AI: perchè non utilizzarla come layer?

Quattro domande per Alberto Allegretti

fondatore di MITHUB

Il sistema informativo aziendale si sta sempre più differenziando ed articolando per tipologia di esigenze. attraverso l’impiego di soluzioni dipartimentali mirate e specializzate. È ormai un elemento scontato. Ad aumentare le opzioni – e, parallelamente, la difficoltà da parte delle aziende di fare le scelte corrette – entra in gioco l’impiego dell’Intelligenza Artificiale. Si tratta dell’ennesima tessera del complesso puzzle tecnologico che supporta le aziende o di qualcos’altro?
Mithub, società che supporta le imprese nel processo di innovazione, ci presenta il suo punto di vista in proposito.

La vostra specializzazione consiste, se posso permettermi di semplificare, non tanto nella competenza su uno o più processi e su una o più soluzioni tecnologico-applicative quanto nella “capacità di realizzare progetti in ambiti complessi ed eterogenei” come spiegate anche nel vostro sito. Puoi essere più preciso, magari attraverso qualche esempio?

La nostra competenza non è limitata ad un singolo processo o ad un singolo prodotto, ma si estende alla capacità di far dialogare mondi che di solito restano separati: i sistemi gestionali, i macchinari e le linee di produzione, i dati storici, le persone che conoscono il lavoro e, oggi, gli agenti AI. Veniamo da quasi vent’anni di integrazione, soprattutto in ambito industriale, dove il problema vero non è la singola macchina o il singolo gestionale, ma il farli parlare tra loro. Un esempio: leggere i documenti che entrano in azienda (ordini, fatture, contratti, rapporti di qualità), estrarne i dati e instradarli al passo giusto senza smistamento manuale. Piuttosto che osservare in tempo reale un processo produttivo e segnalare una deviazione prima che si aggravi, spiegando perché è stata segnalata, così chi conosce il contesto può decidere. Il valore non sta nella singola funzione, ma nel tenere insieme processi, persone e sistemi in un unico flusso.

Secondo la vostra esperienza, quanto è sensibile l’azienda italiana alla tematica dell’AI? La considera la panacea di tutti i problemi o sta diventando più selettiva nelle scelte?

Per un lungo periodo l’AI è stata vista come qualcosa di misterioso, che solo figure estremamente specializzate sapevano avvicinare. Poi è entrata nella nostra quotidianità ed è stata vista come la risposta a tutto. Oggi le aziende stanno capendo e maturando: la tecnologia da sola non risolve nulla. Resta molto rumore intorno al tema, e questo rende difficile vedere con chiarezza dove conviene davvero investire. Le imprese che procedono meglio sono quelle che partono da un problema ben definito e da un processo reale, non dallo strumento. La selettività che notiamo è un segnale positivo: si chiede all’AI di dimostrare un valore concreto, misurabile sul lavoro di tutti i giorni, e non di stupire.

Mi hai parlato di un “layer aziendale di AI”: in che cosa consiste e quali sono le sue caratteristiche?

È uno strato che si colloca tra i sistemi che l’azienda già usa, le persone e i modelli di AI. Non sostituisce nulla di ciò che c’è: lo collega e gli dà un contesto. In pratica è l’ambiente dove gli agenti AI lavorano insieme ai processi, leggendo solo i dati consentiti e agendo entro confini decisi in anticipo, con una persona che approva dove serve giudizio. Ha alcune caratteristiche di fondo: i dati di ogni organizzazione restano separati e non possono mescolarsi; ogni azione resta tracciata in modo verificabile; tutto gira sull’infrastruttura che il cliente controlla, senza uscire dal suo perimetro. Non portiamo modelli nostri: lo strato coordina i modelli che il cliente sceglie, restando indipendente da un singolo fornitore.

Perché avete deciso di incentrare la vostra offerta su questo tipo di soluzione e per quali esigenze viene proposto?

Perché è lì che si decide se l’AI porta valore o resta una promessa. Alle aziende non serve l’ennesima applicazione isolata, ma far entrare l’AI nei processi che già hanno, restando padrone dei propri dati e delle proprie scelte. Lo proponiamo a chi ha esigenze concrete: automatizzare attività che oggi attraversano più sistemi e richiedono lavoro manuale ripetitivo; trovare risposte affidabili dentro la propria conoscenza interna; anticipare problemi su produzione e operatività invece di rincorrerli. E lo proponiamo a chi pone tre condizioni che condividiamo: tenere i dati in casa, sotto la propria governance e in regola con le normative europee; non legarsi a un unico fornitore di modelli; introdurre l’AI per gradi, su fondamenta solide, senza riscrivere tutto. Il filo comune è ottenere risultati concreti e duraturi, con la responsabilità delle decisioni che resta sempre nelle mani delle persone.

Alberto Allegretti

https://www.mithub.eu