AI e casi d’uso concreti dalla PA alle Pmi. Almaviva lancia “ULTRA”

Tripi (Gruppo Almaviva): “Oggi alle aziende e alla PA interessa tradurre in valore misurabile l’impatto dell’AI”

Presentato a Roma il nuovo framework AI del Gruppo Almaviva, “ULTRA”, che integra e valorizza le diverse tecnologie e competenze sviluppate nel campo dell’AI e dei dati, trasformandole in valore reale e misurabile. Il lancio è avvenuto in occasione del convegno dal titolo “Valore IA – Autonomia strategica, innovazione, ecosistema: dalla visione all’azione”, in cui sono stati illustrati alcuni casi di applicazione pratica e concreta della tecnologia, dalla Pubblica Amministrazione centrale e locale alle imprese, fino alle università e i centi di ricerca, per spiegare come un insieme strutturato e governato di competenze, ecosistemi e tecnologie, inclusi modelli leggeri e sovrani, possa rispondere efficacemente ai bisogni delle organizzazioni, assicurando il pieno governo di dati e sistemi.

In apertura dei lavori ha preso la parola Marco Tripi, amministratore delegato di Almaviva Group: “L’intelligenza artificiale è elemento centrale della nostra offerta, che si rafforza oggi con il lancio di ULTRA, il framework che racchiude la nostra visione a 360° sull’A. Almaviva è una realtà italiana dalla presenza globale, con sguardo e orizzonte sempre più internazionale in settori mission critical. Le nostre tecnologie sono protagoniste in tutti i mercati evoluti dove siamo presenti, dal Nord al Sud America, fino ad Africa, Europa e Asia. Oggi alle aziende e alla PA interessa tradurre in valore misurabile il loro impatto ed è questa l’ottica, concreta e pragmatica, con cui lavoriamo”.

Butti: “Quando l’AI diventa essenziale per un’impresa o una PA, il Paese deve poter decidere come usarla”

“Quando l’intelligenza artificiale crea davvero valore? Non bastano gli investimenti, né la velocità con cui una tecnologia si diffonde. Il valore si misura nei risultati: concreti, verificabili, duraturi. Per un’impresa significa processi e prodotti migliori, meno sprechi, nuovi mercati. Per la pubblica amministrazione, servizi più accessibili e risposte più rapide. Per i cittadini, strumenti più efficaci e nuove opportunità. In tutti questi casi conta l’applicazione”, ha dichiarato nel suo intervento il sottosegretario alla Presidenza del Consiglio per l’Innovazione tecnologica, Alessio Butti.

“Ed è proprio lì che oggi l’Italia corre a due velocità. Usa l’intelligenza artificiale il 53,1% delle grandi imprese, ma solo il 15,7% delle PMI. Se il valore dell’AI resta concentrato in chi ha già più risorse e competenze, la tecnologia allarga le distanze invece di ridurle. Colmare questo divario è un compito della politica. Per questo con la Strategia italiana per l’Intelligenza Artificiale abbiamo messo in rete ricerca, imprese, pubblica amministrazione e formazione. E con iniziative come Reg4IA portiamo la sperimentazione su problemi reali, per sviluppare soluzioni che si possano replicare anche nelle realtà più piccole.
C’è però una seconda condizione – ha proseguito Butti – che emerge quando l’AI entra stabilmente nei processi: mantenere la capacità di scegliere. Vuol dire sapere come vengono gestiti dati e conoscenze, poter cambiare fornitore senza interrompere le attività, contare su competenze, infrastrutture e tecnologie italiane ed europee che offrano alternative reali. Quando l’AI diventa essenziale per un’impresa, un’amministrazione o un servizio pubblico, il Paese deve poter decidere come usarla”.

“Questo ecosistema deve rendere interoperabili piattaforme e soluzioni tecnologiche avanzate. Esistono diversi modelli e agenti AI, e dobbiamo favorirne l’interoperabilità. Vogliamo scegliere con chi cooperare, senza essere costretti a subire le scelte altrui. Significa ridurre le dipendenze e promuovere soluzioni che rafforzino la nostra autonomia. Ad esempio c’è Q-Arca – ha ricordato il sottosegretario – piattaforma strategica nazionale, sviluppata insieme al Ministero della Difesa, nella quale integrare supercalcolo (HPC), intelligenza artificiale, tecnologie quantistiche, cybersicurezza ed energia. Rappresenta capacità scalabile e sicura, sulla quale costruire ricerca, sviluppo industriale e servizi strategici. È una piattaforma che si innesta sul progetto della gigafactory AI, attraverso un consorzio di grandi dimensioni e con grande potenzialità di innovazione”.

“Dobbiamo inoltre valutare gli effetti concreti dell’impiego dell’AI. Non esiste ancora una metrica riconosciuta. Abbiamo la necessità politica di prevedere che cosa accadrà al welfare quando l’innovazione inciderà profondamente sul mercato del lavoro. Per questo stiamo ragionando su un nuovo indice, che metta in rapporto i costi dell’AI in una pubblica amministrazione con il costo del personale. Serve a comprendere quanto stiamo investendo nell’intelligenza artificiale e se questo avvenga eventualmente a scapito del capitale umano. Il rapporto tra queste due variabili può aiutarci a capire quando intervenire con politiche che affrontino i rischi di un ricorso eccessivo all’AI nel mondo del lavoro. Per farlo, servono dati sui quali confrontarsi. I ruoli devono essere chiari. Abbiamo bisogno delle università e della ricerca per attivare il trasferimento tecnologico, che oggi presenta ancora difficoltà. Abbiamo bisogno delle imprese e di una pubblica amministrazione, locale e centrale, capace di rispondere agli stimoli esterni”, ha sostenuto Butti.

La sfida dell’autonomia strategica

Ha poi preso la parola Paolo Cotti Cometti, responsabile Software & Innovation di CINECA, che ha introdotto LISA, l anuova partizione di calcolo del supercomputer EuroHPC ospitato e gestito da Cineca al Tecnopolo DAMA di Bologna. L’acronimo significa Leonardo Improved Supercomputing Architecture e richiama, con un gioco di nomi, la Monna Lisa e Leonardo da Vinci.

“Lisa è un’estensione di Leonardo, un’infrastruttura che evolve e che permetterà di sviluppare nuovi servizi e attività, con molteplici applicazioni. Stiamo completando i collaudi finali in vista della sua entrata in funzione. Lisa amplia le funzionalità e aumenta la capacità di calcolo di Leonardo – ha spiegato Cometti – offrendo maggiori opportunità di accesso a startup e imprese. CINECA mette a loro disposizione i binari sui quali ogni azienda potrà far correre il proprio treno: un’infrastruttura sulla quale sviluppare progetti e applicazioni. Lavoriamo anche su altri sistemi, in collaborazione con Almaviva. Nell’ambito dei servizi agli atenei, stiamo sviluppando una serie di modelli per rispondere a esigenze diverse”.

Valeria Vittimberga, direttore generale dell’INPS, ha raccontato della collaborazione con Almaviva “Per costruire un modello di AI applicato al welfare. Utilizziamo già centinaia di applicazioni, anche grazie ai fondi PNRR, ma affidarsi a modelli generalisti è diverso dal realizzarne uno proprio. È una questione di sovranità e di controllo sui dati sensibili della popolazione, ma anche di riduzione del rischio di allucinazioni: se GPT sbaglia nel riconoscere o negare un diritto, il problema è serio. Il Welfare Language Model e una strategia di gestione dei dati che valorizzi il patrimonio informativo dell’INPS devono accompagnare un cambiamento nel nostro modo di operare. Procediamo per casi d’uso: lo stiamo utilizzando anche per la cassa integrazione guadagni ordinaria, che richiede di integrare dati interni ed esterni all’Istituto. L’obiettivo è semplificare l’istruttoria, lasciando sempre l’ultima parola all’operatore. La responsabilità della decisione deve restare umana. L’AI non è ancora una superintelligenza, ma avrà effetti sul lavoro che dobbiamo seguire con attenzione, anche per le ricadute sul sistema previdenziale. Occorre immaginare nuovi strumenti giuslavoristici per redistribuire il valore aggiunto generato dall’AI. L’Europa potrebbe essere la prima a individuare strumenti capaci di assicurare che questa tecnologia contribuisca non soltanto alla produttività delle imprese, ma anche a sostenere i costi umani e sociali che accompagnano le grandi trasformazioni storiche”.

“La flotta di Trenitalia produce 4 milioni di dati al secondo: un patrimonio che possiamo utilizzare, ad esempio, per la manutenzione predittiva, individuando in anticipo i segnali di possibili guasti e prevenendoli prima che compromettano la circolazione dei treni. Le potenzialità dell’AI sono straordinarie e ci consentono di sviluppare attività fortemente innovative. Il sistema che gestisce la circolazione ferroviaria è molto sicuro e opera in un ambiente chiuso: al momento, gli agenti AI non avrebbero modo di intervenire. Stiamo valutando un Rail Language Model proprietario per ragioni di governance, rilevanza strategica e sicurezza. L’obiettivo è costruire una base di conoscenza che raccolga le competenze specifiche del mondo ferroviario”, ha affermato Domenico Scida, Chief technology, innovation & Digital officer del Gruppo FS.

“Oggi gestiamo circa 10 milioni di fatture elettroniche al giorno e 1.000 ricette elettroniche al secondo. Per noi, per i nostri clienti — compreso il Ministero dell’Economia e delle Finanze — l’intelligenza artificiale è fondamentale: Sogei è un nodo centrale nei flussi di dati della pubblica amministrazione. Con l’Agenzia delle Entrate stiamo lavorando all’uso dell’AI per la consultazione semplificata, con l’obiettivo di ridurre il carico degli interpelli e fornire agli utenti risposte più rapide ed esaustive. Dopo la riforma fiscale, servirà anche uno strumento capace di aiutare a comprendere quale norma si applicherà dal 1° gennaio 2027. Stiamo lavorando a un nuovo servizio che sarà pubblicato sul sito del MEF. Sogei opera esclusivamente su dati certificati: questo attribuisce un valore elevato anche alle elaborazioni dell’intelligenza artificiale. Lo stesso vale per i dati del bilancio dello Stato: la legge di bilancio dello scorso anno è stata sviluppata integralmente in formato digitale. Abbiamo inoltre uno strumento chiamato Pre-Lex, che lavora sul processo di produzione normativa e supporta lo sviluppo dei testi legislativi. L’AI vive di informatica: per questo le infrastrutture devono evolvere continuamente, sia per assicurare la sicurezza dei dati sia per superare l’obsolescenza delle applicazioni. Il nostro AI Lab compie un anno. Il laboratorio opera su sei aree: documenti, immagini, dati, relazioni con il pubblico, web intelligence e coding. Sono questi i sei framework sui quali costruiremo il Laboratorio 2.0”, ha sostenuto Cristiano Cannarsa, amministratore delegato di Sogei.

La visione di un ecosistema agentico

L’intervento che apre il secondo panel è quello di Mario Nobile, direttore generale di Agid, secondo cui il punto non è inseguire la favola dell’agente artificiale completamente autonomo, ma definire una scala di delega e responsabilità: “Per introdurre l’intelligenza artificiale nella pubblica amministrazione dobbiamo darci regole chiare. Possiamo usare, come riferimento, i livelli di automazione della guida autonoma: sono sei, dallo 0 al 5. Il livello 5 corrisponde alla piena autonomia, ma oggi non esiste nella pratica. Prima di arrivarci occorre affrontare questioni fondamentali, come la sicurezza dei sistemi e l’attribuzione delle responsabilità, anche sul piano penale. Raccontare che gli agenti di intelligenza artificiale “si sono ammutinati” produce un danno, perché alimenta paure infondate. Ci sono ricercatori, sviluppatori e professionisti preoccupati di perdere il lavoro. Anche la PA deve capire, in un contesto comunicativo spesso eccessivamente apocalittico, come lavorare davvero con l’AI. Vogliamo ascoltare le esigenze delle imprese. AgID non punta tanto a sviluppare un modello di frontiera, quanto ad aiutare l’ecosistema imprenditoriale italiano a costruire competenze, servizi di qualità e applicazioni concrete, oltre alle infrastrutture necessarie alla trasformazione digitale”.

Secondo Gianluigi Greco, Rettore Università della Calabria e Presidente del Comitato Nazionale AI, l’Italia non può limitarsi a consumare AI acquistata all’estero. La priorità è trasformare l’adozione in capacità produttiva. Riguardo agli agenti AI e il modo in cui vengono spesso presentati, ha spiegato: “Dobbiamo demistificare questa narrazione, perché rischia di danneggiare la crescita del sistema. Dobbiamo capire a che cosa servono davvero queste tecnologie e come utilizzarle per aumentare la produttività, invece di alimentare falsi miti. Abbiamo bisogno di sviluppare un’intelligenza artificiale sovrana, anche per poter accedere a mercati finanziari molto rilevanti. Poi ci sono le piccole e medie imprese, che possono sviluppare soluzioni lungo le filiere produttive, nei settori verticali e sui territori: è così che si crea valore, e quel valore può moltiplicarsi. Abbiamo bisogno anche delle grandi aziende, che possono rimettere in circolazione competenze attraverso spin-off, trasferimento tecnologico e collaborazioni con il territorio. I giovani devono avere la possibilità di lavorare su progetti grandi e scalabili, per acquisire competenze effettive. Il tema dell’adozione è centrale e il nostro Paese, su questo fronte, ha ancora un problema. Passare dall’8,2% al 16,4% delle imprese che utilizzano almeno una tecnologia di intelligenza artificiale è un buon risultato, ma non è sufficiente. Il rischio è una dipendenza tecnologica che può indebolire il sistema produttivo. Limitarsi ad acquistare licenze da fornitori esteri non basta a risolvere i problemi specifici delle imprese e dei territori. Dobbiamo investire nelle competenze, nelle applicazioni e nelle capacità di sviluppo, per sfruttare fino in fondo i vantaggi dell’intelligenza artificiale”.

Nel suo intervento, Maurizio Trapanese, dirigente area digitalizzazione Appalti e patrimonio di AIFA, ha parlato dell’AI come strumento di supporto ai processi regolatori dell’AIFA, soprattutto nella verifica della documentazione relativa agli eventi promozionali sui medicinali: “Il tema del farmaco è particolarmente critico. Quando utilizziamo soluzioni basate sull’intelligenza artificiale dobbiamo mantenere il controllo sui risultati che producono: in questo ambito l’accuratezza è un valore assoluto. In Italia la pubblicità dei medicinali soggetti a prescrizione medica è vietata. Esistono tuttavia eventi e iniziative promozionali rivolti agli operatori sanitari, soggetti all’autorizzazione dell’AIFA. Parliamo di decine di migliaia di procedimenti ogni anno. L’intelligenza artificiale ci ha consentito di accelerare l’analisi dei documenti e dei contenuti relativi a questi eventi, lasciando al personale la valutazione degli eventuali approfondimenti e delle situazioni più complesse. In questo modo il processo diventa più rapido senza rinunciare al controllo umano, e può aumentare anche la qualità delle verifiche. Un altro ambito riguarda l’accesso alle informazioni sui medicinali. Anche contenuti come i foglietti illustrativi possono essere resi più facilmente e rapidamente consultabili attraverso strumenti di AI, purché il sistema utilizzi fonti autorizzate e renda verificabile la risposta. Parliamo comunque di sistemi che operano in un ambito ad alto rischio: sono quindi indispensabili controlli, tracciabilità e supervisione umana. Per questo esiste una forte esigenza di competenze, sia tecnologiche sia regolatorie”.

Eugenio Di Sciascio, assessore allo Sviluppo economico e lavoro della Regione Puglia, ha illustrato il ruolo del progetto Reg4IA, “che mira a mettere attorno allo stesso tavolo le Regioni e le Province autonome, per individuare casi d’uso prioritari e avviare la sperimentazione di soluzioni di intelligenza artificiale in contesti reali. L’obiettivo è definire ambiti comuni di impiego, condividere competenze e verificare sul campo quali applicazioni dell’AI possano migliorare concretamente i servizi delle pubbliche amministrazioni locali. L’adozione dell’intelligenza artificiale nelle amministrazioni territoriali è anche una sfida regolatoria. La normativa nazionale del 2025 costituisce un passaggio importante, ma deve potersi aggiornare con continuità: queste tecnologie evolvono più rapidamente dei tempi legislativi. Nelle pubbliche amministrazioni convivono spesso due visioni opposte: l’idea che l’AI ci distruggerà e quella che potrà risolvere ogni problema. Dobbiamo invece capire con realismo che cosa l’intelligenza artificiale può fare, che cosa non può fare e in quali condizioni può essere usata in modo utile, sicuro e responsabile. In Puglia stiamo ricevendo decine di richieste di connessione per data center e sistemi BESS. È un segnale dell’attrattività del territorio, ma richiede equilibrio: bisogna conciliare domanda energetica, disponibilità della rete, fonti rinnovabili, tutela del paesaggio, uso del suolo e benefici economici effettivi per le comunità locali”.

Per Andrea Urbani, direttore Salute e integrazione sociosanitaria della Regione Lazio: “L’intelligenza artificiale non si compra: è una capacità che si costruisce nel tempo, a partire da dati completi, sicuri, di qualità e interoperabili. In questi anni abbiamo lavorato per costruire questo patrimonio informativo: un sistema di dati che non resti un archivio, ma possa essere trasformato in servizi concreti per cittadini e professionisti. Entro la fine del mese rilasceremo i primi prodotti. Gestire milioni di referti e analisi rafforza la capacità di lavoro dei professionisti del sistema sanitario regionale, offrendo loro dati più accessibili, ordinati e utilizzabili. Le informazioni confluiscono in un sistema unico, in grado di restituire una visione integrata dello stato di salute della popolazione regionale. Sul piano organizzativo, stiamo lavorando sul monitoraggio predittivo delle liste di attesa e sull’appropriatezza prescrittiva, con l’obiettivo di aiutare il sistema a programmare meglio le prestazioni e a ridurre domanda impropria e disomogeneità. È essenziale costruire la fiducia dei cittadini: il dato sanitario può essere usato per finalità di interesse pubblico soltanto in un quadro di sicurezza, protezione della privacy, trasparenza e controllo. Abbiamo già migrato il 65% del patrimonio informativo digitale sanitario al Polo Strategico Nazionale”.

Sandei (Gruppo Almaviva): “La sfida nel mercato dell’AI sarà vinta da chi è in grado di gestire tecnologia sovrana, per governarla davvero“

In chiusura dei lavori, l’intervento di Valeria Sandei, Chief Global AI Officer di Almaviva Group e President & CEO di Almawave Labs, che ha dichiarato: “ULTRA è l’evoluzione di quello che per noi è l’approccio complessivo alla AI. Il punto, oggi, non è più se usare l’Intelligenza Artificiale, ma passare dalle parole ai fatti, superando le complessità insite in queste tecnologie e rispondendo in modo pratico e misurabile ad esigenze concrete. Con ULTRA mettiamo a sistema ricerca, piattaforme proprietarie, asset, architetture, partnership internazionali e soluzioni verticali per ogni dominio, con regole chiare su dati, sicurezza e responsabilità delle decisioni. ULTRA è una visione modulare con la quale l’AI può rispondere alla pluralità delle esigenze del mercato, dall’infrastruttura alle applicazioni verticali. Perché la sfida nel mercato dell’AI sarà vinta da chi è in grado di gestire tecnologia sovrana, per governarla davvero, con capacità innovativa e pieno controllo dei dati utilizzati a tutti i livelli”.

“Oggi – ha aggiunto Sandei – la conversazione sull’intelligenza artificiale è polarizzata attorno a un tema chiave: il valore che l’AI può esprimere davvero. Parlo di valore concreto: efficienza, produttività, ricavi. Elementi che devono essere chiari e misurabili. Oggi, l’89% delle aziende ha adottato l’AI in almeno un’area funzionale, ma soltanto il 6% ha registrato un impatto rilevante sulla produttività. Il successo della tecnologia resta quindi limitato, perché utilizzarla bene non è semplice: servono competenze adeguate, una visione dei processi e una capacità di governo. Un sistema di AI non può essere lasciato a sé stesso. Senza supervisione, dati adeguati e regole di utilizzo, può produrre errori. In alcuni casi sono necessarie guardrail molto forti. L’AI può incorporare o amplificare bias: è un problema che riguarda la qualità della conoscenza e delle informazioni. Se altera le informazioni su una persona, o restituisce valutazioni distorte su altre categorie di dati, le conseguenze ricadono sulle persone. Serve una comprensione olistica quando si progettano applicazioni capaci di generare ricavi e liberare potenziale. Almaviva ha creato ULTRA: un framework completo, un metodo per trasformare le idee in risultati, mantenendo controllo e responsabilità umana”.

“Sovranità non significa soltanto dove sono collocate le macchine o quale sia la nazionalità di chi le gestisce. Sovranità significa sapere chi controlla il sistema, chi può scegliere, chi può investire, dove, come e quando. Gli small language model possono funzionare molto bene se adattati a un dominio specifico: sono in grado di fornire risultati concreti per singole mansioni. Ci interessa la qualità del benchmark sul nostro dominio. Il fine-tuning può essere un esercizio relativamente accessibile, ma il punto decisivo è disporre di dati pertinenti, controllati e ben governati. L’AI può avere un impatto dirompente quando trasforma processi complessi e verticali. È nello sviluppo dell’applicazione che automatizza, assiste o rende verificabili quei passaggi che si crea valore reale – ha precisato Sandei – e possiamo raggiungere una nuova visione dei dati per supportare le attività istruttorie, gestire contratti, costruire valore collettivo nella sanità, migliorare la mobilità e lavorare nel campo della difesa e delle tecnologie dual use, su cui fondare crescita e sviluppo. Abbiamo la capacità di realizzare queste tecnologie, un patrimonio di dati da governare e gli strumenti per guidare responsabilmente il cambiamento. Abbiamo anche una visione del governo del rischio che protegga l’ecosistema europeo e italiano. La vera rivoluzione nascerà quando capiremo come portare a bordo tutte le risorse che abbiamo — dati, competenze, infrastrutture e processi — per trasformarle in risultati reali”.

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