Smart city, trasporti, ricerca. L’AI cambia i processi

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L’intelligenza artificiale ridisegna stazioni, aeroporti e il perimetro delle città. Le priorità della ricerca, il presidio degli endpoint, l’imperativo della protezione dei dati

L’AI al centro del dibattito. Imprese, politica e università sono chiamate a preparare la strada per governare questo passaggio e nel condurre una decisa azione di guida nel processo di formazione delle competenze. L’attenzione verso le tematiche che spaziano dal machine/deep learning alla cognitive analysis applicata è estremamente pervasiva. Dalla robotica umanoide allo studio dei comportamenti sociali, dall’algoritmica decisionale in sistemi real time alle analisi economiche, passando attraverso approfondimenti di carattere giuridico e sociologico sulle correlazioni etiche e sui problemi di privacy nell’analisi big data o sulla nascente legislazione per la robotica basata su AI decisionale. Sempre più stiamo direzionando lo sviluppo di questi processi verso la dotazione di capacità di analisi prescrittiva, ovvero la capacità di prendere decisioni in autonomia e mettere di conseguenza in pratica delle azioni. E questo rappresenta il vero salto evolutivo. La realtà della ricerca universitaria pone un ampio ventaglio di sfide di bilanciamento fra sicurezza e apertura degli ambienti di ricerca in moltissimi ambiti, prevedendo una forte segmentazione della rete interna, massima attenzione sul principio di privacy by design nella progettazione architetturale dei servizi e strategie di difesa su tecnologia all’avanguardia e sistemi di protezione avanzata degli endpoint basati sul riconoscimento di modelli comportamentali degli attacchi.

Si parte sempre dai dati. Un territorio digitalizzato è un prerequisito della smart city del futuro, la geoinformazione fornisce l’infrastruttura di base, sulla quale costruire nuovi servizi. Nei trasporti, le soluzioni di AI permettono di monitorare i flussi e intervenire sulla viabilità per un’ottimizzazione delle risorse e servizi al cittadino in ottica di vera smart city. Negli aeroporti e nelle stazioni che possono essere considerati degli smart hub all’interno della smart city, si utilizzano algoritmi di machine learning per la sicurezza dei passeggeri, per il riconoscimento dei viaggiatori e l’incrocio di dati con i database delle forze di polizia internazionali. La smart city al centro della Data Economy e della Passenger Economy. La città non è un contenitore, ma una piattaforma. IoT e 5G sono legati a doppio filo. La smart city diventa piattaforma abilitante per connettere dispositivi, raccogliere e gestire dati in tempo reale. Intelligenza artificiale e PA, l’Italia non è all’anno zero. Ci sono amministrazioni all’avanguardia che hanno già lanciato progetti che applicano machine learning, chatbot e altri servizi pubblici.

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Uno dei territori più avanzati, su questo fronte, è il Comune di Bergamo che vede in campo PA locali e una sinergia tra pubblico e privato con l’obiettivo di riqualificare le aree metropolitane tramite soluzioni di AI e di rifondare una relazione virtuosa tra cittadino e pubblica amministrazione. Creatività e tecnologia costituiscono fattori vincenti per aumentare la qualità delle prestazioni e dei servizi pubblici, ridurre deficit e debito pubblico, contribuire alla crescita di competitività delle aziende e all’attrattività del territorio. L’inefficienza dell’amministrazione pubblica costa oggi al Paese quasi 30 miliardi di euro, circa 2 punti di PIL. Per le imprese, in particolare, la burocrazia rappresenta un costo molto rilevante, con incidenze che si attestano tra il 2% e il 4% del fatturato e con pesi più elevati al decrescere della dimensione dell’azienda. Solo il ridisegno dei processi e la loro digitalizzazione possono dar luogo a una vera spending review e crescita di efficienza. Ma la bassa velocità e la dimensione frammentaria con cui marcia l’innovazione della PA sul territorio disegnano ancora una geografia estremamente discontinua, in cui ad alcune esperienze eccellenti si affianca la maggior parte degli enti che hanno difficoltà nel fare il salto di qualità. Ma tutto questo deve essere imprescindibilmente legato sia all’attenzione sulle regole di salvaguardia per un’intelligenza artificiale “umanocentrica”, sia alla tutela e protezione del dato personale con l’imposizione di vincoli stringenti di trasparenza sull’uso degli algoritmi.


Partecipanti al panel:

Italo Lisi CIO – Scuola Superiore Sant’Anna

Fabio Degli Esposti CIO – SEA Aeroporti di Milano

Sergio Scornavacca director Industry & Consumer Market Lead – Indra in Italia

Antongiulio Donà vice president sales Italy – Talend

Giacomo Angeloni assessore all’Innovazione – Comune di Bergamo

Mirco Bettelini head of Innovation Factory – Ferrovie dello Stato


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Categorie: #WeChangeIT Forum