Intelligenza artificiale: le decisioni guidate dai dati

AI: Le capability di Spindox

Lavoriamo per integrare l’intelligenza artificiale nei processi di business dei nostri clienti, dalle operations al marketing. Il nostro obiettivo è aiutare i clienti a risolvere nuove sfide attraverso l’automazione dei processi e delle attività. Vediamo nel paradigma multidisciplinare dell’intelligenza artificiale e nella tecnologia sottostante il fattore abilitante di questo cambiamento. Crediamo che l’automazione possa portare valore vero, perché consente di raggiungere tre obiettivi:

  • Migliorare la qualità delle soluzioni;
  • Liberare tempo umano prezioso;
  • Ridurre gli errori.

Che tipologie di problemi affrontiamo? Facciamo alcuni esempi.

Spesso si tratta di identificare errori umani e distorsioni che si annidano all’interno di flussi decisionali complessi. L’intelligenza artificiale offre l’opportunità di irrobustire il valore delle decisioni, abilitando una prospettiva data-driven e consentendo di formulare previsioni più puntuali e relative a un orizzonte temporale più ampio. Si possono così minimizzare errori, costi e interventi correttivi a posteriori. Lo abbiamo fatto, per esempio, per il settore energetico, migliorando la pianificazione dell’inventario dei magazzini delle centrali elettriche e riducendo i costi del working capital, senza intaccare il livello di servizio.

In altri casi l’esigenza è di migliorare il ROI dei sistemi predittivi utilizzati dai clienti, fornendo una capacità superiore in termini di comprensione dello scenario, anche nei contesti particolarmente complessi. Il risultato è un aumento fino al 50% della precisione nella pianificazione, accompagnato da una riduzione dei costi operativi del 10-30%. Lo abbiamo fatto per grandi realtà nel settore manifatturiero (ottimizzazione dei costi) e nel settore pubblico (miglioramento della capacità predittiva a supporto del processo di formazione del budget).

Infine, ci sono le situazioni in cui occorre definire modelli analitici di tipo dinamico, capaci cioè di adattarsi all’evoluzione del contesto e all’aumento – per quantità e tipologia – dei dati disponibili. È il caso dei sistemi in cui confluiscono dati di natura eterogenea, anche non strutturati e provenienti da migliaia di fonti diverse. Oppure dei sistemi che devono formulare le loro previsioni in tempo reale. Lo abbiamo fatto per il settore del fashion retail (gestione del riassortimento in modalità ‘pull’, distribuzione in tempo reale, store collaboration) e per il settore ferroviario (automazione del controllo della vegetazione e del diserbo delle linee, con un’accuratezza del sistema automatico superiore al 90%).

Come lavoriamo? Integrando ottimizzazione matematica, data intelligence e simulazione dinamica in un approccio unitario, in linea con il modello definito da Gartner come composabile AI.

Data intelligence (machine learning)

Progettiamo, modelliamo e sviluppiamo soluzioni di machine learning per il processamento di linguaggio naturale e immagini, per l’analisi e previsione di serie storiche, per la classificazione e il clustering. Siamo in grado di applicare tutte le tecniche più avanzate, dal deep learning supervisionato o non alla statistica induttiva, dai modelli fondazionali multi-modali (Generative AI) al reinforcement learning, fino a tecniche di decomposizione e filtraggio di serie storiche. Le nostre competenze coprono numerosi ambiti, dalla previsione della domanda alla manutenzione delle linee di produzione e all’automazione di processi aziendali tramite LLM. Lavoriamo in tutte le principali industry, con competenze specifiche nei mondi GDO, retail, utility, supply chain e logistica, telecomunicazioni.

Ottimizzazione matematica

Eccelliamo nella risoluzione di problemi attraverso l’applicazione di tecniche di ottimizzazione matematica, partendo dalla definizione di obiettivi, variabili e vincoli. Studiamo algoritmi all\’avanguardia, pensati per la soluzione di specifici problemi di ottimizzazione, utilizzando i migliori solutori come Gurobi, CPLEX e ORTools. La nostra esperienza copre numerosi ambiti, dal routing dei veicoli alla pianificazione e scheduling, dall’ottimizzazione dei prezzi a quella della logistica di magazzino e della distribuzione, fino all’ottimizzazione stocastica tramite dynamic programming per il controllo dell’automazione.

Modellazione e simulazione

Progettiamo e sviluppiamo modelli stocastici e di simulazione utilizzando strumenti all\’avanguardia come Arena Simulation, Simio, Eclipse Sumo e Desmo J, oltre ad una libreria interna che facilita la creazione ed operazione di modelli di simulazione. Eseguiamo analisi statistiche sui dati di input, output e di processo all\’interno dei modelli di simulazione per facilitare l\’analisi di tipo ‘what if’ e la combinazione della simulazione con l’ottimizzazione (simulation-based optimization).

Come sfruttiamo Ublique© per portare l\’intelligenza artificiale sul mercato

Oltre ad applicare una metodologia strutturata, ci affidiamo alla piattaforma Ublique©, sviluppata da Spindox e segnalata da Gartner© fra le tecnologie di decision intelligence a livello globale. Ublique© funge da acceleratore dei nostri progetti grazie all’approccio composabile AI, consentendoci di:

  • Modellare i flussi decisionali e progettare soluzioni di soluzioni AI;
  • Configurare, personalizzare, industrializzare, distribuire, e gestire le soluzioni di intelligenza artificiale con grande efficienza.

Ublique© permette di progettare, implementare e orchestrare i flussi decisionali. È una piattaforma centrata sui dati, il che significa che raccoglie e modella tutti i dati necessari per produrre una decisione informata, applicando i migliori motori di intelligenza artificiale ai dati più rilevanti, eventualmente sintetici o anonimizzati. I risultati dell\’elaborazione possono essere pubblicati in dashboard specifiche per il processo in analisi o resi disponibili per l\’interrogazione tramite API. In aggiunta, la piattaforma dispone di una serie di soluzioni o casi d’uso già pronti. Si tratta di modelli dati precostituiti, integrati con una selezione ad hoc di motori intelligenti e una customer journey preconfigurata, con la possibilità di personalizzare agevolmente la UI.

Grazie a Ublique© riusciamo a calare i modelli di decision intelligence all’interno di contesti particolarmente complessi e anche quando la magnitudo dei fenomeni da analizzare è massima. La piattaforma dispone infatti di un layer di comunicazione che gestisce l’integrazione con apparati esterni (sensori, terminali, robot), applicazioni legacy, fonti esterne di dati di varia natura e attuatori (e.g., motori RPA).

Oltre 50 esperti di intelligenza artificiale

La nostra squadra è forte di oltre 50 professionisti, distribuiti fra i seguenti profili: Data Scientist, Math Optimization Scientist, Machine Learning Engineer, Simulation Scientist, AI Consultant, AI Architect. Più della metà ha conseguito un PhD in ricerca operativa, matematica, informatica, ingegneria, fisica o chimica. Complessivamente, copriamo un ampio spettro di pratiche, dall’ambito della ricerca scientifica fino all’analisi strategica e al design di soluzioni basate su AI.

Competenze di base

  • Pedigree scientifico: operiamo uno spoglio attento e costante della letteratura scientifica, selezionando i modelli interessanti per la soluzione dei problemi dei nostri clienti, al di là delle mode del momento, e ci applichiamo allo studio delle nuove tecniche algoritmiche, per ampliare continuamente le nostre conoscenze.
  • Conoscenze tecniche: effettuiamo un lavoro di scouting quotidiano, implementiamo e testiamo ogni algoritmo selezionato, mettendo alla prova anche la sua capacità di scalare, per arrivare a selezionare librerie algoritmiche complete.

Competenze applicate

  • Esperienze di dominio: abbiamo una profonda conoscenza dei principali settori industriali (logistica, energia, distribuzione, retail, trasporti e mobilità, telecomunicazioni), che ci consente di disegnare modelli algoritmici su misura rispetto ai processi dei nostri clienti.
  • Approccio consulenziale: trasformiamo le sfide di business dei clienti in servizi a valore aggiunto basati su intelligenza artificiale, attraverso l’analisi dei loro processi e la modellazione di flussi decisionali orientati alla soluzione dei problemi.

Lavoriamo nell’ambito di numerosi progetti di ricerca industriale e di base, finanziati dall’Unione Europea o altri enti, che ci permettono di applicare le nostre competenze a sfide con un forte contenuto innovativo, pervenendo a soluzioni che poi ingegnerizziamo e mettiamo a disposizione dei nostri clienti. L’attività di ricerca coinvolge tutte le divisioni del Gruppo Spindox, inclusa Spindox Labs, il nostro laboratorio di ricerca a Trento, dedicato alla ricerca e sviluppo in ambito Internet of Things e Human-Machine Interaction.

Servizi offerti

Siamo in grado di offrire un ampio ventaglio di servizi:

  • AI Consulting: aiutiamo i clienti a definire le priorità tattiche e strategiche, quantificando il ROI di ogni progetto, prima di disegnare la soluzione basata su AI.
  • Soluzioni AI end-to-end basate su Ublique©: progettiamo, configuriamo e installiamo la tecnologia, sia on-prem sia in modalità PaaS/SaaS nelle infrastrutture dei maggiori cloud provider.
  • Librerie algoritmiche: rilasciamo specifici modelli analitici, integrati nei sistemi adottati dal cliente (includendo soluzioni di terze parti, ove necessario).
  • Progetti di open innovation: aiutiamo i partner a sviluppare le loro soluzioni AI.

Il metodo: design thinking

Il nostro metodo si fonda sull’integrazione fra design thinking e decision intelligence, con il duplice obiettivo di snellire e rendere sempre più puntuali i processi decisionali dei clienti per cui lavoriamo. Abbiamo messo a punto un approccio in cinque fasi che consente di:

  • Identificare le nuove decisioni in modo efficiente;
  • Stabilire le priorità;
  • Ingegnerizzare le decisioni stesse e integrarle nei processi in essere;
  • Disegnare l’intero flusso decisionale;
  • Valutarne l’impatto con precisione.

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