Artificial Intelligence

Analisi di benefici, trend e principali soluzioni dell’Intelligenza Artificiale (IA) per le grandi aziende e le PMI con i dati di Ricerca dell’Osservatorio Artificial Intelligence del Politecnico di Milano.

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Descrizione

Attività

Gruppo di Lavoro

Sostenitori

Obiettivi dell'Osservatorio

L’Osservatorio Artificial Intelligence nasce nel 2017 per rispondere al crescente interesse di aziende pubbliche e private verso le potenzialità offerte dalle nuove tecnologie abilitanti all’Artificial Intelligence (AI). L’obiettivo è quello di creare una Community di confronto per indagare le reali opportunità dell’Intelligenza Artificiale (IA), in un contesto caratterizzato da poca chiarezza sullo stato dell’arte delle sue applicazioni e delle adozioni da parte delle imprese, sui benefici abilitati e sull’evoluzione attesa del mercato, combinando la prospettiva manageriale con quella tecnologica grazie all’unione delle esperienze del Dipartimento di Ingegneria Gestionale e del Dipartimento di Elettronica, Informazione e Bioingegneria del Politecnico di Milano.

L’Osservatorio Artificial Intelligence è patrocinato ad AIxIA, Associazione Italiana per l’Intelligenza Artificiale, Anitec-Assinform, Assintel, FAIR, Lab CINI.

Artificial Intelligence, la Ricerca dell’Osservatorio

L’Osservatorio Artificial Intelligence, all’interno dell’edizione annuale, svolge attività di Ricerca in diversi ambiti per analizzare l’evoluzione dell’IA. In particolare si occupa di:

individuare le principali direzioni e dinamiche di spesa delle imprese italiane per le tecnologie di Intelligenza Artificiale, stimandone il valore complessivo;
valutare il livello di maturità delle grandi imprese e PMI italiane nei confronti dell’Artificial Intelligence;
approfondire i progetti di Artificial Intelligence sviluppati dalle imprese italiane evidenziandone diffusione, peculiarità e criticità per ognuna delle classi di soluzioni considerate;
identificare i principali trend tecnologici dell’Artificial Intelligence in atto (come Machine Learning, Deep Learning, Robotic Process Automation intelligente, Natural Language Processing o NLP e le soluzioni di Generative AI, come le piattaforme Chat GPT e DALL-E 2);
approfondire le principali tecniche necessarie alla costruzione di soluzioni applicative dell’Artificial Intelligence;
indagare il punto di vista del consumatore verso soluzioni e servizi abilitati dall’Artificial Intelligence (AI Journey);
discutere delle implicazioni dell’Artificial Intelligence a livello etico, approfondendo le buone pratiche e le criticità delle organizzazioni nell’adozione della Trustworthy AI, anche in relazione all’applicazione dell’Artificial Intelligence Act;
approfondire l’impatto dell’Artificial Intelligence sul mondo del lavoro.