MILANO (ITALPRESS) – Palazzo Mellerio, sede milanese di Jakala, ha accolto l’evento finale del ciclo dei Digital Coffee, un format di incontri che ha esaminato le vie della trasformazione digitale nei principali ambiti economici nel corso del 2025. Dopo sei edizioni focalizzate su argomenti specifici – pianificazione media, consumo, energia, automotive, lusso e privacy – il meeting conclusivo ha fornito una panoramica globale, concentrandosi sul tema più strategico e trasversale: il valore di un modello di Intelligenza Artificiale industrializzato, scalabile e capace di generare un reale impatto sul business.
L’edizione, dal titolo “Costruire l’AI Factory: dal dato all’impatto di business”, ha sottolineato l’importanza, per le aziende, di superare la fase di esperimenti isolati. Non è più sufficiente testare l’AI in laboratorio e in progetti pilota: è necessario un sistema organizzativo e tecnologico che converta dati e algoritmi in valore tangibile, integrando l’AI nelle decisioni e nei processi operativi quotidiani. In sintesi, una competenza aziendale solida, che faccia dell’Intelligenza Artificiale un vero motore di competitività.
Il dibattito è partito dal concetto di AI Factory, il modello operativo impiegato da Jakala per industrializzare l’Intelligenza Artificiale all’interno delle aziende.
Il modello è strutturato su tre livelli: un’architettura dati robusta e scalabile; la trasformazione dei processi attraverso automazione e AI; e l’impatto misurabile su produttività, efficienza operativa e performance di marketing e vendite.
L’elemento distintivo è la knowledge base ontologica: un sistema che organizza le informazioni aziendali mappando le relazioni tra dati, processi e contesti di business. A differenza di progetti AI isolati che operano in silos, l’AI Factory crea una base di conoscenza condivisa dove l’intelligenza artificiale comprende le interconnessioni tra diverse funzioni, generando valore in modo coerente e scalabile.
Dopo i saluti iniziali di Vittorio Di Tomaso, Solution Design Managing Director (Jakala), e Stefano Brigaglia, Head of AI, Data Science & Location Intelligence Executive Director (Jakala), si è svolta una tavola rotonda moderata da Andrea Cabrini, Direttore di Class CNBC. Hanno partecipato Davide Consiglio, Country Data Officer (Generali); Alexis Grigoriadis, CMO (Eurobet); Carlo Luzzi, Ingegnere (Honda Racing Corporation); Alessandro Penasa, CEO (DAO); e Marcello Savarese, Chief Data Analytics Officer (Wind Tre).
La tavola rotonda ha messo in evidenza come la trasformazione in atto non riguardi più solo l’evoluzione della cultura del dato, ma stia entrando in una nuova fase, guidata dall’integrazione concreta dell’Intelligenza Artificiale nei processi aziendali. Un tema centrale è l’AI governance: le competenze, un tempo concentrate in team specialistici, si stanno diffondendo nelle funzioni operative, rendendo l’AI parte integrante del lavoro quotidiano di un numero crescente di persone nell’organizzazione.
Tra i case study presentati, particolare rilievo è andato ai nuovi modelli di automazione intelligente nel retail, che includono tecnologia di monitoraggio dei flussi in negozio e sensori avanzati per rilevare i prodotti prelevati dagli scaffali. L’integrazione con app mobile abilita percorsi d’acquisto completamente automatizzati. Questi sono esempi tangibili di come l’AI stia ridefinendo l’esperienza di acquisto, dalla soglia del negozio al checkout.
È emerso, inoltre, come l’analisi dei dati in tempo reale diventi cruciale in ambienti operativi ad alta complessità: la capacità di interpretare segnali immediati e tradurli in azioni concrete è oggi un fattore critico di performance, specialmente in settori dove ogni secondo è prezioso.
L’incontro ha permesso di approfondire l’elemento più saliente dell’approccio di Jakala: il ruolo della knowledge base ontologica come fondamento dell’AI Factory.
“La differenza tra AI che funziona e AI che fallisce risiede nella qualità della conoscenza di base. Jakala costruisce knowledge base che rappresentano non solo i dati, ma anche le relazioni tra entità, processi e contesti aziendali – ha dichiarato Di Tomaso -. Questo approccio trasforma l’AI da strumento di automazione occasionale a sistema integrato: un’infrastruttura che collega dati, processi e modelli tramite una rappresentazione condivisa, consentendo all’AI di operare in modo coerente su tutte le funzioni aziendali e generando un impatto reale e duraturo”.
Il Digital Coffee conclusivo ha dimostrato come l’AI Factory rappresenti il percorso necessario per superare lo stadio sperimentale e rendere l’AI parte integrante dell’infrastruttura aziendale permanente: “Parlare di AI oggi significa parlare di architettura della conoscenza. Con l’AI Factory vogliamo far superare alle aziende la visione dell’esperimento isolato: è necessaria una knowledge base strutturata che consenta all’AI di comprendere il business nella sua totalità – ha aggiunto Di Tomaso -. Solo quando l’intelligenza artificiale è radicata in una base di conoscenza solida può operare su larga scala, velocizzare le decisioni e diventare un motore permanente di competitività”.
– foto f50/Italpress –
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