Intelligenza artificiale in Italia e in Europa: l’impatto sulle aziende nei settori Industrial, Retail e Agricoltura

L'intelligenza artificiale sta emergendo come una forza rivoluzionaria in numerosi settori, offrendo soluzioni innovative e migliorando l'efficienza operativa.

Nel contesto industriale, ad esempio, l'IA sta trasformando la produzione, ottimizzando le catene di fornitura e aumentando la personalizzazione dei prodotti. L'IA sta portando innovazioni significative nel settore industriale europeo. Questo include l'automazione intelligente dei processi produttivi, che aumenta l'efficienza e riduce i costi operativi.

L'impiego dell'IA nelle supply chain, per esempio, sta migliorando la logistica , prevedendo le domande e ottimizzando le scorte. Nel settore Retail, l'IA sta trasformando l'esperienza di acquisto. La personalizzazione basata sui dati e l'analisi predittiva stanno aiutando i rivenditori a comprendere meglio i comportamenti dei consumatori, permettendo una commercializzazione più mirata e un miglioramento dell'esperienza cliente. Anche in agricoltura, l'IA sta contribuendo a rendere le pratiche agricole più efficienti e sostenibili. L'uso di algoritmi predittivi per la gestione del raccolto e l'analisi del terreno stanno aiutando gli agricoltori a ottimizzare l'uso delle risorse e ad aumentare la produttività.

Queste innovazioni stanno guidando un cambiamento significativo in ciascuno di questi settori, sottolineando il ruolo vitale dell'IA nel migliorare il futuro del panorama economico europeo.

In Italia, l'adozione dell'intelligenza artificiale sta seguendo tendenze simili a quelle osservate in Europa. Nel settore industriale, l'automazione intelligente sta ottimizzando i processi produttivi.

Tra le aziende italiane, infatti, l’Osservatorio Artificial Intelligence del Politecnico di Milano rileva che 6 su 10 (il 61%) abbia avviato già nel 2022 almeno un progetto di AI. I driver che spingono le grandi aziende all’avvio di questi progetti sono differenti: da fattori interni all’organizzazione (41%) a specifiche esigenze di business (40%), tra cui proposte di fornitori tecnologici e la soddisfazione di richieste specifiche del cliente.

Si registrano diverse tipologie progettuali e la quota più significativa è legata ai progetti di Intelligent Data Processing, ma non mancano soluzioni di Natural Language Processing e Chatbot/assistenti virtuali.

L’adozione dell’Intelligenza Artificiale nelle grandi imprese, quindi, continua a crescere, diventando importante nella valutazione del livello di maturità di queste ultime. Secondo il report dell’Osservatorio del PoliMi, vi sono dei criteri di valutazione che possono aiutare a definire il livello di maturità raggiunta da un’azienda. Le dimensioni contemplate sono:

• Dati e patrimonio informativo: misura la presenza di infrastrutture per la gestione dei dati necessari per l’AI.
• Metodologie e algoritmi:misura la capacità di dominare le metodologie e gli algoritmi dell’AI.
• Organizzazione e competenze: misura le competenze necessarie all’implementazione dei progetti di AI.
• Cultura aziendale: misura la diffusione di una cultura aziendale aperta ai cambiamenti abilitati dall’AI.
• Relazione con il cliente: misura la capacità di gestire la comunicazione e l’erogazione ai clienti di prodotti e servizi arricchiti dall’AI.

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