L’Intelligenza Artificiale secondo Aramix

Come la società del Gruppo Datrix aiuta le aziende a reinterpretare i processi

Il tema dell’intelligenza artificiale appare ciclicamente nelle discussioni delle community e dei media, identificandola con la tecnologia in hype. In questi mesi sotto i riflettori c’è la AI generativa, ma questa è solo una delle molteplici applicazioni basate sull’intelligenza artificiale

Per orientarci meglio, abbiamo chiesto a Andrea Ronchi di accompagnarci in questo mondo. Ronchi è Principal di Aramix (sito web), player del gruppo Datrix, gruppo di tech company che sviluppano soluzioni di intelligenza artificiale per la crescita data-driven delle imprese. Dal 2019 Datrix ha accelerato il suo percorso di crescita attraverso acquisizioni in Italia e all’estero: fanno oggi parte del gruppo 3rdPlace Srl, FinScience Srl, ByTek Srl, Paperlit Srl, Datrix US Inc. e Adapex. A inizio 2023, dall’acquisizione della società Aramis e dalla fusione di competenze con 3rdPlace, è nato il nuovo player Aramix, a rinforzo dell’area Machine Learning & Model Serving. Con i suoi 140 professionisti al servizio di 350 clienti, Datrix opera tramite quattro sedi in Italia (Milano, Roma, Cagliari e Viterbo), una negli Stati Uniti e un nuovo polo di business a Dubai, grazie alla partnership con Seed Group, Società del Private Office dello sceicco Saeed bin Ahmed Al Maktoum, con l’obiettivo di rivoluzionare il settore dell’antelligenza Artificiale in Medio Oriente.

Sin dall’università, Ronchi si interessa all’analisi dei dati, affascinato dagli approvvigionamenti delle navi da crociera, dove le scorte di cibo sono effettuate con una precisione incredibile analizzando i dati degli ospiti, e i controlli e l’imbarco di tremila persone avvengono nello stesso tempo in cui in aeroporto si gestiscono 300 passeggeri.

Prima di parlare dei servizi che Aramix offre, Ronchi sottolinea che “nel quotidiano di noi tutti l’AI è presente in applicazioni comuni come gli smartphone, nei quali l’eccellente qualità delle immagini è ottenuta compensando la mancanza di ottiche convenzionali tramite la rielaborazione e l’ottimizzazione delle informazioni catturate dall’obiettivo. Gli stessi smartphone usano l’AI anche per leggere o scrivere messaggi.”

Anche le tecniche matematiche alla base dell’AI sono note da più di un secolo ma solo ora, grazie all’incredibile potenza computazionale disponibile, è possibile creare il cocktail che ha generato applicazioni teoricamente solo immaginabili 10/20 anni fa, ma non realizzabili per mancanza di strumenti.

La domanda che è alla base della strategia di Aramix è come aiutare le aziende a reinterpretare i processi alla luce di queste nuove potenzialità per aumentare efficacia e produttività al fine di migliorare l’efficienza. La rapidissima elaborazione di input e l’estensione dell’analisi permettono di creare modelli per singolo caso, e di questo Aramix fa un punto di forza: Ronchi sottolinea che “non è sempre possibile utilizzare  “un prodotto a scaffale” standardizzato: nei casi più complessi ogni realtà è trattata inserendo le variabili che la caratterizzano singolarmente per restituire una soluzione personalizzata” e continua spiegando che “l’avvio di ogni nuovo progetto comprende tre fasi: il primo approccio è molto simile ai servizi offerti dagli advisor: assieme al cliente si raccoglie il maggior numero di variabili che influiscono su quelli che si possono definire i “mal di pancia”, perché spesso le aziende lottano con note ma apparentemente irrisolvibili inefficienze. In questa fase, l’esperienza dell’azienda è trasferita a professionisti che hanno competenza di osservazione numerica dei fenomeni e si cerca di sopperire alle variabili che non possono essere osservate direttamente trovando variabili esogene al processo che possono aiutare ad inferire quelle mancanti.” È interessante notare che i dati analizzati non sono rappresentati solo da numeri ma tutto può essere tradotto in numero, per esempio le immagini e i suoni. Ronchi prosegue sintetizzando le fasi successive: “una volta analizzati i dati è possibile fare una previsione di come il processo si modificherà al mutare di una o più variabili. Si creano prototipi (dove prototipo è qui sinonimo di software) che sono industrializzati dopo averne testato la performance. Questi software possono essere anche integrati e gestiti in autonomia dall’azienda poiché l’obiettivo non è creare dipendenza ma fornire soluzioni”.

La fase di industrializzazione crea automatismi per l’acquisizione dei dati e la loro rielaborazione, che innescano gli algoritmi di AI per la produzione degli output che possono essere visivi, per esempio grafici, oppure innescare variabili all’interno dei sistemi dei clienti, per esempio settare un valore all’interno di un macchinario complesso.

Di queste tre fasi la prima può includere la raccolta di dati con metodi riservati a soggetti specifici. Se per esempio si sta lavorando sulla valutazione di rischio della controparte, oltre a informazioni disponibili pubblicamente è utile “setacciare la rete”. In questo caso ci si scontra con un vincolo posto dall’ordinamento italiano, che assoggetta questa attività all’ottenimento di una licenza per l’investigazione privata. Per Ronchi è determinante sottolineare che “Aramix si è accreditata TULPS, con un processo di circa nove mesi che ha, tra l’altro, richiesto la definizione della governance aziendale. Questo dimostra che, nonostante la normativa sia e debba essere in continua evoluzione per includere le tecnologie recenti, già nella legislazione redatta quando eravamo analogici si trovino i fondamenti per la corretta gestione dei processi di AI.”

Il core business di Aramix include la valutazione e prevenzione del rischio in ambito energetico e industriale, la creazione di strumenti di supporto alle decisioni in ambito industriale, la previsione dei problemi e l’ottimizzazione dei piani di gestione per prevenirli. La clientela è eterogenea, con significative presenze nei settori oil, gas, energia, manifattura, trasporti, banche, pharma a cui si aggiunge il travel attualmente in espansione.

Costringerli entro categorie non è però nelle loro corde: si definiscono generalisti e hanno un particolare entusiasmo nel pensare di poter servire industrie che considerano efficienza e tempo fondamentali per sopravvivere in una società in trasformazione.

Citando i dati  2022 dell’Osservatorio del Politecnico di Milano sulla diffusione dell’AI in Italia, Andrea Ronchi si sofferma non su quello che sembra il dato da commentare, ovvero che nelle piccole e medie industrie solo 1,5 su 10 ha iniziato o terminato progetti di AI mentre le grandi imprese lo hanno fatto in 6 casi su 10, ma sulla vera notizia nascosta in questi numeri, e si chiede come le 4 grandi aziende su 10 che ancora non hanno avviato alcun progetto prevedano di superare le sfide future.

Sembra decisamente che in Italia ci sia ancora, se non un Blue Ocean, almeno un Blue Lake in cui pescare nuove opportunità. Per divulgare un concetto non sempre familiare, Ronchi ritiene che “il modo più efficace sia presentare casi d’uso, anche di realtà distanti dall’interlocutore. A questo si aggiunge il word of mouth e il posizionamento derivante dalle eccellenze di studio che caratterizzano il know how del gruppo di lavoro.” Citando solo uno su molti, Enrico Zio, fondatore di Aramis e recentemente nominato direttore scientifico di Datrix, è ingegnere nucleare e uno degli accademici più prestigiosi nel panorama italiano ed internazionale, vincitore dell’Humboldt Research Award. Infine, la conoscenza dei servizi offerti è promossa attraverso iniziative tematiche.

Nel futuro di Aramix ci sono molte iniziative di cui presto sentiremo parlare oltre all’internazionalizzazione, già iniziata con le sedi di NY e Dubai, e l’attenzione ai mondi dell’idrogeno e dell’energia nucleare, dove la valutazione del rischio è fondamentale.

Andrea Ronchi termina la conversazione ritornando ai concetti generali da cui siamo partiti, con una riflessione sulle applicazioni alle cosiddette “generative”. “L’intelligenza artificiale non è un oracolo, e non ha nemmeno un’opinione. Ogni strumento di AI generativa, anche se parla, fornisce sempre e solo la risposta più plausibile in base alle informazioni ricevute. È fondamentale utilizzare sempre tutte le informazioni e non solo quelle “dominanti”, considerando le risposte ricevute come segnali, non dictat. L’uomo è tale in quanto esercita il libero arbitrio, e solo se abdica alla sua natura, sopprimendo il contraddittorio, mette a rischio la sua evoluzione.”

L’AI aiuta, a volte enormemente, mentre a volte l’automatizzazione del servizio lo snatura completamente. Valutare attentamente quando in nome dell’efficienza è sensato fare un passo indietro e quando, invece, ci si deve mettere in gioco in prima persona, recuperare alla fonte le informazioni e concedersi di sbagliare sono gli ingredienti dell’antidoto che consente alla collettività di commettere errori e quindi di progredire facendo tesoro della lesson learnt.

Leggi altri articoli: Innovazione