Dalla trivella alla stazione di servizio, l’intelligenza artificiale viene utilizzata in tutte le fasi produttive di un colosso come Eni. Che, per le diverse applicazioni, spesso e volentieri si rivolge ad aziende di piccole dimensioni, o a startup tecnologiche, in una logica di open innovation.
«Siamo costantemente a contatto con startup» conferma Diletta Milana, data scientist Eni che, in occasione di Campus Party, ha presentato tutte le tecnologie di intelligenza artificiale che Eni sta applicando.
=> Intelligenza artificiale in azienda: i vantaggi concreti
«Si va dall’analisi delle immagini sismiche, in fase di exploration, che ci consentono di avere una vastissima varietà di immagini dal sottosuolo», fondamentali per valutare la possibilità di sfruttare eventuali risorse. Poi, quando si passa al drilling, quindi la perforazione vera e propria, l’applicazione dell’intelligenza artificiale diventa più ingegneristica: «in termini molto semplici, abbiamo bisogno di sapere cosa ci offrirà la roccia quando ci arriveremo. Potendo valutare il tempo non produttivo perché la trivella si ferma».
Sul fronte industriale, l’intelligenza artificiale viene usata per soluzioni relative alla sicurezza degli operatori (immagini, sensori in tempo reale), per la manutenzione predittiva, e per l’efficienza energetica (degli impianti, della gestione dei rifiuti). Infine, la stazione di servizio, quindi il settore retail: qui, la priorità, è l’esperienza d’acquisto per il cliente, cercando di migliorare qualità e tempi del servizio.
=> Il futuro del lavoro con le tecnologie 4.0
Il punto, si potrebbe dire, è che Eni è un colosso mentre le PMI non hanno la potenza di fuoco di una multinazionale per sperimentare e mettere in produzione le nuove tecnologie. Ed è qui che interviene, ad esempio, l’open innovation: «molti dei progetti di sicurezza li abbiamo fatti con Mathesia», spiega Milana, citando una startup che ha costruito il proprio business intorno alla matematica applicata, e ha nel suo Dna proprio quello di far comunicare il mondo delle imprese con quello degli esperti e degli scienziati. In generale, aggiunge la data scientist, «stiamo trovano un valido aiuto nelle startup, sia in fase di idea, sia in fase di mercato: e registriamo una grossa voglia di fare insieme».
L’applicazione dell’intelligenza artificiale in Eni sta provocando un grosso tasso di sostituzione uomo – macchina? No, per noi il digitale e l’AI rappresentano un supporto alla decisione. Il geologo non smette di fare il geologo, ma grazie alla tecnologia ha più strumenti per fare scelte più sicure, con meno incertezza, e risparmiando tempo. L’AI è un grande aiuto per gli operatori».
Infine, ci sono le applicazioni di IA per tutti gli altri ambiti aziendali. Qualche altro esempio, che può essere utile per lo sviluppo di competenze di un’impresa o di uno studio professionale: sul fronte legal, si applicano le capacità predittive all’analisi dei contratti, importante ad esempio in fase di internazionalizzazione (dove ci sono problemi di armonizzazioni regolamentari e non solo), cercando anche di prevedere possibili litigation.