L’intelligenza artificiale, sia nella sua forma tradizionale, generativa o nella più recente declinazione agentica, rappresenta un dominio in cui Oracle vanta competenze trasversali lungo l’intera filiera. “Queste spaziano dalle soluzioni applicative fino alla componente infrastrutturale, permettendoci di supportare aziende private e pubbliche nel loro percorso di adozione di tecnologie di intelligenza artificiale. Il concetto chiave, in questo contesto, è proprio l’adozione, che oggi rappresenta un obiettivo cruciale per le imprese indipendentemente dal loro livello di maturità tecnologica e consapevolezza”. Lo ha afferma Andrea Sinopoli, Vice President Country Leader Cloud Tech di Oracle Italia in un suo intervento al Data e AI Forum che l’azienda ha organizzato a Milano.
Cosa ci si aspetta dall’AI
Secondo un report di PwC, il 60% dei CEO ha ormai sviluppato aspettative concrete nei confronti dell’AI, aspettative che non si limitano a migliorare prodotti e servizi, ma puntano a generare vantaggi competitivi nel mercato enterprise. La promessa dell’intelligenza artificiale viene traslata in scenari aziendali che abbracciano produttività migliorata, esperienze utente più personalizzate e significativi risparmi operativi.
Per esempio, l’intelligenza artificiale generativa viene già utilizzata per ottimizzare i servizi finalizzati all’utente, con applicazioni che includono non solo il miglioramento della customer experience, ma anche il supporto alla conformità normativa e alla gestione di attività complesse come quelle relative al back office. “Grazie alla capacità di utilizzare i dati dei clienti in modo più efficace, abbiamo potuto incrementare la personalizzazione di prodotti e servizi, ridefinendo l’interazione cliente-azienda in termini di valore aggiunto”, ha sottolineato Sinopoli.
Esempi concreti
Un ulteriore esempio è rappresentato da iniziative che puntano al risparmio sui costi e al miglioramento delle performance. Il CNR, sfruttando infrastrutture basate su AI, è riuscito ad aumentare le prestazioni delle proprie operazioni riducendo al contempo il consumodi energia elettrica. Nel settore delle telecomunicazioni, Vodafone ha adottato soluzioni di AI generativa per accelerare il time-to-market di dispositivi IoT, permettendo un’integrazione in tempo reale con i servizi esistenti.
Secondo PwC, il 98% delle aziende che si distinguono per l’utilizzo di AI generativa dispone di sofisticate architetture dati e di modelli di governance strutturati. Inoltre, il 72% di queste imprese ha già intrapreso un percorso maturo verso l’adozione di modelli cloud, dimostrando come l’integrazione tra AI e cloud sia un indicatore chiave del successo. “L’approccio basato su cloud non è solo un vantaggio operativo, ma una vera e propria cartina di tornasole che evidenzia l’efficacia delle strategie AI adottate“, ha sostenuto Sinopoli.
Massimizzare l’efficacia dell’AI generativa
Per massimizzare l’efficacia dell’intelligenza artificiale generativa, è fondamentale addestrare i modelli con volumi di dati significativi. Tuttavia, l’uso esclusivo di dati pubblici non garantisce un vantaggio competitivo distintivo. “Il 65% delle aziende riconosce l’importanza di integrare dati interni, come quelli finanziari, legacy e relativi alla supply chain, per ottenere risultati unici e migliorare la competitività aziendale”, ha spiegato Sinopoli. Questo approccio richiede tecnologie in grado di gestire dati eterogenei e dispersi, che possono essere strutturati, non strutturati o provenire da diverse fonti aziendali.
Oracle offre soluzioni per affrontare queste sfide, combinando l’efficienza del cloud pubblico con la flessibilità del cloud di prossimità. “Le nostre tecnologie di cloud customer consentono di portare le capacità AI direttamente nel data center del cliente, offrendo infrastrutture altamente performanti e sicure con un significativo impatto in termini di cost-performance”, ha precisato Sinopoli.
Lo sviluppo basato sull’AI
Sul fronte dello sviluppo, Oracle ha arricchito i propriservizi PaaS (Platform as a Service) per facilitare il lavoro degli sviluppatori, introducendo tecnologie agentiche, come gli agenti che supportano la scrittura di codice. Inoltre, l’evoluzione delle tecnologie dati, inclusa l’introduzione di componenti vettoriali nei database, rappresenta un altro passo avanti. “Il nostro database ora non solo supporta diversi linguaggi e tecnologie, ma integra funzionalità avanzate per rispondere ai trend emergenti del mercato“.
Le applicazioni SaaS di Oracle sono state profondamente trasformate dall’intelligenza artificiale generativa. Queste soluzioni ora incorporano funzionalità avanzate per garantire un’esperienza utente innovativa e una gestione più intelligente delle applicazioni enterprise. “La nuova frontiera dell’intelligenza artificiale passa attraverso la completa integrazione dell’AI generativa nel cuore delle applicazioni aziendali, ridefinendo gli standard di efficienza e innovazione“.
Provare e agire velocemente
Luigi Saetta, EMEA AI Specialist team, ha sottolineato come ormai l’AI generativa possa essere usata per avere un valido e sostanziale aiuto all’interno di tutti i processi aziendali, dal marketing alle vendite, dallo sviluppo di prodotti alla finanza fino alla gestione dei clienti. Però, per stabilire fino a che punto può arrivare tale aiuto bisogna provare a usare l’AI generativa. “Il consiglio che diamo ai clienti è di provare. Una volta che si hanno le idee chiare su cosa si vuole ottenere è bene partire velocemente per poi eventualmente iterare anche in funzione dei feedback: avendo la capacità di adattarsi perché può esser necessario seguire una va differente da quella che si era pensata all’inizio”.
La tecnologia è disponibile e se un modello specifico non è già usabile oggi, considerando la rapidità con sui sta evolvendo, lo sarà probabilmente domani. “L’aspetto cruciale è capire come si vuole e si può usare tale tecnologia e questo lo si può fare solo provando, magari iniziando anche solo con un numero selezionato di tecnici”. Per consentire alle aziende di avere un’idea di quali soluzioni si possono costruire basandosi sull’intelligenza artificiale generativa, all’interno del suo sito Web Oracle ha creato lo spazioAI Solution Hub.
Due fattori basilari: i dati e la potenza di calcolo
Alle parole di Saetta hanno fatto seguito quelle di Diego Losi Master Principal Account Cloud Engineer, il quale ha evidenziato che “una moderna piattaforma dati è la chiave per sfruttare il reale potenziale dell’AI”. Solo con una tale piattaforma è possibile estrarre valore da tutti gli asset aziendali che gestiscono dati, effettuare richieste al database usando il linguaggio naturale, costruire nuove applicazioni in alcuni minuti senza usare codice e prendere decisioni più efficaci grazie a precisi insight.
La prova arriva dalla stessa Oracle, che, come ha precisato Andrea Cravero, Senior Director Application Solution Engineering, “è la prima utilizzatrice della sua piattaforma AI”. E, numeri alla mano, i risultati indicano 1,3 milioni di ore di lavoro risparmiate dai dipendenti ogni anno, un aumento del 70% della velocità di pianificazione dei cicli di supply chain, un raddoppio delle richieste di assunzione per ogni ruolo vacante, oltre 1 milione di richieste di servizio indirizzare al corretto team di supporto ogni anno e il 97% delle transazioni bancarie riconciliate automaticamente.
Gianluca Liparoti AI Sales Leader Cloud Tech Oracle EMEA ha riassunto in tre attività basilari la capacità di accelerare una strategia di AI: build, enhance ed enrich. Con build si intende la capacità di istruire i LLM così da poter creare nuovi prodotti e servizi AI più velocemente; enhance è invece il risultato che si ottiene introducendo l’intelligenza artificiale nei prodotti esistenti; enrich implica l’analisi arricchita che permette di avere nuove è più precise indicazioni per prendere decisioni o definire strategie. Per mettere in atto tali attività serve una potenza computazionale adatta “come oggi solo un’infrastruttura basata su GPU può fornire”. E Oracle rende disponibile in cloud un Supercluster OCI da oltre 131mila GPU, il più potente tra quelli disponibili presso gli hypescaler.
La digitalizzazione del Consiglio di Stato
L’evento ha visto anche la presenza di un rappresentante del Consiglio di Stato e uno di Sei Srl che hanno raccontato le loro esperienze in tema di AI.
Il Consiglio di Stato ha intrapreso un percorso di digitalizzazione e innovazione tecnologica, adottando strumenti basati sull’intelligenza artificiale (AI) per migliorare l’efficienza e la qualità delle proprie attività. L’ente ha recentemente implementato un progetto supportato dai fondi PNRR e dal cloud Oracle, garantendo sicurezza e sostenibilità energetica.
L’introduzione dell’AI mira a supportare il lavoro dei giudici senza sostituirli, accelerando le ricerche e semplificando le analisi. Cinque sono i casi d’uso principali: richiamo e verifica delle fonti giurisprudenziali; identificazione di casi simili e ricorsi connessi; analisi delle leggi di riferimento; studio delle similitudini tra sentenze emesse; anonimizzazione dei dati nei provvedimenti. La ricerca semantica avanzata e l’anonimizzazione garantiscono maggiore trasparenza, efficienza e rispetto della privacy.
Secondo quanto sostenuto da Brunella Bruno, Consigliere di Stato – Magistrata Responsabile del Servizio per l’informatica per il Consiglio di Stato, un aspetto chiave è stato il coinvolgimento di diverse professionalità – giudici, esperti IT e partner tecnologici – per creare un sistema integrato e collaborativo. La governance del progetto è rimasta saldamente nelle mani del Consiglio di Stato, assicurando che l’innovazione tecnologica rispettasse la delicatezza dei contenuti giuridici.
L’iniziativa comprende anche un portale di open data, per garantire accesso pubblico ai procedimenti amministrativi. La digitalizzazione ha ridotto la necessità di archivi cartacei, contribuendo alla sostenibilità ambientale grazie all’utilizzo del cloud Oracle alimentato da fonti rinnovabili.
L’AI migliora la distribuzione del gas
Società del Gruppo TEA, Sei Srl ha introdotto l’intelligenza artificiale per migliorare la gestione della rete di distribuzione del gas nella provincia di Mantova. Il Gruppo TEA, azienda multiservizi partecipata dai Comuni mantovani e società benefit dal 2022, è impegnato nell’innovazione tecnologica per potenziare i propri servizi pubblici essenziali inerenti all’acqua, all’ambiente e all’energia.
L’integrazione dell’AI nella piattaforma di telecontrollo basata su Oracle OCI ha permesso un notevole avanzamento nella raccolta e analisi dei dati provenienti da sensori distribuiti sulla rete. La rete comprende cinque gruppi centrali e 150 gruppi locali, che ora beneficiano di cruscotti avanzati per il monitoraggio e il controllo. Gli obiettivi principali sono la riduzione delle perdite di gas, l’ottimizzazione dell’uso dell’odorizzatore – sostanza che permette di rilevare le perdite – e la protezione delle tubaturedalla corrosione.
Come ha sottolineato Stefano Bianchi, CEO di Sei srl, il progetto ha portato alla creazione di un digital twin della rete, un gemello digitale che consente simulazioni e interventi di manutenzione predittiva. Centrale al successo dell’iniziativa è stata la formazione del personale, equipaggiato per sfruttare i nuovi strumenti e analizzare i pattern nei dati raccolti. La combinazione di competenze umane e tecnologie avanzate permette di attuare interventi correttivi mirati, migliorando sicurezza ed efficienza.
