Microsoft Italia ha presentato ieri AI LAB, un’iniziativa per promuovere nel nostro Paese le opportunità della IA generativa per le aziende pubbliche e private, i professionisti e gli studenti.

“LAB non significa “laboratorio”, perché avrebbe dato l’idea di qualcosa di sperimentale: significa invece Learn, Adopt e Benefit, perché pensiamo che l’IA generativa crei già ora opportunità concrete”, ha spiegato Matteo Mille, Chief Marketing & Operations di Microsoft Italia, che ha definito AI LAB “uno degli avvenimenti più importanti per la filiale italiana di Microsoft”.

L’iniziativa ha tre target – imprese private e pubbliche, professionisti, e università – e prevede un ruolo fondamentale per i partner dell’ecosistema Microsoft in Italia, “senza i quali AI LAB non esisterebbe”, come ha sottolineato Stefano Alini, Partner Technology Lead di Microsoft Italy.

“Una conferma dell’importanza di rivolgerci a questi target”, ha precisato Mille, “viene dalla recente indagine che abbiamo presentato con The European House-Ambrosetti (ne abbiamo parlato approfonditamente in questo articolo, ndr) secondo cui l’IA generativa in Italia può generare un valore annuo pari al 18% del PIL, ma che per dispiegare tutto il suo potenziale richiede la digitalizzazione di almeno 113mila PMI, e la creazione di competenze digitali di base in almeno 3,7 milioni di occupati, e 137mila iscritti in più a corsi di laurea STEM e ICT”.

Per le imprese un percorso personalizzato in tre fasi

Per quanto riguarda il target imprese, Microsoft Italia insieme appunto ai partner propone un percorso personalizzato basato su una metodologia standard in tre fasi: approach, accelerate, advance. Percorso che comprende tra l’altro comprensione della tecnologia, definizione, analisi e sviluppo dei possibili casi d’uso per l’azienda, sviluppo prototipale, creazione del proprio “copilot”, e definizione della roadmap di evoluzione dei progetti di AI generativa in azienda.

Per ora il percorso è stato definito per le aziende di livello corporate ed enterprise, mentre è in corso di definizione quello per le piccole e medie imprese.

Per i professionisti, l’idea è proporre opportunità di upskilling e reskilling attraverso corsi su Microsoft Copilot e Azure OpenAI tenuti da società di formazione professionale, in modo da formare figure con competenze digitali e in particolare specialisti di IA generativa come i Prompt Engineer.

Mentre per le università, come ha spiegato Raffaele De Lucia, Technical Center Director di Microsoft Italia, gli obiettivi sono contribuire alla definizione di percorsi accademici specifici di IA generativa, e fare leva sulla rappresentatività delle università nei territori “per creare delle “community AI LAB a livello locale”.

I primi partner coinvolti in AI LAB: 13 system integrator, 4 ISV e 6 società di formazione

Microsoft, ha precisato De Lucia, è già al lavoro su AI LAB da alcuni mesi: “L’ambizione è di creare una piattaforma che favorisca l’adozione, diffusione e apprendimento dell’IA generativa su larga scala in Italia: mettiamo a disposizione tecnologie (in particolare Microsoft Copilot e Azure OpenAI), metodologie, persone, e una rete di partner selezionati in funzione delle competenze e delle esperienze già accumulate nell’IA generativa”.

Venendo ai nomi, i partner per ora coinvolti sono Accenture, Agic Group, Almawave, Altitudo, Avanade, Avvale, Capgemini, Engineering, EY, Jakala, Porini/DGS, PWC e Reply in ambito system integration, mentre in ambito ISV ci sono Hevolus, Mesa, Prometeia e Trueblue.

“Questi 17 partner hanno caratteristiche uniche”, ha spiegato Sara Anselmi, da poche settimane Global Partner Solutions Lead di Microsoft Italia. “Hanno fatto grandi investimenti su Azure e offrono prodotti o servizi basati su Azure OpenAI, hanno competenze in ambito Data AI e AI generativa ( hanno fatto progetti basati su queste tecnologie presso i clienti, e hanno firmato un mutuo impegno con noi per seguire i clienti all’interno del programma”.

Più in dettaglio per essere partner AI LAB è necessaria la Data&AI Designation nell’ambito del Microsoft AI Cloud Partner Program per i system integrator, e la disponibilità su Azure Marketplace di una soluzione propria che integra servizi Azure OpenAI nel caso degli ISV.

”È una community esclusiva, ma saremo felici di accogliere nuovi partner, purché soddisfino gli alti requisiti di ingresso”, ha aggiunto Anselmi.

Sara Anselmi di Microsoft presenta i partner system integrator e ISV del programma AI LAB

Quanto alla formazione, i partner coinvolti sono Elis, Fast Lane, H-Farm, Pipeline, PCSnet e Talent Garden. Inoltre Microsoft ha annunciato un Protocollo di Intesa con Regione Puglia e i suoi principali atenei – Politecnico di Bari, Università di Bari, Foggia e del Salento, Università LUM – per varie forme di collaborazione tra cui l’introduzione nei corsi di laurea di seminari e laboratori specifici sull’AI con il coinvolgimento di esperti Microsoft e dei partner, e progetti di ricerca.

Stefano Alini e Sara Anselmi di Microsoft presentano i partner di formazione di AI LAB

Le esperienze di CPL Concordia, Generali, INPS, Intesa Sanpaolo e SEA

Come detto, Microsoft ha attivato AI LAB già da diversi mesi, e in questo periodo sono partite sperimentazioni e progetti in produzione già in diverse aziende italiane. A questo proposito durante la presentazione di ieri hanno portato la loro testimonianza CPL Concordia, Generali, INPS, Intesa Sanpaolo e SEA Milan Airports.

CPL Concordia è una società cooperativa che si occupa di cogenerazione, energy management e servizi per l’efficientamento energetico degli edifici, ambito quest’ultimo che è uno dei casi d’uso dell’IA: “Un apporto importante è dato anche da un’accurata gestione degli immobili grazie alle potenzialità fornite da un’accurata analisi dei dati, resa possibile anche dall’Intelligenza artificiale”, ha detto Federico Salvarani, Responsabile Data Governance.

Passando a Generali, l’Innovation Lead Emanuele Colonnella ha parlato tra l’altro di due dei casi d’uso nella società di assicurazioni: “Uno riguarda le policy interne: essendo in un settore regolamentato ne abbiamo molte e complesse, quindi è molto utile un chatbot per fare interrogazioni in linguaggio naturale su cosa fare e quali documenti citare. Un altro caso è a supporto del customer service, per esempio nei casi in cui il cliente chiede se è coperto o no dalla polizza che ha sottoscritto a fronte di accadimenti particolari”.

INPS invece sta sperimentando in ambito PNRR un assistente virtuale per chi fa richieste sul motore di ricerca del suo portale. “L’Assistente aiuta a orientarsi tra le prestazioni e servizi dell’istituto: l’AI usa i primi risultati del motore di ricerca per restringere la cornice informativa. La definizione della “knowledge base” è fondamentale per permettere all’Assistente di dare risposte circostanziate alle successive domande tratte da fonti ufficiali e certificate, il tutto in linea con la normativa sulla privacy”, ha spiegato Emanuele Di Miceli, Direzione tecnologia informatica e innovazione.

“Il beneficio più immediato al momento è il tempo brevissimo in cui si può mettere in piedi una sperimentazione con le aree di business”, ha detto Tommaso Villari, Responsabile Sperimentazioni & Lab di Innovation & Processes Intesa Sanpaolo. “Comunque c’è tanto lavoro da fare, come banca dobbiamo porre in atto tante cautele prima di mettere in produzione una soluzione di IA. A questo proposito Microsoft ci permette di muoverci in modo sicuro in un ambiente con garanzie enterprise, esplorando insieme la rapida evoluzione della tecnologia, e capendo come “mettere a terra” gli use case”.

Infine SEA Milan Airports: “Stiamo sperimentando l’IA generativa nel customer care”, ha raccontato Simona Cominu, eCommerce and Consumer Websites Manager. “Le richieste di assistenza si sono impennate per il boom dell’e-commerce post covid, abbiamo ampliato il team ma non bastava, da qui l’idea di usare l’IA per risolvere la principale criticità: questa grande quantità di richieste si accumulava senza essere ordinata per priorità. Abbiamo quindi impostato ChatGPT perché faccia un prescreening delle pratiche, con breve testo di sintesi e indicazione di sentiment e cluster, in modo da gestirle con la priorità corretta nel sistema CRM”.