In un contesto macroeconomico sempre più incerto e caratterizzato da improvvisi cambiamenti, sempre più aziende stanno trovando nell’analisi dei dati quella “tranquillità” necessaria a programmare strategie di medio e lungo termine e ottenere un sensibile vantaggio competitivo nei confronti dei competitor. Un trend che si evidenzia anche in Italia: secondo l’Osservatorio della School of Management del Politecnico di Milano, anche nel 2023 il mercato dei Big Data & Business Analytics è cresciuto del 18%, grazie a una spesa in infrastrutture, software e servizi connessi alla gestione e analisi dei dati che ha superato i 2,8 miliardi di euro.
La crescente domanda di sistemi di intelligenza artificiale e analytics è sostenuta da diversi fattori. «Innanzitutto, le aziende iniziano a dover gestire una grande abbondanza di dati a disposizione: oggi, alle informazioni transazionali si sono aggiunti i dati provenienti dal mondo digitale (Web ed e-commerce) e, più di recente, dal mondo dei sensori, sempre più presenti nel settore delle infrastrutture e dei trasporti», spiega a Business People Francesco Frinchillucci, Sales Director Government & Commercial per l’Italia di Sas, multinazionale di riferimento nel mercato degli analytics. «Non vanno poi dimenticate le tecnologie di analisi, gestione e sfruttamento dei dati, che sono sempre più pervasive. Da ultimo, ma non per importanza, le aziende cercano sempre di più di sfruttare il dato per ottenere vantaggi competitivi e, di conseguenza, incrementi di profittabilità».
Da cosa nasce, secondo lei, questo interesse crescente nei confronti degli analytics?
In pochi anni abbiamo affrontato la pandemia, lo shortage delle materie prime, il rincaro dell’energia, l’aumento dell’inflazione, la guerra… Lo scenario cambia in maniera sempre più rapida ed è fondamentale disporre di strumenti che ci consentano di avere la risposta giusta al momento giusto e, soprattutto, di adattarci o riuscire ad anticipare un fenomeno. Gli strumenti di analytics fanno proprio questo. Consentono alle aziende di ‘essere un passo avanti’ sia nella previsione della domanda di un prodotto, sia nel rispondere alle esigenze dei consumatori. Possono perfino anticipare la rottura di un macchinario o un’infrastruttura, dandomi la possibilità di intervenire preventivamente.
Da qualche mese l’intelligenza artificiale è sulla bocca di tutti, anche dei ‘non addetti ai lavori’. È un trend che sta facilitando la diffusione di sistemi di A.I. tra le aziende?
Sicuramente ha alzato l’attenzione sull’argomento. Adesso, però, è importante andare oltre l’hype per mettere a terra i vantaggi dell’A.I. e creare valore. È quanto facciamo in Sas: assicuriamo ai nostri clienti un ritorno consistente e affidabile nell’utilizzo di questa tecnologia. Lavoriamo nell’intelligenza artificiale da sempre e recentemente abbiamo annunciato un investimento da 1 miliardo di dollari proprio con l’obiettivo di assicurare ai nostri clienti l’affidabilità, la trasparenza e l’esplicabilità del risultato che l’intelligenza artificiale può produrre. Stiamo investendo anche in alcune iniziative che riguardano i dati sintetici, ovvero la capacità di generare dati significativi e rappresentativi di un determinato fenomeno in casi in cui non è così semplice ottenere evidenze per addestrare modelli predittivi. Si pensi, ad esempio, alla sfera della privacy in ambito sanitario…
A proposito di privacy e, più in generale, di etica del dato. Quanto è importante in Sas questo aspetto?
È un tema cardine. Noi la chiamiamo innovazione responsabile. È fondamentale che i risultati dell’intelligenza artificiale siano equi, trasparenti e, soprattutto, spiegabili e interpretabili, perché la presenza di bias potrebbe portare a decisioni o risultati errati da parte dell’A.I.. Per noi il tema è così importante che abbiamo creato Sas Data Ethics, una practice con l’obiettivo di assicurare che lo sviluppo di questa tecnologia si basi su principi etici e sostenibili. Per farlo, lavoriamo su sei principi guida: promuovere il benessere umano (centralità umana); garantire l’accessibilità e includere diverse prospettive ed esperienze (inclusività); identificare e mitigare eventuali impatti negativi (responsabilità); comunicare apertamente l’uso previsto e i rischi potenziali e il modo in cui vengono prese le decisioni (trasparenza); operare in modo affidabile e sicuro (robustezza); e, non ultimo, proteggere l’uso e l’applicazione dei dati personali (privacy e sicurezza).
Sono principi cari anche alle aziende con cui lavorate?
Sicuramente. Non solo per l’attenzione crescente da parte dei consumatori, ma perché questa sensibilità è oggi insita in molte organizzazioni. Un altro tema prioritario per le aziende con cui lavoriamo è quello della sostenibilità. Attraverso l’analisi dei dati, infatti, le aziende riescono a diminuire gli sprechi, ottimizzano le linee di produzione e distribuzione, e riducono i consumi di energia. Sono elementi importanti nell’Esg Strategy di un’azienda, ma portano benefici anche sul conto economico.
Il mercato italiano dei Big Data e Analytics presenta diversi livelli di evoluzione, con aziende del settore finanziario e delle telecomunicazioni sicuramente più avanti di realtà di altri settori. Quali settori in questo momento si stanno muovendo meglio?
È vero. Banche e Telco sono più avanti, ma il loro grado di maturità dipende anche da un livello di disponibilità del dato. Ci sono comunque settori che stanno accelerando in maniera importante. La sanità è tra questi: fino a poco tempo fa il focus era solo sul settore farmaceutico e lo sviluppo dei farmaci, oggi la Real World Evidence (l’evidenza scientifica che deriva dall’analisi di dati clinici raccolti di routine, ndr) permette, ad esempio, di sfruttare in modo più appropriato le tecnologie sanitarie e, al tempo stesso, fornisce diagnosi e percorsi terapeutici mirati per ogni singolo paziente. Un altro settore che sta recuperando terreno è quello energetico, che sta puntando molto sull’ottimizzazione dei processi produttivi e sull’efficienza operativa. Ad esempio, a parità di condizioni meteo un’azienda può sfruttare gli algoritmi predittivi per migliorare la propria produzione di energia rinnovabile.
Un settore, invece, che non sta sfruttando il suo potenziale?
Sicuramente la Gdo. Il settore della grande distribuzione potrebbe fare molto di più e, probabilmente, è un po’ indietro nel nostro Paese.
Per l’Osservatorio Big Data & Analytics sono soprattutto le grandi imprese a investire in questo mercato. Tra i vostri clienti ci sono anche pmi?
Ormai le nostre piattaforme sono scalabili, quindi alla portata sia di multinazionali che delle piccole e medie imprese. Certo, coinvolgimento del vertice aziendale, disponibilità finanziaria ed environment culturale hanno il loro peso, ma se volessimo individuare un fil rouge che caratterizza le nostre aziende partner è il loro focus sul valore del dato. Hanno tutte una visione chiara e di lungo termine su come approcciare il mondo degli advanced analytics e dell’intelligenza artificiale, obiettivi di ritorno sugli investimenti sui quali anche a noi piace misurarci. Sono aziende che diffondono al loro interno la cultura dell’utilizzo del dato. Noi la chiamiamo democratizzazione degli analytics, ovvero la capacità di introdurre una tecnologia che non sia solo per gli addetti ai lavori, ma che venga condivisa con una platea ben più ampia. Se si riesce a fare questo passaggio, se vengono introdotti gli analytics nei processi decisionali, il ritorno dell’investimento è destinato a crescere esponenzialmente.
Se le chiedessi 2 case history che possano essere rappresentative per altre aziende interessate a investire in questo settore?
Di storie di successo ne abbiamo sicuramente più di una, tutte con ritorni importanti! Il Gruppo Iveco utilizza ad esempio le informazioni provenienti dai sensori montati sui veicoli per ottimizzare il processo di manutenzione e installazione di parti di ricambio: l’analisi predittiva permette di diminuire o evitare il fermo dei mezzi e, di conseguenza, ridurre perdite economiche. O Dompé che sta migliorando il processo di sviluppo dei farmaci con strumenti predittivi e attività di condivisione a livello europeo e globale. Il progetto Exscalate4Cov è nato per contrastare la pandemia di Covid, ma resta attivo anche in altri ambiti.
