Non solo formazione, ma anche testimonianze dalla viva voce di quanti l’impatto delle intelligenze artificiali nelle rispettive realtà aziendali lo hanno misurato in prima persona. Questa la ratio della tavola rotonda che si è svolta nell’ambito dei Master executive Data Driven Maintenance Manager e Industrial AI Leader, organizzati dalla Mipu Predictive School, l’unica scuola certificata ISO 9001 settore EA37 (certificazione di qualità per la formazione), che organizza percorsi formativi professionali nell’ambito dell’intelligenza artificiale industriale.
Nel corso della tavola rotonda virtuale, sono state ospitate le testimonianze dei leader di importanti aziende italiane che hanno raccontato cosa abbia significato l’adozione di tali tecnologie all’interno della propria organizzazione: Antonella Periti (Deputy Chief Information Officer di Edison S.p.A.), tra le pochissime donne a ricoprire il ruoli dirigenziali nell’intelligenza artificiale industriale, e membro dell’Advisory Board dell’Associazione Italiana Intelligenza Artificiale con specifica delega all’utilizzo di questa importante tecnologia in ambito energetico; Andrea Roero (Chief Digital Officer di Fervo Group); Alberto Comacchio (Founder di Alce srl, con una lunga esperienza in OTB).
I tre manager hanno spiegato come sia cambiato l’approccio nella gestione delle proprie aziende attraverso l’utilizzo sistematico dell’intelligenza artificiale in ambito predittivo.
“All’interno della programmazione dei master executive Data Driven Maintenance Manager e Industrial AI Leader – spiega Giulia Baccarin, fondatrice Mipu – abbiamo riservato uno spazio speciale agli interventi di illustri ospiti che hanno supportato l’adozione dell’AI Industriale nelle rispettive aziende, e sono quindi in grado di valutarne e testimoniarne impatto, benefici e limiti. Grazie alle loro testimonianze, sicuramente abbiamo ispirato i nostri corsisti a guardare oltre l’orizzonte”.
“Edison applica l’intelligenza artificiale in diverse aree di business, visto il contesto di mercato, ci sono diversi casi implementati anche nell’ambito della vendita Retail Gas ed Energia. Ad esempio – afferma Antonella Periti – abbiamo sviluppato una piattaforma chiamata Co.Co (consumare meno, consumare meglio) che monitora i consumi di casa, rendendo consapevole il cliente e ne ottimizza i consumi. Ma quello che mi sento di consigliare alle aziende è iniziare a pensare fin da subito a come immagazzinare il Dato, perché è un patrimonio che va incrementato e salvaguardato. E poi le risorse umane, le competenze tecniche e soft, che sono il vero motore del successo. Il fattore umano fondamentale per la buona riuscita di un progetto”.
“Bisogna ripensare il modo di fare business in maniera sostenibile – dice Andrea Roero – e l’intelligenza artificiale ci ha aiutato in merito, creando un nuovo paradigma nel modo di fare facility ed energy management, da reattivo a proattivo/predittivo. Sostenibilità è diventata la parola d’ordine, dunque. Un obiettivo prioritario che grazie all’introduzione di logiche AI e ad una manutenzione data-driven possiamo perseguire, “auscultando” i nostri pazienti (gli assets degli edifici), curandoli ed aumentandone il ciclo di vita con riduzione delle emissioni di Co2”.
Per Alberto Comacchio “il settore del fashion, nel quale ho lavorato, non ha la predisposizione al dato delle aziende tech: quello che abbiamo fatto è stato prima di tutto introdurre un mindset. La nostra convinzione è che la trasformazione delle aziende debba avvenire in modo graduale ma con decisione, senza mai trascurare quelle persone che con la loro esperienza possono migliorare il processo e i risultati finali”.
Ma il master executive Data Driven Maintenance Manager e Industrial AI Leader prosegue: “Oltre a prendere parte a lezioni, workshop e testimonianze – conclude Giulia Rinchetti, responsabile operativa della Mipu Predictive School – i corsisti stanno lavorando attivamente su un progetto di gruppo che gli consentirà di delineare una soluzione di intelligenza artificiale per la propria realtà aziendale”.
L’articolo Algoritmi predittivi nelle aziende per ridurre consumi energetici e impatto ambientale proviene da Notiziedì.