Reply tra algoritmi e robotica

Dopo l’ondata iniziale di entusiasmo tipica delle tecnologie dirompenti, le grandi aziende sono chiamate a proiettare definitivamente l’adozione dell’intelligenza artificiale nell’era della maturità economica. L’attenzione, spiega Filippo Rizzante (nella foto), Chief technology officer di Reply, deve transitare dalla produttività individuale, sempre più diffusa ma difficile da scaricare direttamente sui margini operativi, all’automazione avanzata, alle architetture agentiche e alla robotica.

«Nelle grandi imprese gli strumenti a supporto del singolo sono ormai mainstream, a partire dalla scrittura di software, ma estrarre valore tangibile sulla bottom line resta complesso, trattandosi di un fattore spesso intangibile – osserva Rizzante –. La vera leva risiede nell’automazione industria le: stiamo superando la vecchia robotic process automation e le sue regole per passare ad architetture pienamente agentiche. Dai contact center alla gestione dei sinistri assicurativi fino alla produzione creativa, i modelli multimodali permettono di elaborare informazioni complesse e di ripensare interi processi».

Anche la scelta degli algoritmi impone pragmatismo: «All’inizio si inseguiva sempre l’ultimo modello sul mercato. Oggi c’è più maturità: i grandi sistemi generalisti servono per ideare e ragionare,ma nell’automazione su scala diventano poco efficienti per costi e prestazioni. Conviene adottare piattaforme multi-modello con soluzioni più snelle, da personalizzare. Bisogna considerare anche il tema della sovranità e della cautela geopolitica: legarsi solo a servizi commerciali esterni via API espone al rischio di dismissioni improvvise. Se un fornitore spegne un modello, si è costretti a testare da zero l’intera architettura. Quando si trattano dati e processi critici, interiorizzare la tecnologia diventa strategico».

La partita della competitività resta aperta e legata in particolare a un dubbio: se strumenti, algoritmi e modelli IA sono alla portata di tutti, come si costruisce un reale vantaggio competitivo?

«I modelli possono svolgere egregiamente il 99% del lavoro per tutti – sottolinea Rizzante, parafrasando il principio di Pareto –, ma il valore economico si concentra nell’1% di matrice umana. La tecnologia abilita sistemi più complessi e lo dimostra la robotica nel mondo fisico, dove addestriamo umanoidi e bracci meccanici con simulazioni e computer vision. Naturalmente usare un tool commerciale offre lo stesso risultato a cento concorrenti, ma la differenza la fanno le competenze e la capacità di specializzare l’IA sul patrimonio di dati e conoscenza dell’impresa».