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«Fabbrica ItalIa - L’Ecosistema dell’AI che Accelera l’Innovazione» | 26 gennaio
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ApprendimentoTrascrizione
00:00Allora, adesso abbiamo con noi Vittorio Di Tommaso, Managing Director di Giacala Data e AI,
00:20il Presidente del gruppo Aziende Digital Technology dell'Unione Industriale di Torino, che sul palco è con noi anche Gianluca Bottero, Regional Digital Information Officer per l'Europa del Sud di Michelin Italia.
00:35A questo punto invito anche sul palco Andrea Cosentini, Head of Data Science and Responsible AI di Intesa San Paolo, e Paola Scarpa, Chief Digital Transformation Officer di Lavazza Group.
00:48Benvenuti, che si meritano un applauso.
00:51Allora, io partirei appunto da Vittorio Di Tommaso.
00:57Ci aiuta? Perché a questo punto abbiamo detto, adesso parlano le imprese, non che prima non abbiamo parlato.
01:04Ci aiuta a capire a che punto siamo?
01:07Sì, riprendiamo il dato che ci ha detto il Presidente Gai all'inizio.
01:13Diceva che secondo l'ultima ricerca Eurost, in Italia circa il 16% di imprese, contandole tutte, molto grandi e piccole, quindi sopra i 10 dipendenti, utilizzano la tecnologia di AI.
01:30Ora, è raddoppiato rispetto all'anno scorso e questa è un'ottima buona notizia.
01:34Qualunque cosa voglia dire usare AI, però comunque la domanda, voi la usate, il doppio rispetto all'anno scorso dicono sì.
01:41Allora la domanda è, e tutte le altre? Chissà.
01:45Perché appunto se il numero è 36 c'è 74...
01:4816.
01:49Eh, se il 16 c'è 84.
01:50Esatto.
01:51Se guardate la distribuzione europea, ci sono tre blocchi di paesi, ci sono quelli che hanno, le cui imprese rispondono sì sopra il 20%, in questi paesi ci sono tutti i paesi nordici, la Germania e la Spagna che è sul confine.
02:09Poi c'è un blocco di paesi tra il 20 e il 10, in cui ci sono, dove c'è la Francia, c'è anche l'Italia e poi ci sono i freni di coda che sono sotto il 10.
02:17Quindi noi siamo nella fascia di mezzo e diciamo nella parte bassina della fascia di mezzo, quindi abbiamo un sacco di lavoro da fare.
02:25Naturalmente perché succede questo?
02:27Succede questo perché, è stato detto più volte, abbiamo una frammentazione complessivamente, contemporaneamente di domande e di offerta.
02:35Ma soprattutto di domanda, una cosa che diceva Draghi nel suo rapporto lo scorso anno, per come è fatto il tessuto economico di certi paesi è molto difficile la messa a terra di tecnologie trasformative, ci vuole più tempo.
02:49E quindi dove sono le imprese?
02:51E sono nella fase in cui stanno incominciando forse a capire che cosa si deve fare.
02:56E cosa si deve fare?
02:57Perché è vero che talvolta i tecnologi propongono soluzioni che non hanno un problema e vanno a cercarlo.
03:03Ora, il vero punto forse che stiamo iniziando a capire è che tipo di problema risolve l'AI, che tipo di soluzione serve.
03:12E il problema che risolve l'AI è molto probabilmente un problema organizzativo.
03:18Cioè questa trasformazione è davvero una trasformazione del modo di lavorare.
03:21Se prendete i dati, che so, del World Economic Forum sul lavoro, il report dello scorso anno, credo sia l'ultimo che è uscito, mi sembra fosse febbraio giù di lì.
03:30Alla fine il UEF dice una cosa che per certi versi è tranquillizzante e per altri è molto interessante da governare.
03:40Loro dicono, certo, l'AI eliminerà una grande quantità di posti di lavoro, li stimano in circa 90 milioni nel mondo.
03:48E ne produrrà circa 170, quindi con un saldo positivo di 80 milioni scarsi e tante rotte.
03:54Una buona notizia. Però se la guardate, 90 milioni di posti di lavori persi, più 170 lavori nuovi, sono 260 milioni di persone che devono cambiare o lavoro o modo di lavorare.
04:09Un quarto della popolazione che lavora nel mondo.
04:12Cioè sta in 10 anni, in 5 anni, fino al 2030.
04:15Questa roba è veramente tanta roba.
04:17In questo poco tempo.
04:20E questo è un punto.
04:21Quindi le imprese iniziano a capire che non devono comprare tecnologia, devono adottare modelli organizzativi diversi.
04:27E qui abbiamo tre grandi imprese, vediamo se saranno d'accordo oppure no rispetto a questo.
04:33Perché se fosse solo comprare tecnologia sarebbe facile.
04:35Poi l'altra grande cosa che si sta cominciando a capire è che non è che OpenAI, Google, Antropic, X, tutta questa gente stanno investendo per fare scienza.
04:52Stanno investendo per prendersi i clienti dell'azienda.
04:56Stanno diventando un touch point, un punto di contatto fondamentale tra il bisogno di un utente, che sia un utente consumer o anche un utente enterprise a un certo punto, e chi quel servizio lo può fornire.
05:11Sequoia aveva lo scorso anno questo meraviglioso report in cui diceva qual è il mercato indirizzabile dell'AI?
05:19Beh tutto quello dei servizi.
05:22Non software e service ma services e software.
05:26Quindi sostituire quello che oggi erano sostanzialmente le imprese.
05:31Questa cosa si sta cominciando a capire.
05:33Nelle ultime tre settimane direi, poco prima di Natale e poco dopo Natale, OpenAI lancia il protocollo per fare shopping e poi casualmente Google lancia il protocollo per fare shopping.
05:45L'intenzione è che tu da dentro uno di questi touch point puoi effettivamente comprare un paio di scarpe, un rotolo di carta igienica
05:53e magari a un certo punto un conto corrente, sicuramente uno pneumatico, non credo che sia una cosa difficile.
06:00E certamente le capsule del caffè.
06:02Questa roba, se succede, tutto da dimostrarsi, ma se succede cambia radicalmente un pezzo di modello distributivo.
06:11Perché è un modello distributivo in più.
06:13È come quando è arrivata internet, solo che c'è un problema.
06:16Internet per arrivare a un miliardo di utenti ha impiegato 13 anni, mal contati.
06:22Questi qua due.
06:24Ecco, capire tutte queste cose e metterle poi dentro una strategia che sia una strategia di portfoglio,
06:31non soltanto una strategia di POC o di singolo use case su una singola funzione verticale,
06:37ma che sia qualcosa che disegna un insieme di attività su cui poi l'azienda, soprattutto quelle grandi,
06:43ma alla fine anche quelle piccole, ci devono mettere dei soldi,
06:45dei soldi che si devono parlare con il piano industriale e con il conto economico di ogni anno,
06:51è molto complicato perché stai costruendo, insomma, come sapete,
06:55cambiare la barca mentre sei in mezzo al mare è piuttosto complicato.
07:00E mentre gli altri magari hanno un motore da 800 cavalli e tu ce l'hai da 50,
07:06perché poi il tema, uno dei temi è questo.
07:08L'ho interrotta perché quando lei ha detto
07:11non è più il tempo degli esempi o dei singoli casi,
07:17non l'ha detta cosa, l'ha detta in maniera più raffinata,
07:21tutti e tre, poi dopo ci spiegherete perché, hanno annuito,
07:25e quindi vuol dire che le imprese stanno passando dalla fase del con l'intelligenza
07:34faccio una cosa, facciamo la prova per i vari settori e vediamo dove funziona meglio,
07:41alla fase qui forse mi devo ripensare, ma questo ripensamento,
07:45devo dire quel numero di 260 milioni,
07:48poi queste statistiche sono sempre che un po' poi dopo bisogna vedere,
07:51però insomma sono un punto intorno al quale bisogna ragionare,
07:55260 milioni di persone che devono cambiare.
07:57È una migrazione culturale, tecnologica,
08:01e si capisce anche perché qualche volta l'aspetto del timore
08:05è un aspetto che rende queste cose più complesse,
08:10molto più di quando è arrivato il computer sulla scrivania,
08:13perché uno dice mi devo mettere in discussione,
08:15devo imparare cose nuove,
08:17forse quello che faccio non è più utile,
08:19forse l'impresa da me vuole, attraverso di me,
08:23vuole ridurre i suoi costi,
08:25è un insieme tecnologico e umano complicatissimo e anche affascinante,
08:30probabilmente per un paese come il nostro
08:33c'è la possibilità di giocarsela questa partita.
08:37Sì, io non credo che sia timore,
08:39è che è proprio difficile,
08:40Siamo in quei momenti storici in cui le curve di progresso della tecnologia,
08:48del business e dell'organizzazione si disallineano,
08:52questo è successo probabilmente negli Stati Uniti tra il 1890 e il 1910,
09:00a quel punto diventa difficile prendere decisioni.
09:05Io credo che la buona notizia sicuramente sta succedendo nelle grandi,
09:09qui ci mancano le piccole,
09:10ma avere le rappresentative piccole è difficile,
09:12il punto di svolta dopo il primo anno e mezzo di
09:16proviamo e vediamo cosa succede,
09:18sia stato proprio iniziare a pensare in termini di portafoglio.
09:23Io non valuto singole iniziative,
09:26io valuto quell'iniziativa lì,
09:27poi la posso chiamare AI Transformation,
09:30la posso chiamare i Factory,
09:31la posso chiamare come voglio,
09:33ma è qualcosa che mette assieme tre livelli importanti,
09:39i dati, le basi,
09:42dove sono messe le robe,
09:43sono messe in ordine,
09:45le possiamo utilizzare facilmente,
09:47i processi,
09:48stiamo lavorando,
09:49veramente dobbiamo continuare a lavorare così
09:51quando abbiamo una tecnologia a disposizione
09:53che sostanzialmente fa quelle cose meglio
09:56e più velocemente di come stiamo facendo adesso?
09:59Forse non dobbiamo adottare quella tecnologia,
10:01dobbiamo cambiare il modo in cui lavoriamo,
10:03eliminare touch point,
10:04eliminare punti di attrito,
10:05questo nel caso delle transazioni digitali
10:09ci vorranno due anni e succede dappertutto,
10:12cambieremo il modo in cui compriamo,
10:14il modo in cui facciamo advertising,
10:15questa roba cambia di sicuro,
10:16ma perché cambiano i processi,
10:18non perché arriva la tecnologia.
10:19E poi cominciare a capire
10:21che i punti di valore
10:23naturalmente sono per funzione aziendale,
10:25un conto è estrarre produttività dalle persone,
10:28un conto è estrarre efficienza dalle operation,
10:30un conto è aumentare le capacità di conversione
10:34dei punti di attivazione.
10:37Sono tre cose diverse,
10:38ma alla fine sono la stessa cosa,
10:40perché tutte parlano col conto economico.
10:42Quello che mi sembra sia succedendo
10:43è che molto lentamente vediamo una visione
10:47per cui l'AI non è un acquisto tecnologico,
10:50ma è una componente di un processo di trasformazione.
10:53Questa cosa però se la possono permettere
10:57naturalmente quelli che hanno le capacità
11:00in casa e attorno alla casa per farlo.
11:03Poi quando lo riportiamo su aziende
11:05da 50, 150, 200 dipendenti
11:09è molto più difficile che abbiano il tempo,
11:12le risorse, le competenze
11:15per mettere insieme questi processi.
11:17Quindi è per quello che manca l'84%.
11:19Perché gli altri sono più avanti?
11:21Perché ne hanno un po' di meno
11:22o sono un po' più grandi?
11:23Il tessuto come è fatto?
11:25E' quello che è.
11:26E come si fa per questi 84?
11:31Tutte le cose che abbiamo detto fino adesso
11:35e qualcuna di più
11:36si fanno vedere gli esempi,
11:40si continua a lavorare sulla domanda
11:42e non sull'offerta,
11:43si sostiene l'emergenza del bisogno.
11:48Quello che stiamo facendo oggi,
11:50si fanno quelle cose lì
11:50perché non ce ne sono tante altre.
11:52non è che gli si possono dare i soldi
11:54perché se no li spendono in tecnologia
11:56e questo non funziona,
11:57non è questo il punto.
11:58Come si fa a fare la crescita dimensionale?
12:01Come si fa a fare il trasferimento generazionale?
12:06il problema dell'AI è lo stesso dell'economia italiana.
12:11Crescita, passaggio generazionale,
12:15disponibilità di patrimoni per fare investimenti.
12:18Non è un problema diverso da quelli
12:20perché è una trasformazione che tocca esattamente
12:22tutti quanti i punti di cui è fatta l'impresa.
12:26Questo è quello che cerchiamo di fare più o meno tutti i giorni.
12:29Provare a dire a qualcuno
12:30guarda che tu non hai un problema con l'AI,
12:32hai un problema.
12:33Questo problema è che devi crescere,
12:36devi fare...
12:36No?
12:38Fosse facile ci saremmo riusciti.
12:41Come fa la Danimarca?
12:42E la Danimarca è piccola,
12:43è più ricca,
12:44ha imprese più grandi,
12:46fa meno cose,
12:47fa meno settori.
12:48Quando Pisino prima diceva
12:50noi qui abbiamo il saper fare di almeno tre filiere
12:54e sono tante.
12:56Vuol dire che sappiamo fare tante cose
12:59in tanti modi diversi,
13:01in tanti ambiti diversi,
13:02con tante aziende diverse.
13:04Potessimo dire
13:05noi sappiamo soltanto,
13:06che so,
13:07affumicare il merluzzo
13:08sarebbe più facile.
13:11Una cosa,
13:12una volta era più facile infatti,
13:13no?
13:13Cosa sappiamo fare?
13:14Beh, sappiamo fare le macchine.
13:16Mentre lei parlava,
13:17mi soffermo di solito sulle parole,
13:19noi abbiamo attraversato
13:20gli ultimi anni
13:21con la parola transizione,
13:23ancora adesso c'è,
13:24che è una parola più semplice
13:26della parola trasformazione,
13:27che transizione presuppone
13:29di andare da un punto all'altro.
13:31Trasformazione prevede il fatto
13:32che tu devi mettere in discussione
13:34un sacco di pezzi.
13:36Quando OpenAI
13:37si metterà a fare l'e-commerce,
13:39adesso la dico in maniera...
13:40Già fatto, già fatto.
13:40Esatto, o sta facendo,
13:42significa che i campi,
13:44mentre lei parlava
13:44pensavo alla Nokia,
13:45che faceva cartigiene,
13:46che poi ha cominciato a fare i telefonini,
13:48poi altri li hanno saputi fare,
13:49fare meglio,
13:50i tuoi concorrenti
13:51non sai più chi sono.
13:53Nel senso che
13:54tu fai una cosa,
13:56sei bravissimo,
13:57bravissimo a fare quella cosa,
13:58sei il migliore
13:59in quel campo,
14:01però quella democratizzazione
14:03della conoscenza
14:04fa sì che qualcuno
14:05che quella cosa
14:06non l'ha mai fatta prima
14:07può mettere in discussione
14:10la tua unicità.
14:11Però io penso che,
14:12invece,
14:13se ho capito bene
14:14dalle conversazioni
14:14che abbiamo avuto,
14:15a questo tavolo,
14:16chi fa le cose
14:17comincio dai pneumatici,
14:19visto che li ha evocati,
14:21no?
14:22Allora dice,
14:23no,
14:23però,
14:24voi,
14:25e questa è la cosa
14:27che vorrei che uscisse
14:28dalla nostra conversazione,
14:29rispetto all'intelligenza,
14:33come state affrontando
14:35nel giorno per giorno?
14:37Allora c'è questa cosa
14:39fuori di qua
14:39e che invece
14:42sta dentro di qua
14:43e allora dobbiamo vedere
14:45come trasformarci,
14:47dobbiamo vedere
14:47come fare delle cose
14:49ancora più,
14:51perché l'intelligenza
14:51l'ha usata da un sacco di tempo,
14:53quella antigenerativa.
14:54Ecco,
14:55ci aiuta a capire
14:55che cosa fa,
14:56quanto più siete concreti
14:58tanto più sono contento,
14:59no?
14:59Che valga la mia felicità,
15:01però
15:01ci provo.
15:02Sono io che faccio le domande,
15:03quindi
15:04In realtà
15:05il Michelin,
15:07l'intelligenza artificiale
15:09è qualcosa
15:11che conosciamo
15:12da decadi
15:14e che abbiamo sviluppato
15:16sotto vari aspetti
15:18R&D,
15:20simulazioni,
15:21controllo qualità,
15:22maintenance prettiva,
15:24eccetera.
15:27La GNI è
15:28tra virgolette
15:29un animale
15:30un po' diverso
15:32e
15:33secondo me,
15:37secondo noi,
15:38implica
15:38una trasformazione.
15:41Trasformazione
15:41che vuol dire
15:43non soltanto
15:45direi
15:46partire dai dati
15:48e quindi
15:49implementare
15:50una politica
15:51data-driven
15:53vera
15:53all'interno dell'azienda
15:54con una governance
15:55dei dati,
15:56eccetera,
15:56ma anche
15:58mettere su
16:01un portafoglio AI
16:02cercare di scalarlo
16:04come si diceva
16:05ma soprattutto
16:06un discorso
16:07di
16:08democratizzazione
16:10delle AI
16:11cioè
16:12che significa
16:13democratizzare
16:14le AI
16:14cioè
16:15diciamo che
16:17utilizzare la GNI
16:20a livello
16:22di inferenza
16:23piuttosto che
16:26a livello
16:26agentico
16:27implica
16:29che
16:30qualsiasi persona
16:32può utilizzare
16:34queste piattaforme
16:34se ha
16:35il giunto
16:36mindset
16:37e la giusta
16:39competenza
16:41di base
16:41quindi
16:43la nostra
16:43volontà
16:44su quello
16:44che stiamo
16:45facendo
16:45e di quello
16:46che stiamo
16:46facendo
16:47adesso
16:47è
16:49portare
16:51questa competenza
16:52AI
16:52a tutto
16:53il personale
16:54quello
16:56vuol dire
16:56per esempio
16:57inserire
16:58un campione
17:00AI
17:00in tutti i team
17:01aziendali
17:02vuol dire
17:03centinaia di persone
17:04da gestire
17:06e questi
17:08campioni AI
17:09dovranno
17:09a loro volta
17:10portare
17:11diciamo
17:12il supporto
17:14ai colleghi
17:15quindi
17:15è un qualcosa
17:17che
17:18secondo noi
17:20è necessario
17:21fare
17:21innanzitutto
17:23per
17:23far sì
17:25che
17:26le persone
17:27siano
17:27libere
17:28nell'ideare
17:31attraverso
17:31la GNI
17:32perché
17:33poi
17:34in definitiva
17:34il portafoglio
17:38di soluzioni
17:39in termini
17:39di progetto
17:40ok
17:41ti porta
17:43milioni di euro
17:44a livello globale
17:46eccetera
17:47ma non ti porta
17:49la trasformazione
17:50la trasformazione
17:51la porta
17:51chi
17:52a livello
17:53proprio
17:54del personale
17:54ogni giorno
17:55riesce a rimettersi
17:57un po'
17:59diciamo
17:59in gioco
18:00attraverso
18:01una domanda
18:02di dire
18:02cosa posso fare io
18:03con questi strumenti
18:05come posso
18:05automatizzare
18:06attraverso
18:08un agente
18:08per esempio
18:10ero
18:10in Spagna
18:12qualche settimana fa
18:13e parlavo
18:15con
18:15un planner
18:17uno che
18:18si occupa
18:19di pianificazione
18:20dei semi finiti
18:21che mi diceva
18:23che lui
18:23attraverso
18:24una piattaforma
18:26agentica
18:26avevano
18:28tra virgolette
18:29implementato
18:30un'automazione
18:31che da quattro ore
18:32sono arrivati
18:33a quattro minuti
18:34questo è quello
18:35che vogliamo cercare
18:37questa è la trasformazione
18:39che vogliamo
18:40certo
18:42velocità
18:44da quattro ore
18:44a quattro minuti
18:46è tanto
18:47mi incuriosisce
18:48quel concetto
18:48di democratizzazione
18:49anche perché
18:50di questi tempi
18:50non va tanto di moda
18:51quindi l'idea
18:52che la trasformazione
18:54delle imprese
18:55debba essere
18:56metto un'altra parola
18:58che è affiorata
18:59oggi pomeriggio
19:00che è coinvolgimento
19:01che è una cosa
19:02immagino
19:03difficile da gestire
19:05per strutture
19:06piramidali
19:06ma che però
19:07quando l'intelligenza
19:08è così pervasiva
19:09si è parlato prima
19:10di contaminazione
19:11l'idea
19:12non sai mai
19:13da dove può arrivare
19:14con l'intelligenza
19:15può trasformare
19:16l'impresa
19:16però se ho capito
19:17bene
19:18tutti coinvolti
19:21e però
19:21dentro i team
19:22c'è qualcuno
19:24che magari
19:24ha più
19:25insomma
19:26una capacità
19:27di leadership
19:27maggiore
19:28oppure sta un po' più avanti
19:29che
19:30deve essere il motore
19:32questo è lo schema
19:33che avete
19:33che state adottando
19:35esatto
19:35sia a livello
19:36impiegatizio
19:37che operaio
19:37ovviamente
19:39con delle figure
19:40a supporto
19:42che sono
19:43tutto il team
19:43learning and development
19:44piuttosto che
19:46dei local
19:47competency manager
19:48AI
19:50digitali
19:51questo è
19:52quanto
19:53però
19:53secondo noi
19:55è una trasformazione
19:56obbligatoria
19:57perché
19:57in definitiva
20:00l'accelerazione
20:01di queste piattaforme
20:03è troppo importante
20:04nel tempo
20:05cioè
20:06è impossibile
20:08per un team
20:08di learning development
20:09come dire
20:11formare persone
20:13vedendole
20:13due volte all'anno
20:14con un corso
20:15eccetera
20:16perché le persone
20:16poi
20:17in qualche misura
20:18scendono
20:21dobbiamo mettere
20:23invece qualcosa
20:23di strutturale
20:24ciclico
20:26quindi questo
20:26è
20:27grazie
20:28grazie
20:29paola scarpa
20:36lavazza
20:38io avevo preso
20:40appunti
20:40e la parola
20:41seguo il filo
20:43delle parole
20:43perché possono essere
20:44utili
20:44insieme ai bit
20:45lei mi ha detto
20:48il tema
20:49è strutturale
20:50e culturale
20:52che uno diceva
20:54ma
20:54intelligenza
20:55non è super calcolo
20:56velocità
20:56e così
20:58qui siamo
20:58allora
20:59sono curioso
21:00di capire
21:01nel vostro caso
21:02come state ragionando
21:04per rendere
21:05strutturale
21:06e culturale
21:07questa
21:07trasformazione
21:09si tutto
21:10buongiorno a tutti
21:11grazie anche appunto
21:12per l'invito
21:13devo dire
21:13ho sentito con piacere
21:14il collega
21:15perché molte delle cose
21:16che ha detto
21:16per esempio
21:17la democratizzazione
21:18mi trovo tantissimo
21:19io per inciso
21:20ho raggiunto
21:21il gruppo di lavazza
21:22a settembre
21:23quindi
21:23sto cominciando
21:25evidentemente
21:25anche a studiare
21:26all'azienda
21:26quindi posso portare
21:27anche un po'
21:28una vista
21:28da fuori
21:29magari
21:29mi sarò persa
21:30qualcosa
21:31delle bellissime cose
21:32che l'azienda
21:32sta facendo
21:33però sicuramente
21:34una cosa che ho visto
21:35che il
21:36geniai
21:37che può essere
21:38gli agenti
21:38può essere banalmente
21:39copale
21:40o poi dipende
21:40ogni azienda
21:41chiaramente le sue soluzioni
21:42al privilegio
21:43che ha dato le mani
21:44di qualunque dipendente
21:45questa possibilità
21:46di parlare
21:47questa nuova lingua
21:48quindi questa democratizzazione
21:50la vedi in questo senso
21:51tutti parlano geniai
21:52geniai è un concetto
21:53che ha fatto uscire
21:54il mondo dell'intelligenza artificiale
21:55da dove era
21:56che era il mondo dei tech
21:57finalmente è un qualcosa
21:59che tutto il business parla
22:00e il fatto che la vazza
22:02abbia deciso
22:02di portare a casa
22:03a riportare
22:04il mio sottore delegato
22:05una figura come la mia
22:06è proprio figlia di questo
22:08quindi di questo momento
22:09quindi io ringrazio
22:10in un certo senso
22:11questa democratizzazione
22:12che c'è stata
22:13perché il discorso è stato
22:14l'azienda deve fare
22:15un passo in avanti
22:16e abbiamo bisogno
22:17magari anche
22:18di un profilo di persona
22:19io non sono una nativa tech
22:21io ho lavorato tanti anni
22:22in google
22:23però parlo anche
22:24la lingua del business
22:25quindi una delle cose
22:25importanti
22:26è immettere
22:27nelle aziende
22:27anche per essere pratici
22:29dei profili
22:29che sappiano un po'
22:31fare entrambe
22:31queste cose
22:32quindi che facciano uscire
22:33la tecnologia
22:34dall'ambiente tecnico
22:35parlando viceversa
22:36la lingua del business
22:37e questa è una delle cose
22:39che abbiamo
22:39diciamo cominciato a fare
22:41in modo assiduo
22:42nella nostra azienda
22:43quindi io quando sono entrata
22:45all'aspetto strutturale
22:46che dicevamo
22:46di fatto
22:47sono partita
22:48ragionando
22:49tutto che dati abbiamo
22:50che è una delle cose
22:51che sono evidentemente usciti
22:52perché poi
22:53intelligenza artificiale
22:54sì ne parliamo tutti
22:55ma se il dato sottostante
22:57non è un buon dato
22:58garbage in
22:59garbage out
23:00come si diceva
23:01ai tempi del
23:01del politecnico
23:02quindi sicuramente
23:04che dati ci sono
23:04e anche lì
23:05quindi l'aspetto architetturale
23:07che noi per esempio
23:09l'abbiamo raccontato
23:10in Lavazza
23:10per i non addetti lavori
23:11come una sorta di casa
23:12tu dici
23:13puoi mettere
23:13l'intelligenza artificiale
23:14come tetto
23:15per avere una casa solida
23:17quindi strumenti cloud
23:19strumenti cyber security
23:20soluzioni sottostanti
23:21che abilitano il dato
23:22che sia un data lake
23:23e quant'altro
23:24però quella parte
23:25è condizione
23:26come dire
23:26necessaria
23:27ma non sufficiente
23:29per fare poi
23:30quella che può essere
23:32questa trasformazione digitale
23:33non sufficiente
23:35perché poi
23:35chiaramente
23:36c'è la parte tecnologica
23:38ma la grossa differenza
23:39la fanno appunto
23:39le persone
23:40nella vecchia azienda
23:41di consulenza
23:42dove sono stata poi
23:43pescata da Lavazza
23:44si dice che il successo
23:45e l'insuccesso
23:46di queste nuove tecnologie
23:47ha un modello
23:4810-20-70
23:50il 10 dipende
23:51dall'algoritmo
23:52il 20 dai processi
23:53o dalle infrastrutture
23:55il 70%
23:56dalle persone
23:57e io ci credo
23:58tantissimo su questo
24:00motivo per cui
24:01per esempio
24:01anche in Lavazza
24:02l'approccio che abbiamo
24:03è adesso
24:04per cercare di scalare
24:05quelli che sono stati
24:06un po' degli use case
24:07perché comunque
24:08in azienda
24:08c'è chi ha voglia
24:10più degli altri
24:11di cominciare a testare
24:12quindi prima del mio arrivo
24:13c'erano già delle direzioni
24:14che stavano partendo
24:15su alcune iniziative
24:16è chiaro che poi
24:17è importante
24:18mettere all'interno
24:19di un piano strategico
24:20di sviluppo
24:22magari un piano a tre anni
24:23perché poi non si può far tutto
24:24abbiamo parlato del costo
24:25che c'è sottostante
24:26quindi
24:26va evidentemente pensato
24:28e quindi una volta
24:29definite quelle che sono
24:30le strategie
24:31trasformazione digitale
24:32il nostro approccio è
24:34le co-disegniamo
24:35insieme al business
24:37quindi l'approccio
24:38che noi avremo
24:38l'abbiamo chiamato
24:39squad
24:39ma potete chiamarle
24:40come volete
24:41dove l'idea è di mettere
24:42insieme gruppi di lavoro misti
24:44tecnici e non tecnici
24:46quindi persone del business
24:47e insieme disegniamo
24:49quello a cui vogliamo arrivare
24:50perché potrebbe anche voler dire
24:52dover ridisegnare
24:53anche il processo
24:54che fino agli eri
24:55funzionava benissimo
24:56ci rendiamo conto
24:57che con queste nuove opportunità
24:59può essere per esempio
25:00più snello
25:00abbiamo esempi
25:02l'abbiamo raccontato
25:03di progettualità
25:04GNI for marketing
25:05dove per esempio
25:07processi che in genere
25:09richiedevano
25:10dalle 4 alle 8 settimane
25:12l'abbiamo completati
25:13in 2-3 giorni
25:14per esempio
25:15quella che potrebbe essere
25:16la definizione
25:17di quello che è
25:18un segmento di mercato
25:19oppure un content generation
25:21quindi già lì abbiamo
25:21degli esempi concreti
25:23ma questa progettualità
25:24la cosa bella
25:25sono persone
25:26di team diversi
25:27che lavorano insieme
25:28settimanalmente
25:28per ripensare
25:30questo processo
25:31e per metterli in pratica
25:32insieme
25:32e questo poi facilita
25:34l'adozione
25:34perché se è una soluzione
25:36che nasce dal tech
25:37e poi la impongo
25:38al business
25:39dirà sì
25:39ciao
25:40bellissimo
25:41ma io continuo a fare le cose
25:42come facevo prima
25:43quindi ecco
25:44spero di aver risposto
25:45alla domanda
25:45ma sicuramente
25:46questo codisegno
25:48per noi è essenziale
25:50speriamo
25:51finger cross
25:52per il successo
25:53di queste iniziative
25:53grazie
25:55se capisco bene
26:01tech
26:02non tech
26:02sono due mondi
26:04che
26:05o si parlano molto
26:06adesso
26:08magari vi darò
26:09un'immagine
26:09quando all'inizio
26:11tanti anni fa
26:12la pubblica amministrazione
26:13introdusse
26:14le nuove tecnologie
26:15tanti di quei computer
26:16stavano sulle scrivanie
26:17ma il burocrate
26:19ragionava
26:20esattamente come prima
26:21il tema
26:25della democratizzazione
26:26è di cercare
26:27questa idea
26:28dove sta
26:29se capisco bene
26:30e fare in modo
26:31che questa
26:32barriera
26:33anche culturale
26:34tra chi conosce
26:35l'arcano
26:360.1
26:36bit
26:37e chi
26:38quell'arcano
26:38non sa neanche
26:39da dove viene
26:40ma senza di lui
26:41o di lei
26:420.1
26:44non funziona
26:44in questo tempo
26:45e arrivo
26:46a Intesa
26:47a Intesa San Paolo
26:49ad Andrea
26:50Cosentini
26:51ecco
26:52voi
26:53come siete
26:54messi
26:55perché
26:56si è detto
26:57le grandi imprese
26:58e qui ce ne sono
26:59tante
27:00hanno
27:00un vantaggio
27:02competitivo
27:02perché possono
27:03provare anche di più
27:04rispetto alle piccole
27:05le piccole
27:06probabilmente
27:07devono individuare
27:08più rapidamente
27:09qual è una risposta
27:11a quel bisogno
27:12perché non hanno
27:12tante risorse
27:13anche umane
27:14nel senso
27:15che sono bravissime
27:15meravigliose
27:16magari sono 5 persone
27:1710 persone
27:18e si fa fatica
27:19avere un CIF
27:20o un Champions
27:21di AI
27:22ecco
27:22voi che cosa
27:23state facendo
27:24e poi anche
27:24come osservatore
27:25la sfrutto
27:26cioè
27:26perché la banca
27:27è un sensore
27:28dei cambiamenti
27:29che cosa
27:30state vedendo
27:30grazie
27:31grazie molto
27:32dell'invito
27:32e della domanda
27:33che tra l'altro
27:34mi permette
27:34di rilacciarmi
27:35a quello
27:36che diceva
27:36prima
27:37Vittorio
27:37appunto
27:38chi non è presente
27:39qui
27:40mi sentite
27:40sì
27:41ok
27:41che sono
27:43le piccole
27:44e medie aziende
27:45che cosa
27:46stiamo facendo
27:47noi però
27:48come
27:49anticipava
27:50giustamente
27:51Inter San Paolo
27:53è grande
27:53e quindi
27:54ha cavalcato
27:56anticipando
27:57se vuole
27:58l'AIP
27:59delle AI
28:00iniziando
28:01dieci anni fa
28:01a costituire
28:02un centro
28:02di competenza
28:03per le AI
28:04e quindi
28:04facendo
28:05i primi
28:07POC
28:07abbiamo parlato
28:08del POC
28:09prima
28:09le prime prove
28:10i primi tentativi
28:12a che cosa
28:13sono serviti
28:13sono serviti
28:14essenzialmente
28:15a farci rendere
28:17conto
28:18di che cosa
28:18parlavamo
28:19a che cosa
28:20poteva
28:20come potevamo
28:21utilizzare
28:22l'intelligenza
28:23artificiale
28:24e dove
28:25potevamo inserirla
28:26nel frattempo
28:27e questo
28:27è uno dei grandi temi
28:29l'intelligenza
28:30artificiale
28:30sotto di noi
28:31evolveva
28:32e cambiava
28:33notevolmente
28:34io ricordo
28:35che abbiamo fatto
28:35una POC
28:37in ambito
28:38mercati
28:39che poi
28:41è andata
28:41in produzione
28:43perché era una cosa
28:44molto utile
28:44si preoccupava
28:47questa soluzione
28:49di analizzare
28:50le ricerche
28:51dei grandi
28:52contributori
28:53di ricerca
28:54sui mercati
28:54nel mondo
28:55centinaia e centinaia
28:56di pagina
28:57ogni settimana
28:58che bisognava
28:58leggere
28:59attentamente
29:00per
29:00cogliere
29:02evidentemente
29:03dei consensus
29:04di mercato
29:04abbiamo lavorato
29:07molti e molti mesi
29:09con le tecnologie
29:10di
29:10credo
29:11cinque anni fa
29:12per costituire
29:14qualcosa
29:14che era molto
29:15bello
29:15e funzionante
29:16ecco adesso
29:17la stessa cosa
29:17con le generative
29:18si fa
29:20in poche settimane
29:22probabilmente
29:24che cosa vuol dire
29:25vuol dire che
29:26da un certo punto
29:29di vista
29:30abbiamo imparato
29:32nel frattempo
29:33a utilizzare
29:36le AI
29:36ma dall'altro punto
29:37di vista
29:38abbiamo imparato
29:40a comprendere
29:42in che modo
29:43maneggiare
29:43anche il cambiamento
29:44che l'intelligenza
29:45artificiale
29:46stessa
29:46se capisco
29:47uno sta utilizzando
29:48una cosa
29:49una tecnologia
29:50mentre la sta usando
29:52ce n'è un'altra
29:53che sta arrivando
29:54più velocemente
29:55che è una cosa
29:56immagino
29:56complicatissima
29:57perché poi
29:58in tutto questo
29:58uno deve fare utili
29:59in tutto questo
30:01deve fare utili
30:02infatti
30:02come qualcuno
30:04accennava
30:05velatamente
30:05non troppo prima
30:06le AI
30:07non è più
30:09e solamente
30:10una
30:10fortissima
30:13complessità
30:14tecnologica
30:14ma è soprattutto
30:16un grandissimo
30:20strumento
30:21di cambiamento
30:24del modo
30:24di fare azienda
30:25che presuppone
30:27una alfabetizzazione
30:29cultura
30:30delle persone
30:32estremamente diffuse
30:33all'interno
30:35dell'azienda
30:35perché altrimenti
30:36non si fa
30:36e un change management
30:38che deve essere
30:40eseguito
30:40in maniera
30:41molto
30:42molto
30:43intelligente
30:44e preciso
30:45cioè bisogna
30:49cambiare
30:49il modo
30:49di gestire
30:50è una tecnologia
30:52che ci sta
30:52dicendo
30:53che dobbiamo
30:54spesso
30:55cambiare
30:56il modo
30:56di fare azienda
30:57quasi tutte
30:58le aziende
30:58noi stiamo
31:01utilizzando
31:02visto che
31:03lei chiedeva
31:04esempi
31:04noi stiamo
31:06utilizzando
31:06fortemente
31:07l'intelligenza
31:07artificiale
31:08per far
31:09che cosa
31:09per rendere
31:10i nostri
31:11processi operativi
31:12meno
31:12più sicuri
31:13soprattutto
31:15tutta la parte
31:16che è di
31:17controlli
31:18sul rischio
31:20sul rischio
31:22transazionale
31:23sulle frodi
31:24sulla parte
31:26di cyber security
31:27e nel frattempo
31:30diamo degli strumenti
31:31ai nostri
31:32stessi
31:32gestori
31:33ad esempio
31:34per interrogare
31:35le nostre basi dati
31:36in tempo
31:37praticamente reale
31:38e quindi
31:39andare
31:40a poter
31:41fornire
31:42ai clienti
31:43un servizio
31:43in tempo reale
31:44molto migliore
31:45di quello
31:45che davano
31:47prima
31:47pensi
31:48lei magari
31:48cinque anni fa
31:50andava in banca
31:51oppure telefonava
31:52alla banca
31:52e diceva
31:52avrei bisogno
31:53di questa informazione
31:54quante carte
31:55di credito
31:55tipo avete
31:56me li invento
31:57qui su due piedi
31:59la richiamo
32:00adesso
32:01attraverso
32:02questi sistemi
32:03il collega
32:05andando
32:05ad analizzare
32:06tutte le nostre fonti
32:07in grado di rispondere
32:08in tempo reale
32:09su tutti
32:12i servizi
32:13che noi siamo in grado
32:14di dare
32:15a quel tipo
32:16di cliente
32:16e questo
32:17è un
32:18momento
32:19e un modo
32:20per
32:21avere anche
32:23un cliente
32:24molto più
32:25molto
32:27più attaccato
32:29a te
32:30e molto più
32:31contento
32:31di ricevere
32:32assistenza
32:33grazie
32:34grazie
32:35dottor
32:36a proposito
32:39di questo
32:39di quella
32:40domanda
32:41che è arrivata
32:41a quel
32:42consulente
32:43prima lui doveva
32:44rispondere
32:45dopo un giorno
32:46adesso risponde
32:47tutto
32:47la metto
32:47così
32:48forse con
32:49l'intelligenza
32:50le imprese
32:51devono
32:53organizzare bene
32:54il loro capitale
32:55cognitivo
32:56cioè tutti
32:57quei dati
32:57di cui dispongono
32:59che sono tanti
33:00e forse
33:01molte imprese
33:01non sanno neanche
33:02i dati
33:03di cui dispongono
33:04li devono
33:05come dire
33:06trasformare
33:07in un
33:08da
33:09materia grezza
33:11non dico
33:11petrolio
33:12perché
33:12non va
33:13tanto di moda
33:14perché inquina
33:15tanto
33:15ma da materia grezza
33:16a semilavorato
33:17a cosa super
33:18raffinata
33:19grazie
33:19all'intelligenza
33:21o agli algoritmi
33:21se vale il principio
33:2310%
33:24algoritmo
33:2520%
33:26processo
33:26e 70%
33:28persone
33:29che siamo
33:30la cosa
33:30non la cosa
33:31siamo
33:31i soggetti
33:34più complicati
33:35da gestire
33:36sì
33:38secondo me
33:39mettendo assieme
33:40questo
33:41e una cosa
33:42che ha detto
33:42Andrea
33:43c'è un po'
33:43anche una parte
33:44della risposta
33:45poi arrivo
33:46all'information
33:47architecture
33:48al capitale
33:49semantico
33:50un pezzo
33:50è la risposta
33:51del cosa fanno
33:53l'84%
33:54che ancora
33:55non è partita
33:56fanno quello
33:58cioè non riescono
33:59a capire
34:00che devono
34:01cambiare
34:02se vera
34:04quella distribuzione
34:05tra blocchi
34:05di paesi
34:07forse i paesi
34:09nordici
34:09sono economie
34:11che hanno
34:11una velocità
34:13di cambiamento
34:14diversa
34:14rispetto a quella
34:15che abbiamo noi
34:15quindi la risposta
34:16sta lì dentro
34:17nel capire
34:17questa cosa
34:18poi quanto
34:19una grande
34:19impresa
34:21come intesa
34:22o come
34:22Lavazza
34:23riesca
34:23velocemente
34:24a cambiare
34:24è tutto un altro
34:25problema
34:27e paio di maniche
34:28però averlo capito
34:29hanno detto
34:31tutti e tre
34:32bene o male
34:33che la prima cosa
34:34che hanno fatto
34:34è di mettere
34:35le persone
34:36tutte quante
34:37addirittura
34:37gli operai
34:38in condizione
34:39di poter fare
34:40delle cose nuove
34:40non sanno ancora
34:41quali
34:42e forse
34:43non è neanche importante
34:43saperlo
34:44quali
34:45però
34:45provare a metterle
34:46in condizione
34:47di farle
34:48il che vuol dire
34:49avere accettato
34:50assunto
34:51e magari
34:51messo anche
34:52come obiettivo
34:53di piano industriale
34:54un cambiamento
34:55la cui forma
34:56non è perfettamente
34:57definita
34:57però quello
34:58c'è
34:59questa è veramente
35:00la grande
35:02buona notizia
35:03che qualcuno
35:03stia facendo così
35:04però bisogna farlo
35:06tutti
35:07e non credo
35:08sia stato facile
35:09per nessuno di loro
35:11arrivarci
35:11almeno
35:11per come
35:13dico
35:13conosco
35:14sbotto in testa
35:15e questo ci riporta
35:16alla tua
35:16ultima domanda
35:17sì
35:18perché
35:18alla fine
35:19la verità
35:21è che
35:22questa è l'occasione
35:24mettendo in campo
35:26questo processo
35:27di cambiamento
35:27finalmente
35:28di dare un po'
35:29di valore d'uso
35:30a tutta questa cosa
35:31che ci diciamo
35:32da dieci anni
35:33o quindici
35:33forse venti
35:34che i dati sono
35:35il petrolio
35:36che i dati sono
35:37però questa roba
35:38cos'è che voleva dire
35:40adesso lo sappiamo
35:42vuol dire che
35:43se siamo molto bravi
35:45ma dobbiamo essere
35:45molto bravi
35:46riusciamo a costruire
35:47un contesto
35:49che contiene
35:50quell'insieme
35:51di
35:51pratiche
35:53conoscenze
35:54appunto
35:54quello che
35:55floridi
35:56chiama il capitale
35:56semantico
35:57tu adesso li chiamati
35:58in un altro modo
35:58ma più o meno
35:59è la stessa cosa
36:01cioè quel contesto
36:02che è soltanto
36:02il nostro
36:03perché Michelin
36:04è diverso da intesa
36:05che è diverso dalla vaz
36:06che è diverso da stellanti
36:08se riusciamo a rendere
36:09computabile
36:10quella cosa lì
36:11che il problema
36:12del knowledge management
36:13da sempre
36:14che il problema
36:14della conoscenza tacita
36:16è quella cosa
36:16che cos'è
36:17che rende diverso
36:18da te
36:19è che
36:20io quando vedo
36:21la venere di Botticelli
36:22la leggo in un certo modo
36:24e tu in un altro
36:25perché abbiamo studiato
36:26cose diverse
36:27però tutti e due
36:28sappiamo che la venere di Botticelli
36:30se riusciamo a rendere
36:31computabile
36:32questa cosa
36:32che è difficile
36:35ma
36:35OpenAI ha dimostrato
36:37che un transformer
36:38opportunamente addestrato
36:41è in grado
36:42di
36:42come dire
36:43rendere computabile
36:44il capitale semantico
36:46di una buona fetta
36:47dell'umanità
36:47perché può rispondere
36:49facilmente a domande
36:50sui Joy Division
36:51sulla venere di Botticelli
36:53sul risottolo
36:54zafferano
36:54è interessante
36:55che lo sappia fare
36:56come risposta
36:58magari no
36:59ma il fatto
36:59che sia in grado
37:00di provarci
37:01molto
37:02quindi vuol dire
37:02che quella
37:03conoscenza tacita
37:04che stava
37:05esternalizzata
37:06su internet
37:08può essere
37:09resa computabile
37:10se riescono a farlo
37:11allo stesso modo
37:12le nostre organizzazioni
37:14abbiamo fatto bingo
37:15perché a quel punto
37:16abbiamo davvero
37:17un'intelligenza
37:18utilizzabile
37:19quindi sì
37:21è il momento
37:22in cui si provava
37:22a fare questa cosa
37:24la difficoltà
37:26è che non sappiamo
37:26come si fa
37:27è proprio difficile
37:29farlo
37:31quello è il pezzo
37:33di rischio
37:33di impresa
37:34che sta cambiando
37:35ma ci stiamo provando
37:36in tanti
37:37e quindi siccome
37:38stiamo provando
37:38in tanti
37:39probabilmente
37:40come c'è riuscita
37:41OpenAI
37:42e sapendo
37:43che il Transformer
37:44questa cosa
37:44la sanno fare
37:45magari ci riusciamo
37:46pure noi
37:47però dobbiamo provarci
37:48grazie
37:49grazie
37:50Bottero
37:50a proposito
37:51dei Champions
37:52Digital
37:52qual è la cosa
37:54complicata
37:55che avete visto
37:56o qual è invece
37:57la nuova forza
37:58che avete trovato
37:59nell'impresa
38:00facendo così
38:00in questo coinvolgimento
38:01ma
38:03è un po'
38:05il passaggio
38:06dalla teoria
38:08alla pratica
38:09perché noi
38:12già da
38:14da tempo
38:16eravamo andati
38:17su un discorso
38:18di evoluzione
38:18di competenze
38:19ma più legato
38:21alla culturazione
38:23quindi
38:23potrei dire teorico
38:26ecco
38:27con tutto
38:28il bene
38:30della teoria
38:30e
38:31il discorso
38:33invece
38:33che qui
38:34il salto
38:35lo fai
38:36con l'adozione
38:38e quindi
38:40tra virgolette
38:42non è più
38:42una formazione
38:45per sapere qualcosa
38:46ma è più
38:47un learning
38:49by doing
38:49cioè
38:51vuol dire
38:52riunire
38:53delle persone
38:54di un dipartimento
38:55di un team
38:56e
38:57tra virgolette
38:58passare una giornata
39:00su casi reali
39:01su casi
39:02che interessano
39:03loro
39:03per esempio
39:05prendere i cam
39:07del marketing
39:09o del sell
39:10e
39:12tra virgolette
39:14fare una sessione
39:16su come
39:17si gestiscono
39:20feedback
39:21dei clienti
39:22su come gestire
39:24i verbati
39:24su come creare
39:26delle
39:26delle analisi
39:27SWOT
39:28attraverso la
39:29GNI
39:30partendo dai
39:30verbati
39:31cioè
39:32questo
39:33secondo me
39:34è un po'
39:34la differenza
39:35quindi
39:36passare un pochino
39:37più l'azione
39:38che non vuol dire
39:40complessificare
39:42vuol dire
39:44anzi
39:45direi
39:45semplificare
39:47tradurre
39:48una nuova cosa
39:51con
39:52diciamo facilmente
39:54una transizione
39:55grazie
39:57quindi una fusione
39:58tra sapere
39:59e saper fare
40:00nel vostro caso
40:01è questo il ragionamento
40:02che stava facendo
40:03sì guarda
40:04mi trovo
40:04mi trovo tantissimo
40:07su quello
40:08su quello che dice
40:08perché
40:09anche noi
40:10siamo partiti con l'idea
40:11ok
40:11potremmo andare avanti
40:12a studiare ancora
40:13facciamo partire
40:14dei gruppi di progetto
40:15perché l'unico modo
40:16è provare
40:16questo si porta dietro
40:18per un'azienda
40:19per esempio
40:19come la Vazza
40:20che è sempre stata
40:21un'azienda
40:21dove è importante
40:23fare le cose
40:24perfettamente
40:25introdurre la cultura
40:26dell'errore
40:27che non è banale
40:28cioè la mia vecchia azienda
40:29in Google
40:30era così
40:31addirittura
40:32c'è Google Ads
40:32dove il fallimento
40:34pesa il 90%
40:35dei casi
40:36più fai una cosa innovativa
40:37più fallisci
40:38la Vazza
40:39non ha questa cultura
40:40quindi c'è addirittura
40:41un cambio su questo tipo
40:42quindi il tema
40:42del change management
40:43che diceva prima il collega
40:44è assolutamente vero
40:46però se queste cose
40:47vengono raccontate
40:48proprio nell'ingaggio
40:49delle persone
40:50dicendo
40:50partiamo con queste
40:51chiamiamole squad
40:52regole di ingaggio
40:54la prima
40:55che appunto
40:55l'innovazione
40:56può venire da chiunque di noi
40:57quindi tiri via
40:57la parte gerarchica
40:58tutti quelli nella stanza
40:59avranno lo stesso diritto
41:00di parlarsi
41:01cultura dell'errore
41:03faremo
41:03sbaglieremo
41:04e impariamo
41:05lungo la via
41:06quindi anche l'attitudine
41:07delle persone
41:08in un certo senso
41:09cambia
41:09e l'altra cosa
41:11che l'aveva detto prima
41:11una persona
41:12che ha presentato
41:13la contaminazione
41:14del sapere
41:14mi è piaciuto molto
41:15noi oggi
41:16riteniamo che
41:17abbiamo delle persone
41:19molto brave
41:19ci sono tante cose
41:20però che noi ancora
41:21non lo sappiamo
41:22ci stiamo confrontando
41:23per esempio
41:24con altre aziende
41:25di altre industrie
41:27anche con delle banche
41:28per esempio
41:28che hanno fatto
41:29un percorso
41:30prima di noi
41:30perché per esempio
41:31le banche
41:31sono più data driven
41:32rispetto all'azienda
41:33di largo consumo
41:34quindi evidentemente
41:35hanno fatto questo passaggio
41:36prima
41:36come possono essere
41:37le aziende
41:38delle telecomunicazioni
41:39dei tempi
41:39ecco vedere già lì
41:40che passaggi sono stati fatti
41:41e ne possiamo imparare tanto
41:43o come anche
41:44portarci a casa
41:44dei partner terzi
41:46che ci aiutano a capire
41:47quindi anche lì
41:48l'umiltà di dire
41:48non sappiamo
41:49proviamo
41:51ci facciamo a raccontare cose
41:52ma sperimentiamo
41:54ecco secondo me
41:55è proprio un cambio culturale
41:57importante da fare
41:58grazie
41:59grazie
42:00introdurre la cultura
42:06dell'errore
42:07e ragionare
42:08con partner terzi
42:09e poi i partner
42:10diventano tutti
42:11dipendenti
42:11in qualche modo
42:12non è vero
42:14sperabilmente
42:16sì
42:16molti
42:17ma non
42:17tutti
42:18non tutti
42:20dipendenti
42:21mi ritrovo
42:22moltissimo
42:22in quello
42:23che hanno detto
42:23i tre colleghi
42:25prima di me
42:25cultura dell'errore
42:27sperimentazione
42:28cultura aziendale
42:30noi attualmente
42:31abbiamo
42:32lanciato
42:33ormai qualche anno fa
42:35una
42:36community interna
42:38di
42:39sulle AI
42:40su dati
42:41in AI
42:41che conta
42:427000
42:43colleghi
42:44che ogni giorno
42:45sulla internet
42:45si iscrivono
42:46sulle AI
42:47con dei moderatori
42:48con
42:49è un successo
42:50clamoroso
42:51abbiamo
42:54lanciato
42:55un AI
42:55academy
42:56per formare
42:57come diceva
42:58il collega
42:59per formare
43:00tutti
43:0190.000
43:01dipendenti
43:02sull'AI
43:03è
43:05un piano
43:06di
43:07diciamo
43:07di formazione
43:08immenso
43:08se ci pensiamo
43:09l'abbiamo lanciato
43:11lo scorso anno
43:12su dati
43:12di AI
43:13cultura dell'errore
43:15assolutamente
43:16abbiamo sbagliato
43:19stesso
43:20spesso
43:20l'abbiamo usata
43:21ci siamo passati
43:23all'inizio
43:23adesso abbiamo
43:24150
43:25passa
43:26153
43:27credo
43:28soluzioni
43:29di AI
43:29in esercizio
43:30su tutte le aree
43:31della banca
43:32che sono in esercizio
43:34e ogni giorno
43:35fungono
43:37a rendere
43:38migliore
43:39la vita
43:40dei nostri colleghi
43:41e a rendere
43:42diciamo
43:44un servizio
43:45migliore
43:45i nostri clienti
43:47quindi stiamo
43:48facendo un percorso
43:49però il prossimo
43:51sarà il terzo
43:51piano industriale
43:52consecutivo
43:53che menziona
43:54l'AI
43:54per intesa San Paolo
43:55quindi siamo partiti
43:56un pochino
43:57da lontano
43:57grazie
43:59grazie anche
44:00perché siete stati
44:01abbastanza bravi
44:02a descrivere
44:02concretamente
44:03quello che state facendo
44:04e vi prego
44:05di accomodarvi
44:06grazie
44:15grazie a tutti
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