{"id":2284,"date":"2024-04-17T09:28:19","date_gmt":"2024-04-17T09:28:19","guid":{"rendered":"https:\/\/www.startupmagazine.it\/?p=2284"},"modified":"2024-04-17T09:28:19","modified_gmt":"2024-04-17T09:28:19","slug":"dallanalisi-dei-dati-passa-la-competitivita-delle-aziende-italiane","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.startupmagazine.it\/index.php\/2024\/04\/17\/dallanalisi-dei-dati-passa-la-competitivita-delle-aziende-italiane\/","title":{"rendered":"Dall\u2019analisi dei dati passa la competitivit\u00e0 delle aziende italiane"},"content":{"rendered":"\n

Come accaduto per molteplici invenzioni applicate in ambito industriale e civile, anche l\u2019Intelligenza Artificiale sta cambiando il nostro modo di lavorare e la nostra societ\u00e0.<\/strong> Ci\u00f2 che rende l\u2019Intelligenza Artificiale potenzialmente rivoluzionaria in vari contesti \u00e8 la sua capacit\u00e0 di risolvere problemi semplici e complessi su una scala mai vista prima in modo automatizzato.<\/p>\n\n\n\n

In particolare, l\u2019analisi dati supportata dall\u2019IA, e quindi dal Machine Learning,<\/strong> sta diventando sempre pi\u00f9 cruciale per le imprese<\/strong>: raccogliere, analizzare ed estrarre informazioni strategiche dai dati \u00e8 fondamentale per riuscire ad essere competitivi<\/strong> sul mercato. In ambito industriale<\/strong>, le applicazioni possono ad esempio andare dalla manutenzione predittiva, all\u2019energy monitoring, fino al tuning delle macchine.<\/p>\n\n\n\n

Non a caso, secondo l\u2019Osservatorio Big Data Analytics del PoliMi<\/strong>, la spesa delle aziende italiane in infrastrutture, software<\/a> e servizi per la gestione e analisi dei dati \u00e8 cresciuta <\/a>nel 2023 del 18% (sul 2022) raggiungendo il valore di 2,85 miliardi di euro, per l\u201983% del totale imputabile a grandi imprese e per il 17% a microimprese e Pmi.<\/p>\n\n\n\n

I benefici per le aziende dell\u2019analisi dati<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Utilizzare l\u2019analisi dati basata su IA porta ad avere risparmi notevoli: le aziende di processo che non monitorano i consumi e lo stato di funzionamento delle macchine arrivano a sprecare anche il 30% di energia e a perdere il 10% di fatturato a causa di fermi imprevisti di produzione. L\u2019IA permette di analizzare dati che altrimenti si accumulano senza beneficio nei database aziendali. Il beneficio di una migliore e maggiore analisi dei dati ripaga in prodotti migliori, sprechi minori a beneficio della sostenibilit\u00e0 economica e ambientale, riducendo anche il rischio di incidenti sul lavoro.<\/p>\n\n\n\n

L\u2019Italia<\/strong> ha gi\u00e0 un grado di efficienza manifatturiera ed industriale abbastanza elevato, tuttavia c\u2019\u00e8 un grande potenziale in ambito tecnologico ancora poco sfruttato<\/strong>. Il Paese vanta un tessuto industriale tra i pi\u00f9 importanti in Europa, ma con ampi margini di miglioramento in termini di applicazioni di analisi dei dati e IA: tuttavia, la maggior parte delle aziende fatica ancora a vedere i benefici che potrebbero derivare dal saper gestire una grande mole di dati.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Analisi dati, terreno di competizione cruciale<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Invece, oggi, investire sull\u2019analisi dati \u00e8 diventato un terreno di competizione fondamentale che<\/strong> consente alle aziende di essere pi\u00f9 efficienti<\/strong>, tagliare sprechi, migliorare i processi, aumentare i margini. Investire in questo ambito costituisce una decisione strategica fondamentale per le aziende: quelle che trascurano questa opportunit\u00e0 rischiano di subire un rapido declino e perdere terreno anche nei confronti di aziende pi\u00f9 \u201cinnovative\u201d, che invece attraverso l\u2019analisi dati possono erodere margini competitivi e conquistare spazi e quote di mercato.<\/p>\n\n\n\n

Perch\u00e9 \u00e8 difficile per le aziende raccogliere e analizzare i dati<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

\u00c8 difficile immaginare, oggi, un\u2019azienda che non lavori con i dati. Eppure molte aziende, pur riconoscendo la necessit\u00e0 di integrare nuove tecnologie per l\u2019analisi dati, si trovano in difficolt\u00e0<\/a> non avendo figure<\/strong> professionali <\/strong>con le competenze necessarie per utilizzarle e gestirle.<\/p>\n\n\n\n

Non si tratta solo della mancanza dei \u201cData Scientist\u201d: serve un insieme di figure professionali che sappia come gestire la filiera del dato che va raccolto, trasmesso, processato, pulito e reso leggibile, per poterlo utilizzare in maniera coerente ed efficace.<\/p>\n\n\n\n

\"Dati\"<\/p>\n\n\n\n

Immagine di John Schnobrich per Unsplash<\/em><\/p>\n\n\n\n

Se grazie agli investimenti in industria 4.0 la mole di dati raccolti \u00e8 aumentata, il loro utilizzo \u00e8 spesso stagnante, proprio perch\u00e9 non ci sono competenze sufficienti per analizzarli. Quello che manca maggiormente nelle aziende industriali sono le professionalit\u00e0 in grado di capire cosa fare con i dati raccolti provenienti dai macchinari.<\/p>\n\n\n\n

Cosa possono fare le aziende per colmare il gap<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Per colmare il gap tecnologico<\/strong>, le aziende e le Pmi italiane dovrebbero adottare un mix di approccio off-the-shelf <\/strong>(cio\u00e8 soluzioni gi\u00e0 disponibili e standardizzate) e sperimentale<\/strong> per testare le potenzialit\u00e0 di questi strumenti. Meglio privilegiare la sperimentazione di soluzioni esistenti piuttosto che posticipare la scelta a quando si avranno budget maggiori o nel momento esatto in cui si riuscir\u00e0 a sviluppare la soluzione perfetta.<\/p>\n\n\n\n

Lato risorse<\/strong> umane<\/strong> \u00e8 senz\u2019altro importante cominciare a integrare nel proprio organico aziendale nuovi profili e figure specializzate in grado di lavorare con soluzioni tecnologiche innovative, insieme a percorsi di formazione per chi dovr\u00e0 utilizzare queste tecnologie.<\/p>\n\n\n\n

In parallelo, \u00e8 necessario esternalizzare e affidarsi a fornitori esterni<\/strong> \u2013 specializzati nell\u2019analisi dati \u2013 capaci di valorizzare l\u2019economia di scala per allenare al meglio gli algoritmi e ottenere risultati migliori con minor sforzo.<\/p>\n\n\n\n

Soluzioni \u201cchiavi in mano\u201d<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Sul mercato esistono soluzioni e tool verticali<\/strong> che consentono alle aziende di monitorare la salute dei macchinari e ottenere i benefici dei dati senza la necessit\u00e0 di avere competenze specialistiche.<\/strong> Si tratta di soluzioni facilmente installabili, che si occupano di tutta la filiera del dato, e che puntano a democratizzare l\u2019uso di questa tecnologia<\/strong>. Ad esempio, nell\u2019ambito della manutenzione predittiva e dell\u2019efficientamento energetico con queste nuove tecnologie i dati vengono raccolti da sensori intelligenti e da database esistenti, per poi essere analizzati automaticamente e dare suggerimenti e allerte in tempo reale.<\/p>\n\n\n\n

Con queste soluzioni \u201cchiavi in mano\u201d che si stanno affacciando al mercato nell\u2019ambito dell\u2019IA applicata qualsiasi azienda potr\u00e0 adottare un approccio Data-Driven, basando le decisioni strategiche su informazioni oggettive anzich\u00e9 su valutazioni soggettive. Come per la transizione dal motore a vapore a quello elettrico, l\u2019adozione di soluzioni di analisi dei dati basate sull\u2019intelligenza artificiale sar\u00e0 obbligato e le aziende pi\u00f9 innovative avranno pi\u00f9 chance di diventare pi\u00f9 competitive e di crescere pi\u00f9 velocemente.<\/p>\n\n\n\n

Better done than perfect<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

L\u2019introduzione dell\u2019Intelligenza Artificiale nelle aziende non si discosta da quanto avvenuto con il computer, il motore elettrico e altre \u201crivoluzioni\u201d. Quello che \u00e8 importante ribadire \u00e8 che le aziende devono privilegiare la sperimentazione di soluzioni esistenti invece di posticipare ad un domani in cui svilupperanno \u201cin-house\u201d la soluzione ideale, poich\u00e9 il rischio \u00e8 quello di arrivare tardi. Questa sperimentazione va condotta insieme ad esperti, ed aziende del settore che possano portare soluzioni applicative concrete a beneficio di un processo di implementazione pi\u00f9 veloce e anche efficace.<\/p>\n\n\n\n

Quando le tecnologie sono cos\u00ec innovative la sperimentazione vince sulla pianificazione, questo perch\u00e9 i benefici che si ottengono dal vincere la resistenza iniziale sono molto pi\u00f9 alti di quelli che si ottengono dopo aver pensato di aver definito il progetto\u00a0perfetto<\/em>.<\/p>\n\n\n\n

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Fonte: ilsole24ore.it di Jacopo Piana<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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