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Echelon Digital Industry Spa, Via Emerico Amari 162, Palermo (2024)

06/12/2024

La modernizzazione dell’IT è un viaggio cruciale che le Piccole e Medie Imprese (PMI) intraprendono per rimanere competitive in un mondo sempre più digitale. Questa trasformazione non è priva di sfide, ma con la giusta consapevolezza, le soluzioni sono a portata di mano.

6 sfide che affrontano le aziende:

1. Budget Limitato

La sfida
Le PMI operano spesso con budget ristretti, il che può rendere difficile l’allocazione delle risorse necessarie per una modernizzazione completa. L’investimento in nuove tecnologie e infrastrutture può essere costoso, e la mancanza di fondi adeguati può ritardare o deragliare gli sforzi di modernizzazione.

Le soluzioni
Una pianificazione finanziaria attenta e prudente è cruciale. Identificare le aree di investimento prioritario e allocare risorse in modo strategico può aiutare a massimizzare l’efficacia del budget disponibile.
Adozione di Cloud: i modelli basati su cloud, come il cloud pubblico o il cloud ibrido, possono offrire un modo per ridurre i costi iniziali, consentendo alle aziende di pagare solo per le risorse che utilizzano e di scalare le risorse in base alle esigenze.

2. Rischi per la sicurezza

La sfida
Nuove tecnologie possono introdurre nuovi vettori di attacco che le aziende devono mitigare. Le minacce alla sicurezza possono provenire sia dall’interno che dall’esterno dell’organizzazione, e possono includere malware, phishing, insider threat e altre minacce cyber.

Le soluzioni
L’implementazione di misure di sicurezza robuste come firewall avanzati, crittografia, autenticazione a più fattori e monitoraggio continuo delle reti può aiutare a proteggere l’organizzazione da minacce informatiche.
Fornire formazione regolare sulle migliori pratiche di sicurezza informatica può aiutare a ridurre i rischi associati a errori umani e minacce interne.

3. Trasformazione della cultura e delle competenze aziendali

La sfida
La resistenza al cambiamento e la mancanza di competenze necessarie possono ostacolare gli sforzi di modernizzazione. Per questo è essenziale che il personale comprenda e abbracci nuove tecnologie e processi.

Le soluzioni
Come abbiamo già sottolineato, fornire una costante formazione sulle nuove tecnologie e processi può aiutare a colmare eventuali lacune di competenza. Inoltre, non solo la formazione adeguata favorisce l’innovazione tecnologica, ma viceversa, l’innovazione facilita nuovi metodi di formazione. La pandemia del 2020 ha limitato l’apprendimento tradizionale, spingendo le organizzazioni verso approcci emergenti come l’apprendimento virtuale e la tecnologia immersiva, rendendo la formazione più versatile, coinvolgente e centrata sul pubblico, migliorando così l’assimilazione delle informazioni da parte degli studenti.
Comunicare chiaramente i benefici della modernizzazione e fornire supporto durante la transizione può aiutare a superare la resistenza al cambiamento.

4. Gestione delle architetture del Cloud Computing

Le sfide
La modernizzazione verso architetture basate sul Cloud è una tendenza crescente data la flessibilità, scalabilità ed efficienza che questo può offrire. Tuttavia, questa transizione porta con sé sfide significative. La molteplicità di applicazioni e servizi Cloud può diventare difficile da gestire, specialmente per i CIO e i team IT che devono navigare tra diverse piattaforme e servizi.
Questa espansione del Cloud può portare a una gestione frammentata, potenziali sovrapposizioni di funzionalità e difficoltà nel mantenere una visione chiara e un controllo sull’intero ecosistema Cloud. Il rapporto McKinsey evidenzia che le aziende ritengono che il 30% della spesa per il Cloud sia sprecato, sottolineando la necessità di una gestione più efficace.

Le soluzioni
Centralizzare la gestione del Cloud può fornire una visione chiara e un controllo sull’uso delle risorse Cloud, permettendo una migliore ottimizzazione dei costi e una gestione efficace delle risorse.
Collaborare con esperti di Cloud Computing può fornire la guida necessaria per navigare attraverso la complessità dell’architettura Cloud, selezionare le piattaforme giuste, e implementare best practices per la gestione del Cloud.

5. Integrazione dei sistemi

Le sfide
Le PMI spesso hanno una varietà di sistemi IT esistenti che devono essere integrati con nuove soluzioni durante il processo di modernizzazione. Questa integrazione può essere complessa, richiedendo una comprensione tecnica approfondita e una pianificazione dettagliata per garantire che i sistemi integrati funzionino in modo armonioso senza interruzioni nel flusso di lavoro.

Le soluzioni
Utilizzo di middleware, come ponte tra diverse applicazioni e sistemi, facilitando la comunicazione e l’integrazione. È un elemento chiave per garantire che i dati possano fluire senza problemi tra sistemi diversi.
Anche in questo caso, lavorare con fornitori di servizi IT esperti può semplificare il processo poiché possono fornire consulenza tecnica, supporto nella pianificazione e implementazione dell’integrazione.

6. Sovraccarico del Dipartimento IT

Le sfide
I dipartimenti IT possono trovarsi sovraccaricati con la gestione di progetti concorrenti durante il processo di modernizzazione. La pressione di mantenere le operazioni quotidiane mentre si lavora su iniziative di modernizzazione può portare a ritardi nei progetti e a una possibile riduzione della qualità del lavoro.

Le soluzioni
La definizione di priorità per i progetti in base al valore che apportano e alla loro urgenza può aiutare a gestire le risorse in modo più efficace.
L’outsourcing di alcuni progetti o operazioni a fornitori di servizi IT esterni può ridurre il carico di lavoro sul dipartimento IT interno, permettendo ai team di concentrarsi su progetti chiave.

05/12/2024

Un campo di studio che unisce diversi ambiti disciplinari quali l’informatica, la matematica, la linguistica e le scienze cognitive. Nato per dare la possibilità alle macchine di leggere e interpretare il linguaggio umano, grazie alle sue molte e versatili applicazioni si sta sempre di più integrando nei processi di business di molte aziende.

NLP: che cos’è?
Ogni tipo di testo sia scritto che parlato porta con sé informazioni da cui estrarre conoscenza e significato. Ma, mentre la produzione di parole, frasi e testi è un qualcosa che facciamo quasi senza nessuna difficoltà, la loro analisi e interpretazione potrebbe comportare dei problemi in termini di costi, tempi e consistenza. Inoltre, le informazioni provenienti da questo tipo di dati sono spesso in formato non strutturato, ovvero sono prive di uno schema organizzativo e interpretativo di base e richiedono un qualche livello di processamento, prima di essere utilizzate.

Il Natural Language Processing, anche NLP, è quel ramo dell’intelligenza artificiale che si occupa del trattamento informatico del linguaggio naturale. L’NLP legge, interpreta e dà un senso al linguaggio grazie all’utilizzo di regole, euristiche e modelli di apprendimento automatico.

Le tecniche di comprensione del linguaggio giocano un ruolo fondamentale nel migliorare l’interazione uomo-macchina: esse strutturano e preparano il linguaggio affinché le informazioni contenute in esso vengano comprese, interpretate e organizzate dalle macchine. Alcuni dei maggiori vantaggi dell’NLP sono la possibilità di fare analisi in larga scala, l’automatizzazione in real-time di procedure ripetitive e l’estrazione di conoscenza dai dati.

03/12/2024

Nell’ultimo anno, l’evoluzione dei Large Language Models (LLM) ha segnato una svolta decisiva nel campo dell’Intelligenza Artificiale (AI). Questi modelli, capaci di comprendere e generare linguaggio umano, hanno trasformato il modo in cui interagiamo con la tecnologia, aprendo nuove frontiere in diversi settori.

Il 2024 ha visto un aumento esponenziale nell’adozione e nell’utilizzo degli LLM. Secondo le stime, milioni di utenti in tutto il mondo fanno ormai affidamento su questi strumenti per svolgere compiti che vanno dalla generazione di contenuti alla programmazione, dalla traduzione linguistica all’assistenza clienti. La loro capacità di elaborare e generare testi in modo coerente e contestualmente rilevante ha permesso di automatizzare processi che prima richiedevano un intervento umano significativo, migliorando l’efficienza e l’accessibilità dei servizi digitali.

Quali le differenze fra Gemini e Chat GPT?

Generazione di immagini
Sia Gemini che ChatGPT sono in grado di convertire il testo in immagini, interpretando i comandi dell’utente riportati in linguaggio naturale. La differenza tra i due risultati risiede nel fatto che Gemini punta al realismo delle immagini offerte vincolando però il risultato al formato quadrato, mentre Dall-E 3 di OpenAI, utilizzato da ChatGPT, predilige la flessibilità delle dimensioni delle immagini, creandole però con uno stile marcatamente cartoon.

Funzioni vocali
Gemini, grazie all’integrazione con Google, offre una funzione di lettura ad alta voce fluida. ChatGPT, d’altro canto, ha il vantaggio di una app mobile che rende le conversazioni accessibili ovunque. Anche in questo caso, la scelta tra i due dipende dalle esigenze specifiche e dall’ambiente di lavoro.

Privacy
In ambito di privacy, entrambe le piattaforme fanno sollevare preoccupazioni sulla gestione dei dati, con ChatGPT che conserva le conversazioni per 30 giorni e Gemini per 18 mesi. Entrambi gli strumenti però offrono la possibilità di eliminare le chat a costo di ottenere risposte meno accurate.

Ricerca
Nel campo della ricerca di informazioni, Gemini, grazie al suo legame diretto con il motore di ricerca più utilizzato al mondo, si posiziona in vantaggio nei confronti di ChatGPT che si basa su Bing. Gemini offre risposte in tempo reale attingendo dalla ricerca di Google, includendo un pulsante per il fact-checking diretto, riducendo dunque le inesattezze o allucinazioni, che ad ogni modo rimangono possibili.

Conclusione
ChatGPT-4 eccelle nell’integrare plugin e GPT personalizzati, offrendo un’ampia personalizzazione e l’opportunità per i creatori di generare entrate. Consente anche modifiche in corso d’opera durante le conversazioni, ottimizzando l’efficienza e preservando il flusso creativo, funzionalità che possono mancare in Gemini. ChatGPT, inoltre, si distingue per la sua abilità nell’analizzare documenti PDF, una funzionalità non presente in Gemini. Inoltre, si caratterizza per l’integrazione con applicazioni di terze parti, offrendo agli utenti una vasta gamma di possibilità.

Gemini Advanced, d’altro canto, include 2TB di archiviazione cloud in Google One, offrendo un valore aggiunto agli utenti dell’ecosistema Google. Attinge le sue risposte in tempo reale da Google, oltre a permettere la personalizzazione dello stile delle risposte, la generazione di bozze multiple e l’integrazione delle Google Apps.

Complessivamente, sia ChatGPT che Gemini rappresentano modelli linguistici avanzati, ognuno con specifiche forze e limitazioni, ma riteniamo che per farsi un’idea più completa dell’offerta di Google bisognerà attendere che tutte le funzionalità annunciate diventino disponibili.

29/11/2024

Una strategia di Data Governance è più che mai necessaria per ottimizzare il valore dei dati e gestire il patrimonio informativo aziendale, soprattutto all’interno delle organizzazioni complesse. Definire processi, ruoli, policy, standard e metriche è fondamentale per garantire un uso efficace ed efficiente delle informazioni.
La Data Governance stabilisce processi e responsabilità capaci di assicurare qualità e sicurezza dei dati impiegati in azienda.

Cosa si intende per Data Lineage?
Il Data Lineage è una tecnica che consente di identificare e rappresentare il ciclo di vita del dato, dalle sue origini alla sua destinazione, evidenziando i principali processi che lo coinvolgono, i suoi movimenti e le trasformazioni nel tempo.
Il Data Lineage aiuta inoltre le organizzazioni a:
- capire come le varie informazioni vengono utilizzate all’interno dell’azienda;
- tener traccia delle informazioni chiave che servono a determinati scopi;
- descrivere il tipo di trasformazioni che subiscono i dati nei processi;
- evidenziare le interdipendenze tra dati e sistemi aziendali.

Un Data Lineage ben implementato è fondamentale per una buona Data Governance, e se facilmente fruibile, va anche a beneficio di diversi attori aziendali, in ambito business, ma anche IT.

Tra i numerosi vantaggi troviamo:
- Analisi dei Data Incident: con il Data Lineage è possibile ricostruire i processi di produzione dei dati e quindi individuare più agevolmente lo stadio del processo in cui ha avuto origine un errore.
- Performance Assessment: il Data Lineage non solo consente di mappare i flussi di dati, ma consente anche di individuare eventuali “colli di bottiglia” nella gestione dei dati e di intervenire per cercare di risolverli.
- Impact Analysis: il Data Lineage consente di determinare quali dati, processi, applicazioni saranno interessati da eventuali modifiche e quindi valutare l’impatto di un possibile intervento, soprattutto quando questo comporta modifiche strutturali massive all’interno del patrimonio software applicativo.
- Compliance: la tracciabilità dei dati, garantita dalla Data Lineage, è un ottimo strumento di validazione dei dati, di controllo di utilizzo e conformità alle normative vigenti.
- Data Quality: tanto più approfondita è la conoscenza del ciclo di vita dei dati, tanto più si conoscono i sistemi, i processi e le trasformazioni che li interessano, tanto più efficaci potranno essere i controlli su di essi, soprattutto in caso di errori.
- Data Protection: conoscere il ciclo di vita dei dati consente di sapere in qualsiasi momento l’esatta collocazione dei dati all’interno dei propri sistemi e questo aiuta a garantirne la riservatezza e il giusto trattamento, anche in ottica GDPR.

28/11/2024

Efficienza ed efficacia
L’adozione dell’IA nel processo di creazione dei contenuti porta con sé una significativa ottimizzazione sia in termini di efficienza che di efficacia. Questa tecnologia consente di analizzare in tempo reale vasti volumi di dati, ottimizzando la distribuzione dei contenuti per massimizzare la visibilità online. Riducendo la dipendenza da processi manuali, l’IA accelera la produzione di contenuti e campagne, migliorando significativamente i tempi di reazione alle dinamiche di mercato e aumentando l’efficacia delle iniziative di marketing senza compromettere la qualità.

Engagement
Stimolare l’interazione dei consumatori, cioè l’attenzione e la partecipazione attiva che un’organizzazione riesce a instaurare con i suoi utenti, rappresenta il fulcro delle strategie aziendali. In questo contesto, l’impiego dell’Intelligenza Artificiale per affinare l’offerta emerge come uno degli strumenti più efficaci nel marketing. Tale approccio permette alle aziende di modulare le proprie proposte basandosi sulle necessità, sulle azioni e sui gusti personali dei consumatori, elevando di conseguenza la qualità dell’esperienza per l’utente e incrementando le opportunità di conversione.

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27/11/2024

La tecnologia di Retrieval-Augmented Generation (RAG) segna un nuovo confine nell’evoluzione dell’Intelligenza Artificiale, offrendo un innovativo approccio alla generazione di testo.

Nata dall’evoluzione delle tecniche di Natural Language Processing (NLP) e del Machine Learning, la RAG si distingue infatti per la sua capacità di integrare e sintetizzare informazioni provenienti da fonti di conoscenza esterne per generare contenuti coerenti e pertinenti, permettendo ai sistemi AI di fornire risposte non solo accurate ma anche ben contestualizzate. Ciò migliora significativamente l’interazione umano-computer, elevandola a nuovi livelli di efficienza e naturalezza.

Come funziona la RAG
Al cuore della RAG vi sono due componenti principali: il “retrieval” o recupero di informazioni, che scava nelle vastissime risorse di dati per trovare i fatti e le informazioni rilevanti, e la “generation”, ovvero la generazione di testo che sfrutta queste informazioni per formulare risposte, spiegazioni o contenuti nuovi. Questa sinergia permette di ottenere output di alta qualità, informativi e unici.

RAG e modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM)
Come sappiamo, i Large Language Models (LLM) sono modelli di apprendimento automatico di grandi dimensioni addestrati su vasti dataset, capaci di generare testo coerente e contestualmente rilevante a partire da prompt di input. Tuttavia, pur essendo molto avanzati, i LLM si basano principalmente sulle informazioni con cui sono stati addestrati, limitando la loro capacità di incorporare conoscenze aggiornate o specifiche non presenti nei loro dataset di addestramento.

La RAG interviene proprio per colmare questa lacuna: integrando il processo di recupero di informazioni (retrieval) con la generazione di testo, permette ai LLM di accedere a informazioni esterne in tempo reale per arricchire le loro risposte.

In sintesi, la RAG estende le capacità dei LLM, rendendoli strumenti ancora più potenti per applicazioni che richiedono non solo la generazione di testo creativo e coerente, ma anche l’accuratezza e la pertinenza delle informazioni basate su fatti reali e attuali.

Applicazioni pratiche della RAG
Le applicazioni della Retrieval-Augmented Generation (RAG) spaziano attraverso una vasta gamma di settori, dimostrando l’ampia flessibilità e il valore che questa tecnologia porta in diverse aree dell’industria e dei servizi: dall’assistenza clienti, alla creazione di contenuti editoriali, fino alla programmazione e allo sviluppo di software.

Nell’assistenza clienti, aziende come Amazon e Zalando hanno implementato la RAG per potenziare i loro chatbot, fornendo ai clienti risposte rapide, precise e altamente contestualizzate a domande complesse, migliorando significativamente l’esperienza dell’utente e l’efficienza del servizio.
Nel campo della creazione di contenuti editoriali, organizzazioni come Forbes utilizzano tecnologie basate sulla RAG per automatizzare la produzione di articoli informativi e report di analisi. Questo non solo accelera il processo di produzione dei contenuti ma garantisce anche un alto livello di personalizzazione e rilevanza per il lettore.
Nel settore dello sviluppo software e della programmazione, aziende tecnologiche come GitHub hanno introdotto strumenti basati sulla RAG, come Copilot, per accelerare lo sviluppo del software e migliorare la qualità del codice prodotto.

26/11/2024

"Lo sviluppo e l'uso degli strumenti di machine learning è considerato una forma di applicazione dell'intelligenza artificiale invasiva ai fini dei fondamentali diritti delle libertà individuali".

L'essenza del documento del 15 ottobre 2024 di Europol che mette in chiaro che l'AI non è altro che Machine Learning su server condivisi, che elaborano dati di cui non sono proprietari.

La condivisione di competenze e capacità, anche su operazioni complesse, deve essere generalmente incoraggiata e sostenuta, previa verifica dell'equilibrio ed il rispetto del trattamento dei dati personali da parte delle agenzie di brokeraggio internazionali.

21/11/2024

Cosa sono le allucinazioni dell’Intelligenza Artificiale Generativa?
Nel mondo digitale di oggi, i modelli di Intelligenza Artificiale Generativa (GenAI), come GPT, stanno trasformando il nostro modo di interagire con la tecnologia. Tuttavia, questi modelli, per quanto avanzati, possono generare contenuti non veritieri o incoerenti. Questo fenomeno prende il nome di allucinazione. Questo problema non riguarda solo i modelli di linguaggio, ma si estende anche a tutte le GenAI, come la generazione di immagini, video e suoni.

Perché i modelli GPT allucinano?
I modelli GPT sono addestrati su vasti dataset che includono l’intero contenuto di internet. Il compito su cui sono stati addestrati è prevedere la parola successiva, una sorta di gioco che svolgono con grande precisione. Tuttavia, questo processo non è infallibile. Ad esempio, se si chiede a un modello GPT di completare una frase come “Il Real Madrid ha vinto la Champions League 2024 disputata allo stadio…”, potrebbe rispondere “Bernabeu”, lo stadio di casa del Real Madrid. Ma se la finale si fosse svolta altrove, non avendo un contesto aggiornato, il modello cadrebbe in errore. Proprio questa mancanza di contesto è la causa di molte allucinazioni AI.

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13/11/2024

E' il momento giusto per fare un nuovo passo in avanti, fortificando il legame già presente tra Digital Marketing e Valorizzazione dei dati, per offrire servizi sempre più integrati ai clienti e favorire lo sviluppo di nuovi prodotti da lanciare sul mercato.

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05/11/2024

Il Digital ESG (Environmental, Social, Governance) rappresenta una nuova frontiera nell’evoluzione del concetto tradizionale di ESG. Questo approccio rappresenta un percorso innovativo per incorporare la sostenibilità nelle loro operazioni attraverso la tecnologia. Aldilà della semplice adozione di pratiche sostenibili, la trasformazione digitale può essere utilizzata per migliorare l’impatto ambientale, sociale e di governance delle aziende.

In questo contesto l’adozione di tecnologie digitali avanzate viene sfruttata per monitorare, analizzare e migliorare le prestazioni ESG. Queste tecnologie includono Big Data, Intelligenza Artificiale (AI), Machine Learning (ML) e altre piattaforme digitali che permettono una migliore tracciabilità e trasparenza delle operazioni aziendali, ma anche automatizzare processi, ridurre il consumo di risorse e migliorare la gestione dei rischi.

Ecco alcune delle aree in cui la trasformazione digitale può supportare gli obiettivi ESG:

Automazione ed efficienza
L’automazione può contribuire a migliorare l’efficienza operativa, riducendo al contempo l’impatto ambientale. Ad esempio, l’automazione dei processi industriali può ridurre il consumo di risorse ed energia, contribuendo a minimizzare l’impronta ecologica dell’azienda.

Analizzare i dati per prendere decisioni informate
La capacità di raccogliere e analizzare grandi quantità di dati può fornire alle aziende gli strumenti necessari per prendere decisioni informate. Questo può aiutare a identificare e mitigare i rischi ESG, nonché a trovare opportunità per migliorare la sostenibilità.

Innovazione e sviluppo sostenibile
La trasformazione digitale può stimolare l’innovazione sostenibile, permettendo alle aziende di sviluppare nuove soluzioni che possono contribuire a risolvere sfide ambientali e sociali.

Formazione e sensibilizzazione:
Le tecnologie digitali possono essere utilizzate per formare e sensibilizzare dipendenti, fornitori e clienti sui temi ESG, promuovendo una cultura di sostenibilità e responsabilità.

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09/09/2024

L’abbondanza di dati generati dalle attività quotidiane offre un’opportunità senza precedenti per ottenere insight significativi e prendere decisioni informate. Con l’avvento dell’Intelligenza Artificiale (IA) generativa, si aprono nuove frontiere per l’analisi dei dati e la generazione di conoscenza, ma anche per inquadrare le dinamiche di Business Intelligence in un nuovo contesto, per certi versi inedito.

L’IA generativa è un ramo dell’IA che si concentra sulla creazione di nuovi dati, immagini, testi o altri contenuti che non esistevano precedentemente partendo da una richiesta testuale (un prompt) di una persona. Ma non è solo questo. L’adozione di strumenti basati sull’IA generativa, infatti, apre a scenari di raccolta e di elaborazione dei dati semi-strutturati e non strutturati che fino a poco tempo fa non erano pensabili. Attraverso lo stesso linguaggio naturale che viene usato per generare nuovi contenuti, è possibile innestare l’IA generativa per dinamiche di Business Intelligence per recuperare rapidamente specifici documenti o per ottenere dati utili da fonti destrutturate.

05/09/2024

Il vero rischio per il mondo dei chip è che tutti i vari piani di sviluppo aziendali annunciati risultino poco credibili, se continueranno a mancare persone con le competenze necessarie per implementarli. Questo può accadere anche se ci saranno materie prime e investimenti adeguati”. L’alert arriva non (per lo meno non solo) da generali analisi internazionali che diluiscono i numeri italiani in un contesto globale di molti ordini di grandezza maggiori.

Dallo studio realizzato da SIE emerge una scarsa presenza di laureati in elettronica in Italia. Scarsa non solo in termini assoluti, ma soprattutto in confronto a quanti ne sono richiesti realmente dalle aziende.

In questo panorama per nulla roseo, mancano anche le “quota rosa”. La presenza femminile tra i banchi dei corsi di elettronica non supera il 15%, al contrario di ciò che accade in altre specializzazioni come ingegneria gestionale o biomedica, dove la parità di genere è una realtà consolidata.