Nell'attuale era dell'informazione, l'abilità di un'azienda di evolversi e innovare dipende fortemente dalla sua capacità di gestire ed estrarre valore dai dati e cogliere le opportunità offerte dalle tecnologie emergenti, come l’AI generativa.
Quali applicazioni pratiche possono già essere adottate dalle aziende per trarre vantaggio dall'intelligenza artificiale generativa? E come si integra la modernizzazione dei dati nel processo di sviluppo e applicazione di queste soluzioni?
Questi temi sono stati al centro della discussione durante l'evento "Demo experience – ai generativa nel manifatturiero: valorizzare il patrimonio dati aziendale", tenutosi il 21 febbraio presso il Competence Center MADE. L'evento ha visto la partecipazione di Avvale, uno dei partner industriali di MADE, e il contributo di Prometeon Tyre Group, che ha condiviso la propria esperienza.
Le opportunità dell'AI generativa per le aziende
L'intelligenza artificiale generativa si distingue per la sua capacità di apprendere dai dati per creare contenuti nuovi e inediti, variando da testo e immagini a musica e codice. Basandosi su principi di apprendimento, creazione e democratizzazione dell'uso, l'AI generativa è accessibile anche a coloro che non sono esperti in materia, rendendola una tecnologia versatile e applicabile in numerosi campi.
Le aziende possono sfruttarla per migliorare le strategie di marketing, ottimizzare l'assistenza clienti, accelerare lo sviluppo di software e molto altro, trasformando il modo in cui interagiscono con i clienti e gestiscono i processi interni.
Inoltre, i modelli di AI generativa offrono anche un grado di flessibilità che permette alle aziende di adeguarli ai cambiamenti delle esigenze aziendali, rendendo questa tecnologia uno strumento potente e versatile per sfruttare il patrimonio informativo aziendale in modi innovativi e creativi.
Data modernization, un catalizzatore per le aziende che vogliono sfruttare le potenzialità dell’intelligenza artificiale
A fronte di queste e molte altre opportunità, anche l’adozione di soluzioni di AI richiede un approccio strategico per non vanificare le risorse messe a terra. Importante, in particolar modo, sono gli aspetti legati alla gestione dati, nonché alla loro accessibilità.
La data modernization rappresenta un processo essenziale nell'era dell'intelligenza artificiale, fungendo da catalizzatore per le aziende che desiderano sfruttare le avanzate opportunità offerte da questa tecnologia, in particolare l'AI generativa. Si tratta di un percorso che consente alle aziende di costruire una solida base su cui implementare progetti innovativi basati sull'intelligenza artificiale generativa, massimizzando così le potenzialità di questa tecnologia.
La modernizzazione dei dati non è soltanto un passaggio opzionale per accedere ai benefici dell'AI, ma agisce come un significativo acceleratore di tali vantaggi, eliminando gli ostacoli alla scalabilità delle soluzioni di AI, spesso causati da sistemi proprietari chiusi che limitano l'accesso ai dati critici. Inoltre, consente alle aziende di diventare più orientate ai dati, attivando un'ampia gamma di casi d'uso con un impatto finanziario più significativo.
Da realtà process-driven a data-drivren: il percorso di data modernization di Prometeon
Prometeon Tyre Group, nata come spin-off industriale di Pirelli e specializzata nella produzione di pneumatici per macchinari industriali, ha intrapreso un'ambiziosa trasformazione da azienda tradizionalmente process-driven a una realtà data-driven, attraverso un percorso di data modernization.
Il viaggio verso la modernizzazione dei dati è stato innescato dalla necessità di superare le sfide poste da un'infrastruttura complessa e frammentata, caratterizzata da sistemi OT e IT non interoperabili e dati segregati in silos e promuovere una cultura del dato per abilitare decisioni di business informate.
La collaborazione con Avvale, partner industriale del Competence Center MADE, ha segnato una svolta, avviando un processo di modernizzazione dei dati focalizzato sulla creazione di una data platform globale. Questa piattaforma funge da hub centrale per la gestione dei dati aziendali, facilitandone l'accesso, l'uso e l'adozione di un framework di data governance che coinvolge direttamente il business.
Grazie a questa trasformazione, Prometeon ha implementato diversi casi d'uso di AI, tra cui un algoritmo adattivo per la gestione degli acquisti e dei prezzi, un motore di ricerca generativo per la documentazione contrattuale e un algoritmo di riconoscimento immagini per identificare difetti di produzione, dimostrando l'efficacia della data democratization.
Questo processo ha reso il patrimonio informativo aziendale accessibile e sfruttabile trasversalmente all'interno dell'organizzazione, eliminando la dipendenza dall'IT per il data management e coinvolgendo attivamente tutte le funzioni aziendali.
