La prima volta che abbiamo parlato di Vedrai su queste colonne, poco più di un anno fa, l’azienda fondata da Michele Grazioli era una piccola start-up di belle speranze, operativa solo da pochi mesi ma già in grado di generare un Ebitda superiore al milione di euro. Oggi, Vedrai è una realtà consolidata nell’innovativo settore dell’Intelligenza Artificiale, conta 80 dipendenti su tre sedi (Milano, Brescia e Pisa) e inizia a espandersi all’estero, con lo scopo di diventare un polo di riferimento nel mercato dell’Ia per le aziende. Vedrai non ha mai fatto mistero del suo obiettivo, ovvero di “democratizzare” le tecnologie legate all’Ia, mettendole a disposizione delle Pmi e in particolare di quelle del settore manifatturiero. Per far questo, Vedrai vende i suoi servizi sotto forma di sei “agenti virtuali“, dei consulenti sotto forma di software che gira in cloud e con i quali il cliente finale comunica tramite un’apposita Dashboard.
Ogni agente virtuale ha un suo preciso campo di specializzazione ed è ottimizzato per aiutare specifiche figure aziendali: dal ceo al responsabile acquisti, dal cfo al direttore di produzione. Ognuno di questi agenti virtuali è in grado di fornire previsioni basandosi sullo storico dei dati aziendali, che vengono “digeriti” dal motore di machine learning all’inizio del processo di adozione della tecnologia in azienda, incrociato con uno speciale database che viene gestito da un team di market analyst e data scientist all’interno di Vedrai. Questo database contiene svariate categorie di informazioni – si va dai dati meteo al monitoraggio del sentiment delle reti social – e gli algoritmi Ia proprietari consentono di sfruttare l’incrocio per evidenziare correlazioni (in particolare quelle non lineari) fra le varie tipologie di dati, in modo da ottenere previsioni affidabili sull’evoluzione di diversi fenomeni, dai prezzi delle materie prime alla domanda di determinati beni da parte dei consumatori.
Gli agenti virtuali di Vedrai sono, quindi, molto concreti dal punto di vista dei risultati che possono far ottenere alle aziende che li utilizzano. Tanto concreti che Vedrai ha recentemente esposto le sue soluzioni alla fiera Lamiera, una manifestazione dove generalmente ti aspetti di trovare macchinari da taglio, presse e sistemi di saldatura, e non data scientist ed esperti di Intelligenza Artificiale. La presenza in fiera era in effetti funzionale al target di Vedrai, costituito principalmente dalle Pmi manifatturiere, che traggono grandi vantaggi nell’uso di agenti virtuali per l’acquisto di materie prime o il controllo di produzione – anche se i case study più interessanti, anche nel settore manifatturiero, riguardano l’impiego dell’agente James, il ceo virtuale.
Abbiamo fatto qualche domanda su strategie, obiettivi e significato della presenza di Vedrai a Lamiera a Renato De Marco, presales manager della società.
Gli agenti virtuali
L’utilizzo dell’intelligenza artificiale nel business, ancora oggi, appare spesso limitato ad applicazioni dedicate alle grandi aziende, che dispongono delle risorse finanziarie e tecnologiche necessarie per istruire i modelli e sviluppare le applicazioni. L’approccio alla tematica da parte di Vedrai è radicalmente diverso.
«Oggi per imprenditori e manager prendere decisioni in un contesto estremamente dinamico è sempre più difficile – spiega De Marco – non è sufficiente guardare all’interno dell’azienda per pianificare al meglio le strategie, serve volgere lo sguardo al di fuori e considerare una serie di variabili che in maniera diretta o indiretta vanno a influenzare l’operatività dell’azienda e i suoi risultati. Per fare questo è necessario avere degli strumenti che possano analizzare sia i dati interni che i dati esterni. In questo contesto, Vedrai si posiziona sviluppando dei prodotti che definiamo agenti virtuali, i quali vanno a supportare i processi decisionali all’interno dell’azienda, insomma affiancano i decision maker (amministratore delegato, direttore finanziario, direttore acquisti, responsabile vendite o produzione, etc.), permettendo di analizzare ed elaborare i dati dell’azienda ma integrando questa elaborazione con variabili esterne come quelle meteorologiche, quelle legate agli andamenti dei prezzi, alle disponibilità delle materie prime, ai Google Trends, ai sentiment sui social, agli indici di borsa e così via.
Il fatto di non limitarci ad analizzare i dati dell’azienda ci permette di essere attendibili quando andiamo a ipotizzare degli scenari futuri, a fare delle previsioni, per supportare chi deve decidere nel pianificare le strategie migliori». Al cliente, il prodotto (l’agente virtuale) di Vedrai appare a tutti gli effetti come un alter ego di se stesso, con tanto di nome: c’è James, il ceo virtuale, che fissa la strategia, fissa gli obiettivi, definisce i piani e le risorse; Frank, il direttore vendite, che pianifica, organizza, controlla e valuta le attività commerciali; Mia, la marketing manager, che valuta la domanda di un prodotto e sviluppa campagne e strategie promozionali; Bob, il responsabile di produzione, che pianifica, controlla e coordina l’attività produttiva per ottimizzare risorse e rendimento; Andy, il cfo, che gestisce i dati finanziari e la valutazione della performance finanziaria dell’azienda; e infine Becky™, la responsabile acquisti, che monitora e prevede le fluttuazioni dei prezzi delle materie prime per determinare la quantità ottimale di scorte da tenere in magazzino.
Punti di forza della tecnologia Vedrai
Il vantaggio competitivo di Vedrai è di non vendere complessi algoritmi che per diventare soluzioni concrete richiedono mesi di lavoro e sviluppo da parte di data scientist, consulenti, integratori di sistemi, team di programmazione e via discorrendo. Piuttosto, vende dei prodotti praticamente chiavi in mano, operativi appena finita la fase di “ingestione” dei dati dell’azienda nel modello. Questi prodotti sono basati sui propri algoritmi (sviluppati internamente in azienda) e sul proprio database di variabili significative, che viene tenuto costantemente aggiornato e consistente da un team di specialisti. «Usiamo una tecnologia di nostra proprietà che ci permette di essere molto scalabili nell’erogazione dei nostri prodotti alle piccole e medie imprese che sono il nostro target ideale – conferma De Marco – il nostro vantaggio deriva dai motori di calcolo di matematica avanzata che ci permettono di analizzare moltissimi dati in tempi molto stretti. In pratica i nostri algoritmi, i nostri modelli predittivi, sono in grado di creare un match fra i dati aziendali (sia strategici, economico finanziari, sia soprattutto operativi, legati ad acquisti, vendite, produzione) e il nostro database di variabili esterne. Il modello predittivo scova le correlazioni fra variabili interne, quello che succede in azienda, e quello che succede fuori e una correlazione è una relazione causa-effetto.
Il modello scova sia correlazioni lineari, ma per quello basterebbe un foglio di calcolo, sia soprattutto quelle non lineari, dove entra in gioco la tecnologia avanzata del modello predittivo, perché non c’è una formula, una regola matematica, una statistica a cui rifarsi per descrivere l’evoluzione del fenomeno». Di fatto, il modello predittivo può scoprire che il business di un cliente viene influenzato da una variabile che magari nessuno avrebbe mai considerato collegata in alcun modo.
Il problema del cigno nero
Chi si cimenta nelle previsioni ha ben presente il problema del “cigno nero”, ovvero dell’evento totalmente imprevedibile che però crea una discontinuità forte con il normale fluire degli avvenimenti, mandando fuori target tutte le analisi predittive. L’arrivo di un cigno nero dovrebbe essere un evento raro, ma negli ultimi due anni abbiamo avuto vari casi eclatanti: dal Covid al blocco del Canale di Suez, fino alla guerra in Ucraina. Poter fare fronte a questo tipo di eventi sta diventando dunque importante. «Questi eventi non possono essere previsti da nessun algoritmo – ammette De Marco – ma quello che si può fare è di intervenire sui dati presenti nel nostro database. Essi vanno integrati appena si verifica l’evento, in modo da riaddestrare subito il modello facendo sì che possa capire l’impatto dei cambiamenti. Abbiamo un team interno di market analyst che eventualmente può tarare manualmente il peso di determinati parametri, per accelerare la reattività ed evitare di trovarsi disallineati con ciò che sta succedendo. La parola d’ordine è sempre la rapidità di calcolo: appena qualcosa cambia, bisogna aggiornare le informazioni. Un esempio tipico è la crisi dei microchip. Comunque, è confortante sapere che i modelli non possono sbagliare più di quanto sbaglia l’essere umano».
L’Intelligenza Artificiale in Lamiera
Quando si visita una fiera come Lamiera, ci si aspetta di trovare macchinari e metallo pesante. Uno stand dedicato a tecnologie di Intelligenza Artificiale è sicuramente inaspettato. Ma, a quanto pare, per nulla fuori posto. «Vedrai conta tre sedi operative, una su Milano, una su Pisa e una su Brescia. Come è Noto Brescia è il distretto industriale principale in Italia e fra i primi in Europa per la metallurgia. Del resto, tutto il settore manifatturiero è uno dei target principali di Vedrai. La maggior parte dei nostri clienti sono Pmi manifatturiere – spiega De Marco – poi è vero che i nostri prodotti supportano i decisori strategici, che in manifattura devono prendere decisioni importanti (aprire nuovi impianti, lanciare nuove linee di prodotto, ipotizzare linee di condotta alternative), ma supportano anche le funzioni verticali, per esempio le due più importanti per la manifattura: la gestione delle materie prime e la produzione. Per le materie prime, l’agente virtuale Becky ha l’obiettivo di prevedere l’andamento del prezzo delle materie prime fino a 12 settimane e i suoi suggerimenti sono collegati con la gestione del magazzino: punto di riordino, saturazione, turnover, conformità del fornitore eccetera. Per la sfera legata alla produzione abbiamo costituito con Motive, la joint venture Fermai, che propone soluzioni di manutenzione predittiva alle Pmi sfruttando un sensore universale progettato da Motive stessa (Doctor 4.0) per la raccolta dei dati provenienti dall’impianto e i nostri algoritmi di Ia per formulare le previsioni».
È da notare, però, che uno dei case study più interessanti presentati da Vedrai per il settore metallurgico, quello della trafileria bresciana Tecnofil (parte del Gruppo Alfa Acciai), ha visto in azione James, ovvero il ceo virtuale, che ha supportato il ceo e lo staff di Tecnofil nel realizzare una panoramica sull’andamento dei mercati e dei costi di produzione, valutando l’efficienza e il rendimento di un nuovo macchinario, prima di procedere al suo acquisto. L’Agente Virtuale James è protagonista anche di un altro case study in un comparto affine, quello della manifattura plastica. In questo caso, James ha supportato il ceo di World Gasket Ellegi, azienda bergamasca specializzata nella produzione di guarnizioni, nella simulazione del diverso impatto di varie soluzioni sui principali indicatori economico-finanziari dell’azienda; dal confronto degli scenari è emerso come migliore soluzione, considerati gli obiettivi di business, l’investimento in una nuova struttura produttiva.
Ecco come la tecnologia di Vedrai ha supportato World Gasket Ellegi
Tutto avviene nel cloud
Vedrai parla di prodotti, ma di fatto quelli che offre sono dei servizi che girano in cloud e si acquistano tramite noleggio operativo, finanziamento o acquisto diretto. «Lo presentiamo come prodotto, ma è un software in cloud con sistemi di sicurezza molto elevati – conferma De Marco – in cloud perché la mole di dati e calcoli è molto grande e non può trovare posto su un normale server aziendale». Ma al cliente che compra il servizio cosa appare? «Il cliente vede la dashboard dove vengono visualizzate le funzionalità dello specifico agente virtuale. È una sorta di Vedrai Suite, dal punto di vista concettuale è un po’ come la Google Suite. Quindi all’interno del mondo Vedrai ci sono vari prodotti ed è possibile attivarne uno o più di uno». Il punto dolente delle “tradizionali” applicazioni di Ia è che vanno realizzate praticamente su misura ogni volta e quindi far partire un progetto richiede mesi di tempo e spesso l’intervento di vari consulenti e partner tecnologici. Con i servizi di Vedrai, tutta la fase di personalizzazione viene radicalmente abbreviata e semplificata e anche il ritorno sull’investimento è in media piuttosto rapido.
«Il tempo di implementazione medio è di 8 settimane – dichiara De Marco – necessarie per la fase di integrazione con le fonti dati dell’azienda (gestionale, Erp, Mrp eccetera), durante la quale i dati vengono anonimizzati e ne viene verificata l’attendibilità, fondamentale per ottenere un modello accurato. I dati vengono poi passati al sistema di machine learning che li analizza e comincia ad auto-apprendere. Alla fine vengono consegnate le credenziali di accesso, e l’azienda può usare il prodotto fin da subito. Ovviamente il ritorno si misurerà in modi diversi a seconda del prodotto. Becky dà un ritorno efficace fin dal primo giorno, perché fornisce istantaneamente le informazioni per ottimizzare costi, ricavi e gestione. James, che è più strategico, ha un ritorno misurabile più a medio termine perché ha a che fare con tutta l’impostazione economico finanziaria dell’azienda. In generale, possiamo dire che i nostri agenti virtuali hanno un forte ritorno sul costo dell’errore delle decisioni sbagliate. Sempre nell’ottica di essere un supporto, non decidono al posto delle persone». Insomma, è un po’ come avere un angioletto sulla spalla che ti suggerisce le giuste decisioni.
I piani per il futuro
Vedrai in 18 mesi di operatività è passata da 3 a 80 dipendenti e ogni mese entrano in azienda da 3 a 5 nuove risorse. Oltre che sulle persone, Vedrai punta anche sulle acquisizioni, in particolare di aziende molto verticali e competenti in specifiche nicchie. Due mesi fa è stato siglato un secondo round di investimenti che proietta Vedrai verso orizzonti ancora più ampi. «Vogliamo crescere velocemente perché siamo grandi per l’Italia ma piccoli a livello globale; – afferma De Marco – vogliamo essere una rete, un polo dell’Ia, a supporto (in Italia e non solo) delle aziende che hanno la necessità di cavalcare l’opportunità di tecnologie innovative. Noi nasciamo anche per evitare che le Pmi che non possono adottare sistemi predittivi avanzati per i costi proibitivi, ne rimangano escluse. Sviluppare prodotti standardizzabili e accessibili era una nostra sfida che abbiamo voluto cogliere e vincere. Oggi vogliamo essere un punto di riferimento in Italia e in Europa».
(Ripubblicazione dell’articolo pubblicato il 24 giugno 2022)
