Google e le PMI italiane: Machine Learning Checkup

Google si rivolge alle piccole e medie imprese italiane proponendo loro uno strumento legato all'intelligenza artificiale: Machine Learning Checkup
Google si rivolge alle piccole e medie imprese italiane proponendo loro uno strumento legato all'intelligenza artificiale: Machine Learning Checkup

È rivolto in modo esplicito alle PMI italiane un nuovo strumento messo online da Google e realizzato in collaborazione con la School of Management del Politecnico di Milano: si tratta del Machine Learning Checkup che, come comprensibile già dal nome, torna utile per valutare se un’azienda è pronta per l’adozione delle soluzioni IA.

Machine Learning Checkup: l’economia dell’intelligenza

Tutte le informazioni possono essere consultate sul sito dedicato L’economia dell’intelligenza. Sul blog nostrano di bigG anche un paio di esempi concreti di come l’intelligenza artificiale sia stata in grado di aiutare una società a crescere. Uno dei casi raccontati è quello della Saccheria F.lli Franceschetti di Brescia, fondata nel 1939 e che oggi conta circa 50 dipendenti, rappresentando il terzo distributore di imballaggi flessibili in Europa: i ricavi sono passati dai 16 milioni di euro del 2015 ai quasi 20 milioni di euro nel 2019, con marginalità raddoppiata. Merito di un’ottimizzazione dei processi. In modo simile la cooperativa Agrintesa di Faenza ha impiegato algoritmi per il riconoscimento delle immagini al fine di selezionare i frutti in base alla loro dimensione, alla forma e alla qualità.

Machine Learning Checkup: l'economia dell'intelligenza

Affidandosi al Machine Learning Checkup si ottiene un rapporto personalizzato con i potenziali benefici derivanti dall’adozione dell’IA. Google fornisce inoltre il supporto necessario alla sua implementazione, indicando i servizi di consulenza disponibili presso le Camere di Commercio locali nonché gli incentivi a sostegno dell’innovazione offerti dal MISE.

Come sottolinea bigG nel suo intervento, in Italia ci sono alcuni ambiti e settori che più di altri possono trarre vantaggio da questo tipo di soluzioni: agricoltura, allevamento, tessile, arredamento, metal-siderurgico e meccanico per attività come realizzazione del packaging e taglio di precisione, previsione delle spese e controllo della qualità. Algoritmi per il riconoscimento di immagini e suoni, analisi predittiva e pianificazione logistica sono in grado di incrementare la produttività in alcuni casi fino all’80%, stando ai risultati di uno studio condotto dalla School of Management del Politecnico.

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