3° ed. Artificial Intelligence: Learn to Fly! Innovare con l’AI, ma con i piedi per terra – Osservatorio Intelligenza Artificiale Politecnico di Milano, Digital Innovation – http://osservatori.net

1. 3° ed.
Artificial Intelligence: Learn to Fly!
Innovare con l’AI, ma con i piedi per terra –
“da dove veniamo e dove stiamo andando” cit.
Osservatorio Intelligenza Artificiale
Politecnico di Milano, Digital Innovation – http://osservatori.net
(!) Presentazione riassuntiva personale

2. Questa presentazione non rappresenta un contenuto
ufficiale dell’evento ne dell’Osservatorio Intelligenza
Artificiale del Politecnico di Milano.
Questa presentazione raccoglie in modo del tutto
personale contenuti, citazioni ed immagini raccolte
durante l’evento arricchite da commenti personali.
Premessa
3°ed
Artificial Intelligence:
Learn to Fly!
20 Febbraio 2020
Artificial Intelligence Learn to Fly! Innovare con l’AI, ma con i piedi per terra

3. 4 direzioni da seguire per definire una cultura aziendale AI-ready
• Superare il pregiudizio: verso la simbiosi Human-AI
• Adattare l’AI alla realtà del business
• Realizzare soluzioni AI personalizzate per apportare benefici concreti
• Sfruttare la potenza del cloud per creare soluzioni AI innovative
Il report ha infine costruito l’AI Project Value Chain, un modello che descrive i principali passaggi per
realizzare progetti di intelligenza artificiale di successo.
https://www.injenia.it/osservatorio-intelligenza-artificiale-pronti-ai-posti-via/
AI Project Value Chain
Artificial Intelligence Learn to Fly! Innovare con l’AI, ma con i piedi per terra

4. Osservatorio Artificial Intelligence nasce nel 2017 per
rispondere al crescente interesse […] verso le potenzialità
offerte dalle nuove tecnologie abilitanti all’Artificial
Intelligence (AI).
L’obiettivo è […] di creare una Community di confronto per
indagare le reali opportunità dell’AI, in un contesto
caratterizzato da poca chiarezza sullo stato dell’arte delle
applicazioni e delle adozioni da parte delle imprese, sui
benefici abilitati e sull’evoluzione attesa del mercato […].
L’Osservatorio è patrocinato ad AIxIA, Associazione Italiana
per l’Intelligenza Artificiale.
Artificial Intelligence Learn to Fly! Innovare con l’AI, ma con i piedi per terra

5. Presentazione risultati della ricerca
Tavola rotonda
Il Mercato e le applicazioni di AI
Strategie nazionali per l’AI
Tavola rotonda
Scelte per l’AI a supporto del sistema Paese
Tecnologie e Piattaforme: le opportunità per l’AI
Tavola rotonda
Come sviluppare un progetto AI
Profile normativi e giuridici: AI e regola d’arte
Tavola rotonda
Il valore in più di una soluione di AI
Le recenti conquiste dell’AI
AI e società
Considerazioni finali chiusura lavori
AI: Learn to Fly! L’evento in breve…
• Responsabilità nell’affrontare l’Innovazione Tecnologica
• Nell’ Innovazione Tecnologica c’è sempre una distanza tra
• le aspettative > le reali possibilità
• Con l’Artificial Intelligence, questa distanza è amplificata
• Stabilire Ambizioni Corrette. Non abbassarle
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6. • Aumento consapevolezza da parte delle aziende: 200milioni mercato AI in Italia
nel 2019 – il 90% sono consapevoli
• Concretizzazione progettualità, anche se sporadiche
• 20% progetti a regime, 50% in corso di realizzazione
• Pubblicazione della Strategia Nazionale per l’intelligenza Artificiale
• Dal quale si realizzerà Piano Italiano per l’AI: circa 1 miliardo di
investimenti pubblici entro il 2025
L’osservatorio ha mappato lo stato dell’arte del mercato italiano dell’AI, con un
focus su consapevolezza, adozione, soluzioni e impatto generato per le imprese che
hanno già realizzato progetti AI:
• Coinvolto 2000 startup, 1000 progetti di livello internazionale
• Realizzata una survey su 205 medie e grandi imprese italiane utilizzatrici di AI
• Analisi del mercato di 55 Player attivi
Per supportare le aziende nel processo di innovazione tecnologica
AI in Italia nel 2019
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7. 200milioni di euro, ma dove sono?
ChatBot & Co. (33%) + Intelligente Data Processing (28%) > 60%
= + Reccomentation System (18%) = 79%
25% - Bancario finaziario
13% - Manifatturiero
13% - Utility
12% - Assicurativo
6% - Farmaceutico
6% - Telecomunicazioni
5% - Sanità
5% - Media
5% - GDO & Retail
10% - altro ….. Logistica, trasporti,
agroalimentare, costruzioni...
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8. Artificial Intelligence Learn to Fly! Innovare con l’AI, ma con i piedi per terra

9. Medie Aziende 14% Grandi aziende 86%
Soluzioni end-user
• Manifatturiero
• GDO & Retail
• Bancario e Finanziario
• Trasporti e Logistica
• Utility
• Sanità
• Pubblica Amministrazione
• Assicurativo
• Servizi
• Farmaceutico
• Oil & Gas
• Media
• Telecomunicazione
• Altro
26%
10%
10%
7%
6%
5%
5%
4%
4%
4%
3%
3%
2%
11%
205 Aziende
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10. Autonomous
Robot
Autonomous
Veicle
Intelligent
Object (IoT)
Computer
Vision
NLP
Recommendation
System
RPA
ChatBot
Intelligent Data
Processing
Future
Near future
Coming soon CertaintiesIntroduzioneprevista(%)
12%
Diffusione (%) 35%
Perchè NLP & ChatBot
sono separati?
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11. La classe di soluzioni più diffuse in Italia
Progetti che non si limitano al supporto clienti
Il 61% delle aziende non è ancora valutato l’adozione (o lo ha valutato
negativamente)
• Il 2% ritiene sufficiente un ChatBot RuleBased
• L’11% mostra interesse futuro per ChatBot AI powered
10% - Introduzione a breve, F. Progettuale finita
10% - Interrotte fase concept (PoC)
7% - Interrotte a fase implementazione
12% - Ha portato a regime almeno un progetto
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ChatBot / Virtual Assistant

12. • Customer Care
• Help-desk
• Shop Assistant
• Corporate Knowledge
• Prodotto finale
• Recruting
• HR Management
Principali applicazioni dell’AI
ü 13% - fornisce assistenza clienti
ü 8% - supporta dipendenti a probelmi specifici
ü 6% - fornisce informazioni sui prodotti
ü 4% - fornisce informazioni circa l’azienda
ü 4% - è integrato in prodotti finali come feature
ü 3% - effettua lo screening iniziale dei candidati
ü 3% - fornisce info. su ferie, corsi, piano di crescita…
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13. 8% di progetti a regime
• 13% - Sentiment Analysis
• 13% - Informatin Extraction
• 11% - Text Classification
• 5% - Smart Search
• 4% - Text Generation
• 3% - Automatic Summarization
• 3% - Language Translator
NLP (Natural Language Processing)
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14. NLP Task
Single Word Analysis
Long sentences Analysis
Word Sensing
Disambiguation
Semantic Role Labelling
Semantic Parsing
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15. • Language Recognitiion -> 80% testi corti , 99% testi lunghi
• Text Segmentation -> more 98%
• Part-of-speech Tagging -> 90%- 97%
• Syntactic Parsing -> 70- 90%
Future NLP challenges!
Quality Natural Language Understanding, Multilinguismo su larga scala,
Identificazione ironia e del buon senso
NLP today and future…
Dati interni alle aziende
Necessità di pre-
processing
Alcune volte dati esterni,
altri interni…
i Dati
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16. Artificial Intelligence Learn to Fly! Innovare con l’AI, ma con i piedi per terra
Intelligent data Processing
• Le aziende: sempre più dati a disposizione
• 25% aziende hanno avviato progett Intelligente
Data processing
• 63% degli intervistati non ha ancora inidividuato
ambiti progettuali su cui investire
• di queste il 12% , nonostante ciò ci lavoreranno in
futuro

17. Intelligent Data Processing Application
• Forecasting
• Classification & Clustering
• Identification & Pattern recognition
• Optimization
ü 28% - Previsione dei valori
ü 18% - Classificazione / Raggruppamento valori
ü 11% - Identificazione anomalie e pattern
ü 10% - in funzione di un obiettivo trovano il
migliore valore – sim. Ricerca operativa
• Forecasting: Predictive maitienance
• Classification & Clustering: Marketing, Customer Care
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18. Recommendation System
Insieme ai ChatBot I Reccomandation system sono
quesi sistemi che gli italiani si imbattono con più
facilità. Soprattutto nel Cross/Up Selling.
73% Non ha fatto ragionamenti in merito
27% Progetti o idee progettuali
7% Progetti a regime
9% Maturato idee progettuali
7% Ferme alla fase sperimentazione
4% Ferme fase implementazione
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19. Cross/Up selling
Email Marketing
Online Advertising
Dynamic Pricing
HR Recommendation System
Applicazioni
ü 15% - Suggerimenti su eCommerce
ü 9% - Invio automatico email per taget di utenti
ü 9% - Suggerimento del miglior posizionamento
ü 3% - Suggerimento miglior prezzo
ü 1% - Possono suggerire la migliore attività per la settimana
Necessitano di grosse moli di dati relativi ai comportamenti degli utenti. Maggiore è la
quantità dei dati, maggiore è l’accuratezza. Criticità: Privacy e GDPR.
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20. Immobili
Entusiasti
In Cammino
Apprendisti
Organizzati
Avanguardisti
Diffusione ed applicazione dell’AI nelle aziende italiane
17% (-28%)
21% (+11%)
36% (+13%)
14% (2%)
4% (0%)
8% (2%)
• 20% - hanno portato a regime un
progetto
• 23% - si sono arrestate alla fase di
sperimentazione
• 11% - si son arrestate alla fase di
implementazione
• 12% - hanno identificato il progetto da
vsiluppare nel futuro
• 17% - dicharano interesse
• 17% - aspettano la piena diffusione
prima di investirci
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21. Come viene usata l’AI nel mondo reale?
Davide Filizola
Massimo Craglia
Gianmarco Forcella
Massimiliano Marinoni
Luisa Marotta
Antonio Matera
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22. Come viene usata l’AI nel mondo reale?
Giulia Baccarin
Alessio Biasiutti
Giulia Celi
Alberto Messina
Michele Miraglia
Lorenzo Pini
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23. Come viene usata l’AI nel mondo reale?
Piero Poccianti
Raniero Romagnoli
Marco Siciliano
Laura Vergani
Valeria Verzi
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24. • Suggerimenti argomenti per programmi TV
• Suggerimento Palinsesto prima serata (meglio per programmi sec. – Iris, cielo )
• Argomenti che dividono su Internet, più efficaci
• La fortuna di avere molti dati storici > ma sono partiti prima dai loro obiettivi
• Scopo del team: portare l’AI in tutta l’azienda Il team collabora con Antifrode, Marketing,
Top Management
• Redetion polizza - evitare l’abbandono – value chain
• Primo problema: dati, integrazioni fonti diverse
• Nessun algoritmo “miracoloso”, AI molto classica
• Responsabilità nell’uso dell’AI: I soldi RAI sono pubblici – costi – applicabilità – efficienza
• Difficoltà di valutazione AI globali & Problema di approviggionamento e qualità de dati.
• Scrivere capitolati di AI è estremamente complesso
• Valutzione dei costi, l’AI non sempre è meglio dei metodi tradizionali
• Etichettatura archivio storico - Sottotitolazione automatica ( così-così)
• Raccomandazione e clustering delle news (funziona bene)
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25. • Visibilità Cross-Country / Mercato
• NLP – Computer Vision – Advanced Analitycs * (XAI …)
• Crescente grado maturità
• Chi si approccia all’AI in modo industriale ha risultati migliori
• Importante è il modello organizzativo interno all’azienda – data governance –
cultura azienda, quanto I dipendenti che andranno ad usare l’AI capiscono cosa sia
• Manutenzione predittiva con Edison per l’operatore degli aerogeneratori
• Immissione / Arricchimento del know-how di dominio delle persone negli Algoritmo –
diminuzione effort iniziale
• Freno: approcci aziendale ed alla disponibilità del dato, spesso molti dati e sporchi o
inesatti – hiper hyped data acquisition senza qualità
• Previsione Olio di soia: previsione e qualità di fioccatura del seme – mediazione culturale
tra gli esperti di settore – l’esperto umano spesso è più bravo
• Cooperazione tra stati
• Definizione documenti, linee guida e piani di sviluppo
• Finanziamenti pubblici
• Osservatori e cooperazione tra pubblico – privato ed accademia
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26. • Chi investe in “AI vendibili” ha un ritorno di investimento x3 rispetto a chi investe in laboratori
• Sensibilizzazione di tutta la “filiera” dei processi interni dai top manager ai ruoli più tecnici
• “Lo avete già fatto” ? Domanda sbagliata _ se è già stato fatto non è innovazione. Di AI c’è poco.
Molto probabilmente non è stato ancora fatto.
• Usare AI – > Accettare il rischio. L’AI non è un uovo di colombo
• Domanda corretta: Come raggiungo l’Obiettivo X ?
• Più facile vendere/applicare AI dove il “rischio è alto” (probabilmente per I costi)
• Chi sarà leader nell’AI sarà il Leader del futuro. La Cina investe più degli Usa in AI
• Europa, USA, CINA _ tre approcci diversi agli investimenti su AI
HOW-TO: AI application
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27. 10%: l’AI nelle conferenze nel mondo
3,7%: ricerche nel mondo riguardano l’AI
10%: richeche negli USA riguardano l’AI
- molte delle quali finaziate da privati
> USA molto nella difesa (~ soldi privati)
> CINA molto nella formazione (~ soldi pubblici)
> EUROPA molto nella streategia e regolamentezione “comune” con al centro l’uomo (~ soldi pubblici)
Ricerca AI nel Mondo
In aumento
la ricerca su AIx3
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28. Non è semplice utilizzare
l’AI per le aziende
Chi la usa, deve poi valutare
se funziona davvero
L’AI nelle aziende
Cosa blocca
l’applicazione dell’AI?
AI …
Approvvigionamento e qualità dei Dati
Approvviginamento Competenze skills (89% )
Struttura dei processi aziendali rispetto all’AI
Sicurezza, privacy e affidabilità
Approvviggionamento servizi, HW e infrastruttura
> Difficoltà di valutazione dei rientri e risultati
Avviare un progetto AI è un’attività che presenta numerose barriere
Le criticità vanno dalla fase di progettazione, implementazione sino all’adozione
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29. Framework per facilitare le aziende ad intraprendere un percorso di implementazone di un progetto
di Artificial Intelligence. Le attività più critiche sono:
• Model/tool Selectionc& Adaptation (88%) - Change Management (83%)
• Valutazione performance (86%) – Sperimentazione e Deployment (86%)
• Integrazione con sistemi informativi (83%) – Data integrationn e Labeling (81%)
AI Journey
AI Project Value Chaing
Un modello di riferimento per le aziende che intendono intraprendere un persorso di scoperta ed avvicinamento
all’Artificial Intelligence. Si compoente di aree da parte delle aziende per far si che si possano definire AI-ready.
1 Cultura aziendale – 2 Data e patrimonio informativo – 3 Metodologie e algoritmi – 4 Organizzazione e
competenze – 5 Relazione con il cliente
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30. Poche aziende al mondo
sviluppano AI in modo verticale
– tutte le altre – in modo via-via
più generale – si limitano ad
usarla – 80% è in cloud
• Saper usare quella “disponibile”
non è facile
• Venderla ed avere dei ritorni lo è
ancora di più
• Renderla usabile ed accessibile è
– forse – ancora un campo
inesplorato
SI ok, tutto molto bello ma che ce ne facciamo noi?
Conclusioni personali
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31. Italia ed In Europa c’è un approccio all’AI di tipo umano-centrica
o L’Explainable AI è un ambito in crescita
o L’AI non è solo per utente finale, ma al momento è in gran
parte dietro le quinte.
o Gli Advanced Analytics / BI sono il maggiore campo di utilizzo
delle AI
o Il trasferimento di conoscenza dalle persone alle AI è
fondamentale
o Molto sentita l’affidabilità e la fiducia percepita dall’utente
nei confronti dell’AI
Cosa hanno in comune?
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32. Cognitive & AI-powered UI/UX
Riuscire ad integrare l’AI nelle UX in modo
concreto ed orientato ai bisogni dell’utente è
fondamentale per il successo di una soluzione AI
– sia per gli addetti ai lavori che per l’utente finale
Una UI / UX per le AI
Se le AI sono algoritmi che funzionano in modo diverso rispetto agli algoritmi tradizionali
allora anche la loro interazione con l’utente deve essere pensata in modo differente.
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33. Questa presentazione può contenere risorse royalty-free di http://freepik.com, https://www.flaticon.com, https://unsplash.com
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Tutte le info contenute in queste slide sono tratte dalle ricerche dell’Osservatorio Digitale ascoltate
durante l’evento del 20 Febbraio 2020 ed in parte dall’opuscolo distribuito dagli stessi.
Copyright e distribuzione dei contenuti devono
Grazie!