Una visione oltre i Large Language Model
Secondo Emanuele Frontoni, l’intelligenza artificiale applicata al business non è solo LLM (Large Language Model). L’ecosistema è un vero e proprio arcipelago di tecnologie, tra cui spicca l’AI agentica, in rapida evoluzione. Frontoni afferma che «le aziende non devono limitarsi a essere utenti passive di intelligenza artificiale, ma possono e devono diventare creatrici di AI, nelle forme e soluzioni dell’AI agentica».
Nel panorama italiano della trasformazione digitale, la sfida dell’AI non si gioca sull’adozione passiva di strumenti generalisti, ma sulla capacità delle imprese di sviluppare tecnologia originale e proprietaria. Gli agenti intelligenti rappresentano l’opportunità di passare da semplici utilizzatori a creatori in prima persona, spingendo le imprese a sviluppare nuove soluzioni proprie.
Il ruolo della sovranità digitale
Frontoni, vicepresidente della nuova Fondazione Human AI promossa dalla Fondazione Cassa di Risparmio di Jesi, sottolinea che l’adozione dell’AI deve avvenire attraverso una visione europea, come alternativa alle tecnologie americane e cinesi. L’obiettivo è una AI più locale, basata su modelli più piccoli e specializzati, anziché sui colossi di mercato.
Creare valore, non solo velocità
Il professore distingue due concetti fondamentali. Primo, l’AI deve permettere alle aziende di fare meglio, non solo più velocemente. Il vero vantaggio è migliorare attività e operazioni, ad esempio tramite previsioni più efficaci e l’uso di foundation model specializzati.
Secondo, l’AI deve essere integrata con una prospettiva europea, promuovendo lo sviluppo di soluzioni locali. Questo approccio è cruciale per il Made in Italy, che richiede agenti e intelligenze artificiali verticali, modellate sulle esigenze specifiche dei processi produttivi e gestionali.
Esempio concreto: il progetto “CappellAI”
Un caso emblematico è “CappellAI”, nato nel distretto marchigiano del cappello, responsabile di circa il 75 % della produzione italiana. In collaborazione con le imprese locali e il VRAI Lab, si sta creando il più grande dataset al mondo dedicato ai cappelli.
Non si tratta di adattare un’AI generica, ma di sviluppare un’AI specializzata che nasce accanto a chi progetta e produce cappelli da generazioni. L’AI agentica permette all’esperto di dominio di programmare e istruire una macchina in linguaggio naturale, trasferendo il sapere artigianale negli algoritmi.
L’impatto reale sui processi di business
Spesso si associa l’integrazione dell’AI alla velocità e al risparmio di tempo, ma Frontoni evidenzia che il valore reale è la qualità e l’efficacia. In fasi delicate come l’ideazione di prodotto o la pianificazione strategica, l’obiettivo non è fare prima, ma fare meglio.
Secondo le sue stime, attività come riscritture di testi e chatbot rappresentano solo il 5 % dei processi manifatturieri ad alto valore. L’AI dovrebbe intervenire soprattutto in attività di forecasting, dove la precisione supera di gran lunga i benefici di velocità.
Forecasting: precisione vs velocità
Nel forecasting delle vendite per meccanica o moda, la sfida è prevedere con estrema precisione l’ordinato della stagione. Questo richiede foundation model specializzati nella predizione di serie temporali, non ChatGPT o Claude. L’adozione di tali modelli consente investimenti mirati su soluzioni che impattano realmente sulla produttività.
Privacy, proprietà intellettuale e sovranità dei dati
Frontoni insiste sul fatto che l’adozione dell’AI debba basarsi sulla sovranità e tutela del dato. Le case di moda, ad esempio, non caricherebbero i bozzetti riservati su cloud esteri. L’Europa offre modelli open source eccellenti, come Mistral o Aleph Alpha, installabili localmente per garantire che nessun dato esca dall’azienda.
Per compiti operativi quotidiani – lettura di scontrini, dati operativi o distinte base – non sono necessari modelli da centinaia di miliardi di parametri. Small Local Models e agenti locali specializzati sono sufficienti e indispensabili per liberare il capitale umano da attività a basso valore.
Il VRAI Lab: struttura e funzionamento
Il Vision, Robotics e Artificial Intelligence Lab (VRAI Lab) è un’associazione che riunisce 45 ricercatrici e ricercatori di diversi atenei. La missione è creare una massa critica, superando l’isolamento dei piccoli gruppi.
Il laboratorio è interdisciplinare: informatici, filosofi, esperti di marketing e studiosi delle digital humanities collaborano per affrontare l’etica e la literacy imposte dall’AI Act. La ricerca è prevalentemente applicata, con collaborazioni che spaziano dai grandi marchi del lusso alle reti di piccole imprese territoriali.
Ritorni della sinergia con l’industria
Questa sinergia genera un vantaggio bidirezionale: trasferimento tecnologico verso le imprese e utilizzo di dati reali per la ricerca scientifica. Il VRAI Lab è leader europeo nel forecasting per il lusso e ha pubblicato oltre 400 articoli scientifici internazionali in dieci anni.
Un risultato significativo è la ricerca sull’AI a supporto della creatività umana nel design, dimostrando come l’algoritmo affianchi il creativo senza sostituirlo, mettendo i risultati tecnologici a disposizione dei partner.
Obiettivi della Fondazione Human AI
La nuova Fondazione nasce per dare una veste istituzionale all’impegno per un’AI etica, trasparente e centrata sull’uomo. Attraverso la collaborazione con università, imprese e istituzioni, la Fondazione intende promuovere:
- Lo sviluppo di soluzioni AI locali e sovrane.
- La tutela della proprietà intellettuale e della privacy dei dati aziendali.
- La formazione di competenze digitali avanzate per i professionisti del Made in Italy.
- Una rete europea di ricerca e innovazione che contrasti la dipendenza da tecnologie americane e cinesi.
In sintesi, la proposta di Frontoni è una chiamata all’azione: le imprese devono trasformarsi da consumatrici passive a creatrici attive di intelligenza artificiale, sfruttando l’AI agentica per generare valore reale, proteggere i propri dati e rafforzare la sovranità digitale europea.