Addio virtuosismi, benvenuta utilità: l’AI secondo Oracle

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Quando si parla di dati, intelligenza artificiale, machine learning e cloud si rischia ancora spesso di passare per visionari troppo distanti dal reale stato di cose e dalle possibilità effettivamente accessibili a persone e aziende. A ben guardare, però, la quotidianità è cambiata: ci muoviamo in un mondo ogni giorno più autonomo, in cui dati e tecnologie intelligenti agiscono come moltiplicatori e potenziatori di esperienze e servizi, abbandonando l’apparenza di virtuosismi per indossare i panni di strumenti davvero utili. Questo è emerso con particolare chiarezza durante l’evento Oracle “ExplAIn Your Tomorrow, Today: Artificial Intelligence @Work”, in occasione del quale la società – insieme a partner e aziende clienti – ha mostrato come sia possibile elaborare una strategia di business vincente grazie ai dati e alle tecnologie autonomous.

Senza dati sei solo una persona con un’opinione

Le mansioni lavorative si evolvono, le competenze richieste mutano: con big data, intelligenza artificiale, analytics e cloud technology le aziende di ogni settore e dimensione possono diventare data-driven, realizzando una trasformazione non solo tecnologica ma anche culturale, resa possibile dall’ascolto dei dati.

Queste le considerazioni con cui Stefano Maio – Country Sales Leader Big Data, Analytics e Machine Learning di Oracle – ha introdotto una mattinata all’insegna della condivisione di idee e buone pratiche, sottolineando in modo particolare l’importanza di concentrarsi sugli insights e sull’evoluzione delle competenze interne, nonché sulle potenzialità legate all’implementazione di tecnologie autonomous, che garantiscono la gestione dei dati aziendali in sicurezza e con la totale continuità del servizio, prevenendo così danni da errore umano, attacchi hacker, virus, rischi operativi e di reputazione.

È stata poi la volta di Bruno Aziza – Vice President ed esperto Oracle a livello mondiale – che si è concentrato in particolareAziza_Oracle sull’interpretazione degli analytics come asset dell’intera organizzazione (non solo di una sua parte), sulla necessità di impegnarsi per favorirne l’utilizzo diffuso all’interno delle aziende, su una nuova caratterizzazione dell’intelligenza artificiale – che nelle sue applicazioni più avanzate deve dimostrare di essere “Applied & Invisible” – e degli insights – che nel prossimo futuro potranno diventare “augmented and automated”.

Le storie, in fondo, sono dei dati con un’anima

Terminato il momento introduttivo, Oracle ha lasciato spazio ad aziende e partner che si sono succeduti a ritmi serrati per illustrare in sintesi i progetti realizzati, i benefici ottenuti, quale e quanto valore è stato creato con le tecnologie adottate. Gli speaker di questa sessione sono stati introdotti da Luisella Giani – direttore Innovation Strategy e AI Expert di Oracle EMEA – che ha sottolineato il ruolo dell’intelligenza artificiale come fattore abilitante al pieno sviluppo del potenziale umano e della società, adottando quindi una visione umanistica della tecnologia, che trova il suo centro nelle persone.

generali_OracleTra le aziende intervenute ricordiamo Generali, che ha presentato il “People Analytics Tool”, una soluzione analitica che, accedendo a tutti i dati del capitale umano, consente di prendere delle decisioni data-driven per migliorare i programmi di crescita e il coinvolgimento delle persone del gruppo; CNP Vita, che con l’adozione di Oracle Cloud, Autonomous DB e machine learning ha velocizzato il processo di valutazione dell’efficacia nella vendita di prodotti assicurativi in filiale e diminuito il TCO dei progetti; Crisma e Sisal, che hanno illustrato come un approccio data-driven e l’adozione di un motore di machine learning possa prevenire le frodi e allo stesso tempo ottimizzare la comunicazione marketing sui clienti; MainAd, che grazie ai dati sugli utenti è ora in grado di realizzare annunci per target definibili, raggiungendo elevati livelli di personalizzazione della comunicazione; Coca Cola HBC e Bitbang, che hanno parlato dell’utilizzo del machine learning per espandere la rete di punti vendita, basato su un approccio innovativo guidato dai dati che consente di individuare e investire in modo sicuro sui locali con il più alto potenziale.

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