L'intelligenza artificiale al servizio delle imprese italiane

Nata nel 1939 a Brescia per produrre sacchi da vecchi tessuti, Saccheria F.lli Franceschetti conta oggi 50 dipendenti ed è il terzo distributore di imballaggi flessibili in Europa. Rimasta fedele alla tradizione familiare, l'azienda è riuscita a mantenere il suo vantaggio competitivo grazie all'adozione di soluzioni tecnologiche avanzate come l'intelligenza artificiale, che permette di ottimizzare la gestione dei magazzini e di monitorare i processi aziendali in tempo reale.

La competenza tecnologica di aziende come Saccheria Franceschetti è un'ispirazione per Google, e pensiamo che in Italia ci siano migliaia di piccole e medie imprese che potrebbero beneficiare delle stesse competenze. Per questo abbiamo collaborato con la School of Management del Politecnico di Milano per sviluppare il Machine Learning Checkup, uno strumento gratuito che permetterà alle imprese italiane di valutare, settore per settore, la propria maturità per l’adozione dell'intelligenza artificiale e di capire come sfruttare al meglio le soluzioni offerte da questa tecnologia.

Per Saccheria Franceschetti, l'adozione dell'intelligenza artificiale è stata vincente. I ricavi dell'azienda sono passati da 16 milioni di euro nel 2015 a quasi 20 milioni di euro nel 2019 e la sua marginalità è raddoppiata. Ma non solo: grazie all'ottimizzazione dei processi, il numero di reclami da parte dei clienti si è ridotto enormemente.

L'intelligenza artificiale ha fatto la differenza anche per Agrintesa, una cooperativa di Faenza che serve 4.000 piccole e medie aziende agricole. Il riconoscimento delle immagini basato sull'intelligenza artificiale aiuta Agrintesa a selezionare parte della propria produzione da oltre 440.000 tonnellate l’anno, classificando rapidamente i frutti per dimensione, qualità e forma. Nei due anni dall'introduzione di questa soluzione, Agrintesa ha accelerato i processi e migliorato la qualità dei propri prodotti a vantaggio della propria clientela, e si attende un aumento della marginalità del 10% in due anni.

Agrintesa utilizza il riconoscimento visivo per selezionare la propria produzione di frutta. Le aziende che utilizzano il nuovo Machine Learning Checkup riceveranno un rapporto personalizzato che illustra i potenziali benefici e le migliori applicazioni di intelligenza artificiale per la propria attività. Questo strumento aiuta inoltre le aziende a compiere dei passi concreti verso la sua implementazione: insieme al rapporto, verranno indicati i servizi disponibili di consulenza dedicata e gratuita presso le Camere di commercio locali, insieme agli incentivi a sostegno dell'innovazione per le imprese del Ministero dello Sviluppo Economico.

Il Machine Learning Checkup si focalizza sui settori con il maggior potenziale di adozione per l'intelligenza artificiale in Italia: agricoltura, allevamento, tessile, arredamento, metal-siderurgico e meccanico. Tra le soluzioni più versatili, riconoscimento dei suoni e delle immagini – come sta facendo Agrintesa per la selezione della frutta – e analisi predittiva, che può essere d'aiuto per esempio per ottimizzare i tempi di semina e raccolta, oppure nella pianificazione logistica. Sono soluzioni già utilizzate oggi e che in alcuni casi possono portare a incrementi di produttività fino all’80%, come evidenzia la ricerca svolta in quest'ambito dalla School of Management del Politecnico.

Ci sono molte aree di attività in cui l'intelligenza artificiale può portare importanti benefici – dal packaging al taglio di precisione, dalla previsione delle spese al controllo della qualità – e siamo orgogliosi di poter collaborare con le aziende italiane per capire quali sono le soluzioni più adatte a loro. Da anni siamo impegnati nello sviluppo di strumenti per garantire che tutti possano trarre vantaggio dalle opportunità del digitale: con il Machine Learning Checkup facciamo un ulteriore passo in questa direzione.