Asti (IBM) “Con le imprese lavoriamo per AI efficiente e diffusa”

04/04/2025 11:15:2 128

MILANO (ITALPRESS) – L’intelligenza artificiale “è un acceleratore di produttività incredibile e cambierà completamente il nostro modo di lavorare e di innovare, ma cambierà anche molto le nostre competenze”. Lo afferma Stefania Asti, Data&AI Software Sales Director di IBM Italia, intervistata da Claudio Brachino per il magazine televisivo Italpress Economy.

“In passato solo le aziende molto grandi abbracciavano l’intelligenza artificiale, ma con l’avvento della intelligenza artificiale di tipo generativo queste barriere si sono completamente abbassate e oggi i modelli sono accessibili a tutti. In IBM riteniamo che la tecnologia diventi davvero trasformativa quando è accessibile, quando è democratica”, spiega Asti, che prosegue: “Lavoriamo per le imprese, non solo per le grandi, ma anche per le piccole e medie perchè rappresentano la spina dorsale della nostra economia”.

Come effetto dell’intelligenza artificiale “entro il 2030 si parla di una produttività annua che arriverà fino al valore di un altro PNRR. E’ un dato molto importante. Lo faremo attraverso l’automazione, l’efficientamento di alcuni processi”, spiega la manager, sottolineando come i dati siano “protagonisti. L’intelligenza artificiale senza dati non avrebbe senso”.

“Noi lavoriamo a un’intelligenza artificiale di cui i clienti e le imprese si possano fidare – prosegue Asti -. Lavoriamo in base a principi molto solidi che vengono da 100 anni di storia, che sono la spiegabilità, l’affidabilità, la privacy, l’etica, perchè riteniamo che valutare le ripercussioni di una tecnologia così innovativa come quella della AI sia importante tanto quanto l’innovazione stessa”.

“L’affiancamento di IBM alle imprese è fondamentale. Oggi solamente l’1% dei dati aziendali alimenta i modelli di intelligenza artificiale – aggiunge la Data&AI Software Sales Director di IBM Italia -. Il nostro obiettivo è quello di affiancare le imprese in un viaggio che li convinca a portare i loro dati più preziosi nelle reti neurali, per avere un vantaggio di business, ma permettendo di mantenere la proprietà del dato e del risultato, e questo è fondamentale”.

“L’anno scorso abbiamo avviato il programma AI Experience, che ci ha visto protagonisti in tutta Italia in quattro tappe – spiega ancora Asti -. Quest’anno abbiamo ricominciato con Roma, nella seconda parte dell’anno avremo altri due eventi nei quali ci confronteremo con le istituzioni locali sull’intelligenza artificiale e mostreremo ai clienti casi d’uso, oltre a un percorso esperienziale per toccare con mano la tecnologia”.

“Come IBM negli ultimi 5 anni abbiamo fatto un notevole processo di trasformazione sotto la guida del nostro CEO Arvind Krishna, che è cominciato con l’acquisizione di Red Hat, sottolineando l’importanza che per noi ha l’open source – sottolinea Asti -. Con l’avvento dell’intelligenza artificiale generativa abbiamo annunciato e rilasciato una nuova piattaforma che si chiama watsonx che racchiude l’intelligenza artificiale tradizionale e quella generativa. I dati sono affidabili, preaddestrati e questo aiuta a velocizzare il ritorno dell’investimento, anche per le piccole e medie imprese, abbattono i costi di training e tutta la piattaforma è in grado di supportare le normative che stanno prendendo vita, come l’AI Act che è stato varato dal Parlamento europeo”.

“Abbiamo costruito dei modelli non solo di intelligenza artificiale generativa, ma anche predittiva e tradizionale. Ne abbiamo costruito di più piccoli, che hanno meno costi operativi, sono specifici su un caso d’uso, molto efficienti, scalabili e sostenibili – prosegue la manager -. Abbiamo fatto un passo ulteriore, abbiamo ceduto i nostri modelli alla comunità open source, perchè la soluzione non è nella singola impresa, e con Red Hat promuoviamo la democratizzazione dell’intelligenza artificiale: abbiamo creato una nuova metodologia rivoluzionaria di addestramento del modello, un addestramento collaborativo, graduale e incrementale. Come fa l’essere umano, che apprende pian piano e grazie anche al contributo degli altri, il modello più apprende e più è performante, più conosce e migliori sono i risultati”.

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