Mentre Microsoft ha annunciato a livello globale l’atteso Copilot, la soluzione che raccoglie tutte le funzionalità di AI in Windows 11, Microsoft 365, nel browser web con Edge e Bing, e nei nuovi dispositivi Surface, Microsoft Italia ha presentato AI LAB (Learn – Adopt – Benefit), un’iniziativa sviluppata per promuovere le opportunità dell’intelligenza artificiale generativa per le aziende pubbliche e private, i professionisti e gli studenti.
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Un’occasione senza precedenti
Elemento fondante di tale iniziativa sono i partner, che, come sempre accade nelle strategie della società di Redmond, anche all’interno dell’AI LAB giocano un ruolo essenziale: spetta infatti a loro trasformare la tecnologia (Azure, Open AI e Copilot) in valore per le aziende attraverso l’implementazione di use case, l’analisi e la messa in opera di processi. E saranno gli stessi partner ad accompagnare le imprese nel loro approccio evolutivo nei confronti della nuova tecnologia, a partire da chi ha un primo contatto con l’intelligenza artificiale sino ad arrivare a chi ha sviluppato degli use case e vuole metterli in produzione su scala per poterne sfruttare i vantaggi, primo fra tutti l’aumento della produttività.
AI LAB non si rivolge però solo alle aziende, ma ha un focus preciso anche sulle università, che sono “l’avamposto per il motore dello sviluppo economico del Paese”, come ha sottolineato Raffaele De Lucia, direttore del Microsoft Technology Center.
“Siamo di fronte a un cambiamento senza precedenti che può contribuire a migliorare sensibilmente tanti aspetti della nostra vita – ha affermato Vincenzo Esposito, Amministratore Delegato di Microsoft Italia –. Come Microsoft, vediamo l’AI di nuova generazione come un copilota sempre al nostro fianco, capace di amplificare il lavoro delle persone e delle aziende, liberando il nostro tempo da attività a valore ridotto e dando più spazio alla creatività e all’ingegno umano.
Occorre supportare le imprese, i professionisti e gli studenti a orientarsi in questo nuovo scenario, aiutandoli a comprenderne le opportunità e il potere trasformativo, con una forte attenzione agli aspetti etici e allo sviluppo responsabile di queste tecnologie, fondamentale per una loro adozione in totale sicurezza e su larga scala. AI L.A.B. offre alle aziende l’opportunità di iniziare a testare l’AI generativa nella propria organizzazione e, insieme ai nostri partner, individuare scenari di adozione. Permette inoltre di diffondere le giuste competenze che servono per far cogliere al Paese le potenzialità dell’AI. Vogliamo aiutare l’Italia ad accelerare, è un’opportunità senza precedenti che non possiamo perdere”.
Una soluzione per la carenza di skill
La riprova alle parole di Vincenzo Esposito è arrivata dai numeri mostrati da Corrado Panzeri, Partner di The European House – Ambrosetti, che ha riproposto alcuni punti cruciali di una ricerca presentata di recente al Forum Ambrosetti di Cernobbio. Da tale ricerca è emerso che un’adozione pervasiva dell’AI generativa può produrre, a parità di ore lavorate, fino a 312 miliardi di euro di valore aggiunto annuo, pari al 18% del PIL italiano. Cambiando l’ordine dei fattori, a parità di ricchezza prodotta, l’uso di strumenti di AI generativa può liberare un totale di 5,4 miliardi di ore, che possono essere dedicate ad altre attività più strategiche e a valore. I vantaggi dell’AI generativa sono trasversali a tutti i settori: attualmente, il settore finanziario, manifatturiero e sanitario (e scienze della vita) sono i mercati più maturi nell’ambito dell’uso di AI generativa. I processi aziendali che ne stanno traendo maggiori benefici, grazie a una più efficiente gestione di grandi quantità di dati, sono la R&S, la progettazione e la produzione e supply chain.
Panzeri ha poi sottolineato anche come l’Italia abbia bisogno dell’AI generativa perché ha bisogno di sbloccare la produttività. Infatti, entro il 2040 è previsto che tra il numero di persone che andrà in pensione e i giovani che entreranno nel mondo del lavoro ci sarà una differenza di circa 3,7 milioni di unità. “Ovviamente la tecnologia non è la soluzione univoca del problema – ha sostenuto Panzeri – ma per mitigare l’effetto di una simile fuoriuscita abbiamo necessità di applicare in modo più ampio e accorto la tecnologia”. Tuttavia, perché ciò accada è necessario avere un’adeguata infrastruttura “non si può costruire su delle fondamenta fragili”.
In particolare, dovrebbe essere stimolata la digitalizzazione delle PMI: in Italia sono tantissime e spesso non hanno strumenti adeguati.
D’altro canto, oltre alle apparecchiature servono anche le competenze. In tal senso, l’Italia ha un importante gap di competenze scientifiche rispetto ad alti paesi come Francia o Germania. Per colmarlo servirebbero almeno altri 140.000 studenti iscritti a corsi STEM e ICT per abilitare l’implementazione di soluzioni di AI generativa nel tessuto economico italiano.
Gli obiettivi di formazione aziendale
Come detto, tra i suoi obiettivi AI LAB ha anche quello di puntare in modo sostanziale sulla formazione. “La quantità di lavoro creato sarà maggiore rispetto alla quantità di lavoro eliminato e quindi intendiamo indirizzare anche l’upskilling e il reskilling delle persone”, ha dichiarato De Lucia. Microsoft Italia ha avviato collaborazioni strategiche con ELIS, H-FARM e Talent Garden per lo sviluppo di percorsi di formazione per guidare i professionisti nell’acquisizione di competenze tecniche e di business, necessarie a governare i nuovi processi abilitati dall’AI. Attraverso AI LAB, i professionisti possono attivare percorsi di aggiornamento delle proprie competenze e riqualificazione tramite contenuti sempre aggiornati, preparandosi a ricoprire i nuovi incarichi che la rivoluzione tecnologica porterà sul mercato del lavoro. Un esempio in questo senso è il prompt engineer, figura che fino a poco tempo fa non esisteva e che oggi è tra le più ricercate per sfruttare la meglio i servizi basati su LLM.
L’AI generativa entra nell’università
In tal senso, sono anche previste iniziative che porteranno Microsoft a “entrare” nei percorsi accademici perché ci sono università che non hanno corsi specifici per il settore tecnologico. “Sempre di più, però, gli atenei mostrano una vocazione di sviluppo economico territoriale – ha aggiunto Raffaele De Lucia –. Si cercherà quindi di fare in modo che l’università si possa rendere autonoma per sviluppare dei piccoli AI LAB locali che non solo indirizzino le esigenze degli studenti,
ma anche delle piccole e medie imprese cha tramite l’intelligenza artificiale possono avere un balzo di produttività enorme”.
Un primo esempio di queste attività arriva da un protocollo di intesa siglato con Regione Puglia e i suoi principali atenei: Università degli Studi di Bari, Politecnico di Bari, Università di Foggia, Università del Salento, Università LUM Giuseppe Degennaro. Obiettivo del protocollo di intesa è supportare la formazione di profili professionali altamente specializzati, in grado di soddisfare i fabbisogni del mondo del lavoro e delle filiere produttive nazionali, attraverso la creazione di un hub di competenze e un network di imprese sul territorio per agevolare l’innovazione digitale e stimolare sinergie con le PMI locali, il mondo accademico e della ricerca.
Iniziative per aziende e professionisti
Oltre all’università, AI LAB prevede altri due target ben definiti: le aziende e i professionisti. Alle prime, la nuova iniziativa intende mettere a disposizione quattro elementi: tecnologia, metodologia, persone e network. La tecnologia anzitutto. L’integrazione dell’AI generativa all’interno di Windows o Microsoft 360, la suite di produttività più usata oggi, “permetterà una contestualizzazione delle informazioni senza precedenti”, ha sostenuto De Lucia.
Riguardo la metodologia, l’obiettivo è garantire che qualunque partner sia in grado di offrire a qualunque azienda una metodologia standard, così da aumentare il livello di eccellenza delle attività che andranno svolte con tale azienda.
Va da sé che persone e network sono sinonimo di skill e partner. “Microsoft – ha enfatizzato De Lucia – ha fatto in modo di rendere disponibile alle imprese il miglior gruppo di talenti per aiutarle a raggiungere i loro obiettivi in funzione del grado di maturità che hanno rispetto all’adozione della tecnologia”.
Per chiarire questo concetto, De Lucia è ritornato sul discorso del funnel precisando i significati dei tre percorsi Approach, Accelerate e Advanced.
Il primo si riferisce alle aziende che hanno sentito parlare di Ai generativa ma non hanno ancora capito come metterla a terra. Il programma prevede che dei partner aiutano che l’azienda a comprendere la tecnologia e il suo il potenziale e poi, attraverso attività di cocreation, si arrivi a determinare gli use case più promettenti in termini di business.
Il percorso Accelerate sale di un gradino e prevede l’analisi funzionale dello use case, l’analisi tecnica e lo sviluppo prototipale. Un po’ più in alto ancora si colloca il percorso Advanced, che si indirizza alle aziende che hanno un certo numero di use case e vogliono metterli in produzione su scala. Per questo iniziano a interrogarsi su come possono creare un proprio copilot brandizzato e così vengono aiutate a individuare qual è la giusta tecnologia per ottenere il massimo beneficio.
I partner coinvolti in AI LAB
Un punto cardine di tutto il funnel è il concetto di ecosistema, che pone al centro i partner. “Senza i partner l’iniziativa AI LAB non sarebbe potuta esistere”, ha sottolineato Stefano Alini, Partner technology Lead Microsoft. Attualmente sono parte del progetto AI LAB quattro ISV (Hevolus, MESA, Prometeia e Trueblue) e tredici system integrator (Accenture, AGIC Group, Almawave, Altitudo, Avanade, Avvale, Capgemini, Engineering, EY e Jakala) Porini/DGS, PWC e Reply).
Questi sono i primi partner ad aver aderito al programma AI LAB e metteranno a disposizione delle aziende servizi, competenze e risorse dedicate in tutte le fasi dei progetti. Per diventare parte del progetto AI LAB è necessario “avere un grande investimento in Microsoft Azure, avere competenze in ambito dati e AI generativa e aver fatto esperienze su progetti basati su tali tecnologie. Bisogna poi definire con Microsoft un mutuo commitment per portare i clienti all’interno del programma e seguirli. Quella dell’AI LAB è una community esclusiva, ma non chiusa”, ha concluso Sara Anselmi, Partner Technology Lead di Microsoft.
I primi risultati dell’AI LAB
Microsoft ha colto l’occasione della presentazione ufficiale dell’AI LAB per consentire ad alcuni clienti di raccontare gli use case che hanno sviluppato usando le soluzioni di AI Generativa, ovvero le stesse tecnologie e metodologie alla base dell’AI LAB.
Intesa Sanpaolo, per voce di Tommaso Villari, Responsabile Sperimentazioni & Lab di Innovation & Processes, ha sottolineato l’aspetto incremento di produttività: “L’intelligenza artificiale è al centro del percorso di trasformazione digitale di Intesa Sanpaolo previsto dal Piano d’Impresa 2022-2025 e sta già contribuendo a semplificare processi, supportare decisioni, aumentare il presidio dei rischi e offrire ai clienti servizi su misura”. E i risultati si vedono già, soprattutto nella velocità di esecuzione delle attività a basso valore.
Emanuele Colonnella, Innovation lead di Generali, ha invece evidenziato come reputi necessario un coinvolgimento globale dell’azienda nello sviluppo dei progetti e che l’innovazione sia il metodo più efficace per stare al passo con i rapidi cambiamenti del mercato assicurativo. “Noi siamo partiti con piccoli progetti, degli use case che mettessero alla prova le nuove tecnologie. Un ruolo fondamentale lo hanno avuto i partner nell’aiutarci a seguire le veloci evoluzioni tecnologiche. Crediamo molto nelle opportunità offerte dall’AI per potenziare le capacità dei nostri distributori”.
Emanuele Di Miceli, Direzione tecnologia informatica e innovazione di INPS ha illustrato come l’Istituto di Previdenza stia usando l’intelligenza artificiale per dar vita a progetti che facilitino il rapporto tra il cittadino e la Pa. “L’utente, sul sito INPS, può “conversare” con un assistente virtuale intelligente dopo aver effettuato una richiesta sul motore di ricerca. L’Assistente fornisce risposte puntuali, aiuta a orientarsi tra le prestazioni e i servizi offerti dall’istituto. L’AI utilizza, infatti, i primi risultati del motore di ricerca per restringere la cornice informativa, così che l’Assistente possa offrire risposte circostanziate alle successive domande tratte da fonti ufficiali e certificate”.
Federico Salvarani, Responsabile Data Governance di CPL Concordia (società cooperativa che si occupa di cogenerazione, energy management, servizi per l’efficientamento energetico degli edifici), ha affermato: “La possibilità di completare davvero progetti in poche settimane ci permette di superare alcuni esperimenti del passato, che hanno richiesto un grosso investimento in termini economici e di impegno da parte di tutti. La catena di deploy e di sviluppo di alternative di queste soluzioni ci consente di effettuare molteplici tentativi e quindi di dare risposte più veloci alle richieste del mercato e del business”.
Liberare tempo dalle attività time-consuming a basso valore aggiunto per i giornalisti è il punto focale dell’impiego dell’AI generativa al Sole24Ore. Tim Price, director of information technology del gruppo ha sostenuto. “Un aspetto su cui non transigiamo è la qualità dei contenuti. Abbiamo già ottenuto alcuni risultati interessanti, ma devono ancora essere industrializzati e inseriti nei processi e negli strumenti editoriali. Come, per esempio, le ricerche negli archivi o la traduzione di un articolo in un formato adatto per l’online, compresi abstract, ottimizzazione SEO e così via. Il tutto, ovviamente in linea con le policy aziendali in tema di etica”.
Per Sea Milan Airports, come conferma Simona Cominu, eCommerce and Consumer Websites Manager, gli esperimenti con l’AI generativa sono partiti con progetti inerenti al customer care del sito commerce. “Ci siamo fatti cogliere impreparati dall’esplosione di richieste che ci sono state nel post-Covid. Siamo quindi ricorsi all’AI per effettuare un prescreening delle pratiche e avere un resoconto organizzato secondo le priorità delle attività da svolgere in base alla tempestività necessaria. Possiamo avere anche evidenziati sentiment del cliente e cluster”.
