Enel, Leonardo, Unicredit: l’IA generativa alla conquista dell’industria italiana! E su DeepSeek e Stargate…

L’investimento monstre da 550 miliardi di dollari del piano Stargate annunciato dal presidente Donald Trump e il terremoto provocato dalla start-up cinese DeepSeek, con il suo modello rivoluzionario DeepSeek-R1, hanno riportato l’intelligenza artificiale generativa al centro del dibattito globale. Da una parte, gli Stati Uniti puntano a consolidare la propria supremazia tecnologica attraverso un progetto che coinvolge i propri campioni di settore; dall’altra, la Cina, che scuote il mercato con soluzioni open-source e low-cost, capaci di conquistare rapidamente milioni di utenti. Il 2025 si conferma così come l’anno della svolta, il momento cruciale per l’IA generativa: questa tecnologia si prepara a prendere piede in maniera decisiva nel panorama economico e industriale. Le sue applicazioni, che spaziano dalla scrittura creativa alla diagnostica medica, dall’ottimizzazione dei processi produttivi alla creazione di immagini e contenuti, stanno cambiando il modo in cui le aziende operano e innovano. Pertanto, Industria Italiana intende, con questo articolo, svelare lo scacchiere dell’IA generativa, con focus su numeri e protagonisti di spicco.

Quanto ai primi, a livello globale, il mercato dell’IA generativa vale già 62,7 miliardi di dollari e si prevede che raggiungerà i 356 miliardi di dollari entro il 2030, con una crescita media annua composta impressionante pari al 47% (dati Altindex-Statista). Oltre al valore diretto del mercato, il potenziale economico è ancora più significativo: secondo McKinsey, l’IA generativa contribuirà ad aggiungere tra 2,6 e 4,4 trilioni di dollari all’economia globale ogni anno a partire dal 2030.

Per dare un’idea della portata di questo contributo, è una cifra paragonabile al Pil del Regno Unito nel 2021, che ammontava a 3,1 trilioni di dollari. Questa spinta economica sarà trainata soprattutto da quattro settori chiave: operazioni con i clienti, marketing e vendite, ingegneria del software e ricerca e sviluppo (R&D). Tra le aziende che guidano questa tecnologia troviamo OpenAI, con tecnologie come Gpt e Dall·E, che offrono soluzioni di scrittura e generazione di contenuti avanzati; Google DeepMind, che sta innovando nel problem solving con strumenti come AlphaCode; e Meta, che investe nel metaverso con modelli come LLaMA per interazioni più immersive e naturali. A queste si affiancano giganti come Amazon, con le applicazioni di IA per Alexa e l’infrastruttura Aws, e Adobe, che sta rivoluzionando il settore creativo con strumenti come Firefly. Inoltre, start-up emergenti come Stability AI, MidJourney e Runway stanno ridefinendo i confini dell’innovazione in settori come la creatività digitale e la produzione multimediale. Certo, è un mondo che parla americano, ma nel contesto di una guerra per la supremazia tecnologica con lo sfidante cinese.

Quanto al progeyto Stargate, coinvolge la citata OpenAI, Oracle, SoftBank e il fondo emiratino Mgx, con l’obiettivo di costruire infrastrutture avanzate, inclusi data center, per consolidare la leadership americana nell’IA (soprattutto generativa) e creare oltre 100mila nuovi posti di lavoro.

Quanto a DeepSeek, il modello avanzato di intelligenza artificiale generativa che ha lanciato, DeepSeek-R1, è diventata in breve tempo l’applicazione gratuita più scaricata su iPhone negli Stati Uniti e in Cina, superando ChatGpt. Così, DeepSeek ha travolto il mercato finanziario per il settore tecnologico, con una vendita frenetica di azioni che ha colpito duramente i titoli più importanti. Nvidia è stata la più penalizzata, chiudendo la giornata con un crollo del 17%. La sua capitalizzazione di mercato ha subito una perdita impressionante e rapidissima: ben 589 miliardi di dollari bruciati. Tra le altre aziende colpite, Oracle, Microsoft e Alphabet.

L’Italia non è fuori dai giochi dell’IA

E l’Italia? Anche l’Italia sta rapidamente integrando l’intelligenza artificiale generativa nel proprio ecosistema economico. Attualmente, il mercato italiano dell’IA generativa vale 909 milioni di euro e si prevede che crescerà con un tasso medio annuo del 25,6% fino al 2027 (dati Anitec-Assinform). Tra i principali attori italiani nel panorama dell’AI generativa spiccano aziende come Leonardo, che utilizza questa tecnologia per ottimizzare processi nell’aerospazio, nella difesa e nella sicurezza. Grazie a modelli predittivi basati sull’IA generativa, Leonardo è in grado di anticipare le esigenze di manutenzione dei velivoli e migliorare la sicurezza operativa. Inoltre, la società impiega l’IA per simulare scenari complessi e sviluppare soluzioni avanzate di cybersecurity.

Un altro esempio è Enel, che sfrutta l’IA generativa per analizzare i dati delle sue reti elettriche, ottimizzare la distribuzione dell’energia e migliorare la sostenibilità. Con l’aiuto di questa tecnologia, Enel può prevedere guasti, integrare meglio le fonti rinnovabili e offrire un servizio più efficiente ai clienti.

Nella finanza, UniCredit utilizza l’IA generativa per prevenire frodi, migliorare la personalizzazione dei servizi e ottimizzare l’efficienza operativa. Grazie a modelli predittivi avanzati, la banca è in grado di monitorare le transazioni in tempo reale, identificare attività sospette e rispondere tempestivamente alle minacce.

Che cos’è e a che cosa serve l’intelligenza artificiale generativa

Al centro dell’IA generativa ci sono dei modelli chiamati reti neurali profonde, in particolare una tipologia chiamata modelli generativi pre-addestrati (come i modelli Gpt per il testo). Questi modelli vengono addestrati con enormi quantità di dati, come libri, immagini, video o codice. Durante questo processo, l’IA impara a riconoscere schemi, relazioni e regole all’interno di questi dati.

Una volta addestrato, il modello utilizza queste conoscenze per generare nuovi contenuti. Questo processo avviene in due fasi principali. Anzitutto, la comprensione dell’input: quando l’utente fornisce una richiesta (ad esempio, “scrivi una poesia” o “crea un’immagine di un tramonto futuristico“), il modello interpreta ciò che viene richiesto e cerca di capire quale risultato dovrebbe produrre. In secondo luogo, la creazione del contenuto: Il sistema genera il contenuto combinando ciò che ha appreso durante l’addestramento e applicando le regole dei dati originali per produrre qualcosa di unico ma coerente con ciò che è stato richiesto.

Il ruolo dell’IA generativa nell’incremento della produttività globale: una nuova automazione delle attività industriali

Secondo un rapporto di McKinsey (The economic potential of generative AI: The next productivity frontier) l’IA generativa sta rivoluzionando la produttività globale, con benefici concentrati in quattro settori principali: operazioni con i clienti, marketing e vendite, ingegneria del software e R&D, che insieme potrebbero generare il 75% del valore. Nel settore bancario, i benefici annui sono stimati tra 200 e 340 miliardi di dollari, mentre il retail e i beni di consumo confezionati potrebbero produrre tra 400 e 660 miliardi di dollari all’anno. L’IA generativa potrebbe automatizzare attività che oggi rappresentano il 60%-70% del tempo lavorativo, specialmente in settori basati sulla conoscenza, contribuendo a una crescita della produttività globale dello 0,5%-3,3% annuo, e aumentando la produttività del lavoro tra lo 0,1% e lo 0,6% all’anno fino al 2040.

I protagonisti globali dell’intelligenza artificiale generativa: grandi aziende, start-up e comunità open-source nell’ecosistema dell’innovazione. Un mondo per lo più a stelle e strisce

• OpenAI: apripista dell’innovazione e società di riferimento nell’intelligenza artificiale generativa

La citata OpenAI è un leader indiscusso in questo panorama. Fondata il 10 dicembre 2015, OpenAI è nata come organizzazione no-profit con l’obiettivo di sviluppare un’intelligenza artificiale sicura e avanzata. I suoi fondatori, tra cui Elon Musk, Sam Altman, Greg Brockman, Ilya Sutskever e altri, hanno dato vita a un progetto ambizioso sostenuto da un finanziamento iniziale di 1 miliardo di dollari, proveniente da investitori come Peter Thiel, Reid Hoffman e Elon Musk stesso.

In particolare OpenAI ha sviluppato di tecnologie rivoluzionarie come Gpt (Generative Pre-trained Transformer), un modello utilizzato per generare testi complessi e realistici, e Dall·E, un sistema capace di creare immagini partendo da descrizioni testuali. Questi strumenti ampliano le applicazioni dell’IA generativa in ambiti come la scrittura creativa, la progettazione grafica e l’assistenza tecnica.

Nel 2019, OpenAI ha adottato una struttura for-profit limitata per attrarre maggiori investimenti e accelerare lo sviluppo tecnologico. Microsoft è diventata un partner strategico chiave, investendo inizialmente 1 miliardo di dollari e successivamente altri 10 miliardi nel 2023. Questa collaborazione ha permesso a OpenAI di accedere alle avanzate risorse cloud di Azure e ha portato all’integrazione dell’IA generativa in prodotti Microsoft come GitHub Copilot e le funzionalità avanzate di Microsoft Office. La sinergia non solo ha rafforzato la posizione di OpenAI sul mercato, ma ha anche dimostrato come l’intelligenza artificiale possa migliorare la produttività quotidiana.

Ma a chi si rivolge OpenAI? La società si posiziona come un attore centrale nell’ecosistema dell’IA, indirizzandosi a un pubblico vasto e diversificato: aziende che cercano strumenti per automatizzare processi, sviluppatori che vogliono integrare l’AI nei propri progetti, e consumatori interessati a soluzioni avanzate per la produttività o la creatività. Quanto al modello di business, si basa su abbonamenti e partnership strategiche, come nel caso di Microsoft, ma anche sulla vendita di Api che consentono agli sviluppatori di accedere alle sue potenti tecnologie.

• La Concorrenza di OpenAI: Le principali realtà tecnologiche che sfidano il leader dell’IA Generativa

Nonostante il suo ruolo da protagonista, OpenAI si trova a competere con altre realtà tecnologiche di primo piano. Google DeepMind rappresenta uno dei principali concorrenti, con un focus marcato sulla ricerca avanzata e lo sviluppo di tecnologie innovative. I suoi strumenti, come AlphaCode, risolvono problemi complessi di programmazione, spingendo sempre più in là i confini dell’intelligenza artificiale applicata al problem solving. Inoltre, Google ha integrato l’AI generativa nei suoi prodotti, come le funzionalità di completamento automatico e di analisi predittiva integrate nei servizi di Google Cloud e Workspace.

Meta è un altro attore rilevante, con un’attenzione particolare alle applicazioni dell’AI generativa nel metaverso. Modelli come LLaMA (un modello linguistico avanzato progettato per elaborare e generare testo) dimostrano il potenziale di questa tecnologia nell’abilitare interazioni più naturali e immersive, nonché nel potenziare lo sviluppo di contenuti personalizzati per gli utenti del metaverso. Questa strategia riflette l’impegno di Meta nel creare esperienze utente che combinino creatività e tecnologia.

Adobe, da parte sua, ha rivoluzionato il settore del design digitale grazie a strumenti come Firefly. Integrando l’IA generativa nei processi creativi, Adobe consente ai designer di generare immagini, grafiche e contenuti multimediali con facilità, accelerando i tempi di produzione e migliorando la qualità dei risultati.

Amazon, invece, utilizza l’intelligenza artificiale generativa per migliorare l’esperienza degli utenti con Alexa, rendendo l’assistente virtuale più “intelligente” e capace di comprendere meglio il linguaggio naturale. Inoltre, Amazon Web Services (Aws) offre una vasta gamma di servizi IA che includono modelli di machine learning e soluzioni personalizzate per le aziende, consolidando la sua posizione nel settore tecnologico e cloud.

• Le start-up emergenti giocano un ruolo chiave nel panorama dell’intelligenza artificiale generativa, portando avanti idee rivoluzionarie e sviluppando applicazioni avanzate in settori come la creatività, la medicina, la logistica e l’educazione

Altri attori emergenti stanno cercando di ritagliarsi uno spazio in questo panorama competitivo. Start-up innovative e aziende tecnologiche di medie dimensioni stanno sviluppando soluzioni specifiche per settori come la medicina, la logistica e l’educazione, creando un ecosistema variegato e dinamico.

In particolare, le start-up rappresentano il cuore pulsante dell’innovazione nell’IA generativa, portando sul mercato nuove idee e applicazioni. Stability AI, ad esempio, si è distinta grazie al suo modello open-source Stable Diffusion, che ha reso la generazione di immagini accessibile e personalizzabile per un vasto pubblico. Questo modello è stato ampiamente adottato in diversi ambiti, dal design alla pubblicità, offrendo una piattaforma flessibile e potente per la creazione di contenuti visivi.

MidJourney è un’altra start-up emergente che sta conquistando artisti e creativi con la sua piattaforma dedicata all’arte digitale. Grazie alla combinazione di tecnologia avanzata e una forte attenzione all’esperienza utente, MidJourney consente agli utenti di esplorare nuove forme di espressione e di creare opere visivamente “accattivanti”.

Runway, invece, si concentra sulla produzione multimediale, offrendo strumenti avanzati per l’editing video e la creazione di contenuti audiovisivi. Questa start-up sta ridefinendo il modo in cui i creatori di contenuti lavorano, fornendo soluzioni intuitive che semplificano processi complessi e accelerano il flusso creativo.

Un contributo significativo arriva anche da startup come Anthropic, fondata da ex membri di OpenAI, che si concentra sulla creazione di modelli di intelligenza artificiale affidabili, come Claude. La missione dell’azienda è quella di garantire che l’IA venga utilizzata in modo responsabile, sviluppando sistemi che rispettano standard elevati di sicurezza e trasparenza.

Hugging Face, un’altra start-up di rilievo, promuove risorse open-source per sviluppatori e ricercatori, democratizzando l’accesso all’intelligenza artificiale. La piattaforma di Hugging Face offre una vasta gamma di modelli pre-addestrati e strumenti di machine learning che consentono a utenti di tutti i livelli di sperimentare e innovare con l’IA generativa.

• La comunità open-source rappresenta il cuore pulsante del progresso nell’IA generativa, fornendo strumenti, framework e risorse accessibili che alimentano una collaborazione globale tra sviluppatori, ricercatori e aziende

La comunità open-source è un pilastro fondamentale per il progresso dell’AI generativa. Risorse come TensorFlow e PyTorch permettono a sviluppatori e ricercatori di tutto il mondo di collaborare e contribuire all’evoluzione della tecnologia. Questi framework forniscono una base solida per la creazione e l’implementazione di modelli di machine learning, offrendo una combinazione di flessibilità e potenza che ha favorito una rapida diffusione dell’AI in numerosi settori.

L’approccio open-source non solo accelera l’innovazione, ma democratizza l’accesso agli strumenti, garantendo che i benefici dell’intelligenza artificiale siano condivisi a livello globale. Questa apertura stimola un flusso costante di idee e soluzioni, incoraggiando sia grandi aziende che singoli sviluppatori a contribuire e a utilizzare queste risorse per risolvere problemi complessi.

• L’inattesa concorrenza cinese: DeepSeek è diventata un simbolo del cambiamento nelle dinamiche globali del settore tecnologico

Si è citata DeepSeek, giovane start-up cinese fondata nel 2023 da Liang Wenfeng, con sede a Hangzhou; sta facendo parlare molto di sé. Come si diceva, il suo prodotto di punta è DeepSeek-R1, un modello avanzato di IA progettato per competere direttamente con big player come ChatGPT di OpenAI.

Il segreto di DeepSeek è che “impara da sola”: è in grado di identificare schemi e relazioni nei dati in modo autonomo, migliorando continuamente attraverso l’interazione con nuovi dati e adattandosi ai contesti. Inoltre, sfrutta metodi innovativi di apprendimento auto-supervisionato, che le permettono di “auto-correggersi” e ottimizzare le sue risposte, il tutto con un’efficienza sorprendente in termini di risorse e tempo. In pratica: lo sviluppo è costato assai di meno; e DeepSeek-R1 è stato addestrato in appena 55 giorni, spendendo solo 5,58 milioni di dollari, una cifra che impallidisce di fronte ai costi astronomici dei concorrenti americani. Inoltre, dal momento che DeepSeek individua subito il dominio coinvolto dal prompt dell’utente, esplora esclusivamente quel campo d’azione, con un risparmio netto di energia.

Si accennava al fatto che la particolarità di DeepSeek è che punta sull’open source, mettendo a disposizione il codice dei suoi modelli a chiunque voglia utilizzarlo o modificarlo. Questo approccio è una mossa strategica per favorire la collaborazione e accelerare l’innovazione nell’ecosistema IA, e ha catturato l’attenzione sia degli sviluppatori che delle aziende.

Tuttavia, non tutto è perfetto. Sono state sollevate critiche sulla censura applicata ai suoi modelli. Per esempio, DeepSeek-R1 evita di rispondere a domande su temi politicamente sensibili in Cina, come le proteste di Piazza Tiananmen o i diritti umani. Questo aspetto ha alimentato il dibattito sulle implicazioni etiche e politiche di utilizzare una tecnologia che potrebbe riflettere interessi governativi. Va anche detto che i “blocchi” alle risposte non sono insiti nel modello, ma sono aggiunti a posteriori, imposti dal governo cinese.

Ciò che rende DeepSeek una pietra miliare nel settore dell’IA, però, non è tanto la sua capacità di rispondere meglio di altri modelli, ma nella sua efficienza. Gli embarghi statunitensi impediscono a Nvidia o altri player di esportare nel Paese del dragone i chip più potenti, come le Gpu Blackwell di Nvidia, attualmente le più potenti sul mercato per questo tipo di calcoli. Di conseguenza, DeepSeek è stato addestrato facendo leva su Gpu H800, sempre di Nvidia, ma molto meno potenti. Nonostante la poca (in termini relativi) potenza di calcolo disponibile, l’IA di DeepSeek è stata addestrata in soli due mesi con un cluster dal costo di circa 5/6 milioni. Una frazione del costo delle IA occidentali, dove la soglia di ingresso è attorno ai 100 milioni. DeepSeek non ha insomma creato un modello di IA migliore, ma sicuramente più efficiente, meno costoso e anche meno energivoro. Non stupisce che il mercato abbia reagito “punendo” duramente Nvidia e altri big del settore, fra cui Amazon e Google. Se il modello di DeepSeek fosse davvero efficiente come sembrerebbe, probabilmente inizierebbero ad avere meno senso i piani di costruire nuove centrali nucleari solo per alimentare i data center per l’IA.

L’intelligenza artificiale generativa in Italia: crescita, opportunità e proiezioni nel mercato digitale

Il rapporto “Il Digitale in Italia 2024-2027“ di Anitec-Assinform evidenzia come il mercato digitale del Paese, già in espansione, stia rapidamente integrando soluzioni avanzate di AI generativa, con effetti positivi su settori chiave come la finanza, l’industria, la sanità e i servizi pubblici.

• Un mercato digitale in espansione

Nel 2024, il mercato digitale italiano è previsto raggiungere un valore complessivo di 81,4 miliardi di euro, con una crescita del 3,4% rispetto all’anno precedente. Questo trend positivo proseguirà nei prossimi anni, con un aumento medio annuo del 4,1%, che porterà il mercato a 91,7 miliardi di euro entro il 2027. I servizi Ict rappresentano il segmento più dinamico, con un tasso di crescita medio annuo dell’8,7%, guidato dalla crescente domanda di cloud computing, cybersecurity e soluzioni di intelligenza artificiale. Quanto all’apporto dell’AI generativa, numeri e prospettive sono già stati menzionati: questa espansione riflette l’integrazione crescente di modelli generativi in molteplici ambiti applicativi.

• Le applicazioni dell’IA generativa nei settori chiave dell’economia nazionale

Anzitutto, si diceva del comparto banche e finanza. Più nello specifico, le banche italiane stanno investendo in AI generativa per migliorare l’efficienza operativa, ridurre i tempi di compliance e audit e ottimizzare l’esperienza del cliente attraverso chatbot e assistenti digitali. Nel 2024, la spesa digitale del settore bancario è stimata a 10,5 miliardi di euro, con una crescita media annua del 7,4% fino al 2027. Le soluzioni di IA vengono utilizzate per sviluppare app e piattaforme più user-friendly e per supportare la transizione al cloud computing, migliorando la scalabilità e l’agilità dei servizi finanziari.

In secondo luogo, le menzionate industria e manifattura. Nell’industria, l’IA generativa viene utilizzata per ottimizzare la supply chain, migliorare i processi di produzione e personalizzare l’esperienza cliente. La spesa digitale nel settore industriale raggiungerà i 10,5 miliardi di euro nel 2024, con una crescita media annua del 6,1% fino al 2027. Le applicazioni includono l’utilizzo di intelligenza artificiale per la manutenzione predittiva, la creazione di modelli di raccomandazione e l’ottimizzazione dei flussi produttivi.

In terzo luogo, la sanità. In questo ambito, l’IA generativa trova applicazioni nella telemedicina, nella gestione dei dati clinici e nello sviluppo di soluzioni diagnostiche avanzate. Nel 2024, la spesa digitale del settore sanitario italiano è stimata a 2,5 miliardi di euro, con un tasso di crescita annuo del 9,6%. Tra le priorità vi sono la sicurezza informatica, l’adozione di soluzioni di interoperabilità e l’implementazione di tecnologie IoT per supportare la telemedicina e la gestione remota dei pazienti.

Ancora, i Servizi pubblici e la PA. L’IA generativa è integrata nei processi di digitalizzazione della Pubblica Amministrazione, con un focus sulla citizen experience e sull’efficienza dei servizi. Nel 2024, la spesa digitale della Pubblica Amministrazione Centrale e Locale sarà rispettivamente di 4,2 miliardi e 2,1 miliardi di euro, con una crescita media annua superiore al 10% fino al 2027. L’adozione dell’AI supporta l’erogazione di servizi efficienti e sicuri, contribuendo alla realizzazione degli obiettivi del Pnrr.

Alcuni protagonisti italiani dell’IA generativa

• Leonardo, IA generativa per l’industria high-tech

Leonardo, una delle principali aziende italiane nell’alta tecnologia, utilizza in modo strategico l’intelligenza artificiale generativa nei suoi processi industriali. L’azienda opera in settori cruciali come l’aerospazio, la difesa e la sicurezza, integrando questa tecnologia avanzata per migliorare efficienza, affidabilità e innovazione.

Un esempio significativo è l’uso dell’IA generativa per creare modelli predittivi in grado di anticipare le esigenze di manutenzione dei velivoli. I modelli consentono di ridurre i tempi di inattività e di ottimizzare la gestione delle risorse, garantendo al contempo un aumento della sicurezza operativa. Peraltro, grazie alla capacità dell’AI generativa di analizzare enormi quantità di dati raccolti da sensori e sistemi di monitoraggio, Leonardo è in grado di ottenere insight preziosi per migliorare i processi produttivi e prendere decisioni strategiche in tempo reale.

Nel settore della Difesa, Leonardo utilizza l’IA generativa per simulare scenari complessi e sviluppare soluzioni avanzate di cybersecurity. La tecnologia consente di identificare potenziali minacce e di generare risposte automatiche per proteggere infrastrutture critiche, sia in ambito nazionale che internazionale. Questa applicazione si rivela fondamentale in un contesto globale sempre più interconnesso e vulnerabile a cyberattacchi.

L’intelligenza artificiale generativa permette inoltre a Leonardo di innovare nei processi di progettazione, simulando scenari operativi complessi e accelerando lo sviluppo di nuove soluzioni tecnologiche. Grazie a questo approccio, l’azienda non solo migliora la propria competitività, ma contribuisce anche a rafforzare il ruolo dell’Italia nel panorama internazionale dell’alta tecnologia.

• Enel: Come l’IA Generativa trasforma le reti elettriche e migliora l’efficienza energetica globale

La citata Enel, multinazionale italiana nel settore energetico, ha adottato l’intelligenza artificiale generativa per trasformare il modo in cui gestisce le sue operazioni e migliora l’efficienza energetica. L’azienda utilizza l’IA generativa per analizzare i dati raccolti dalle sue vaste reti elettriche, consentendo di prevedere guasti, ottimizzare il consumo e migliorare la manutenzione delle infrastrutture.

Grazie a sistemi avanzati di analisi predittiva basati sull’IA generativa, Enel è in grado di identificare possibili problemi tecnici prima che si verifichino, riducendo significativamente i tempi di inattività e migliorando la continuità del servizio. Questo approccio non solo garantisce una maggiore affidabilità per i clienti, ma contribuisce anche a una gestione più sostenibile delle risorse energetiche.

Inoltre, l’IA generativa supporta Enel nell’ottimizzazione della distribuzione dell’energia, bilanciando in modo efficiente domanda e offerta. Ad esempio, l’azienda è in grado di modellare scenari complessi per integrare meglio le fonti di energia rinnovabile, come l’energia solare e eolica, riducendo gli sprechi e aumentando l’efficienza complessiva della rete. Questo si traduce in un impatto positivo sia dal punto di vista economico che ambientale.

Enel sta anche esplorando l’uso dell’intelligenza artificiale generativa per migliorare l’interazione con i clienti. Attraverso strumenti avanzati di analisi del linguaggio naturale, l’azienda è in grado di offrire servizi più personalizzati, rispondendo in modo efficace alle esigenze dei consumatori e ottimizzando l’esperienza complessiva del cliente. Questo focus sull’innovazione rende Enel un esempio di eccellenza nell’utilizzo dell’AI generativa per promuovere la sostenibilità e migliorare la gestione delle risorse energetiche.

• Unicredit: L’IA Generativa per la sicurezza finanziaria e la personalizzazione dei servizi bancari

La menzionata UniCredit, una delle principali banche europee con radici italiane, sta sfruttando l’intelligenza artificiale generativa per rafforzare la sicurezza delle transazioni finanziarie e migliorare l’esperienza dei suoi clienti. Grazie a tecnologie avanzate di machine learning e IA generativa, UniCredit è in grado di analizzare grandi volumi di dati in tempo reale per individuare schemi di comportamento sospetti e prevenire frodi.

Uno degli ambiti principali in cui UniCredit utilizza la GenAI è la gestione delle frodi finanziarie. La tecnologia consente di creare modelli predittivi altamente sofisticati che monitorano le transazioni in modo continuo, identificando attività anomale e intervenendo tempestivamente per bloccare eventuali minacce. Questo approccio non solo protegge i clienti, ma rafforza anche la fiducia nel sistema bancario.

Oltre alla sicurezza, UniCredit sta impiegando l’IA generativa per personalizzare i servizi offerti ai clienti. Attraverso l’analisi dei dati storici e comportamentali, la banca è in grado di proporre soluzioni finanziarie su misura, migliorando la soddisfazione del cliente e ottimizzando il processo decisionale. Ad esempio, l’AI generativa aiuta a prevedere le esigenze finanziarie future dei clienti, come la necessità di un prestito o di un investimento, offrendo proposte mirate e tempestive.

Infine, UniCredit sta esplorando l’uso dell’AI generativa per migliorare l’efficienza operativa interna. La tecnologia viene utilizzata per automatizzare processi complessi, come l’elaborazione di documenti e la gestione delle richieste dei clienti, riducendo i tempi di risposta e i costi operativi.

(Ripubblicazione dell’articolo pubblicato il 29 gennaio 2025)