L鈥檌ntelligenza artificiale e le tecnologie digitali possono fare molto per il mondo della giustizia. Ma la vera domanda non 猫 se adottarle. 脠 come farlo in modo corretto, responsabile e strutturale.

Abbiamo recentemente organizzato il tavolo di confronto 鈥淚A, dati e modelli operativi per una Giustizia pi霉 efficiente al servizio del cittadino鈥� a cui hanno partecipato il Ministero della Giustizia, l鈥橝gID, diversi parlamentari e addetti ai lavori. Quando oggi si parla di trasformazione non si intende solo una trasformazione tecnologica, ma sistemica: rafforzare la capacit脿 dello Stato di garantire efficienza, certezza del diritto e fiducia istituzionale attraverso una piattaforma digitale integrata, sicura e governabile, guidata dall鈥橝I.

Dalla digitalizzazione alla piena operativit脿 digitale

Negli ultimi anni si 猫 parlato molto di digitalizzazione della giustizia. Il passo successivo 猫 renderla pienamente operativa: automazione dei processi documentali, digitalizzazione end-to-end dei procedimenti civili e penali, utilizzo dell鈥橝I per l鈥檃nalisi e il supporto decisionale, valorizzazione del patrimonio informativo attraverso un Data Lake giudiziario nazionale.

Tutto questo, per貌, funziona solo se alla base c鈥櫭� un鈥檃rchitettura coerente che connette dati, processi e persone. L鈥檌nteroperabilit脿 non 猫 un dettaglio tecnico: 猫 la condizione necessaria perch茅 sistemi diversi 鈥� legacy e nuovi 鈥� possano dialogare in modo sicuro, affidabile e continuo.

La combinazione vincente: Uomo + AI

Esiste ancora una certa diffidenza verso l鈥檌ntelligenza artificiale. In realt脿, il tema non 猫 la sostituzione dell鈥檜omo, ma la qualit脿 dei dati e del contesto in cui l鈥橝I opera.

In un ambito come quello giudiziario, l鈥橝I non decide: aiuta a raccogliere, organizzare e mettere a disposizione 鈥� con le corrette regole di accesso e profilazione 鈥� i documenti e le informazioni che sono alla base del giudizio delle persone.

Pensiamo a un esempio concreto: per arrivare preparato a un鈥檜dienza, un magistrato deve poter contare su un insieme articolato di atti, memorie, precedenti e documentazione probatoria. Pu貌 accadere che, proprio il giorno dell鈥檜dienza, emerga l鈥檃ssenza di un documento rilevante. Un sistema di AI, correttamente addestrato e governato, pu貌 individuare in pochi secondi l鈥檌nformazione corretta all鈥檌nterno di grandi moli di informazioni, riducendo tempi e margini di errore. La decisione resta sempre umana, ma la capacit脿 di analisi viene potenziata.

Strumenti di lettura automatica possono analizzare in pochi secondi volumi di documenti che richiederebbero ore di lavoro umano. Ma dobbiamo porci alcune domande fondamentali: stiamo considerando tutti i documenti necessari per un giudizio equilibrato? I dati sono completi, affidabili, aggiornati? Perch茅 un鈥橝I che lavora su dati non corretti rischia di generare errori, compromettendo il circolo virtuoso dell鈥檌nnovazione.

Nel contesto giudiziario, quindi, l鈥橝I non sostituisce l鈥檈ssere umano: la supporta. Accelera l鈥檃nalisi, organizza la complessit脿, individua pattern, suggerisce raccomandazioni. Ma la decisione finale resta sempre in capo alla persona.

Oggi l鈥橝I 猫 in grado di automatizzare singole attivit脿, ma pu貌 anche gestirne di pi霉 articolate, fornendo raccomandazioni strutturate. Ad esempio, stiamo mettendo a disposizione dei nostri clienti Agenti AI progettati per supportare ruoli specifici, perch茅 ogni ambito ha sfide e responsabilit脿 proprie. La tecnologia deve essere calata nel contesto.

Sicurezza e governance: condizioni imprescindibili

In ambito giudiziario, sicurezza e governance non sono opzioni, ma prerequisiti. Un鈥橝I realmente adottabile deve nascere con meccanismi di controllo degli accessi, tracciabilit脿 delle operazioni, gestione rigorosa dei dati sensibili e processi di anonimizzazione integrati. 脠 essenziale sapere che tutti gli attori che accedono alle informazioni siano autorizzati a farlo e che ogni utilizzo sia conforme alle normative. La fiducia istituzionale si costruisce anche cos矛.

Una visione di sistema

C鈥櫭� un esempio che utilizzo spesso, in un settore diverso. Quando un responsabile HR riceve decine di migliaia di curriculum, nella pratica tende a fermarsi ai primi candidati validi. Con strumenti di AI pu貌 analizzare l鈥檌ntero bacino, garantendo una selezione pi霉 equa e completa. Non 猫 perfetta, ma 猫 potenzialmente pi霉 giusta. Allo stesso modo, nella giustizia, la tecnologia pu貌 ampliare la capacit脿 di analisi e migliorare l鈥檈quit脿 del sistema, se inserita in una visione complessiva.

La trasformazione della giustizia non 猫 solo una questione di efficienza operativa. 脠 una questione di autorevolezza dello Stato, competitivit脿 del Paese e fiducia dei cittadini. Perch茅 questo accada servono piattaforme integrate, interoperabilit脿 reale, competenze diffuse e una partnership solida tra pubblico e privato.

L鈥檌ntelligenza artificiale non 猫 un鈥檃lternativa al giudizio umano. 脠 uno strumento potente per rafforzarlo. Se governata con responsabilit脿, pu貌 diventare una leva concreta per una giustizia pi霉 rapida, pi霉 trasparente e pi霉 vicina ai cittadini.

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Con la diffusione dell鈥橝I generativa, risulta sempre pi霉 evidente che le soluzioni 鈥減reconfezionate鈥� portano s矛 a buoni risultati, ma fino a un certo punto. Il nuovo valore di business arriver脿 da un鈥橝I profondamente allineata al contesto unico dell鈥檌mpresa: ai suoi dati, ai suoi processi e ai suoi ambiti decisionali.

La personalizzazione dell鈥橝I non 猫 pi霉 un elemento accessorio: 猫 ormai un鈥檃spettativa importante. Che si tratti di promuovere l鈥檈ccellenza operativa, migliorare l鈥檈sperienza del cliente o accelerare il processo decisionale, le organizzazioni danno sempre pi霉 priorit脿 a soluzioni in grado di comprendere davvero la loro realt脿.

I modelli di AI generici, progettati per essere ampiamente applicabili, risultano limitati. Spesso non colgono le sfumature specifiche di un鈥檌mpresa, con conseguente minore rigore, insight vaghi e scarsa scalabilit脿 tra funzioni diverse. Il modello 鈥渢aglia unica鈥� dell鈥橝I rende difficile adattare le sue applicazioni a settori con esigenze normative, tipologie di dati e complessit脿 operative molto differenti.

Nei settori pi霉 critici, dove precisione, conformit脿 e contesto sono imprescindibili, affidarsi a modelli generici pu貌 generare inefficienze e opportunit脿 mancate. Anche la loro integrazione nei processi di governance, sicurezza e compliance risulta spesso complessa. Il risultato? Prestazioni insufficienti e una crescente consapevolezza che un鈥橝I 鈥渦guale per tutti鈥� non pu貌 soddisfare la complessit脿 dei bisogni delle imprese moderne.

Per questo motivo sempre pi霉 aziende stanno investendo in innovazioni differenziate, con soluzioni di AI progettate fin dall鈥檌nizio per rispondere a richieste di business specifiche.

La trasformazione dei settori

Le applicazioni di AI su misura stanno trasformando interi settori, modellando l鈥檌ntelligenza attorno ai dati, ai processi e alle sfide specifiche di ogni industria.

Nel manifatturiero, il cambiamento 猫 evidente: le aziende stanno snellendo processi operativi complessi. Per Henkel, ad esempio, il nostro team ha sviluppato una soluzione a supporto della gestione delle deduzioni nella supply chain finanziaria e dell鈥檌ndicizzazione nella gestione delle controversie. La soluzione automatizza l鈥檃nalisi e l鈥檌ndicizzazione dei documenti di reclamo dei clienti, integrando capacit脿 avanzate di AI direttamente nelle attivit脿 quotidiane degli operatori. Il risultato 猫 una creazione dei casi pi霉 veloce e attenta e una gestione delle controversie pi霉 agile.

Nell鈥檌ndustria alimentare, Arborea sfrutter脿 le potenzialit脿 dell鈥檌ntelligenza artificiale in ambito supply chain, dalla pianificazione all鈥檌ndividuazione del miglior vettore, in termini di condizioni di trasporto, per la spedizione dei prodotti ai clienti.

Nel settore oil & gas, modelli di AI addestrati su dati geologici, registrazioni delle apparecchiature e variabili ambientali stanno migliorando le previsioni di perforazione, abilitando la manutenzione predittiva e incrementando sicurezza ed efficienza energetica.

L鈥檌ndustria automobilistica sta ottenendo risultati analoghi, con l鈥橝I a supporto della manutenzione predittiva, dei sistemi di guida autonoma e delle diagnostiche in tempo reale, oltre a offrire esperienze personalizzate all鈥檌nterno dell鈥檃bitacolo.

Il retail beneficia di un鈥橝I che si adatta ai modelli d鈥檃cquisto locali e ai dati di vendita in tempo reale, rendendo pi霉 precise le previsioni della domanda, ottimizzando la gestione dell鈥檌nventario e proponendo promozioni pi霉 rilevanti, con una riduzione significativa degli sprechi.

Anche il settore pubblico potr脿 ottenere vantaggi dall鈥橝I contestuale: automatizzando processi di routine e progettando politiche pi霉 mirate sar脿 possibile offrire servizi pubblici pi霉 rapidi, pi霉 efficaci e pi霉 vicini ai bisogni reali dei cittaidini.

In tutti questi esempi, il modello 猫 chiaro: un鈥橝I che comprende il contesto in cui opera genera decisioni pi霉 intelligenti, operazioni pi霉 snelle e risultati migliori per le organizzazioni e per le persone.

Costruire applicazioni di Business AI su misura

Nel nostro ruolo di partner strategico a supporto delle organizzazioni nello sviluppo e nella crescita del loro business, siamo in prima linea nell鈥檈voluzione verso un鈥橝I personalizzata a livello enterprise. La nostra visione si basa sulla creazione di un鈥橝I non pi霉 sperimentale, ma realmente pronta per l鈥檃dozione.

Invece di sviluppare soluzioni isolate, integriamo l鈥橝I direttamente nei processi di business pi霉 importanti, 聽dal finance, alle risorse umane, fino alla supply chain. Attraverso la co-innovazione con clienti e partner, lavoriamo per garantire che ogni soluzione sia tecnicamente solida e pienamente allineata a casi d鈥檜so reali.

Per generare una vera trasformazione, l鈥橝I deve essere progettata all鈥檌nterno dei processi, non aggiunta successivamente. Questo richiede collaborazione con esperti di settore, allineamento agli standard di conformit脿 e un affinamento continuo basato sui feedback dei clienti. Le applicazioni di AI su misura non riguardano solo il codice: implicano collaborazione, fiducia e valore nel lungo periodo.

Il nostro obiettivo 猫 permettere alle organizzazioni di costruire un鈥橝I che rifletta la loro struttura, la loro cultura e i loro clienti, rendendola pi霉 rilevante, affidabile e responsabile.

Il momento di scalare 猫 adesso

Le aziende che vogliono restare competitive non possono pi霉 considerare l鈥橝I un progetto secondario. L鈥檈ra della sperimentazione 猫 finita. Questo 猫 il momento di scalare un鈥橝I che sia davvero al servizio delle persone e del business. Le applicazioni di AI su misura non sono semplici funzionalit脿 tecnologiche, ma abilitatori strategici di innovazione, efficienza e differenziazione.

Il futuro appartiene a chi sapr脿 scalare la personalizzazione senza sacrificare le prestazioni. 脠 il momento di costruire con un鈥橝I che conosca davvero il nostro business.

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L鈥檌nnovazione digitale 猫 la chiave per modernizzare e rendere pi霉 resilienti le nostre infrastrutture di trasporto. Tecnologie emergenti come l鈥橧ntelligenza Artificiale permettono non solo di ottimizzare i processi, ma anche di introdurre un nuovo paradigma di efficienza e collaborazione.

Strategicit脿 delle infrastrutture di trasporto per il sistema Paese

Lo diciamo spesso, le infrastrutture di trasporto rappresentano un asset strategico per la competitivit脿 del nostro Paese. La loro efficacia influenza direttamente lo sviluppo economico, la nostra capacit脿 di essere punto di riferimento per la logistica e il turismo. Tuttavia, l鈥橧talia presenta un panorama infrastrutturale disomogeneo: da un lato, opere datate che richiedono manutenzione urgente, dall鈥檃ltro, nuove infrastrutture, frutto di importanti investimenti pubblici e lungimiranza.

Nonostante la posizione geografica favorevole e il peso economico dell鈥橧talia, la qualit脿 delle nostre infrastrutture 猫 inferiore rispetto a quella di molti altri Paesi europei. Secondo il Logistics Performance Index della Banca Mondiale, l鈥橧talia si colloca al 19掳 posto per qualit脿 delle infrastrutture di trasporto, con un divario significativo in Europa rispetto a Finlandia (2掳), Germania (3掳), Svezia (7掳), Spagna e Francia (13simi)

Inoltre, garantire continuit脿 operativa e sicurezza 猫 essenziale per dare certezze alle aziende, ma anche sostenere il turismo, uno dei pilastri della nostra economia, che dipende da reti di trasporto efficienti e sostenibili.

Le sfide del settore

Il settore infrastrutturale affronta sfide significative. Tra queste, l鈥檕bsolescenza di molte opere realizzate nel dopoguerra, che richiedono interventi urgenti per garantire sicurezza ed efficienza. A ci貌 si aggiunge una crescente domanda di mobilit脿 di beni e persone che ha evidenziato la necessit脿 di nuove infrastrutture sostenibili e resilienti.

Un altro problema rilevante 猫 la storica lentezza nell鈥檃ttuazione dei progetti infrastrutturali. Ritardi ed extra-costi spesso derivano da una burocrazia complessa e da metodi tradizionali di gestione, ormai inadatti allo scenario attuale. La trasformazione digitale pu貌 rispondere a queste criticit脿, riducendo i tempi di realizzazione e migliorando la gestione del ciclo di vita delle opere.

Infine, la sostenibilit脿: le infrastrutture devono essere progettate rispettando l鈥檃mbiente e la sicurezza delle persone attraverso tecnologie avanzate e soluzioni eco-compatibili. Questo richiede una collaborazione stretta tra tutti gli attori coinvolti per garantire efficienza e sostenibilit脿.

Le opportunit脿 offerte dalla trasformazione digitale

La digitalizzazione 猫 una leva strategica per affrontare queste sfide. Tecnologie come il digital twin consentono di creare una rappresentazione virtuale delle infrastrutture, migliorando la sicurezza e ottimizzando le strategie manutentive. Ad esempio, il gemello digitale di un ponte permette di simulare condizioni operative e anticipare eventuali guasti, riducendo i rischi e i costi associati.

L鈥檃utomazione dei processi manutentivi, supportata dall鈥橧ntelligenza Artificiale, aumenta la produttivit脿 e consente di concentrarsi su attivit脿 a maggiore valore aggiunto. Inoltre, la disponibilit脿 di fascicoli digitali sicuri facilita la collaborazione tra i diversi attori del settore, accelerando i tempi di intervento e migliorando la trasparenza.

Anche la gestione sostenibile delle infrastrutture beneficia delle tecnologie digitali. Sistemi avanzati di monitoraggio consentono di ottimizzare il consumo energetico e promuovere pratiche eco-compatibili, contribuendo alla decarbonizzazione del settore.

Il ruolo di 麻豆原创

麻豆原创 猫 da sempre impegnata a fornire soluzioni tecnologiche che favoriscano la modernizzazione e l鈥檈fficienza, anche delle infrastrutture e riteniamo vi siano almeno tre aree di intervento che possano avere un impatto esteso, riprese nel nostro white paper 鈥渓l digitale per le infrastrutture di trasporto鈥�:

1. interoperabilit脿 e open data: sono elementi essenziali per creare un ecosistema digitale basato sull鈥檌nterconnessione dei dati che consenta a tutti gli attori di collaborare efficacemente. Progetti come l鈥橝rchivio Informatico Nazionale delle Opere Pubbliche sono un punto di partenza, ma occorre andare oltre, creando una piattaforma condivisa che faciliti il dialogo tra pubblico e privato.
2. adozione dell鈥檌ntelligenza artificiale generativa: l鈥橝I generativa rappresenta una rivoluzione per il settore. Ad esempio, le soluzioni 麻豆原创 Transportation Management, integrate con l鈥橝I generativa, automatizzano processi complessi come la gestione documentale, riducendo i tempi e migliorando la precisione delle operazioni.
3. cloud come motore di innovazione: le architetture cloud democratizzano l鈥檃ccesso alle tecnologie avanzate, rendendo sostenibile l鈥檌mplementazione di soluzioni innovative. La flessibilit脿 e la scalabilit脿 offerte dal cloud sono fondamentali per affrontare le sfide infrastrutturali.

Un esempio concreto del nostro impegno 猫 rappresentato dalla collaborazione con SBB聽聽– Schweizerische Bundesbahnen, le ferrovie nazionali svizzere. SBB sta sviluppando un innovativo sistema per la gestione della manutenzione, basato su tecnologia 麻豆原创, che oltre a realizzare un 鈥渄igital twin鈥� degli asset, consente di utilizzare l’AI per analizzare automaticamente le immagini catturate da telecamere fisse o in movimento dai treni e dall’infrastruttura ferroviaria per identificare eventuali problemi o difetti. Uno dei primi componenti analizzati con queste modalit脿 猫 il pantografo, elemento critico del sistema ferroviario.

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Secondo uno studio congiunto di 麻豆原创 e Oxford Economics sul futuro della sostenibilit脿 nei settori Oil, Gas, energy e utilities (OGE+U), le imprese stanno gi脿 cercando di adottare pratiche “green”. Ma 猫 non facile. Nella ricerca, gli intervistati hanno descritto la loro pianificazione della sostenibilit脿 come 鈥渂en avviata鈥�, ma hanno affermato che l鈥檈secuzione di tali piani 猫 definibile come 鈥渦n lavoro in corso鈥�.

Sempre secondo questa analisi, le imprese del settore OGE+U risultano pi霉 mature rispetto ad altri settori per la loro elevata attenzione alla sostenibilit脿:聽il 62% dichiara che il rispetto delle norme 猫 il driver principale delle loro iniziative di sostenibilit脿, rispetto al 56% della media; il 74% afferma di avere un piano formale di sostenibilit脿, rispetto al 63% della media; e infine, il 60% sostiene i propri dipendenti siano consapevoli che il mancato rispetto degli obiettivi di sostenibilit脿 avr脿 degli impatti sulle regolamentazioni, 聽rispetto al 53% della media.

L’articolo completo 猫 disponibile su .

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a cura di Carla Masperi, Amministratore Delegato 麻豆原创 Italia

Dagli sviluppatori di codice ai poeti, dai professori agli studenti, dai professionisti ai dipendenti, negli ultimi mesi tutti abbiamo sentito parlare di Chat GPT. La temiamo, ne abbiamo messo alla prova le conoscenze o sfruttato le capacit脿. Abbiamo letto notizie su possibili concorrenti, nuovi sviluppi, versioni di applicazioni mobili, piani di acquisizione e di investimento.

Come sempre di fronte a una tecnologia dirompente, abbiamo reagito in maniera diversa, in base alle nostre aspettative, conoscenze ed esperienze. Secondo alcuni le innovazioni portano la salvezza, secondo altri la fine del mondo, secondo alcuni migliorano la vita delle persone, secondo altri la peggiorer脿.

Nel frattempo, chi opera nel nostro settore sa che scoperte precedenti e incredibili nel campo dell鈥檌ntelligenza artificiale, simili o addirittura pi霉 grandi, sono state spesso ignorate dal grande pubblico. L鈥檌ntelligenza artificiale era gi脿 in grado di battere i campioni mondiali di scacchi negli anni Novanta, negli anni Duemila i primi aspirapolvere robot sono entrati nei negozi e i robot che agiscono autonomamente in base alla percezione visiva operano da tempo nella produzione e nella movimentazione dei materiali.

Il grande clamore 猫 ora causato dal fatto che i vantaggi dell鈥檌ntelligenza artificiale sono diventati chiari anche a coloro che finora non ne avevano percepito direttamente il potenziale.

Tuttavia, l鈥檕pportunit脿 non garantisce la realizzazione. Il periodo pandemico che ci siamo lasciati alle spalle ha prodotto due servizi digitali altrettanto rivoluzionari, i cui percorsi di vita contengono molte lezioni per Chat GPT e per i suoi concorrenti.

Lo (s)boom di Zoom

Con la prima ondata della pandemia, la popolarit脿 delle soluzioni di videoconferenza 猫 cresciuta in modo esplosivo. Sebbene l鈥檜so di tali piattaforme sia da anni una pratica abituale nella vita delle aziende, l鈥檃dozione di massa 猫 stata guidata da un鈥檃lternativa pi霉 semplice e gratuita, che pu貌 essere implementata in un ambiente con risorse limitate. Chiunque abbia usato Teams, Webex o Skype in precedenza non poteva capire l鈥檈ntusiasmo per Zoom, che fino ad allora era poco conosciuto.

Ora si pu貌 dire che, sebbene Zoom abbia raggiunto persone che mai prima della pandemia avevano effettuato una riunione video a distanza, a causa della sua indipendenza e della mancanza di servizi aggiuntivi, ha perso in parte il suo fascino iniziale. Dopo tutto, questi servizi sono disponibili nei sistemi operativi o nei pacchetti software che gi脿 utilizziamo in ufficio. Non ha senso pagare ulteriormente.

Quindi la lezione 猫 che se scoprite che il vostro coltellino svizzero 猫 dotato di un cavatappi, non porterete pi霉 con voi un cavatappi separato. Chiunque sviluppi un coltellino svizzero segue costantemente le esigenze dei clienti e, se sul mercato compare un鈥檃lternativa migliore rispetto alla sua, si assicura la soddisfazione dell鈥檜tente migliorando la sua proposta.

Clubhouse si 猫 svuotato

Un altro unicorno durante la pandemia 猫 stato Clubhouse, che alla sua uscita si pensava avrebbe ribaltato – o almeno riformato – il mondo della radio e dei podcast, elevando l鈥檈sperienza dell鈥檌nterattivit脿. La possibilit脿 di scambi di idee tra pi霉 attori, la visione delle masse che mettono in discussione in modo moderato le interviste di celebrit脿 di spicco sembravano sorprendentemente nuove, e la comunicazione esclusivamente vocale prometteva un鈥檌ntimit脿 ricca di saggezza.

Tuttavia, la pratica ha contraddetto la visione: ascoltare qualcuno per ore senza sapere in anticipo se ne vale davvero la pena 猫 un鈥檈sperienza poco coinvolgente.

I video sul nostro canale YouTube o podcast preferito sono di solito montati e perfezionati dopo la registrazione di uno spettacolo. Si spera quindi che contengano l鈥檈ssenza dello show. Inoltre, posso capire dal numero delle visualizzazioni o dai commenti se il video mi piacer脿 o meno, risparmiando cos矛 il mio tempo.

Ed 猫 proprio questo il punto, Clubhouse non 猫 efficiente dal punto di vista del tempo, il pubblico 猫 stanco, la crescita dei suoi follower si 猫 fermata. Non ha superato nemmeno il test di redditivit脿.

Compiti che non mi piacciono: 猫 finita?

Fornire valore reale, in modo affidabile, inserendosi nella nostra routine quotidiana, con ritorni garantiti, questa 猫 la chiave di volta dell鈥檃utomazione intelligente. In senso pi霉 ampio, l鈥檈voluzione del lavoro supportato dall鈥檌ntelligenza artificiale – il successo della rivoluzione che sembra arrivare ogni giorno – si basa anche su questo.

Le persone non hanno bisogno di un Tamagotchi che le distolga dal lavoro, ma di una soluzione che elimini le attivit脿 ripetitive e noiose, (o meglio si prenda carico al mio posto di queste operazioni), liberando cos矛 pi霉 tempo per pensare e creare.

Non sorprendiamoci se a volte sentiamo dire che 猫 鈥済i脿 qui鈥�. Se solo ci guardiamo intorno, la presenza di un algoritmo di intelligenza artificiale pu貌 essere riconosciuto in ogni fase della nostra vita, anche quella professionale. Ad esempio, quando riempie per noi le singole celle di Excel, quando richiama l鈥檃ttenzione sull鈥檌nventario segnalandoci un tasso di rotazione pi霉 lungo della media, o quando offre il suo aiuto nel riutilizzare un report aziendale realizzato nel passato come base di lavoro per quello successivo.

Da decenni, infatti, vari livelli di intelligenza artificiale sono stati incorporati nei software aziendali. Grazie al rapido sviluppo della capacit脿 di calcolo – che si prevede continuer脿 a un ritmo simile 鈥� l鈥檃utomazione superer脿 i limiti precedenti e sar脿 adatta a compiti molto pi霉 complessi. L鈥檌ntelligenza artificiale 猫 in grado di trovare una connessione tra gli elementi del sistema, non ci sar脿 bisogno di preoccuparsi delle interfacce e del loro sviluppo: la conoscenza dei linguaggi di programmazione non sar脿 richiesta all鈥檜tente, ma all鈥檌ntelligenza artificiale.

Quando il grado di interattivit脿 aumenta, tendiamo a percepire l鈥檈minenza grigia come un collega in pi霉. Questo non solo creerebbe nuovi posti di lavoro, ma potrebbe liberare le persone da attivit脿 di basso livello, e dare la possibilit脿 di ritrovare la vera dignit脿 del lavoro con compiti creativi e di pi霉 alto valore aggiunto.

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