Categoria: Intelligenza Artificiale

In questa categoria troverete articoli su Intelligenza Artificiale e Machine Learning, soprattutto su come queste tecnologie stanno evolvendosi, con esempi concreti

  • Bayer investe nelle nuove tecnologie per un futuro migliore

    Bayer investe nelle nuove tecnologie per un futuro migliore

    Il primo Bayer “Breakthrough Innovation Forum” è stato il momento per conoscere come l’azienda tedesca, leader mondiale nella Salute e nella Nutrizione, oggi investe nelle nuove tecnologie per migliorare il benessere delle persone.

    La Salute dipende da ciò che mangiamo. Sembra un’affermazione banale, ma visti i tempi che viviamo, non lo è affatto. Ippocrate diceva: “Lascia che il cibo sia la tua medicina e la medicina sia il tuo cibo“. Una frase che oggi deve valere ancora di più, consapevoli delle difficoltà che incombono e delle tante sfide da affrontare. I tempi che viviamo sono caratterizzati dall’emergere di nuove tecnologie e innovazioni che ci permettono di affrontare le nuove sfide che abbiamo davanti e per superarle c’è bisogno dell’impegno di tutti.

    A partire dalle aziende che hanno un ruolo primario nell’investire e abilitare nuove tecnologie per migliorare il nostro benessere e la qualità di quello che mangiamo.

    Bayer, innovare per dare nuove soluzioni

    Bayer, multinazionale tedesca riconosciuta come leader in tutto il mondo nel campo della Salute e della Nutrizione, è un’azienda che negli ultimi anni ha investito molto sull’innovazione e le nuove tecnologie e continuerà a farlo.

    E come ha detto Werner Baumann, CEO di Bayer, aprendo il primo Breakthrough Innovation Forum, “l’innovazione è la chiave per abilitare nuove soluzioni, necessaria per cogliere le opportunità di oggi“. Parole che semplicemente definiscono la strada che l’azienda vuole intraprendere per quanto riguarda la Salute e la Nutrizione.

    Per Baumann le grandi sfide che l’azienda ha davanti si affrontano investendo di più. “La confluenza di biologia, chimica, informatica avanzata, analisi dei dati e intelligenza artificiale, è questa l’innovazione che mettiamo in pratica per rendere la vita delle persone più sana“.

    E Bayer, come ha sottolineato Heiko Schipper, presidente della divisione Consumer di Bayer, è sempre più attenta alla diffusione dei dispositivi mobili che permettono agli utenti di caratterizzare uno stile di vita più salutare. E i dispositivi indossabili sono da considerarsi preziosi da questo punto di vista, vista anche la grande diffusione che stanno conoscendo in questi ultimi anni.

    “La pandemia ha accresciuto l’attenzione verso la salute e Bayer, da sempre attenta alla prevenzione e al benessere delle persone, vuole sfruttare il potenziale di strumenti come i wearable, in grado di predire le necessità degli utenti in termini di benessere quotidiano. Un esempio è l’investimento con la sua quota di maggioranza nella società di nutrizione personalizzata Care/of e promettenti collaborazioni nel campo dell’invecchiamento“.

    E questi investimenti si concretizzano nell’unità di impact investment Leaps by Bayer con un finanziamento di 1,3 miliardi di Euro fino alla fine del 2024.

    Bayer board BIF22

    “Dal fornire risposte a malattie incurabili, dotare le persone di strumenti preventivi per vivere una vita più sana, migliore e più lunga, ad una maggiore produzione agricola riducendo significativamente gli input e rispettando i limiti del pianeta” – ha continuano Werner Baumann. – “Questa capacità è particolarmente guidata dall’accelerazione della confluenza di biologia, chimica, informatica avanzata, analisi dei dati e intelligenza artificiale. In qualità di leader nel settore della salute e della nutrizione, Bayer sta intensificando ulteriormente i suoi sforzi per essere un motore di questa nuova era di innovazione.  Il nostro investimento in partnership e innovazione è un requisito chiave per tutto questo“.

    Leaps by Bayer segue un approccio unico volto ad affrontare dieci delle più grandi sfide dell’umanità come la cura del cancro o la riduzione dell’impatto ambientale dell’agricoltura. “Negli ultimi sette anni, abbiamo investito più di 1.3 miliardi di Euro su un portafoglio che comprende più di 50 società, tutte orientate al cambiamento dei paradigmi chiave nei settori della salute e dell’agricoltura“, ha dichiarato Jürgen Eckhardt, Head of Leaps di Bayer.

    Jürgen Eckhardt Bayer-franzrusso.it

    Gli investimenti per i prossimi anni permetteranno a Bayer di essere al fianco di tutte quelle aziende e imprenditori lungimiranti per supportarli a realizzare le loro soluzioni. Leaps ha già intrapreso diverse collaborazioni come JoynBio, Unfold e BlueRock Therapeutics, oggi interamente di proprietà di Bayer. Ma l’azienda continua a scommettere sul futuro e ad investire in nuovi round di investimento, come su Recursion, società focalizzata sull’intelligenza artificiale che lavora per trovare nuovi trattamenti farmacologici per la fibrosi polmonare e altre malattie fibrotiche, che è diventata pubblica con successo nell’aprile 2021.

    Al Breakthrough Innovation Forum sono stati presentati i CEO delle società in portafoglio di Leaps: Cellino, Andes e Ukko per condividere approfondimenti sulle loro missioni e tecnologie nel campo della salute e dell’agricoltura.

    Ukko, ad esempio, startup di biotecnologia israeliana, specializzata in soluzioni per contrastare le allergie alimentari, utilizza sistemi di Intelligenza Artificiale. Cellino, startup biotech americana, grazie all’intelligenza artificiale permetterà le terapie cellulari meno costose e più scalabili. Andes, startup cilena, ha sviluppato una tecnologia di trattamento dei semi che riduce la dipendenza degli agricoltori dai fertilizzanti sintetici a base chimica. Una grande mano nel contrastare il fenomeno del “climate change”.

    “La convergenza di biologia, chimica e dati sta fondamentalmente alterando ciò che intendiamo per salute, malattia e trattamento. Le innovazioni alimentate dalle nuove tecnologie, ci consentono non solo di trattare i sintomi, ma di arrestare o invertire potenzialmente la progressione di una malattia e di offrire la promessa di opzioni di trattamento che sono veramente trasformative per i pazienti“, ha affermato Stefan Oelrich, membro del consiglio di amministrazione di Bayer AG.

    L’impegno di Bayer va quindi nella direzione di sfruttare il potenziale offerto dalle nuove tecnologie emergenti per creare un sistema alimentare sostenibile e resiliente. Altro impegno è quello di aiutare  i coltivatori di tutto il mondo a produrre di più con meno risorse, riducendo qui le emissioni e rimuovendo il carbonio dall’atmosfera.

    “L’investimento in ricerca e sviluppo di Bayer di 2 miliardi  di Euro all’anno nella nostra divisione Crop Science non ha eguali nel settore, portando a una solida pipeline di innovazione che abbraccia sementi e tecnologie dei tratti, protezione delle colture e soluzioni digitali valutate fino a 30 miliardi di Euro di  potenziale di vendita di picco nei prossimi due decenni“, ha affermato Rodrigo Santos, Membro del consiglio di amministrazione di Bayer AG e presidente della  divisione Crop Science.

    L’azienda sta quindi scommettendo sulle nuove tecnologie per affrontare le sfide del futuro, del resto questo modo di pensare e agire fa parte del carattere dell’azienda. E questo lo troviamo nelle parole proprio di Rodrigo Santos, in chiusura nel suo intervento: “La scienza e le nuove tecnologie ci permettono di mettere in pratica l’innovazione per lasciare ‘un mondo migliore alle nuove generazioni’“.

  • Come l’Intelligenza Artificiale aiuta il mercato NPL

    Come l’Intelligenza Artificiale aiuta il mercato NPL

    In un contesto, come quello bancario/finanziario, i Big Data esploderanno proprio in questo anno e l’uso dell’Intelligenza Artificiale diventa fondamentale. Come nel mercato NPL dove esiste già una soluzione tutta italiana.

    In un momento in cui l’impiego del digitale e della tecnologia aumenta praticamente in ogni ambito, è naturale attendersi un incremento dei dati da gestire. I Big Data sono oggi utilizzati in ogni settore e quello bancario/finanziario vedrà, proprio in questo anno, un incremento dei Big Data del 700%. E proprio questo settore, nonostante in grande numero di dati da gestire, risulta ancora uno di quelli con il minor livello di adozione di tecnologie di Business Intelligence, si ferma appena al 29%.

    In un contesto come questo, l’attività di analisi dei dati diventa fondamentale e, vista l’enorme mole di dati da analizzare, si fa sempre più spazio l’impiego di tecnologia basata su Intelligenza Artificiale.

    In Italia il mercato dell’Intelligenza Artificiale (AI) vale oggi 300 milioni di euro, con un incremento del 15% rispetto allo scorso anno, come rilevato dall’Osservatorio Artificial Intelligence della School of Management del Politecnico di Milano.

    intelligenza Artificiale npl cherry bit franzrusso.it

    Gartner all’inizio di quest’anno ha previsto che uno dei trend che avrebbe caratterizzato il mercato dei Big Data, sarebbe stato quello di un maggiore impiego di IA, come conseguenza della pandemia da Covid-19, che ha cambiato il panorama del business, con modelli di apprendimento adattivo.

    Mettendo insieme tutti questi elementi che abbiamo fin qui elencato, prende forma il tema che vogliamo trattare con voi oggi. Ed è quello che riguarda gli NPL ((Non performing loans), i crediti deteriorati, ossia i crediti non più esigibili dagli istituti a causa delle difficoltà finanziarie dei debitori, che rischiano di precludere la capacità di molte banche di erogare nuovo credito per finanziare la ripartenza economica.

    Ebbene, possiamo solo immaginare la difficolta, oggi, per banche e strutture finanziarie, analizzare una mole di dati crescente e gestire anche questa tipologia di dati, in un contesto difficile come quello che stiamo vivendo a seguito della pandemia. L’Intelligenza Artificiale sarebbe la soluzione ideale per la gestione di questi dati in un grande contesto come quello degli NPL. Anche perché, gestire i dati significa conoscerli fino in fondo e, in tempi rapidi, costruire tutte le relazioni che da essi scaturiscono.

    In Italia esiste una piattaforma che fa questo e si chiama Cherry Bit, creata da Cherry srl, la quale fornisce servizi in grado di automatizzare su larga scala il recupero delle informazioni di valutazione per un portafoglio NPL.

    Nata a metà del 2019, Cherry Bit mette insieme la grande esperienza accumulata da Giovanni Bossi, founder di Cherry srl, e da Mara Di Giorgio, (CEO di Cherry srl) nel mondo del credito in particolare quello deteriorato, con la visione tecnologica di un gruppo di giovani ingegneri. In generale, le attività degli operatori del mercato NPL si basate spesso su una serie di processi manuali (due diligence, onboarding, valutazione di portafoglio) che presentavano un largo margine di miglioramento. Nasce da qui l’idea di provare ad innovare il settore, ponendosi l’obiettivo di costruire un sistema informatico, in grado di eseguire in maniera autonoma e veloce ciò che prima richiedeva ore di lavoro.

    Come lavora Cherry Bit

    Partendo da un “codice d’origine” (un semplice codice fiscale o una partita IVA), che identifica una determinata posizione debitoria, Cherry Bit recupera in pochi secondi tutte le informazioni rilevanti connesse, prelevandole dalle relative fonti pubbliche (Agenzia delle Entrate, Camera di Commercio, Catasto, Conservatorie, Tribunali, etc…).

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    “Abbiamo creato un sistema di scraping – ci racconta Luca Bonacina, cofounder di Cherry Srl e creatore di Cherry Bit – che richiede le informazioni necessarie dalle fonti migliori e lo fa molto velocemente. I dati così ottenuti, provenienti da sorgenti diverse e riportati in formati diversi, vengono riorganizzati attraverso un mix di data modeling e algoritmi statistici avanzati e ricondotti a un’unica rappresentazione: una dashboard cloud, accessibile da browser, che offre al cliente una visualizzazione strutturata di tutte le informazioni“.

    “I nostri clienti – continua Bonacina – sono banche, ovvero soggetti che vogliono cedere portafogli NPL nel mercato, e investitori, come fondi e gestori ma anche gli studi legali, soprattutto legati al mondo della verifica ipotecaria, un’operazione molto lenta da fare a mano: Cherry Bit, invece, è in grado di validare, attraverso un processo completamente automatico, 45 ipoteche al minuto.

    Sul mercato del credito, dunque, l’impatto dei nostri servizi è quello di permettere all’operatore di lavorare su dati di qualità e di sfruttare bene il proprio tempo, garantendo in pochi minuti l’accesso all’analisi di diverse posizioni, ipoteche, documenti di interesse, da cui estraiamo dati puliti e confrontabili. E questo è fondamentale soprattutto negli use case di due diligence, in cui le cose vanno fatte molto in fretta“.

    Ecco, ci piaceva presentarvi e cominciare a raccontare questa interessante realtà italiana che si muove in un contesto, come quello NPL, in cui i dati sono fondamentali. Una realtà di cui sentiremo ancora molto parlare.

  • Cosa è Trash, l’app per creare video musicali con l’Intelligenza Artificiale

    Cosa è Trash, l’app per creare video musicali con l’Intelligenza Artificiale

    Per i musicisti indipendenti nostalgici di Vine e in cerca di un’alternativa a YouTube è arrivata Trash, l’app che grazie all’intelligenza artificiale consente di creare video musicali di grande impatto, da editare e condividere con un click.

    Ricordate l’applicazione gratuita Vine che consentiva di creare brevi video in loop da condividere sui social con i propri amici? A tre anni dalla sua chiusura l’ex dirigente sta provando a replicarne il successo con la nuova app “Trash”, in grado di editare brevi clip grazie all’intelligenza artificiale e per ora disponibile in Italia solo per iOS. In particolare questa nuova app sta puntando al settore musicale, sia attraverso una nuova funzione chiamata Style che consente di passare dalle pillole musicale a veri e propri video integrali usando brani originali, sia con il beta testing di una versione destinata solo a una cerchia ristretta di professionisti del settore musicale. Andiamo quindi a scoprire le funzioni e le caratteristiche generali di Trash App nonché le sue potenzialità per il settore musicale.

    “You shoot, we edit”, il motto dell’app innovativa Trash

    A giugno 2019 una startup americana ha lanciato un’app tecnologica chiamata Trash che consente agli utenti di modificare i video e di condividerli in pochi semplici passi. L’utilizzo è davvero semplice e intuitivo e il risultato di sicuro impatto. L’utente, infatti, non deve fare altro che selezionare e caricare dei mini clip girati con lo smartphone, scegliere eventualmente un brano dal database presente e poi cliccare su “remix” per ottenere in poco tempo un video unico e perfettamente editato grazie all’intelligenza artificiale. Insomma, la creatività dell’utente è al primo posto, agli aspetti tecnici ci pensa Trash App. L’app può essere utilizzata nei modi più disparati, dalla realizzazione di reportage di viaggio a mini video di eventi fino a clip musicali e video in chiave storytelling.
    Agli utenti è consentito non solo condividere i propri contenuti ma anche remixare, commentare e condividere i contenuti di altri utenti.

    L’arrivo della funzione “Style” music e “TRASH for Artists”

    Risale invece a poco tempo fa il lancio di “Style”, ovvero una nuova funzione che consente una maggiore personalizzazione del video. L’utente può appunto scegliere il tipo di video che vuole creare nonché apportare modifiche all’editing, cambiando ad esempio l’ordine delle clip. In particolare, uno degli “Style” a disposizione è stato realizzato specificatamente per i musicisti e consente loro di usare come traccia musicale un loro brano. Ma le sorprese per il settore musicale non sono finite qui; contestualmente al lancio di “Style” è arrivata anche una versione speciale di Trash App chiamata “TRASH for Artists”, attualmente disponibile in versione beta.

    Progettata esclusivamente per band e musicisti indipendenti, questa app consente l’aggiunta di brani musicali originali al catalogo di Trash, nonché la creazione e condivisione sui social di clip e video musicali promozionali. Durante questa fase di beta testing numerosi artisti hanno provato l’app e caricato la loro musica, da artisti emergenti fino a D’Leau, cantautore e produttore americano candidato al premio GRAMMY che ha lanciato agli utenti di Trash App la sfida di mixare il suo ultimo brano. Una selezione di alcuni video musicali realizzati con TRASH for Artists è disponibile sul sito ufficiale.

    In attesa dell’arrivo di nuove funzioni e delle prossime novità, siamo pronti a scommettere che quest’app farà molto parlare di sé, tanto in ambito digital quanto in quello musicale; la semplicità di utilizzo, l’aspetto visual accattivante del video editing e, non ultima, la sua componente “social” fanno infatti di Trash App un possibile erede al trono di Vine e un potenziale avversario di Tik Tok e YouTube.

  • FaceApp dichiara di non salvare i dati e i server non sono in Russia

    FaceApp dichiara di non salvare i dati e i server non sono in Russia

    Dopo giorni in cui si accavallano informazioni contrastanti, è forse giunto il momento di provare a fare un po’ di chiarezza su FaceApp. Intanto c’è la risposta alle continue richieste di spiegazioni da parte di Yaroslav Goncharov, fondatore dell’app, il quale dice che i dati non vengono salvati o ceduti a terzi. I server poi sarebbero localizzati in Usa e Australia.

    Da giorni ormai impazza, di nuovo, il fenomeno FaceApp, in tutto il mondo, Italia compresa ovviamente. Di nuovo perché in effetti l’app esiste dal 2017 e permette di invecchiare il proprio viso. Il fatto, e quindi il tema vero attorno al quale ruotano le polemiche di questi giorni, è che nessuno sa bene come funziona e nessuno conosce il meccanismo con cui l’Intelligenza Artificiale, che sta alla base dell’app, agisce. Però, nel dubbio, come spesso accade in situazioni analoghe, gli utenti non si pongono tanti problemi, e infatti è esploso il fenomeno fino a farlo diventare il vero tormentone dell’estate, perché ogni bella stagione che si rispetti ne deve avere uno, è la regola.

    Solo che questo tormentone porta sè dei punti fino ad oggi poco chiari. Intanto, gli utenti che non avrebbero resistito a vedersi più vecchi sarebbero già più di 100 milioni in tutto il mondo, dalle celebrity alle persone comuni. E c’è chi sostiene, diversi esperti per la verità, che attraverso il giochino dell’invecchiamento si stanno regalando all’app preziose informazioni biometriche che potrebbero essere poi usate per altri fini.

    faceapp app

    Il fatto che non si conosca come funziona l’Intelligenza Artificiale, ha portato a pensare tanti esperti al fatto che la stessa intelligenza in realtà viene educata dal continuo flusso di informazioni che gli utenti condividono attraverso l’app stessa, in modo da raccogliere tutte le informazioni biometriche di tutti. Ma per farne cosa? Questa è la domanda che riecheggia da giorni, insieme all’altra domanda che riguarda il luogo dove queste informazioni vengono raccolte.

    Elliot Alderson, pseudonimo di Baptiste Robert, un ricercatore francese, ha analizzato a fondo l’app riuscendo a scoprire che i server in cui vengono collezionate tutte le informazioni che gli utenti stanno cedendo in questi giorni (attraverso l’invecchiamento dei propri visi) non risiedono in Russia, come si è creduto sin da subito, perché il fondatore dell’app è russo in effetti, e si chiama Yaroslav Goncharov, ma risiedono in America e in Australia. E si tratta, per lo più, di data center Amazon che si trovano negli Stati Uniti. Ovvio che poi questi dati potrebbero essere trasferiti facilmente su server in Russia, questo non è escluso, come non può essere escluso l’accesso alle informazioni da parte di operatori di FaceApp.

    face app esempio

    Quindi, l’informazione che i server siano al di fuori della Russia in realtà non fornisce molte risposte. E molto probabile che la scelta di usare server negli Usa e in Australia sia stata fatta con coscienza da FaceApp. Infatti, se la polizia russa volesse accedere a quelle informazioni, potrebbe avere molte difficoltà proprio perché risiedono su server al di fuori della Russia, diversamente sarebbe più facile ottenerle se si trovassero sul territorio russo. Questa è una considerazione che fanno in molti.

    Ma resta il problema di capire quale sia allora lo scopo e l’utilizzo di queste informazioni. C’è addirittura che pensa che FaceApp in effetti sia stata studiata per sfruttare le capacità avanzate dei dispositivi moderni, sia dal punto di vista biometrico che dal punto di vista dell’Intelligenza Artificiale, ormai sono diversi i dispositivi che dispongono di AI. Quella di FaceApp alla fine sfrutterebbe la tecnologia del dispositivo per “educare meglio” i propri algoritmi. Secondo questa ipotesi, gli utenti in effetti sarebbero del tutto ignari, continuando ad usare l’app senza sapere di contribuire ad arricchire l’AI dell’app.

    Inoltre, la stessa app avrebbe accesso ad informazioni importanti, foto a parte. Potrebbe registrare anche gli spostamenti. A questo però si può ovviare o cancellando l’app, oppure restringendo, dalle impostazioni del dipositivo, l’accesso alle informazioni.

    Ma come dicevamo prima, c’è, dopo giorni, una risposta di FaceApp, da parte di Yaroslav Goncharov, il fondatore dell’app. Goncharov a diversi media Usa ha dichiarato che le informazioni non vengono raccolte in Russia e che le immagini vengono raccolte su cloud, ma solo quelle che gli utenti scelgono di condividere, non tutte. E poi, notizia importante, Goncharov sostiene che le foto vengono poi eliminate dai server dopo 48 ore. Inoltre, ha poi detto che gli stessi utenti possono richiedere la cancellazione delle immagini attraverso le impostazioni della stessa app aprendo un ticket con la voce “privacy”, anche se questo aspetto non è chiarissimo.

    face app zuckerberg

    Ma, cosa più importante e che dovrebbe fare chiarezza sulle tante richieste di spiegazioni da parte di media, utenti, politici, insomma tutti, Goncharov ha dichiarato che i dati condivisi dagli utenti non vengono nè ceduti e nè venduti a terzi.

    Ora, a parte che, se è vero che le immagini vengono cancellate dopo 48 ore, alla fine due giorni sono più che sufficienti per immagazzinare qualsiasi tipo di informazioni e poi cancellarle, ma intanto si salva quello che serve. Resta da registrare l’informazione che quei dati che gli utenti condividono non vengono ceduti a terze parti.

    Intanto, il comitato nazionale del partito democratico Usa ha chiesto a tutti di non usare l’app in quanto c’è il rischio che queste informazioni possano essere usate illegalmente in vista delle prossime elezioni presidenziali del 2o20.

    Insomma, abbiamo cercato di dare un quadro più aggiornato rispetto alle tante informazioni che girano in questi giorni, registrando le prime affermazioni di FaceApp. Ovviamente, siamo qui a disposizione di esperti del settore che vogliano aiutarci a capirne di più e anche a vostra disposizione per condividere commenti e impressioni su questa app.

  • Intelligenza Artificiale e Assicurazioni, fondamentale per semplificare

    Intelligenza Artificiale e Assicurazioni, fondamentale per semplificare

    Al SAS Forum Milan 2019 non è mancato l’approfondimento sull’Intelligenza Artificiale, tema che riguarda anche le assicurazioni. Ne abbiamo parlato con Giacomo Lovati, Direttore Insurance & Telematics Services – UnipolSai.

    Il mondo delle assicurazioni fatto di numeri e di dati ha, per certi versi, molto a che fare con l’Intelligenza Artficiale, grande tema trattato durante il SAS Forum Milan 2019. Ne abbiamo parlato con Giacomo Lovati, Direttore Insurance & Telematics Services – UnipolSai. “Il settore assicurativo è proprio quello dove c’è spazio per introdurre in modo ‘intelligente’ l’Intelligenza Artificiale, per sviluppare le relazioni, il proprio business, per semplificare. E’ necessario sviluppare nuove modalità per mantenere viva quella parte di relazione con il cliente dove è forte la componente umana“.

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    Hai detto che l’Intelligenza Artificiale vi ha aiutato a semplificare i processi, a migliorare la relazione con i clienti. Ma come avete gestito l’implementazione in aziende di questa tecnologia, immaginando che sia stata abbastanza impattante sull’intera organizzazione? E in questa organizzazione, qual è l’apporto umano?

    Hai detto bene, ha avuto un impatto molto forte soprattutto dal punto di vista culturale, perché oggi si parla tanto di Intelligenza Artificiale specie in toni preoccupanti. Ci si chiede spesso che l’AI rimpiazzerà il ruolo dell’uomo con una macchina, non è mai vero dal mio punto di vista. Possono però essere molto utili per migliorare le relazioni. Il mondo delle assicurazioni ha uno schema di interrelazioni abbastanza semplice e standardizzate. Faccio un esempio per ottenere un preventivo servono delle informazioni catalogate, standard, ecco in questo caso l’Intelligenza Artificiale ha un impatto molto forte, basti pensare alle chatbot che, alla fine, pongono al cliente delle domande abbastanza semplici. Quindi l’impiego di Intelligenza Artificiale in questa parte del processo rende sicuramente più agevole e snella la relazione con il cliente.

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    Giacomo Lovati – UnipolSai

    Poi è chiaro, nel caso della gestione di un sinistro tutto diventa un po’ più complesso e niente e nulla potrà sostituire l’empatia e il ruolo di un liquidatore per la capacità di apprendere a fondo la dinamica di un sinistro. E quindi, c’è grande spazio per semplificare alcune fasi del processo, salvo restando il ruolo dell’essere umano laddove serve capire meglio le dinamiche. Paradossalmente, un cliente che non ha mai un sinistro non entra mai in contatto con la sua compagnia assicurativa. Paga tutti gli anni la sua polizza “per l’eventualità di”, ma quando ha il sinistro è lì che si vede totalmente il servizio. Quindi, attraverso l’Intelligenza Artificiale gestiamo le fasi iniziali del processo e l’essere umano entra nel processo quando c’è un problema. Le compagnie assicurative devono spostarsi sempre di più verso il concetto di risolutore di problemi piuttosto che essere individuate come semplici bancomat.

    In questa costruzione di processi con tecnologia AI, qual è il ruolo di SAS Italy?

    Come dicevamo prima, il mondo delle assicurazioni è fatto di numeri, di statistiche: 10 milioni di clienti auto, 16 milioni di clienti nel complesso. La costruzione stessa del prodotto assicurativo si fa con i numeri e la statistica, è ovvio che aziende come SAS Italy, leader mondiale della data analytics possono essere dei partner ideali per lo sviluppo del nostro business. Da qualche anno si parla insistentemente di Big Data, in realtà sono 50 anni che le compagnie assicurative hanno a che fare con i dati, posso dire che proprio gli assicuratori hanno inventato i Big Data 50 anni fa.

    Da qui a 10/15 anni come vedi il mondo delle assicurazioni? Sempre più automatizzato con all’interno una componente “umana”?

    Sicuramente ci sarà più automatizzazione, ci sarà una evoluzione del mondo assicurativo. E, in questo contesto, l’assicurazione legata al mondo dell’auto la farà da padrone, sarà ancora per lungo tempo il business principale delle compagnie. Ma assisteremo ad un cambiamento radicale del concetto di mobilità, pendo a quando adolescente io che possedere un motorino era la cosa più importante. Adesso, ai giovani di oggi, possedere un veicolo interessa veramente poco, perché ci sono altri modelli di mobilità che non passano più dal possesso, ma dall’utilizzo del mezzo stesso. Quindi ci saranno sempre meno macchine da assicurare. L’assicuratore deve pensare a questo.

    Noi come Unipol siamo già entrati nell’ecosistema della mobilità, perché presidiare questo settore significa quindi poterla assicurare, e parliamo quindi del mondo car-sharing, del noleggio a lungo termine, transazioni di autovetture usate, i pagamenti in mobilità. Sono tutti elementi che appartengono al mondo della mobilità su cui stiamo portando i nostri valori di fiducia e affidabilità. Oggi l’assicurazione di evolve, è stato questo il tema al centro della presentazione del nostro piano industriale, “Mission Evolve“, ad indicare proprio questo nostro percorso che si sviluppa su tre unti essenziali: mobilità; salute/welfare, ancora poco presidiato; e IoT che comprende anche il tema dell’Intelligenza Artificiale, la domotica. Questo i temi che faranno parte del nostro futuro.

  • Intelligenza Artificiale e Lavoro: ‘molto dipende dai nostri obiettivi’

    Intelligenza Artificiale e Lavoro: ‘molto dipende dai nostri obiettivi’

    Ma è questo l’anno dell’Intelligenza Artificiale? Davvero l’IA eliminerà posti di lavoro? A che punto siamo in Italia? Queste, in sintesi, alcune delle domande che abbiamo rivolto al dottor Piero Poccianti, presidente dell’Associazione Italiana per l’Intelligenza Artificiale (AIxIA), in occasione del prossimo AI Forum del 12 aprile a Milano.

    Di Intelligenza Artificiale si parla ormai sempre di più e per noi di InTime Blog è arrivato il momento di offrire a voi l’occasione di saperne un po’ di più, anche su come il nostro paese si sta preparando a questo grande fenomeno. Allora, la persona più indicata per questo non poteva che essere il dottor Piero Poccianti, presidente dell’Associazione Italiana per l’Intelligenza Artificiale (AIxIA), un’associazione che ha oltre trent’anni di attività che verranno celebrati il prossimo 12 aprile in occasione dell’AI Forum, presso il palazzo Mezzanotte a Milano. La nostra chiacchierata ha toccato molto punti, anche quello che riguarda il grande tema del lavoro, ossia se l’Intelligenza Artificiale eliminerà posti di lavoro o se invece contribuirà a crearne di nuovi. “Molto dipenderà dai nostri obiettivi”, ci ha risposto il dottor Poccianti.

    Ruolo Intelligenza Artificiale, se ne parla ormai da tanto, è dal 2015 che ogni anno si dice “questo è l’anno dell’Intelligenza Artificiale”.

    «La voglia che qualche macchina acquisisca una sorta di intelligenza, in realtà, è molto antica, ma la nascita dell’Intelligenza Artificiale come disciplina moderna avviene nel 1956 al congresso di Dartmouth, ed è in questa occasione che nasce la definizione di “Intelligenza Artificiale”. Ma per la verità, e questo è un dato storico, già nel 1943 due studiosi, McCulloch e Pitts, realizzano quello che viene ritenuto essere il primo vero algoritmo inerente all’IA. Anche Turing, nel 1950 con il suo “Test di Turing” si poneva il problema se una macchina fosse in grado di “pensare”, realizzando quello che viene conosciuto oggi come “The Imitation Game“.

    Dopo il 1956 attorno all’Intelligenza Artificiale abbiamo vissuto diverse “onde”, gli studiosi li chiamano gli “inverni” e le “estati” dell’Intelligenza Artificiale. Nel senso che si sono vissuti momenti di forti critiche alternati da momenti di grandi entusiasmi.»

    intelligenza artificiale intervista poccianti franzrusso.it 2019

    E adesso in quale “stagione” dell’AI ci troviamo? Dove siamo arrivati oggi con l’Intelligenza Artificiale?

    «Oggi possiamo affermare di vivere una grande “primavera”, forse addirittura un’estate. Tenga presente che noi oggi abbiamo in uso degli algoritmi che risalgono per lo più agli anni ’80 derivanti dagli studi di McCulloch e Pitts sul “neurone artificiale” e capaci di creare delle reti che permettono di “imparare”, quindi di replicare le dinamiche del cervello umano. L’Intelligenza poi non è fatta solo da quello, è fatta anche dalla capacità di percepire e su quello si stanno ottenendo dei grandi risultati.

    Lei mi chiede dove siamo oggi e le rispondo che siamo molto lontani da una “Intelligenza Artificiale” generale, tanto per fare un esempio, una sorta di Blade Runner, però siamo in grado di realizzare macchine che eguagliano, e in qualche caso superano, le capacità dell’uomo in ambiti particolari. Ci sono esempi in questo senso nel mondo dei videogiochi, ad esempio il poker, e ci sono poi esempi di macchine in grado di riconoscere oggetti all’interno di una scena. Ecco per intenderci, oggi abbiamo macchine molto evolute che riescono a fare e a percepire cose che l’uomo non è in grado di fare. Basti pensare al mondo della medicina dove ci sono macchine ad Intelligenza Artificiale che riescono ad effettuare diagnosi che l’uomo non riuscirebbe a fare.»

    Se oggi guardiamo alla vita di tutti i giorni, parlando di Intelligenza Artificiale è molto facile entrarvi in contatto attraverso dispositivi mobili che permettono il riconoscimento degli oggetti, come la fotocamera, e anche gli smart speaker, gli assistenti virtuali. Stiamo parlando anche di questo?

    «Gli studi sulle limitazioni delle reti neurali sono iniziati alla fine degli anni ’60 con due ricercatori, Marvin Minsky e Seymour A. Papert, che nell’opera “Perceptron”, mostravano i limiti operativi delle semplici reti a due strati. Da qui, dopo una brusca frenata, si arriva alla metà degli anni ’80 quando un gruppo di studiosi riesce a dimostrare come una rete può essere composta da tanti strati e quindi in grado di superare i limiti riconosciuti da Minsky e Papert. Ecco, quegli algoritmi sono praticamente quelli che stiamo usando oggi. Solo che oggi abbiamo delle macchine con delle potenze di calcolo molto più elevate rispetto a 30 anni fa, basti pensare alla potenza delle schede grafiche di oggi dotate di parallelismo. Inoltre tutti gli algoritmi di machine learning si sono raffinati, inoltre abbiamo a disposizione un’enorme mole di dati che permettono alle macchine di imparare attraverso degli esempi.

    Per tornare ai suoi esempi, gli assistenti virtuali sono macchine intelligenti che riconoscono il parlato, in modo abbastanza “tradizionale”. Il passo successivo consiste nell’insegnare loro non solo a colloquiare, ma anche a spiegare. Se, ad esempio, chiedessimo ad Alexa o a Google Home “che tempo fa oggi?“, la risposta sarebbe quella che si aspetta, ma se provassimo a chiedere “perché?” non sarebbero in grado di rispondere. Ed è proprio questo uno dei grandi limiti di queste tecnologie: l’incapacità di dare una motivazione alle proprie “azioni”, un problema che ci ritroveremo ad affrontare anche con le auto a guida autonoma. La grande sfida che abbiamo di fronte oggi sta quindi nel mettere insieme la capacità di percepire con la capacità di ragionare. Sono tanti gli esempi che stanno cominciando ad andare in questa direzione e anche enti di ricerca e agenzie governative, pensiamo agli Usa, che spingono affinché si possano mettere insieme i vari paradigmi.»

    Ma allora, dottor Poccianti, la domanda adesso è quella che tutti si aspettano e siamo sicuri che lei ci aiuterà a capire meglio. Ma l’Intelligenza Artificiale davvero ruberà il lavoro o forse è meglio credere che creerà nuovi posti di lavoro? Qual è la sua visione su questo tema?

    Piero Pocciani Associazione italiana per l'intelligenza artificiale
    Piero Pocciani – Associazione Italiana per l’Intelligenza Artificiale

    «È un quesito che come ricercatori accademici ci poniamo spesso perché è un nostro dovere morale, verso la società, chiederci dove la nostra ricerca ci sta portando. Su questo tema come Associazione abbiamo organizzato diversi eventi coinvolgendo le scuole, perché crediamo sia giusto che anche i giovani ragionino su queste problematiche, non solo sociologi ed economisti.

    Ad oggi possiamo dire di essere arrivati ad una conclusione: molto dipende dagli obiettivi che ci poniamo come uomini. Se guardiamo le altre rivoluzioni industriali, notiamo che sono state inventate e introdotte delle macchine che hanno aiutato ad alleviare i lavori più usuranti e pesanti. Con l’Intelligenza Artificiale stiamo potenziando le macchine in modo che possano fare lo stesso con il lavoro intellettuale.

    Guardando sempre le rivoluzioni industriali precedenti, notiamo che alcuni mestieri sono spariti mentre altri sono stati creati, ma non solo. I risvolti positivi sono emersi anche a livello sociale e umano: gli orari di lavoro sono diminuiti e le condizioni lavorative migliorate. A tal proposito vorrei ricordare che in un famoso discorso del 1930 a Madrid, John Maynard Keynes disse: “i miei nipoti non dovranno lavorare più di 15 ore alla settimana se vogliamo che il sistema economico non entri in crisi“.

    Se dobbiamo fare delle considerazioni sull’impatto che avrà l’AI sul mondo del lavoro ci troviamo di fronte a due scuole di pensiero. La prima, quella un po’ più pessimistica, ritiene che l’introduzione dell’AI e di sistemi robotici influirà sulle mansioni oggi esistenti per il 70%. Gli impatti negativi rilevati da questi studi sono però mitigati dal fatto che alcune professioni non verranno toccate. Si pensi a professioni come il cuoco. I robot e l’AI potranno facilitare alcune mansioni ripetitive proprie di questa professione. Laddove però si assumerà un solo cuoco anziché due, in questo caso si parla di disoccupazione.

    La seconda invece è più ottimistica e crede che l’Intelligenza Artificiale creerà nuovi posti di lavoro che noi oggi non conosciamo. Per fare una sintesi di queste due posizioni, molto dipende da quello che noi desideriamo, gli obiettivi che ci poniamo.

    Se quello che vogliamo ottenere è ridurre i costi e aumentare la produttività, allora si avrà disoccupazione. Al contrario, se ragioniamo in termini di benessere della società, intesa non solo come equa distribuzione dei profitti ma anche come aumento della qualità della vita, sono fermamente convinto che le macchine potrebbero aiutarci a raggiungere questi ultimi due obiettivi.

    Purtroppo la nostra società ragiona esclusivamente in termini di PIL e di profitti, e si tende a pensare che queste due grandezze siano direttamente proporzionali al benessere, ma non è così. In questo contesto, dovremmo cominciare a ragionare in ottica di benessere, altrimenti rischiamo davvero di farci del male. Ma ricordiamoci sempre, che le macchine sono fatte per diminuire il carico di lavoro dell’uomo, non per aumentarlo. Quello che ci auspichiamo, come Associazione e come ricercatori, è di vedere una collaborazione proficua tra uomo e macchine, di modo che quest’ultime compiano le mansioni ripetitive e logoranti, mentre all’uomo siano relegati i compiti più creativi.»

    Associazione italiana per l'intelligenza artificiale AIxIA

    Lei, giustamente, sottolineava il fatto che questo del lavoro è un problema politico, ed è così. Solo che la politica, come abbiamo visto negli ultimi anni, ha difficoltà a stare al passo con i tempi, perdendo, come spesso capita delle occasioni.

    «Credo che stiamo vivendo una crisi che ha più facce. È una crisi democratica, nel senso che si ha la sensazione di non avere più fiducia negli strumenti democratici. È una crisi economica, le differenze tra i ricchi e i poveri stanno aumentando sempre di più. Ed inoltre abbiamo una grossa crisi ambientale: molti di coloro che dicono che la produttività aumenterà pensa che le risorse siano infinite.

    È come se vivessimo in un’astronave che dobbiamo preservare, sapendo bene che noi abbiamo bisogno della Terra, ma la Terra non ha bisogno di noi.»

    Per chiudere, dottor Poccianti, Le chiedo di descriverci cosa fa l’Associazione Italiana per l’Intelligenza Artificiale, che ha più di 30 anni di storia, e se può farci un po’ lo stato dell’arte dell’AI nel nostro paese.

    «L’Associazione Italiana per l’Intelligenza Artificiale (oggi conta più di 1.000 membri tra ricercatori, professori universitari e società, n.d.r.) è nata nel 1988 dopo la più grande conferenza generalista sull’Intelligenza Artificiale, la IJCAI (International Joint Conferences on Artificial Intelligence), che nel 1987 si svolse proprio a Milano (è curioso notare che questa conferenza, insieme a quella europea, nel 2022 sarà di nuovo in Italia per la precisione a Bologna).

    L’Associazione ha l’obiettivo di diffondere a 360° la cultura sull’Intelligenza Artificiale, diventando un punto di riferimento sia per la ricerca che per le imprese. Due attori che giocano un ruolo diverso ma strettamente connesso. Da qui lo sforzo da una parte di far comprendere alle aziende l’importanza di affidarsi alla ricerca per avviare delle collaborazioni proficue e vincenti, dall’altro di promuovere la ricerca italiana, sottolineando l’eccellenza che la caratterizza. In realtà come ben sappiamo in Italia si investe poco in ricerca, ma il numero di articoli dei ricercatori sull’Intelligenza Artificiale e il numero di citazioni sono fra i più alti del mondo.

    Se consideriamo la penetrazione di AI nel tessuto industriale italiano, notiamo come siano poche le aziende ad aver adottato soluzioni AI. Siamo ben lontani dalla situazione che si riscontra, ad esempio, in Francia e Germania. Quello che caratterizza la situazione europea è la forte presenza di PMI, che sono incapaci di sviluppare l’AI (per carenza di risorse non di capacità) come invece avviene nelle grandi multinazionali di USA e Cina.

    In Italia si sta cercando di fare divulgazione e conoscenza, attraverso la nostra attività e non solo. Anche il Politecnico di Milano sta lavorando molto in questo senso (qui i risultati presentati di recente proprio dal Polimi sull’Intelligenza Artificiale in Italia).

    Le aziende forse ancora non hanno compreso appieno l’Intelligenza Artificiale, e forse non hanno neanche un’adeguata cultura sul tema. Uno degli obiettivi dell’AI Forum (che si terrà a Milano il prossimo 12 aprile) è quello di creare un tessuto connettivo fra la ricerca e il mondo delle imprese.

    Ci terrei inoltre ad aggiungere che dobbiamo recuperare i valori dell’Europa e pensare alla collaborazione. Perché anche la Francia o la Germania sono troppo piccoli per affrontare quello che sta per arrivare. Dobbiamo quindi pensare ai valori etici dell’IA, un aspetto molto importante.»

    Grazie davvero al dottor Poccianti per questa bella chiacchierata e per avermi aiutato a capire meglio quale sia lo stato dell’Intelligenza Artificiale oggi, anche nel nostro paese.

  • Intelligenza Artificiale, solo il 12% delle aziende ha avviato progetti

    Intelligenza Artificiale, solo il 12% delle aziende ha avviato progetti

    Il mercato dell’Intelligenza Artificiale è agli inizi ma con grandi margini di crescita. Il valore dei progetti di IA vale in Italia 85 milioni di euro, questo il dato che ha rilevato l’Osservatorio Artificial Intelligence del Politecnico di Milano. Nonostante le aziende italiane siano sempre più consapevoli delle grandi opportunità, solo il 12% di esse ha avviato dei progetti.

    SI sente parlare spessi di Intelligenza Artificiale, come grande opportunità da cogliere, e questo è vero. Quello che manca spesso è una panoramica relativa al nostro paese, per comprendere quanto questo fenomeno si stia sviluppando nel nostro paese. Ebbene, a queste domande risponde bene l’Osservatorio Artificial Intelligence che oggi a Milano ha presentato i risultati di una ricerca che offre dati e spunti molto interessanti su come le aziende italiane stanno affrontando il fenomeno dell’Intelligenza Artificiale.

    Intelligenza Artificiale, il mercato in Italia

    Il valore di mercato degli algoritmi sviluppati sviluppati è oggi in Italia di 85 milioni di euro, stiamo parlando quindi di un mercato agli inizi ma con grandi margini di crescita. A questo dato relativo ai progetti va affiancato il mercato degli assistenti vocali intelligenti (capaci di generare nel 2018 un mercato di 60 milioni di euro), quello dei robot autonomi e collaborativi usati in ambito industriale, il cui mercato valeva nel 2017 già oltre 145 milioni di euro. Dai interessanti che ci offrono una prima panoramica sulle dimensioni di mercato. Ma le aziende italiane come stanno implementando i vari progetti di Intelligenza Artificiale?

    intelligenza artificiale mercato italiano

    A questa domanda si può rispondere con il dato che soli il 12% delle aziende italiane ha portato a regime almeno un progetto di intelligenza artificiale, mentre quasi una azienda su due non si è ancora mossa ma sta per farlo (l’8% è in fase di implementazione, il 31% ha in corso dei progetti pilota, il 21% ha stanziato del budget).

    Tra chi ha già realizzato un progetto, ben il 68% è soddisfatto dei risultati e le più diffuse sono quelle di Virtual Assistant/Chatbot. Le imprese italiane però hanno una visione ancora confusa delle opportunità dell’Artificial Intelligence: la maggioranza, il 58%, la associa a una tecnologia capace di replicare completamente la mente umana (un concetto che ha poco a che fare con i risvolti pratici della disciplina), il 35% a tecniche come il Machine Learning, il 31% ai soli assistenti virtuali, mentre solo il 14% ha compreso che l’AI mira a replicare specifiche capacità tipiche dell’essere umano (la visione prevalente nella comunità scientifica).

    intelligenza artificiale aziende italiane

    Intelligenza Artificiale e mercato del lavoro

    La ricerca dell’Osservatorio ci offre anche quella che è la visione dell’Intelligenza Artificiale delle aziende italiane in relazione al lavoro.

    Ora, da un lato il 33% delle aziende intervistate dichiara di aver dovuto assumere nuove figure professionali qualificate per realizzare soluzioni di AI; dall’altro il 27% ha dovuto ricollocare personale dopo l’introduzione di una soluzione di AI. L’indagine puntuale sul bilancio occupazionale in Italia rivela come l’Artificial Intelligence sia da considerarsi più come un’opportunità che una minaccia: 3,6 milioni di posti di lavoro equivalenti potranno essere sostituiti nei prossimi 15 anni dalle macchine, ma nello stesso periodo a causa della riduzione dell’offerta di lavoro (principalmente per questioni demografiche, ipotizzando continuità̀ sui saldi migratori) e l’incremento di domanda si stima un deficit di circa 4,7 milioni di posti di lavoro nel Paese, da cui emerge un disavanzo positivo di circa 1,1 milioni di posti.

    In questo scenario, diffuso a livello globale, di progressiva riduzione della forza lavoro, l’Intelligenza Artificiale appare non solo come una opportunità, ma come una necessità per mantenere gli attuali livelli di benessere economico e sociale, riducendo i costi assistenziali necessari a mantenere gli standard di vita, creando nuovi lavori a maggiore valore, per avvicinarsi all’1,5% di tasso medio annuo di crescita della produttività̀ che sarebbe necessario, nei prossimi 15 anni, per mantenere invariato l’attuale equilibrio socioeconomico del sistema assistenziale-previdenziale del nostro Paese.

  • Mookkie, la ciotola intelligente premiata al CES di Las Vegas

    Mookkie, la ciotola intelligente premiata al CES di Las Vegas

    Mookkie è la ciotola intelligente che riconosce l’animale domestico, una delle tante applicazioni che possono essere realizzate grazie all’Intelligenza Artificiale. Ad idearla e a realizzarla è l’azienda italiana Volta che si aggiudica l’Innovation Award nella categoria Smart Home al CES 2019 di Las Vegas.

    L’Intelligenza Artificiale sarà uno dei grandi temi tech che guideranno questo 2019, appena iniziato, lo ricordavamo proprio qui sul nostro blog, elencando tutte le novità tech che conosceremo nei prossimi mesi. E siccome il 2019 sarà anche a trazione AI, allora iniziamo con questa notizia che parla italiano e vince il prestigioso premio al CES 2019 di Las Vegas. Parliamo di Mookkie, la ciotola intelligente che è in grado, grazie appunto all’Intelligenza Artificiale, di riconoscere l’animale domestico. A realizzare questo ciotola davvero innovativa è l’azienda italiana Volta, specializzata nello sviluppo di prodotti fortemente orientati all’Intelligenza Artificiale. L’azienda riceverà il prestigioso premio il 7 gennaio a Las Vegas dalla Consumer Technonogy Association, l’associazione dei consumatori americani che promuove il Consumer Electronic Show, e presenterà ufficialmente la AI-powered pet bowl al CES 2019 in programma dall’8 all’11 gennaio.

    Come funziona Mookkie, la ciotola che riconosce il cane o il gatto

    Mookkie è una ciotola per ogni tipo di animali domestici dotata di intelligenza artificiale, eccome come funziona. Attraverso una telecamera grandangolare registra le immagini dell’animale cui è destinato il cibo, quindi le rielabora con un’architettura di rete neurale profonda. Così facendo è in grado di riconoscere visivamente la presenza dell’animale domestico e attivare l’apertura dello sportello per permettergli di poter accedere al cibo – con una logica del tutto simile al “face-unlock” dei moderni smartphones. Il riconoscimento visuale richiede l’elaborazione di un trilione di operazioni al secondo, potenza di calcolo che Volta è stata in grado di concentrare all’interno della ciotola.

    mookkie ciotola intelligente
    Mookkie, la ciotola intelligente

    Mookkie è stata progettata pensando a due utenti: l’animale domestico e il suo proprietario. La ciotola dove viene riposto il cibo è rimovibile, facile da prendere e si riposiziona agevolmente al centro della struttura grazie a un sistema magnetico. La forma interna della ciotola è estremamente ergonomica, raggiungibile da ogni punto, quindi accessibile ad ogni tipo di animale. Mookkie, su richiesta, fornisce notifiche e anche brevi video clip attraverso l’app per smartphone dedicata, per la tranquillità del proprietario dell’animale domestico. Inoltre, può essere comandata ed interrogata attraverso le più comuni interfacce vocali per la casa: il proprietario può controllare con la sola voce la ciotola, chiedere informazioni sui pasti e ordinare il cibo quando si sta esaurendo.

    Ecco le novità tech e digital che vedremo nel 2019

    L’azienda Volta, in collaborazione con Pet Electronics Company di New York, sta lavorando per industrializzare il prodotto con l’obiettivo di poterlo offrire al mercato americano ad un prezzo iniziale di 189 dollari, a partire indicativamente da settembre 2019. Mookkie sarà comunque disponibile sul sito mookkie.com e e sui principali siti di e-commerce. Al momento si tratta di un oggetto artigianale, realizzato in Italia e completamente personalizzabile, realizzabile solo su richiesta.

    mookkie ciotola intelligente volta

    “Abbiamo preso uno dei più semplici e umili oggetti presenti nelle nostre case e lo abbiamo reinventato intorno alle più recenti tecnologie di intelligenza artificiale; questo è ciò che facciamo quotidianamente a Volta con molteplici oggetti e processi” – ha spiegato l’amministratore delegato di Volta, Silvio Revelli. “In questo caso il risultato è una ciotola per animali domestici, dal gatto al cane, che riconosce visivamente il suo animale e si attiva di conseguenza mettendogli a disposizione il cibo precedentemente preparato. I vantaggi non sono solamente in termini di sicurezza: avremo la garanzia che l’accesso al cibo sarà solo per il nostro animale; ma anche in termini di freschezza e conservazione dello stesso. Mookkie è la dimostrazione di come sia possibile re-inventare praticamente ogni oggetto che conosciamo – anche il più semplice – mettendo al centro del design di prodotto l’intelligenza artificiale”.

  • Userbot, la startup di Intelligenza Artificiale raccoglie oltre mezzo milione di euro

    Userbot, la startup di Intelligenza Artificiale raccoglie oltre mezzo milione di euro

    Userbot, la startup che ha sviluppato una tecnologia proprietaria di Intelligenza Artificiale applicata alla Customer Interaction, ha raccolto, nei primi sei mesi di quest’anno, oltre mezzo milione di euro. Tutto questo permette alla startup fondata, tra gli altri da Antonio Giarrusso e Jacopo Paoletti, di raggiungere il valore di 3,5 milioni di euro.

    Il tema dell’Intelligenza Artificiale assume sempre più importanza nei processi e nelle organizzazioni aziendali. Soprattutto per quello che riguarda la relazione con il cliente, un segmento molto importante per le aziende, utile a mantenere una relazione costante, unitamente all’assistenza. In questo scenario, sempre in continua evoluzione, vogliamo oggi parlarvi di Userbot, startup italiana che ha realizzato una tecnologia proprietaria di Intelligenza Artificiale applicata proprio alla Customer Interaction. La startup nei primi sei mesi di quest’anno ha già raccolto oltre 500 milioni di euro. Un incremento di finanziamenti che porta il valore della startup a 3,5 milioni di euro. Per essere più chiari, Userbot non è una chatbot, ma è molto di più, è una vera e propria Intelligenza Artificiale per il Customer Service.

    Userbot incrementa la sua base di conoscenza attraverso le interazioni umane che avvengono dentro una qualsiasi chat e su qualunque canale digitale: che sia il proprio sito web, la propria app su Android o iOS, un account social come la propria fanpage Facebook, o un’app di messaggistica come Messenger o Telegram. Si tratta quindi di una rivoluzione, basata principalmente su Deep Learning e Machine Learning, all’interno del rapporto Uomo-Macchina che rappresenta la chiave di volta per soluzioni come queste.

    userbot startup intelligenza artificiale

    In Userbot, spinoff di Mobixee Ltd e parte del gruppo Comunicatica, hanno creduto diversi investitori provenienti dal network di BacktoWork24, nonché professionisti affermati in ambito IT, che ad aprile 2018 hanno dimostrato fiducia in questo progetto innovativo con un investimento di oltre 300.000 euro. Oggi, insieme all’Advisory Board dell’azienda (composto da imprenditori e manager con un track record ed una storia personale e professionale ampiamente riconosciute dal mercato), contribuiscono concretamente alla crescita di Userbot, allargando il network di contatti con prospect e clienti, oltre che con potenziali nuove partnership sia strategiche che industriali. A fine giugno 2018 si sono poi aggiunti alla compagine societaria oltre 130 nuovi soci provenienti dalla piattaforma di equity crowdfunding – CrowdfundMe – che hanno creduto e investito nella startup, quasi triplicando l’obiettivo di raccolta minimo previsto, con un aumento di capitale di ulteriori 200.000 euro, che ha portato la raccolta complessiva di Userbot, come dicevamo all’inzio, ad oltre mezzo milione di euro nei soli primi 6 mesi del 2018.

    userbot chat intelligenza artificiale startup

    [author title=”” image=”http://”]Siamo entusiasti di avere a bordo con noi un team di investitori che condividono la nostra visione di un futuro in cui l’Intelligenza Artificiale lavorerà a stretto contatto con l’uomo. Con Userbot abbiamo rivoluzionato l’universo del Customer Service attraverso l’utilizzo di un’Intelligenza Artificiale che impara nel tempo dalle interazioni con gli esseri umani. Ma non vogliamo fermarci qui. – ha dichiarato Antonio Giarrusso, Founder & Chief Executive Officer di Userbot – Userbot per noi è solo il primo tassello di un progetto molto più ampio nel campo dell’AI, una tecnologia che tutte le aziende dovrebbero davvero iniziare a capire e accogliere per poter rimanere competitive in un mercato mondiale così veloce e in costante trasformazione. Siamo felici che Userbot sia tra i pionieri in Italia nello sviluppo di tecnologie cognitive.[/author]

    userbot founders

    Abbiamo raggiunto Jacopo Paoletti, Co-Founder & Chief Marketing Officer di Userbot, che ci ha spiegato che questi finanziamenti saranno utili per accrescere la strategia di internazionalizzazione della startup e per incrementare il team, Ma ha aggiunto anche:

    [author title=”” image=”http://”]Questo è per noi solo il primo passo: il primo semestre 2018 ha superato ogni nostra aspettativa, sia in termini di raccolta investimenti ma in particolare in termini di fatturato, e credo sia stato principalmente questo a fare la differenza con gli investitori – ha aggiunto Jacopo Paoletti – con la nostra soluzione, attualmente riservata solo alle corporate, puntiamo già nel 2018 ad aggredire il mercato domestico delle PMI in modalità SaaS, mentre il 2019 sarà dedicato principalmente al mercato anglofono sempre con un approccio self service, che resta il nostro obiettivo principe verso la scalabilità; sempre in ottica di internazionalizzazione contiamo di chiudere fra il 2018 e il 2019 il nostro primo round series A, che dagli interessamenti ricevuti ad oggi si prospetta fin da ora oltre il milione di euro. Ovviamente, per chi fosse interessato, trova già tutte le info sul nostro prossimo aumento di capitale qui: https://invest.userbot.ai/.[/author]

     

  • Machine Learning Solutions, la startup innovativa di Teleskill e La Sapienza

    Machine Learning Solutions, la startup innovativa di Teleskill e La Sapienza

    “Machine Learning Solutions” è la startup innovativa di Teleskill e l’Università La Sapienza, una startup creata per supportare le aziende in progetti di machine learning. Ne abbiamo parlato con i due fondatori Emanuele Pucci, di Teleskill, e Massimo Panella, docente di Elettrotecnica e di Intelligenza Computazionale proprio presso La Sapienza.

    Il machine learning è un tema di grande attualità per gli immensi vantaggi che può portare in azienda e in ogni settore dell’attività dell’impresa: marketing, commerciale e vendita, ricerca e sviluppo, benessere organizzativo, formazione e tanto altro ancora. Ed è proprio per assistere e supportare le aziende in progetti di machine learning che è diventata operativa, molto di recente, Machine Learning Solutions, la startup innovativa creata a seguito della collaborazione tra Teleskill, azienda di innovazione digitale guidata da Emanuele Pucci, e il prof. Massimo Panella, docente di Elettrotecnica e di Intelligenza Computazionale presso il Dipartimento di Ingegneria dell’Informazione, Elettronica e Telecomunicazioni dell’Università di Roma “La Sapienza”. La società nasce, infatti, nell’ambito del progetto “New Machine Learning Solutions for Data Mining and Multimedia Signal Processing”, per l’Avviso Pubblico POR FESR Lazio 2014-2020 “Pre-seed Spin Off” in cui Machine Learning Solutions è risultata una delle aziende vincitrici.
    Intervistiamo i due fondatori, Emanuele Pucci e Massimo Panella, per capire il loro punto di vista sul tema.

    machine learning teleskill Sapienza AC OK

    Come nasce Machine Learning Solutions?
    Emanuele Pucci: Machine Learning Solutions è un esempio vincente di quanto possa essere fruttuosa la collaborazione, lo scambio di esperienze, la sinergia tra Università e Azienda. Nel nostro caso il prof. Panella realizza all’interno del suo Dipartimento la parte di ricerca, mentre Teleskill si occupa da sempre della fase di sviluppo. Ricerca e Sviluppo, attività da sempre molto curate in Teleskill, hanno così raggiunto una sintesi, anche imprenditoriale, con la creazione della start up innovativa Machine Learning Solutions.

    Quali sono gli obiettivi della nuova società?
    Emanuele Pucci: Il machine learning sta emergendo velocemente e interessa un sempre maggior numero di soggetti. L’obiettivo primario di Machine Learning Solutions è fornire servizi innovativi, basati sul paradigma del machine learning, tramite attività di ricerca, sviluppo e consulenza personalizzata caso per caso. Teleskill ha ormai un’esperienza ventennale nel settore e-learning e, da parte mia, vedo concrete possibilità di sviluppo in quest’area. Il machine learning applicato all’e-learning ne amplia enormemente l’efficacia permettendo, ma sono solo alcuni esempi, di creare formazione personalizzata per individuo o per gruppi, di migliorare l’offerta formativa customizzandola in tempo reale sull’utente e sui suoi comportamenti e azioni, di migliorare la learning retention, di prevedere i singoli gap formativi degli utenti, di analizzare in modo automatico ed adattivo i dati di fruizione e i risultati formativi in genere, di studiare il comportamento durante un collegamento in videoconferenza live o la fruizione di un learning object, di applicare logiche di deep learning con ad esempio lo speech recognition e quindi di massimizzare l’efficacia dell’apprendimento e l’ottimizzazione delle risorse formative da fornire al singolo discente e quindi il tempo per formarsi, aumentando di fatto il ROI del progetto e-learning.
    Sono convinto inoltre che applicare logiche di machine learning in percorsi formativi possa far aumentare molto anche la motivazione (engagement) di chi studia in quanto vengono somministrati programmi formativi personalizzati e non generici.
    Massimo Panella: Aggiungo che il machine learning è strategico per le imprese italiane interessate a innovazione di prodotto e di processo al tempo di Industria 4.0. Di grande interesse, a mio parere, sono anche i settori applicativi delle soluzioni progettate: sicurezza; multimedialità; logistica e mobilità sostenibile; gestione dell’energia e delle fonti rinnovabili; sanità elettronica e telemedicina; domotica; fruizione e valorizzazione dei beni e attività culturali.

    Che tipologia di servizi potrà offrire Machine Learning Solutions?
    Massimo Panella: Machine Learning Solutions svilupperà nuove tecnologie su tre aree principali: riconoscimento biometrico e comportamentale; Pattern Recognition e Data Mining; Data Analytics e Decision Support System.
    Il riconoscimento biometrico garantisce la certezza dell’identità del discente ed è una caratteristica sempre più richiesta in molti ambiti, non solo nel settore educational. Inoltre il riconoscimento comportamentale (behavioural analysis) attiene alle analisi delle sue reazioni durante l’evento formativo sia in corsi registrati che in diretta live. Più in concreto, si tratta di avere informazioni in tempo reale sul livello di attenzione e il grado di apprendimento che si va concretizzando durante l’attività di formazione online. Questa sfida si basa sulla realizzazione di algoritmi innovativi per l’elaborazione intelligente dei flussi multimediali audio/video e l’estrazione d’informazioni mediante tecniche di pattern recognition e data mining. Questi algoritmi saranno peraltro sviluppati da Machine Learning Solutions anche in altri campi applicativi, come per esempio quello ingegneristico, biomedico o sociale, utilizzando l’esperienza ventennale nella ricerca sulle reti neurali artificiali e, più in generale, sui sistemi di calcolo a imitazione biologica.
    Per quanto riguarda la terza area, si tratta di sviluppare sistemi per l’analisi dei dati, l’estrazione di contenuti informativi di alto livello e la realizzazione di sistemi di supporto alle decisioni nei contesti dove i segnali e soprattutto i Big Data derivano da molteplici sorgenti informative distribuite nello spazio e nel tempo, come nel caso delle reti di sensori, delle smart grid, dell’Internet-of-Things (IoT), dei mercati finanziari, dei dati biomedicali, delle reti veicolari, del crowdsourcing, della multimedialità.