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MILANO (ITALPRESS) – Palazzo Mellerio, sede milanese di Jakala, ha ospitato l’evento conclusivo del ciclo dei Digital Coffee, il format di incontri che, lungo tutto il 2025, ha analizzato le traiettorie della trasformazione digitale nei principali settori dell’economia. Dopo sei edizioni dedicate a temi verticali – pianificazione media, largo consumo, energia, automotive, lusso, privacy – l’appuntamento finale ha composto una visione d’insieme, concentrandosi sul tema più trasversale e strategico: il valore di un modello di Intelligenza Artificiale realmente industrializzato, scalabile e capace di generare impatto sul business.
L’edizione, dal titolo “Costruire l’AI Factory: dal dato all’impatto di business”, ha ribadito l’esigenza, per le imprese, di superare la fase degli esperimenti isolati. Non basta più testare l’AI in laboratorio e nei progetti pilota: serve un sistema organizzativo e tecnologico che trasformi dati e algoritmi in valore concreto, portando l’AI dentro le decisioni e i processi operativi quotidiani. In sintesi, una capability aziendale stabile, che renda l’Intelligenza Artificiale un vero motore di competitività.
Il dibattito si è articolato a partire dal concetto di AI Factory, il modello operativo che Jakala utilizza per industrializzare l’Intelligenza Artificiale in azienda.
Il modello si sviluppa su tre livelli: un’architettura dati solida e scalabile; la trasformazione dei processi attraverso automazione e AI; l’impatto misurabile su produttività, efficienza operativa, performance di marketing e vendite.
L’elemento distintivo è la knowledge base ontologica: un sistema che organizza le informazioni aziendali mappando le relazioni tra dati, processi e contesti di business. Invece di progetti AI isolati che lavorano su silos separati, l’AI Factory crea una base di conoscenza condivisa dove l’intelligenza artificiale comprende le connessioni tra funzioni diverse, generando valore in modo coerente e scalabile.
Dopo il benvenuto di Vittorio Di Tomaso, Solution Design Managing Director (Jakala), e Stefano Brigaglia, Head of AI, Data Science & Location Intelligence Executive Director (Jakala), si è tenuta la tavola rotonda moderata da Andrea Cabrini, Direttore di Class CNBC. Sono intervenuti Davide Consiglio, Country Data Officer (Generali); Alexis Grigoriadis, CMO (Eurobet); Carlo Luzzi, Ingegnere (Honda Racing Corporation); Alessandro Penasa, CEO (DAO); Marcello Savarese, Chief Data Analytics Officer (Wind Tre)
La tavola rotonda ha evidenziato come la trasformazione in atto non riguardi più soltanto l’evoluzione della cultura del dato, ma stia entrando in una seconda fase, guidata dall’integrazione concreta dell’Intelligenza Artificiale nei processi aziendali. Un tema centrale è l’AI governance: le competenze, un tempo concentrate in pochi team specialistici, si stanno distribuendo nelle funzioni operative, rendendo l’AI parte effettiva del lavoro quotidiano di sempre più persone nell’organizzazione.
Tra i casi presentati, particolare attenzione è stata dedicata ai nuovi modelli di automazione intelligente applicati allo store management, che includono tecnologie di tracciamento dei flussi in negozio e sensoristica avanzata per rilevare i prodotti prelevati dallo scaffale. L’integrazione con applicazioni mobile abilita percorsi di acquisto completamente automatizzati. Sono esempi concreti di come l’AI stia ridisegnando l’intera esperienza retail, dalla soglia del negozio al checkout.
E’ emerso, inoltre, come l’analisi dei dati in tempo reale diventi decisiva in ambienti operativi ad alta complessità: la capacità di interpretare i segnali nel momento in cui si verificano e trasformarli immediatamente in azioni concrete rappresenta oggi un fattore critico di performance, specialmente in settori dove ogni secondo conta.
L’incontro ha permesso di approfondire l’elemento più critico dell’approccio di Jakala: il ruolo della knowledge base ontologica come fondamento dell’AI Factory.
“La differenza tra AI che funziona e AI che fallisce sta nella qualità della conoscenza sottostante. Jakala costruisce knowledge base che rappresentano non solo i dati, ma le relazioni tra entità, processi e contesti di business – ha detto Di Tomaso -. Questo approccio trasforma l’AI da strumento di automazione puntuale a sistema integrato: un’infrastruttura che collega dati, processi e modelli attraverso una rappresentazione condivisa, permettendo all’AI di operare in modo coerente su tutte le funzioni aziendali e generando un impatto reale e continuativo”.
Il Digital Coffee conclusivo ha mostrato come l’AI Factory rappresenti il percorso necessario per portare l’AI oltre lo stadio sperimentale e renderla parte dell’infrastruttura aziendale permanente: “Parlare di AI oggi significa parlare di architettura della conoscenza. Con l’AI Factory vogliamo far superare alle aziende l’idea dell’esperimento isolato: serve una knowledge base strutturata che permetta all’AI di comprendere il business nella sua interezza – ha aggiunto Di Tomaso -. Solo quando l’intelligenza artificiale è radicata in una base di conoscenza solida può operare su scala aziendale, accelerare le decisioni e diventare un motore permanente di competitività”.

– foto f50/Italpress –
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ROMA (ITALPRESS) – Il 30 novembre 2022 il lancio di ChatGPT ad opera dell’azienda statunitense Open AI ha dato inizio a un rally di mercato che, al netto di alcune brevi fasi di correzione al ribasso, perdura sino a oggi. Le grandi promesse dell’IA sono considerate all’origine di oltre il 75% della crescita dell’S&P500 tra la fine del 2022 e il 2025. Tuttavia, dubbi crescenti si stanno affollando intorno all’ecosistema IA statunitense: l’IA sarà davvero la rivoluzione tecnologica che gli investitori si aspettano? E, anche nel caso in cui lo fosse, i prezzi azionari odierni delle big tech Usa sono giustificati dai fondamentali economici e dalle prospettive di crescita futura del business? In altri termini: siamo in presenza di una bolla speculativa oppure no? E’ questa la domanda al centro del nuovo Fucino Flash dell’Ufficio Studi della Banca del Fucino. I principali risultati del lavoro, che passa in rassegna gli argomenti delle controversie sul tema, possono essere riassunti in quattro punti principali: 1) Le attuali quotazioni di borsa delle big tech Usa non sono interamente giustificate dai fondamentali economici. I P/E ratios delle principali aziende di alta tecnologia statunitensi scontano attese molto ottimistiche sugli utili futuri su un orizzonte di medio termine. I multipli in questione vanno dal 50 di Nvidia ai quasi 400 di Palantir Technologies: ai prezzi attuali, un investimento su questi titoli si fonda su una duplice scommessa sul futuro di queste imprese, in quanto presuppone che l’IA sia effettivamente una rivoluzione tecnologica epocale, e che a trarre profitto da questa rivoluzione anche nel medio-lungo periodo siano le imprese USA del settore.
2) Un ridimensionamento delle quotazioni è altamente probabile.
Un primo scenario possibile vede una forte correzione dei prezzi di borsa limitata ad alcuni titoli, senza un ribasso generalizzato. Andamenti differenziati sono in effetti rilevabili nei più recenti movimenti di borsa: se titoli come Google o Nvidia hanno saputo conservare pressochè intatta la fiducia degli investitori, altre società, come Oracle o Palantir, hanno visto i prezzi scendere in misura significativa (rispettivamente circa – 25% e -10% nel solo mese di novembre).
Non è però da escludere un secondo scenario, caratterizzato da effetti di contagio sull’intero spettro delle aziende del settore high tech. I possibili driver di un tale secondo scenario sono diversi; al riguardo è meritevole di particolare attenzione il newsflow riguardante Open AI, la società che ha avviato il rally nel 2022. 3) Anche le imprese driver del cambiamento tecnologico sono a rischio. Diversi precedenti storici dimostrano come siano possibili pesanti correzioni al ribasso anche per le imprese protagoniste di una rivoluzione tecnologica. E’ quanto dimostrano la bolla delle ferrovie statunitensi del 1873, o, più recentemente, la bolla dot.com di inizio 2000. In entrambi i casi una forte sopravvalutazione prima, un pesante ridimensionamento poi, hanno interessato tecnologie – rispettivamente il trasporto ferroviario e internet – che hanno reso possibili grandi progressi di produttività e crescita. 4) La rendita da monopolio tecnologico delle big tech Usa è minacciata dalla concorrenza globale.
Quando una grande innovazione tecnologica fa la propria comparsa sul mercato, il first mover ha modo di godere per un certo tempo di una rendita da monopolio; è quanto sta accadendo attualmente alle big tech statunitensi. Questa situazione, solitamente, non dura però a lungo, a causa dell’emergere di pressioni concorrenziali. Ciò è vero a maggior ragione in una realtà altamente globalizzata come quella odierna, in cui a competere tra loro non sono solo singole imprese ma interi sistemi produttivi. La Cina, in particolare, si è dotata di un ecosistema di imprese innovatrici, alcune delle quali appaiono potenzialmente in grado di intaccare la rendita di cui oggi le grandi società tecnologiche statunitensi possono beneficiare.
-foto ufficio stampa Banca del Fucino –
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