Riepilogo video [00:16:28]1 – [00:41:43]2:
Il video è la prima parte di un convegno organizzato da DN Kronos sul tema dell’intelligenza artificiale, in occasione dei 60 anni di attività dell’agenzia. Il video presenta gli interventi di Davide Desario, direttore di DN Kronos, e di Massimo Ibarra, CEO e general manager di Engineering.
Punti salienti:
- [00:16:48]3Introduzione di Davide Desario
- Sottolinea l’importanza e l’impatto dell’intelligenza artificiale sul paese, sull’economia, sulla salute e sui processi aziendali
- Invita a valutare le opportunità e i rischi dell’intelligenza artificiale, evitando approcci sensazionalistici o allarmistici
- Ricorda che l’intelligenza artificiale può sostituire o affiancare le persone in molte attività e professioni
- [00:23:08]4Intervento di Massimo Ibarra
- Illustra i dati e le previsioni sul mercato e sulla penetrazione dell’intelligenza artificiale in Italia
- Elenca alcuni ostacoli e sfide per lo sviluppo dell’intelligenza artificiale, come la formazione, la regolazione, le risorse e gli investimenti
- Presenta alcuni esempi di applicazioni e soluzioni di intelligenza artificiale in diversi settori, come l’informazione, il manifatturiero, l’ambiente e la sicurezza
- Propone una collaborazione tra pubblico e privato per creare massa critica, innovazione e competitività nel campo dell’intelligenza artificiale
- Invita a considerare l’intelligenza artificiale come un copilota, un coach o un mentore che può semplificare, amplificare e accelerare i processi e la creatività
Riepilogo video [00:41:47]1 – [01:05:41]2:
Parte 2 del video parla di come l’intelligenza artificiale generativa sta cambiando il mondo del business e quali sono le sfide e le opportunità per le aziende. Il video presenta le testimonianze di quattro esperti di diversi settori: SAP, IBM, Leonardo e Eni.
Punti salienti:
- [00:41:47]3L’intelligenza artificiale generativa secondo SAP
- È la capacità dell’AI di creare qualcosa di nuovo e non solo di analizzare dati e processi
- Richiede una base di dati affidabile, una tecnologia cloud e una trasformazione dei processi
- Si basa su un CoPilot che conosce la semantica del linguaggio di business e può fornire insight utili
- [00:47:02]4L’intelligenza artificiale generativa secondo IBM
- È un processo irreversibile, iper-accelerato e in crescita esponenziale
- Ha abbassato le barriere all’ingresso per le piccole e medie imprese grazie ai foundational model
- Offre l’opportunità di colmare il gap di produttività e tecnologico a livello di paese
- [00:55:11]5L’intelligenza artificiale generativa secondo Leonardo
- Ha invertito il paradigma dell’innovazione dal civile al militare e viceversa
- Ha delle peculiarità nel settore difesa e sicurezza, come la confidenzialità del dato, la computing confinato e la spiegabilità delle decisioni
- Richiede una cooperazione pubblico-privata e una visione europea per competere con i grandi player globali
- [01:01:35]6L’intelligenza artificiale generativa secondo Eni
- È un insieme di tecnologie che richiedono capacità di calcolo, algoritmi evoluti e mole di dati
- Deve essere applicata al contesto di business in logica trasformativa e con un obiettivo chiaro
- Deve essere governata da un punto di vista etico, normativo e delle competenze
Riepilogo video [01:05:42]1 – [01:29:28]2:
Parte 3 del video parla di come progettare e governare le tecnologie digitali per le persone, con un focus sull’intelligenza artificiale e la sua applicazione in vari settori come l’industria, l’energia, la sicurezza e la sostenibilità.
Punti salienti:
- [01:05:42]3L’importanza di una tecnologia felice
- Una tecnologia che supporta la persona e non la costringe a essere il complemento alla macchina
- L’esempio di CoPilot, una tecnologia che promette di sovvertire il rapporto tra persona e macchina
- La necessità di progettare e introdurre l’intelligenza artificiale con consapevolezza e utilità
- [01:06:57]4Il binomio tra digitale e sostenibilità
- Tre dimensioni che convergono: digitale, sostenibilità e profittabilità
- Il mercato premia le aziende sostenibili e richiede una misurazione corretta e coerente degli indicatori
- L’esempio di Green Ledger, un sistema che misura le emissioni di carbonio operazione per operazione
- L’intelligenza artificiale può dare suggerimenti per ridurre le emissioni e monitorare la filiera
- [01:10:31]5L’incidenza dell’intelligenza artificiale sui processi industriali
- Tre aree: il calcolo, il dato e i modelli
- L’esempio dei super calcolatori e della piattaforma Watson X
- L’uso dell’intelligenza artificiale per l’automazione, il customer service e la modernizzazione delle applicazioni
- La necessità di una regolamentazione di precisione che tenga conto del rischio, delle responsabilità e dell’approccio aperto
- [01:17:01]6Le applicazioni dell’intelligenza artificiale nella sicurezza del lavoro
- L’esempio di machine learning e deep learning applicati ai dati sulla sicurezza sul lavoro
- L’obiettivo di individuare le potenziali situazioni di rischio e intervenire con formazione e supporto
- L’esempio del Digital Plant, l’applicazione di machine learning alla digitalizzazione degli impianti
- I benefici in termini di sicurezza, efficienza, ottimizzazione della manutenzione e consumo energetico
Riepilogo video [01:29:31]1 – [01:54:21]2:
La quarta parte del video parla dell’impatto dell’intelligenza artificiale nel settore dell’informazione e della sanità. Intervengono vari esperti che illustrano le opportunità, le sfide e le normative legate all’uso dell’IA in questi ambiti.
Punti salienti:
- [01:29:31]3L’IA nel settore dell’informazione
- Torre battoni di IBM presenta alcuni progetti di sostenibilità e infrastrutture basati sull’IA
- Massa di Leonardo spiega il ruolo dell’IA nella cybersicurezza e nella protezione dei dati
- Barachini, sottosegretario alla presidenza del consiglio, sottolinea l’importanza del diritto d’autore, della trasparenza e del contrasto alle fake news
- [01:35:06]4L’IA nel settore della sanità
- Gabrielli, direttore del centro nazionale per la telemedicina e le nuove tecnologie assistenziali, illustra il gruppo di lavoro sull’IA e la sperimentazione clinica
- Bucci, direttore generale dell’agenzia italiana del farmaco, descrive le sfide e le opportunità dell’IA nel campo della farmacovigilanza e della valutazione dei farmaci
- Cerroni, direttore generale dell’istituto superiore di sanità, evidenzia il ruolo dell’IA nella ricerca biomedica e nella prevenzione delle malattie
- Nisio, presidente dell’ordine dei medici di Roma, riflette sull’impatto dell’IA sulla professione medica e sulla relazione medico-paziente
Riepilogo video [01:54:23]1 – [02:19:29]2:
Parte 5 del video parla di come le tecnologie digitali stanno trasformando la scienza medica e la sanità. Il professore illustra le opportunità e le sfide delle terapie digitali, dei dati sanitari, della sensoristica, dell’intelligenza artificiale e della sperimentazione clinica.
Punti salienti:
- [01:54:23]3I dati digitali sono diversi dai dati sanitari tradizionali
- Richiedono una gestione e una comprensione diverse
- Cambiano velocemente di significato e di qualità
- Provenienti da diverse fonti, come l’internet of things
- [01:59:21]4La sensoristica disegna un nuovo mondo di dati e di cure
- Sensori miniaturizzati e inseriti nell’ambiente o nel corpo
- Massa di dati spaventosa per persona
- Necessità di soluzioni tecnologiche avanzate, come l’intelligenza artificiale
- [02:04:04]5Le terapie digitali sono equiparabili a un farmaco ma basate su un software
- Lavorano sul cambiamento dei comportamenti dei malati
- Possono influire sul 20-30% delle determinanti di salute
- Richiedono una regolamentazione e una integrazione nei modelli di cura
- [02:07:01]6L’intelligenza artificiale può supportare ma non sostituire il fattore umano
- Dipende dalla qualità dei dati e dal modo di interrogarli
- Può aiutare a trovare correlazioni tra vari aspetti della vita delle cellule tumorali
- Non può essere utilizzata senza competenza e consapevolezza
Riepilogo video [02:19:31]1 – [02:42:52]2:
Parte 6 del video parla di come l’intelligenza artificiale (AI) viene utilizzata e applicata in diversi settori della sanità, come la tecnologia medica, la ricerca farmaceutica, la diagnostica, la cura personalizzata e il telemonitoraggio. Esperti di Philips, Oracle, UCB Pharma e Medtronic condividono le loro esperienze, sfide e opportunità nell’implementare l’AI nelle loro attività.
Punti salienti:
- [02:19:31]3L’AI come supporto alla decisione clinica
- Philips usa l’AI per migliorare la qualità e la velocità della cura
- L’AI aiuta a gestire le sfide dei sistemi sanitari, come la carenza di personale e le liste d’attesa
- L’AI si basa sul machine learning e sui big data per ottimizzare i percorsi e i flussi clinici
- [02:23:00]4L’AI come strumento abilitante per il cloud
- Oracle ha riprogettato la sua infrastruttura cloud per supportare l’AI generativa
- Il cloud permette di raccogliere, gestire e analizzare grandi quantità di dati
- Il cloud favorisce l’interoperabilità e l’integrazione tra diverse fonti di dati
- [02:26:03]5L’AI come fattore di innovazione nella ricerca farmaceutica
- UCB Pharma investe nell’AI per sviluppare nuove molecole e terapie
- L’AI può ridurre i tempi e i costi della ricerca preclinica e selezionare i candidati più promettenti
- L’AI può anche facilitare la selezione e il monitoraggio dei pazienti negli studi clinici
- [02:31:49]6L’AI come mezzo per migliorare la medicina personalizzata
- Medtronic usa l’AI per tracciare il profilo del paziente e adattare il percorso assistenziale individuale
- L’AI può fare un’analisi statistica dei percorsi standard e creare algoritmi personalizzati per ogni paziente
- L’AI può anche predire il rischio di eventi avversi e intervenire in modo proattivo
Riepilogo video [02:42:54]1 – [03:07:42]2:
La parte 7 del video parla di come l’intelligenza artificiale (IA) possa essere applicata al settore del healthcare, con esempi concreti di soluzioni e sfide. Intervengono diversi esperti di aziende e istituzioni che operano in questo ambito.
Punti salienti:
- [02:42:54]3L’IA per il monitoraggio e la diagnosi dei pazienti
- Il dottor Moscatelli illustra come l’IA possa rilevare i segnali non verbali dei pazienti e fornire indicazioni al medico
- L’IA può anche estrarre informazioni da dati complessi come le immagini di risonanza magnetica
- [02:46:58]4L’IA per la semplificazione e la personalizzazione dei servizi sanitari
- Il dottor Sabino spiega come l’IA possa aiutare a creare un’esperienza migliore per il paziente e una maggiore efficienza del sistema
- L’IA può anche supportare il paziente quando torna a casa, garantendo l’aderenza terapeutica
- [02:50:28]5L’IA per la digitalizzazione e l’interoperabilità della pubblica amministrazione
- Il dottor Calvaresi descrive la missione di PagoPA di digitalizzare i servizi della pubblica amministrazione
- L’IA può semplificare la barriera d’accesso e il dialogo tra il cittadino e la pubblica amministrazione, attraverso assistenti virtuali e sistemi dialogici
- [02:54:59]6L’IA per l’open banking e la customer journey
- Il dottor Priola racconta come l’IA possa avere un impatto sul settore bancario, che è molto variegato e in continua evoluzione
- L’IA può creare servizi personalizzati e un’esperienza più fluida per il cliente, anticipando i suoi bisogni, desideri e preoccupazioni
Riepilogo video [03:07:43]1 – [03:17:18]2:
L’ottava parte del video parla dell’utilizzo dell’intelligenza artificiale (IA) nel settore bancario e dei rischi e delle opportunità che essa comporta. Si discute di come l’IA possa aiutare a migliorare i processi, i prodotti e i servizi, ma anche di come sia necessario garantire la trasparenza, la privacy e la sicurezza dei dati.
Punti salienti:
- [03:07:53]3Le previsioni sull’IA nel settore bancario
- L’IA sarà pervasiva e applicata a molti ambiti
- L’IA generativa sarà usata per automatizzare il deployment del software e il monitoraggio della sicurezza
- L’IA predittiva e classificativa sarà usata per fare analisi e previsioni sulle transazioni e sul credito
- [03:09:22]4I temi aperti sull’IA nel settore bancario
- La fairness e il trust rispetto ai sistemi di IA
- La necessità di modelli aperti e trasparenti
- La tutela della privacy e dei diritti fondamentali degli individui
- [03:11:07]5L’adozione dell’IA nella banca
- L’IA non sostituisce il lavoro umano, ma lo supporta e lo arricchisce
- L’IA richiede competenze e conoscenze specifiche
- L’IA diventa un alleato se si conosce e si usa in maniera efficace
- [03:14:03]6Gli utilizzi dell’IA nella banca
- L’IA generativa è usata per lo sviluppo del software automatico e la generazione dei test automatici
- L’IA è usata per la gestione dei documenti normativi e la generazione di riassunti e confronti
- L’IA è usata per l’assistenza al cliente interna ed esterna
- L’IA è basata su large language model open source e su knowledge base specifiche del settore bancario
