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“Un comparto che varrà 15 biliardi di dollari nel 2030”. Il prof. Bagnoli presenta a Venezia lo studio sull’impatto dell’Artificial Intelligence. Manifatturiero, Retail e Sanità in primo piano

Venerdì pomeriggio, il 4 settembre, in occasione dello Strategy Innovation Forum (Sif) di Università Ca’ Foscari di Venezia,è stata presentata una ricerca su Gli impatti di IA e di Blockchain sui modelli di business, redatta dal professor Carlo Bagnoli, ordinario di innovazione strategica in questa stessa università.

Secondo lo studio, l’intelligenza artificiale impatterà maggiormente su tre settori: manifatturiero, retail e sanitario. Nel settore manifatturiero, in particolare, l’AI porterà a linee di produzione sempre più ottimizzate e automatizzate, dando il via alla rivoluzione dello smart manufacturing, grazie a macchinari dotati di nuove capacità cognitive e di apprendimento che migliorano il monitoraggio, l’auto-correzione dei processi e l’aumento della produzione on-demand.

“I modelli di business tradizionali nei settori esistenti possono essere innovati grazie al ricorso diretto alla tecnologia, ma anche copiando i modelli di business innovativi nei settori emergenti che la tecnologia stessa ha portato a creare”, recita la ricerca. “Si pensi a quanto avvenuto con l’avvento di internet che ha permesso di passare dalla vendita onsite di prodotti a quella online, portando alla creazione dell’innovativo modello di business ‘Marketplace’, innovato da Google con la ‘Data monetization’. Questo innovativo modello di business è stato poi copiato da altre imprese quali, ad esempio, Tesla, nell’automotive industry, che ambisce a monetizzare i dati sugli spostamenti dei clienti, offrendo loro, in cambio, un’automobile sostenibile per salvare il mondo”.

Il mondo del retail, invece, può fare leva su queste tecnologie per offrire prodotti e servizi mirati sulle esigenze del cliente, aumentando il suo coinvolgimento attraverso chatbot e assistenti virtuali.

Il tradizionale modello di business ‘vendita di prodotti’ è stato inizialmente adottato anche dagli IA providers quali, ad esempio, Amazon anche con il Web Service”, scrive l’autore nelle ricerca. “Google l’ha poi innovato con il ‘Federated learning’, un framework open source per il machine learning su dati decentralizzati, copiato da imprese operanti nei settori esistenti quali l’healthcare per permettere alle istituzioni mediche di tutto il mondo di condividere i loro dati, in modo da formare modelli di previsione più accurati e affidabili per la diagnostica automatizzata, per la risposta e la tossicità dei farmaci, per la prognosi di sopravvivenza o per l’ottimizzazione degli studi clinici”.

Sarà proprio quest’ultimo, secondo Bagnoli. a subire una maggiore trasformazione, grazie alla possibilità di monitorare lo stato di salute dei pazienti da remoto, anche quando si trovano nelle loro abitazioni, appoggiandosi a dispositivi capaci di raccogliere i dati biometrici dei pazienti e trasmetterli agli ospedali.

Ma l’intelligenza artificiale apre la strada anche a cambiamenti radicali nella gestione dei rapporti con i fornitori, ad esempio velocizzando le comunicazioni lungo tutta la supply chain, consentendo la decentralizzazione delle reti logistiche e riducendo i costi di trasporto. Il professore evidenzia anche i miglioramenti dei processi, sia quelli interni (grazie a una gestione più efficiente dei magazzini e una diagnostica dei macchinari più efficace), sia quelli esterni, permettendo l’abbattimento dei costi di trasporto grazie all’identificazione di tragitti meno costosi e più efficienti, oltre che riconoscendo preventivamente potenziali problemi.

“Le aziende che per prime adotteranno tali tecnologie, integrandole nelle proprie strategie aziendali, creeranno un gap competitivo difficilmente colmabile dalle altre”, conclude Bagnoli. “Secondo Gartner il 59% delle aziende non ha ancora formulato vere e proprie strategie di A.I., ma ormai è chiaro che questa tecnologia produrrà i maggiori cambiamenti nel mondo del business con un contributo potenziale di 15 trilioni di dollari dell’economia mondiale 2030”.

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