Come costruire processi e servizi che fanno la differenza utilizzando Data Analytics & AI? Quali benefici per le aziende? Soluzioni innovative possono altresì comportare notevoli vantaggi anche per la società nel suo complesso: un importante ambito di applicazione è, ad esempio, quello della vaccinologia, tema di estremo rilievo soprattutto nell’ultimo periodo e di forte impatto per la salute pubblica. Ne abbiamo discusso all’ “AI&Data Forum” di TIG.

Utilizzare soluzioni di Intelligenza Artificiale e data analytics a servizio della salute pubblica è possibile ma molto spesso si rilevano problematiche legate all’utilizzo di dati particolarmente sensibili, all’arretratezza culturale e alla mancanza di competenze che permettano di estrarre reale valore da queste informazioni. Abbiamo trattato questi aspetti con Duccio Medini, Head of Data Science and Digital Innovation, GSK Vaccines R&D, intervenuto durante l’ AI&Data Forum Live 2020, organizzato lo scorso 17 novembre da The Innovation Group. In particolare, si è discusso di come trasformare, attraverso la scienza dei dati e l’innovazione digitale, la ricerca e lo sviluppo dei vaccini, che «rappresentano la perturbazione di due sistemi complessi che interagiscono tra loro», tema di una certa rilevanza soprattutto in questo periodo.

Per Medini «riuscire a sostenere la crescita delle soluzioni di digital analytics implica intervenire su tutti i verticali della value chain dell’industria farmaceutica».

Un’area molto attiva in questo momento – ha proseguito Medini –  è la progressiva integrazione dei dati che vengono generati nelle prove cliniche randomizzate con i dati che vengono definiti di Real World per sostituire le evidenze empiriche generate con i clinical trial con Real-World Evidence. Si sta altresì lavorando per utilizzare Intelligenza Artificiale e fare analisi non supervisionata di immagini microscopiche che permette di identificare anticorpi monoclonali che sono efficaci immediatamente, a differenza del vaccino che insegna il sistema immunitario a creare questi anticorpi.

Quattro, infine, i messaggi chiave di Medini.

• I vaccini sono l’intervento che si è rilevato negli ultimi anni di maggior impatto per la salute umana.
• Scoprire nuovi vaccini e renderli disponibili per tutta la popolazione è un problema di dati.
• La data science applicata alla vaccinologia ha dimostrato di essere un tema di estrema rilevanza….
• ….ma una completa integrazione dei dati rappresenta ancora l’ostacolo principale per la trasformazione digitale di questo verticale. Per i prossimi anni sono previsti cambiamenti radicali.

Di interesse inoltre i casi d’uso e gli ambiti di applicazione dell’Intelligenza Artificiale raccontati da Davide Consiglio, Head of Advanced Analytics, Generali che ha parlato di come all’interno di Generali «sia stato del tutto automatizzato il processo di soccorso stradale, gestito tramite un bot» e Mirco Gonnelli, Responsabile Laboratorio di Modellizzazione, Simulazioni e Applicazioni Tecnologiche, Ricerca e Sviluppo RFI, che ha illustrato il progetto “Intelligenza Artificiale per riconoscimento oggetti e anomalie” in cui si prevede l’intervento di un drone dopo la manutenzione dei binari.

Tuttavia, oggi, come affermato da Luigi Saetta, Master Principal Cloud Architect, Oracle Italia, «per rendere più semplice l’adozione di AI&ML e portare ad una Data Science collaborativa, scalabile e performante per tutte le aziende è necessario possedere una data platform integrata». Sul tema ha concordato anche Andrea Zinno, Data Evengelist, Denodo, secondo cui «spesso si ritiene che la semplice esistenza del dato sia condizione necessaria e sufficiente perché questo sia utilizzabile ma in realtà ci sono aziende che non conoscono il loro patrimonio informativo».

Infine, Filippo Chiari, Director of Data & Analytics, VFCorporation, ha raccontato l’esperienza di un’azienda attiva nell’ambito del fashion, in cui «si è rivelato vincente strutturare una metodologia per raccogliere use cases e partner adatti in base alle priorità aziendali». In VFCorporation, inoltre, la strategia di analytics viene impiegata principalmente nel mondo consumer, in relazione alla parte di demand chain e sui diversi touchpoint. Per Chiari un’azienda retail deve necessariamente farsi guidare dalle opportunità dell’advanced analytics per poter competere all’interno di un mercato in continua evoluzione dove la soddisfazione del cliente rappresenta una componente chiave. In questo contesto è fondamentale lavorare sul change management e sul committment dell’azienda. Un punto evidenziato anche da Alberto Danese, Head of Datascience, Nexi che ha mostrato i tre pilastri di Nexi nell’ambito dell’AI e data analytics: persone e organizzazione, tecnologia e strumenti e infine progetti e dati.

Estrarre valore dal dato vuol dire, infine, metterlo a sistema. Al riguardo è intervenuto Dino Besozzi, Sales Solution Architect, Insight che ha raccontato di come in Insight si stiano supportando le aziende nella gestione della data governance, nel ricavare dal dato già presente in azienda informazioni in relazione a quelle che sono le domande del business.

Quale roadmap verso una strategia di AI per il Paese? Quali impatti sull’economia e sulla società?

Ci sono diversi principi fondamentali ma complessi per far sì che l’AI si diffonda su larga scala: bisogna innanzitutto colmare il gap sulle competenze. A riportarlo è stata Michela Milano, Head Research Institute for Human-Centered Artificial Intelligence, Università Bologna che ha parlato di come a livello europeo vi siano diverse iniziative mirate al trasferimento tecnologico dal mondo accademico a quello industriale: è soltanto unendo diverse iniziative e mettendo insieme una massa critica di competenze che si può fornire un’efficace risposta per contrastare il dominio cinese e USA in quest’ambito. Sul tema è intervenuto anche Patrizio Bianchi, Economista, Professore della Cattedra Unesco su Educazione, Crescita e Uguaglianza, Università di Ferrara e Direttore Scientifico, Fondazione Big Data secondo cui bisogna realizzare «un sistema integrato europeo che metta insieme le best practice». Per Bianchi si rileva altresì un problema di educazione e di disuguaglianze, «bisogna assumere una grande responsabilità politica, altrimenti chiunque sarà una piccola parte di altri sistemi, come è successo finora».

Ciò che bisogna fare, inoltre, è promuovere il passaggio da modelli di trasferimento tecnologico lineari a un modello di trasferimento tecnologico circolare in cui tutte le componenti della filiera siano sistemi intelligenti. In Italia , come affermato da Andrea Bianchi, Responsabile pianificazione strategica e politiche industriali, Invitalia, si è partiti in ritardo rispetto ad altri Paesi in relazione alle tematiche di Industria 4.0, ma negli ultimi anni si è agito in modo molto forte per stimolare la domanda di queste tecnologie. In particolare si è intervenuti sul sistema manifatturiero per promuovere un grande utilizzo delle tecnologie digitali, elemento di sviluppo far lavorar imprese in ambienti digitali. Sul tema è intervenuto anche Paolo Traverso, Direttore Centro per le Tecnologie dell’Informazione e Comunicazione, Fondazione Bruno Kessler (FBK-ICT), affermando che si è lavorato molto con le aziende soprattutto nell’ambito della manutenzione predittiva.

Per Piero Poccianti, Presidente AIXIA, inoltre, l’Intelligenza Artificiale è una «tecnologia dichiarativa». Bisogna utilizzare l’intelligenza Artificiale per mettere in crisi l’attuale modello socio-economico: necessario focus sulle infrastrutture, fog ed edge computing (non solo sul cloud) per portare l’elaborazione e il ragionamento il più vicino possibile a dove vengono generati. Per Poccianti, infine, «la strategia Europea mette l’uomo al centro: l’AI è complessa ma non è diversa dall’ intelligenza umana».