erano performanti in questo senso».
Con la prototipazine in 3d «il nostro processo è cambiato: lo stilista ci manda lo sketch, e le modelliste creano il cartamodello in 2d. Ma invece di passare subito alla fase esecutiva, ovvero la realizzazione fisica del prototipo, «intervenire il team 3d, che crea il prototipo virtuale». Questo innanzitutto «arricchisce la nostra base dati: abbiamo oltre 35mila modelli». E poi, consente di automatizzare lavorazioni di alta moda che prima dovevano essere fatte a mano. Esempio: il piazzamento, ovvero l’arte di posizionare sul tessuto parti del cartamodello per poter poi passare a taglio e confezione. Il metodo tradizionale prevede di rincorrere la stampa con il piazzamento e adeguarsi al tessuto. E bisogna tagliare sempre a mano, perchè la macchina automatica non è in grado di ritrovare le stampe». Le stampe digitali consentono di approcciare il problema al contrario. «Piazziamo sul tessuto bianco, e poi ricreiamo il motivo andando a stampare solo sulle parti che ci servono e dove ci servono. Grazie a prototipo in 3d, siamo anche in grado di mostrare al cliente risultato finale». Poi, una «macchina di taglio intelligente, con scanner e software», nella quale l’operatore ha inserito il piazzamento e la teoria del tessuto, « è in grado man mano che il tessuto avanza sul tavolo di taglio di capire se rispecchia la teoria, di adeguare automaticamente il piazzamento, e di fare il taglio automatico». In parole semplici, grazie alla prototipazione in 2d «passiamo dal taglio manuale al taglio automatico intelligente». Qui c’è un interessante considerazione relativa al modo in cui la tecnologia abilita la creatività (non la sostituisce, ripetiamo, la abilita). «Stiamo arricchendo la base dati di tessuti digitali. Li creiamo digitalmente, partendo da tessuti reali, o anche dal niente con software appositi». Avviene lo stesso con le lavorazioni. Non solo: «ci è capitato che partendo da frasi, immagini, testi, il software abbia suggerito al cliente forme che rappresentavano il mood che il cliente chiedeva».
Un approccio marketing oriented: il rischio di saturazione
Baroni intravede un altro rischio legato a questo periodo in cui l’intelligenza artificiale è al centro del dibattito: la saturazione del concetto. Si parla di Ai anche in relazione a tecnologie che in realtà c’entrano poco o niente, «e questo può portare a un calo di interesse». Pietro Marini, Group Head of Innovation di Deltatre, propone un esempio concreto: Apple ha recentemente «presentato un nuovo visore con intelligenza artificiale. Non hanno usato nessuna di queste parole: ai, realtà mista, metaverso, realtà virtuale. E stiamo parlando di un’azienda che senz’altro sa cos’è il marketing».
Deltatre utilizza l’intelligenza artificiale anche per fare attività assimilabili al marketing in un settore ad alto tasso di emozionalità come lo sport. «Nello sport, una volta che è finito il live il contenuto perde gran parte del valore. In realtà, non è sempre vero. I nostri clienti ci chiedono di estrarre dati dal video». L’obiettivo è sempre la monetizzazione. Per esempio, le società sportive fanno fatica ad agganciare l’interesse della generazione Z, che non ha attaccamento allo sport paragonabile alle persone più avanti con gli anni. «E ha anche una predisposizione a spendere soldi per i contenuti molto diversa». Quindi, viene attirata con testi, immagini video che possono essere estrapolati e ricontestualizzati. «Dare vita a un archivio per trovare video non è difficile in sé, ma è un’attivita molto time consuming. L’Ai velocizza parecchio. Nel calcio, ad esempio, riconosce i corpi dei giocatori». L’utilizzo di questi dati (immagini, video e via dicendo) «può vere scopi di storytelling, fan engagement», ma anche la creazione di vere e proprie campagne di marketing rivolte a utenti segmentati con precisione.
L’Ai per migliorare i processi
Gli esempi fino ad ora proposti si concentrano sui nuovi orizzonti che la tecnologia in generale, e l’intelligenza artificiale in particolare, aprono in relazione alle prospettive di business. Ma, diciamolo, soprattutto nelle aziende manifatturiere il primo punto è digitalizzare il proprio processo. Il caso di Scarpe&Scarpe è emblematico perché l’intelligenza artificiale ha sostanzialmente aiutato l’azienda a uscire da un processo di concordato. Il modello di business prevede di dover vendere almeno l’80% dei prodotti che vengono acquistati. Attraverso una rete di 135 punti vendita, che propongono 60mila diversi modelli di scarpe. E quindi necessario distribuire la merce in modo selettivo. «Prima usavamo un foglio di calcolo, clusterizzando i negozi, ma questo comportava inefficienza. Al crescere del numero di punti vendita, aumentava anche l’inefficienza». Ora, con il partner Gopricing, è stato implementato un sistema di Ai che è in grado di analizzare ogni singolo punto vendita come cluster a sé. «Facciamo riassortimenti automatici, leggiamo i dati passati, anche quelli del giorno prima – spiega Marika Buono, Strategic Planning, Finance & Operations Control Manager – In questo modo, sappiamo se un paio di scarpe funziona meglio a Torino o a Napoli. La rete è più efficace». Distribuzione più flessibile e conseguente politica di pricing, con sconti diversi per i vari prodotti. Il risultato: «abbiamo un maggior margine, gestiamo meglio rapporto domanda-offerta». In soldoni, «prima avevamo il 67%, ora si avvicina l’obiettivo 80% di vendite. Siamo ancora a metà strada, sopra di sette punti rispetto all’anno scorso».
Space2000 ha implementato un sistema per la gestione intelligente dei magazzini usando un barcode a 13 cifre unito a un microchip con antenna. Grazie a una tecnologia Rfdi, ogni capo ha un tag che lo rende unico e univoco. In questo modo, è possibile sapere esattamente cosa c’è in negozio o in magazzino, e dove si trova esattamente. Non solo: la merce è tracciabile. L’intelligenza artificiale viene utilizzata per semplificare la gestione logistica partendo dai dati di tracciabilità. Tutto quello che entra ed esce viene mappato, ed è possibile sapere se c’è un problema su un singolo pezzo e risalire all’intera tracciabilità. Anche in fase di preparazione dell’ordine: i capi passano dal lettore, che decide in autonomia se inserirlo, ed è anche in grado di compilare l’ordine. Quindi, sintetizza l’amministratore delegato, Manuele Musso, «il magazziniere non fa più l’ordine, lo fa la macchina». La persone resta fondamentale, e fa un lavoro più gratificante: «prima i magazzinieri erano semplici operai che moviementavano a mano. Oggi governano processi». «Con questo sistema ci siamo trovati a movimentare 1,4 milioni di capi con quattro persone. Abbiamo iniziato anche a lavorare in modo circolare. Per ogni ordine, il fornitore applica un tag, e da quel momento tutto viene gestito in autonomia dalla macchina». Ma soprattutto, «nel tempo abbiamo capito che lo strumento poteva aiutarci nella multicanalità. per mettere a disposizione il singolo capo in contemporanea su tutti i canali di vendita. Questo consente di mettere lo stesso inventario a disposizione dell’e-commerce, del riassortimento di un negozio o di un corner». E «abbiamo ulteriori dati sui clienti».
Infine Azimut Benetti Group utilizza invece l’Ai per la cybersecurity e per la digitalizzazione degli impianti. Sul primo fronte, spiega Ferdinando Peretto, Group Chief Information Officer, abbiamo un sistema che «segnala potenziali attacchi. Ci sono attività malevole che vengono rigettate in automatico. Altre, che vengono bloccate. Grazie anche all’interazione fra uomo e macchina, filtriamo le mail malevole, informiamo l’utente finale, e il software continua a monitorare e cattura potenziali attacchi». Sul fronte della digitalizzazione dello stabilimento di Avigliana, è stato implementato un Mes, «e ora stiamo sperimentando un Ai per sfruttare i dati in modo immediato su un Crm. Abbiamo appena integrato il Crm. Quindi, a nostra disposizione c’è una base dati molto importante di utenti. E interfacciando business intelligence a una chatbot, vogliamo rendere interattive una serie di funzioni».
La diffidenza verso le tecnologie
Diversi fra gli esempi proposti sottolineano la necessità di superare ostacoli di carattere culturale. Space2000, sta implementando un caffè con chat gpt per stimolare il dialogo fra persone e Ai. Pattern Group usa le tecnologie per recuperare l’esperienza immersiva a cui tanto tengono gli stilisti. «Abbiamo messo insieme digital twin e sfilata in una app che consente allo stilista un’esperienza realistica e immersiva», grazie alla realtà virtuale, sottolinea Laura del Noce. Il creativo «vede e quasi tocca con mano il capo ancora prima che sia realizzato. Quale sarà il passo successivo? «Introdurre intelligenza artificiale nella fase di progettazione». Attenzione: «non vuole dire design, solo progettazione. La parte creativa resta al cliente». Con una battuta, si potrebbe dire che fare il contrario (sostituire la parte creativa, cioè sostanzialmente copiare) non sarebbe probabilmente una grande strategia di potenziamento di uno dei settore più celebri del Made in Italy.
Il salto in avanti del sistema Paese
Il confronto fra imprese e le best practices rappresentano un po’ il metodo scelto da questo roadshow. «Avere aziende diversissime fra loro, che portano l’esperienza di cosa hanno fatto, stanno facendo, e vogliono fare è la sfida vera», sottolinea Gay. Significa «mettere insieme hardware e software, prodotto e servizio, le tecnologie di sviluppo con la tradizione produttiva. Sono passaggi per cui è poi possibile estrarre il valore aggiunto sulle produzioni di cui abbiamo necessariamente bisogno». Ci sono però anche sfide che riguardano le associazioni imprenditoriali. Le tecnologie abilitanti di Industria 4.0 (sensoristica, iot, blockchain, cloud), prosegue Gay, «crescono a doppia cifra anno su anno dal 2016 e promettono di continuare farlo fino al 2030». Ora bisogna concentrarsi sull’intelligenza artificiale.
E qui, c’è la proposta: «serve una grande visione industriale. Nel 2016 (con il Piano Industria 4.0, ndr) abbiamo avuto una prova straordinaria. oggi siamo a un decalage annunciato da tre anni, l’incentivo sui macchinari è sceso al 20%, quel sul software al 10%». Il presidente di Anitec chiarisce subito: «colpa nostra, non abbiamo avuto una strategia». Ora però si può rimediare, in due modi: un nuovo Piano Industria 5.0, che dunque valorizzi la nuova dimensione della digitalizzazione delle imprese (robotica collaborativa, intelligenza artificiale), e «un Piano Marshall sulle competenze, necessario al pari delle politiche industriali», perché «non abbiamo le persone che ci servono in azienda. Nei prossimi cinque anni andranno in pensione 90mila addetti, e se non lavoriamo su formazione, competenze, istruzione, ci troveremo fra dieci anni senza nessuno che gestirà i macchinari con intelligenza artificiale». In sintesi: è il momento di superare le diffidenze e gli ostacoli culturali (anche quello di chi produce tecnologia verso chi, invece, non è un esperto, sottolinea Gay), è il momento delle opportunità (ovvero, di investire). Il terzo elemento, è il coraggio. Quindi, è anche il momento di avere il coraggio. «Ma quello non ci manca».
Le aziende
Scarpe&Scarpe – Torino. Testimonial Marika Buono | Strategic Planning, Finance & Operations Control Manager
Una delle più note catene di negozi al dettaglio di calzature, pelletteria, abbigliamento e valigeria, nata a Borgaro-Torino nel 1961, ha deciso di utilizzare i metodi statistici predittivi e l’intelligenza artificiale per gestire al meglio la rete logistica e i prezzi nei propri punti vendita. Ciò ha permesso all’azienda, passata attraverso un processo di concordato, di migliorare moltissimo i processi interni con benefici importanti in termini di risparmio sui costi.
GPS Standard – Arnad (Ao). Testimonial Marco Capula | Chief Strategy Officer
L’azienda realizza sofisticati sistemi antintrusione e di videosorveglianza. Presentano FIPRO, un sistema di protezione che sfrutta la fibra ottica e l’intelligenza artificiale per la protezione di lunghe distanze come gasdotti, cavidotti, confini o aeroporti.
Director Pattern Group – Collegno (To). Testimonial Laura del Noce | ICT & CAD Group
L’azienda azienda leader nella prototipazione di capispalla e abbigliamento maschile di lusso, utilizza un mix di tecnologie innovative per il settore del tessile nel segmento alto di gamma. Presentano un nuovo macchinario che tramite l’AI legge il tessuto che deve tagliare e modifica in autonomia il disegno affinché il risultato sia conforme a quanto progettato, modellazione 3d, prototipia in realtà aumentata per facilitare i passaggi all’interno della filiera.
Deltatre – (To). Pietro Marini | Group Head of Innovation
La società fondata a Torino 33 anni fa ma ormai con basi operative in mezzo mondo, offre a leghe e federazioni sportive e a broadcast italiani e internazionali un universo di servizi legati alle dirette di grandi eventi sportivi come le Olimpiadi, il calcio, ma anche il tennis, il football americano, il golf, il nuoto e il rugby. L’azienda si occupa di raccolta e analisi di dati sportivi per fini media, performance e Fan Engagement. Deltatre utilizza l’Intelligenza artificiale in diversi ambiti della sua attività: estrazione di metadati da contenuti video (Video Analysis), analisi predittiva di comportamenti, generazione di contenuti e attività operative (Machine Learning Operations/MLOps).
Space2000 – Baldissero Canavese (To). Testimonial Manuele Musso | AD
Azienda specializzata nella produzione di abbigliamento outerwear e urbanwear. Utilizza l’AI nella gestione dei dati nella logistica e nella gestione automatizzata del magazzino. La società negli anni scorsi ha investito più di 4 milioni di euro nella realizzazione del suo nuovo magazzino verticale automatizzato, aderendo al Piano Nazionale Industria 4.0 promosso dal Ministero dello sviluppo economico. La gestione automatizzata del magazzino avviene grazie all’utilizzo della tecnologia Rfid-Radio Frequency Identification.
Azimut|Benetti Group – Avigliana (To). Testimonial Ferdinando Peretto |Group Chief Information Officer
L’azienda è leader globale nel settore della nautica da diporto. Grazie alle continue innovazioni e sperimentazioni, da 23 anni è il primo produttore mondiale di megayacht e il cantiere con la più ampia gamma di modelli presenti sul mercato. Applicano l’IA in diversi ambiti dell’attività aziendale, dalla Cybersecurity, alla gestione del processo produttivo fino alle interazioni con clienti e altre aziende.
