Abbiamo incontrato Matteo Masotti Head of Data Competence Center ENEL

Matteo Masotti
Head of Data Competence Center
ENEL

e speaker di Go Beyond 2022

Dal suo punto di vista, quali sono i tre maggiori trend destinati a crescere nel mondo IT nel prossimo biennio?

1. Generative AI:

La Generative AI si riferisce ad algoritmi di intelligenza artificiale che consentono di utilizzare contenuti esistenti come testo, file audio o immagini per creare nuovi contenuti plausibili. In altre parole, consente ai computer di astrarre il pattern sottostante relativo all'input e quindi utilizzarlo per generare contenuto simile.

Questa tecnologia sta svolgendo un ruolo sempre più importante nell'aiutare ad automatizzare i processi ripetitivi utilizzati nella correzione delle immagini digitali e nella correzione dell'audio digitale. L'IA generativa viene anche utilizzata sperimentalmente nel settore manifatturiero come strumento per la prototipazione rapida (AI Engineering e Piattaforme Low-code/No-code) e nel mondo del business per migliorare l'aumento delle basi dati necessari alla Robotic Process Automation (RPA)

2. Decision intelligence/Process Mining:

La decision intelligence è un ambito di tendenza che contiene una gamma di metodi decisionali per progettare, modellare, eseguire e tenere traccia di modelli e processi decisionali. L'obiettivo di tale disciplina è di fornire, attraverso la strutturazione e modellazione dei processi decisionali e organizzativi per mezzo dell'utilizzo di algoritmi di apprendimento automatico, una indicazione sulle decisioni di business più opportune e profittevoli.

Le aziende hanno sistemi adattivi complicati. I risultati infruttuosi derivano spesso dalle discrepanze tra la sofisticazione delle pratiche decisionali ed organizzative e la complessità delle situazioni in cui tali decisioni devono essere prese, i modelli decisionali intelligenti mirano ad aiutare le aziende a prendere decisioni redditizie.

I principali vantaggi includono la capacità di prendere decisioni più accurate che forniscono risultati migliori in modo più rapido e minimizzando errori dovuti a fattori personali e soggettivi.

3. Quantum Computing:

Gli usi pratici dei computer quantistici sono ancora oggetto di ricerca e test. In futuro, è possibile che i computer quantistici saranno in grado di risolvere problemi che prima erano impossibili da risolvere. Ad esempio, hanno il potenziale per essere utilizzati per modellare molecole o prevedere come si comporterà una molecola in condizioni diverse.

I computer quantistici consentiranno l'archiviazione e l'elaborazione dei dati in modi che oggi non possiamo nemmeno comprendere. Offrono la possibilità, inoltre, di operare calcoli più complessi rispetto ai computer tradizionali e quindi possono risolvere, in modo più agevole, problemi che richiederebbero anni per essere risolti su un computer tradizionale.

Finora, il calcolo quantistico è stato utilizzato per risolvere problemi di ottimizzazione, che sono troppo complessi per i modelli computerizzati tradizionali, le cui applicazioni variano dall’ambito farmaceutico, alla finanza, alla logistica solo per citare alcuni esempi.