L’intelligenza artificiale e le tecnologie digitali possono fare molto per il mondo della giustizia. Ma la vera domanda non è se adottarle. È come farlo in modo corretto, responsabile e strutturale.

Abbiamo recentemente organizzato il tavolo di confronto “IA, dati e modelli operativi per una Giustizia più efficiente al servizio del cittadino� a cui hanno partecipato il Ministero della Giustizia, l’AgID, diversi parlamentari e addetti ai lavori. Quando oggi si parla di trasformazione non si intende solo una trasformazione tecnologica, ma sistemica: rafforzare la capacità dello Stato di garantire efficienza, certezza del diritto e fiducia istituzionale attraverso una piattaforma digitale integrata, sicura e governabile, guidata dall’AI.

Dalla digitalizzazione alla piena operatività digitale

Negli ultimi anni si è parlato molto di digitalizzazione della giustizia. Il passo successivo è renderla pienamente operativa: automazione dei processi documentali, digitalizzazione end-to-end dei procedimenti civili e penali, utilizzo dell’AI per l’analisi e il supporto decisionale, valorizzazione del patrimonio informativo attraverso un Data Lake giudiziario nazionale.

Tutto questo, però, funziona solo se alla base c’è un’architettura coerente che connette dati, processi e persone. L’interoperabilità non è un dettaglio tecnico: è la condizione necessaria perché sistemi diversi – legacy e nuovi – possano dialogare in modo sicuro, affidabile e continuo.

La combinazione vincente: Uomo + AI

Esiste ancora una certa diffidenza verso l’intelligenza artificiale. In realtà, il tema non è la sostituzione dell’uomo, ma la qualità dei dati e del contesto in cui l’AI opera.

In un ambito come quello giudiziario, l’AI non decide: aiuta a raccogliere, organizzare e mettere a disposizione – con le corrette regole di accesso e profilazione – i documenti e le informazioni che sono alla base del giudizio delle persone.

Pensiamo a un esempio concreto: per arrivare preparato a un’udienza, un magistrato deve poter contare su un insieme articolato di atti, memorie, precedenti e documentazione probatoria. Può accadere che, proprio il giorno dell’udienza, emerga l’assenza di un documento rilevante. Un sistema di AI, correttamente addestrato e governato, può individuare in pochi secondi l’informazione corretta all’interno di grandi moli di informazioni, riducendo tempi e margini di errore. La decisione resta sempre umana, ma la capacità di analisi viene potenziata.

Strumenti di lettura automatica possono analizzare in pochi secondi volumi di documenti che richiederebbero ore di lavoro umano. Ma dobbiamo porci alcune domande fondamentali: stiamo considerando tutti i documenti necessari per un giudizio equilibrato? I dati sono completi, affidabili, aggiornati? Perché un’AI che lavora su dati non corretti rischia di generare errori, compromettendo il circolo virtuoso dell’innovazione.

Nel contesto giudiziario, quindi, l’AI non sostituisce l’essere umano: la supporta. Accelera l’analisi, organizza la complessità, individua pattern, suggerisce raccomandazioni. Ma la decisione finale resta sempre in capo alla persona.

Oggi l’AI è in grado di automatizzare singole attività, ma può anche gestirne di più articolate, fornendo raccomandazioni strutturate. Ad esempio, stiamo mettendo a disposizione dei nostri clienti Agenti AI progettati per supportare ruoli specifici, perché ogni ambito ha sfide e responsabilità proprie. La tecnologia deve essere calata nel contesto.

Sicurezza e governance: condizioni imprescindibili

In ambito giudiziario, sicurezza e governance non sono opzioni, ma prerequisiti. Un’AI realmente adottabile deve nascere con meccanismi di controllo degli accessi, tracciabilità delle operazioni, gestione rigorosa dei dati sensibili e processi di anonimizzazione integrati. È essenziale sapere che tutti gli attori che accedono alle informazioni siano autorizzati a farlo e che ogni utilizzo sia conforme alle normative. La fiducia istituzionale si costruisce anche così.

Una visione di sistema

C’è un esempio che utilizzo spesso, in un settore diverso. Quando un responsabile HR riceve decine di migliaia di curriculum, nella pratica tende a fermarsi ai primi candidati validi. Con strumenti di AI può analizzare l’intero bacino, garantendo una selezione più equa e completa. Non è perfetta, ma è potenzialmente più giusta. Allo stesso modo, nella giustizia, la tecnologia può ampliare la capacità di analisi e migliorare l’equità del sistema, se inserita in una visione complessiva.

La trasformazione della giustizia non è solo una questione di efficienza operativa. È una questione di autorevolezza dello Stato, competitività del Paese e fiducia dei cittadini. Perché questo accada servono piattaforme integrate, interoperabilità reale, competenze diffuse e una partnership solida tra pubblico e privato.

L’intelligenza artificiale non è un’alternativa al giudizio umano. È uno strumento potente per rafforzarlo. Se governata con responsabilità, può diventare una leva concreta per una giustizia più rapida, più trasparente e più vicina ai cittadini.

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Con la diffusione dell’AI generativa, risulta sempre più evidente che le soluzioni “preconfezionate� portano sì a buoni risultati, ma fino a un certo punto. Il nuovo valore di business arriverà da un’AI profondamente allineata al contesto unico dell’impresa: ai suoi dati, ai suoi processi e ai suoi ambiti decisionali.

La personalizzazione dell’AI non è più un elemento accessorio: è ormai un’aspettativa importante. Che si tratti di promuovere l’eccellenza operativa, migliorare l’esperienza del cliente o accelerare il processo decisionale, le organizzazioni danno sempre più priorità a soluzioni in grado di comprendere davvero la loro realtà.

I modelli di AI generici, progettati per essere ampiamente applicabili, risultano limitati. Spesso non colgono le sfumature specifiche di un’impresa, con conseguente minore rigore, insight vaghi e scarsa scalabilità tra funzioni diverse. Il modello “taglia unica� dell’AI rende difficile adattare le sue applicazioni a settori con esigenze normative, tipologie di dati e complessità operative molto differenti.

Nei settori più critici, dove precisione, conformità e contesto sono imprescindibili, affidarsi a modelli generici può generare inefficienze e opportunità mancate. Anche la loro integrazione nei processi di governance, sicurezza e compliance risulta spesso complessa. Il risultato? Prestazioni insufficienti e una crescente consapevolezza che un’AI “uguale per tutti� non può soddisfare la complessità dei bisogni delle imprese moderne.

Per questo motivo sempre più aziende stanno investendo in innovazioni differenziate, con soluzioni di AI progettate fin dall’inizio per rispondere a richieste di business specifiche.

La trasformazione dei settori

Le applicazioni di AI su misura stanno trasformando interi settori, modellando l’intelligenza attorno ai dati, ai processi e alle sfide specifiche di ogni industria.

Nel manifatturiero, il cambiamento è evidente: le aziende stanno snellendo processi operativi complessi. Per Henkel, ad esempio, il nostro team ha sviluppato una soluzione a supporto della gestione delle deduzioni nella supply chain finanziaria e dell’indicizzazione nella gestione delle controversie. La soluzione automatizza l’analisi e l’indicizzazione dei documenti di reclamo dei clienti, integrando capacità avanzate di AI direttamente nelle attività quotidiane degli operatori. Il risultato è una creazione dei casi più veloce e attenta e una gestione delle controversie più agile.

Nell’industria alimentare, Arborea sfrutterà le potenzialità dell’intelligenza artificiale in ambito supply chain, dalla pianificazione all’individuazione del miglior vettore, in termini di condizioni di trasporto, per la spedizione dei prodotti ai clienti.

Nel settore oil & gas, modelli di AI addestrati su dati geologici, registrazioni delle apparecchiature e variabili ambientali stanno migliorando le previsioni di perforazione, abilitando la manutenzione predittiva e incrementando sicurezza ed efficienza energetica.

L’industria automobilistica sta ottenendo risultati analoghi, con l’AI a supporto della manutenzione predittiva, dei sistemi di guida autonoma e delle diagnostiche in tempo reale, oltre a offrire esperienze personalizzate all’interno dell’abitacolo.

Il retail beneficia di un’AI che si adatta ai modelli d’acquisto locali e ai dati di vendita in tempo reale, rendendo più precise le previsioni della domanda, ottimizzando la gestione dell’inventario e proponendo promozioni più rilevanti, con una riduzione significativa degli sprechi.

Anche il settore pubblico potrà ottenere vantaggi dall’AI contestuale: automatizzando processi di routine e progettando politiche più mirate sarà possibile offrire servizi pubblici più rapidi, più efficaci e più vicini ai bisogni reali dei cittaidini.

In tutti questi esempi, il modello è chiaro: un’AI che comprende il contesto in cui opera genera decisioni più intelligenti, operazioni più snelle e risultati migliori per le organizzazioni e per le persone.

Costruire applicazioni di Business AI su misura

Nel nostro ruolo di partner strategico a supporto delle organizzazioni nello sviluppo e nella crescita del loro business, siamo in prima linea nell’evoluzione verso un’AI personalizzata a livello enterprise. La nostra visione si basa sulla creazione di un’AI non più sperimentale, ma realmente pronta per l’adozione.

Invece di sviluppare soluzioni isolate, integriamo l’AI direttamente nei processi di business più importanti,  dal finance, alle risorse umane, fino alla supply chain. Attraverso la co-innovazione con clienti e partner, lavoriamo per garantire che ogni soluzione sia tecnicamente solida e pienamente allineata a casi d’uso reali.

Per generare una vera trasformazione, l’AI deve essere progettata all’interno dei processi, non aggiunta successivamente. Questo richiede collaborazione con esperti di settore, allineamento agli standard di conformità e un affinamento continuo basato sui feedback dei clienti. Le applicazioni di AI su misura non riguardano solo il codice: implicano collaborazione, fiducia e valore nel lungo periodo.

Il nostro obiettivo è permettere alle organizzazioni di costruire un’AI che rifletta la loro struttura, la loro cultura e i loro clienti, rendendola più rilevante, affidabile e responsabile.

Il momento di scalare è adesso

Le aziende che vogliono restare competitive non possono più considerare l’AI un progetto secondario. L’era della sperimentazione è finita. Questo è il momento di scalare un’AI che sia davvero al servizio delle persone e del business. Le applicazioni di AI su misura non sono semplici funzionalità tecnologiche, ma abilitatori strategici di innovazione, efficienza e differenziazione.

Il futuro appartiene a chi saprà scalare la personalizzazione senza sacrificare le prestazioni. È il momento di costruire con un’AI che conosca davvero il nostro business.

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L’innovazione digitale è la chiave per modernizzare e rendere più resilienti le nostre infrastrutture di trasporto. Tecnologie emergenti come l’Intelligenza Artificiale permettono non solo di ottimizzare i processi, ma anche di introdurre un nuovo paradigma di efficienza e collaborazione.

Strategicità delle infrastrutture di trasporto per il sistema Paese

Lo diciamo spesso, le infrastrutture di trasporto rappresentano un asset strategico per la competitività del nostro Paese. La loro efficacia influenza direttamente lo sviluppo economico, la nostra capacità di essere punto di riferimento per la logistica e il turismo. Tuttavia, l’Italia presenta un panorama infrastrutturale disomogeneo: da un lato, opere datate che richiedono manutenzione urgente, dall’altro, nuove infrastrutture, frutto di importanti investimenti pubblici e lungimiranza.

Nonostante la posizione geografica favorevole e il peso economico dell’Italia, la qualità delle nostre infrastrutture è inferiore rispetto a quella di molti altri Paesi europei. Secondo il Logistics Performance Index della Banca Mondiale, l’Italia si colloca al 19° posto per qualità delle infrastrutture di trasporto, con un divario significativo in Europa rispetto a Finlandia (2°), Germania (3°), Svezia (7°), Spagna e Francia (13simi)

Inoltre, garantire continuità operativa e sicurezza è essenziale per dare certezze alle aziende, ma anche sostenere il turismo, uno dei pilastri della nostra economia, che dipende da reti di trasporto efficienti e sostenibili.

Le sfide del settore

Il settore infrastrutturale affronta sfide significative. Tra queste, l’obsolescenza di molte opere realizzate nel dopoguerra, che richiedono interventi urgenti per garantire sicurezza ed efficienza. A ciò si aggiunge una crescente domanda di mobilità di beni e persone che ha evidenziato la necessità di nuove infrastrutture sostenibili e resilienti.

Un altro problema rilevante è la storica lentezza nell’attuazione dei progetti infrastrutturali. Ritardi ed extra-costi spesso derivano da una burocrazia complessa e da metodi tradizionali di gestione, ormai inadatti allo scenario attuale. La trasformazione digitale può rispondere a queste criticità, riducendo i tempi di realizzazione e migliorando la gestione del ciclo di vita delle opere.

Infine, la sostenibilità: le infrastrutture devono essere progettate rispettando l’ambiente e la sicurezza delle persone attraverso tecnologie avanzate e soluzioni eco-compatibili. Questo richiede una collaborazione stretta tra tutti gli attori coinvolti per garantire efficienza e sostenibilità.

Le opportunità offerte dalla trasformazione digitale

La digitalizzazione è una leva strategica per affrontare queste sfide. Tecnologie come il digital twin consentono di creare una rappresentazione virtuale delle infrastrutture, migliorando la sicurezza e ottimizzando le strategie manutentive. Ad esempio, il gemello digitale di un ponte permette di simulare condizioni operative e anticipare eventuali guasti, riducendo i rischi e i costi associati.

L’automazione dei processi manutentivi, supportata dall’Intelligenza Artificiale, aumenta la produttività e consente di concentrarsi su attività a maggiore valore aggiunto. Inoltre, la disponibilità di fascicoli digitali sicuri facilita la collaborazione tra i diversi attori del settore, accelerando i tempi di intervento e migliorando la trasparenza.

Anche la gestione sostenibile delle infrastrutture beneficia delle tecnologie digitali. Sistemi avanzati di monitoraggio consentono di ottimizzare il consumo energetico e promuovere pratiche eco-compatibili, contribuendo alla decarbonizzazione del settore.

Il ruolo di SAP

51·çÁ÷è da sempre impegnata a fornire soluzioni tecnologiche che favoriscano la modernizzazione e l’efficienza, anche delle infrastrutture e riteniamo vi siano almeno tre aree di intervento che possano avere un impatto esteso, riprese nel nostro white paper “ll digitale per le infrastrutture di trasportoâ€�:

1. interoperabilità e open data: sono elementi essenziali per creare un ecosistema digitale basato sull’interconnessione dei dati che consenta a tutti gli attori di collaborare efficacemente. Progetti come l’Archivio Informatico Nazionale delle Opere Pubbliche sono un punto di partenza, ma occorre andare oltre, creando una piattaforma condivisa che faciliti il dialogo tra pubblico e privato.
2. adozione dell’intelligenza artificiale generativa: l’AI generativa rappresenta una rivoluzione per il settore. Ad esempio, le soluzioni 51·çÁ÷Transportation Management, integrate con l’AI generativa, automatizzano processi complessi come la gestione documentale, riducendo i tempi e migliorando la precisione delle operazioni.
3. cloud come motore di innovazione: le architetture cloud democratizzano l’accesso alle tecnologie avanzate, rendendo sostenibile l’implementazione di soluzioni innovative. La flessibilità e la scalabilità offerte dal cloud sono fondamentali per affrontare le sfide infrastrutturali.

Un esempio concreto del nostro impegno è rappresentato dalla collaborazione con SBB  – Schweizerische Bundesbahnen, le ferrovie nazionali svizzere. SBB sta sviluppando un innovativo sistema per la gestione della manutenzione, basato su tecnologia SAP, che oltre a realizzare un “digital twinâ€� degli asset, consente di utilizzare l’AI per analizzare automaticamente le immagini catturate da telecamere fisse o in movimento dai treni e dall’infrastruttura ferroviaria per identificare eventuali problemi o difetti. Uno dei primi componenti analizzati con queste modalità è il pantografo, elemento critico del sistema ferroviario.

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Secondo uno studio congiunto di 51·çÁ÷e Oxford Economics sul futuro della sostenibilità nei settori Oil, Gas, energy e utilities (OGE+U), le imprese stanno già cercando di adottare pratiche “green”. Ma è non facile. Nella ricerca, gli intervistati hanno descritto la loro pianificazione della sostenibilità come “ben avviataâ€�, ma hanno affermato che l’esecuzione di tali piani è definibile come “un lavoro in corsoâ€�.

Sempre secondo questa analisi, le imprese del settore OGE+U risultano più mature rispetto ad altri settori per la loro elevata attenzione alla sostenibilità: il 62% dichiara che il rispetto delle norme è il driver principale delle loro iniziative di sostenibilità, rispetto al 56% della media; il 74% afferma di avere un piano formale di sostenibilità, rispetto al 63% della media; e infine, il 60% sostiene i propri dipendenti siano consapevoli che il mancato rispetto degli obiettivi di sostenibilità avrà degli impatti sulle regolamentazioni,  rispetto al 53% della media.

L’articolo completo è disponibile su .

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a cura di Carla Masperi, Amministratore Delegato 51·çÁ÷Italia

Dagli sviluppatori di codice ai poeti, dai professori agli studenti, dai professionisti ai dipendenti, negli ultimi mesi tutti abbiamo sentito parlare di Chat GPT. La temiamo, ne abbiamo messo alla prova le conoscenze o sfruttato le capacità. Abbiamo letto notizie su possibili concorrenti, nuovi sviluppi, versioni di applicazioni mobili, piani di acquisizione e di investimento.

Come sempre di fronte a una tecnologia dirompente, abbiamo reagito in maniera diversa, in base alle nostre aspettative, conoscenze ed esperienze. Secondo alcuni le innovazioni portano la salvezza, secondo altri la fine del mondo, secondo alcuni migliorano la vita delle persone, secondo altri la peggiorerà.

Nel frattempo, chi opera nel nostro settore sa che scoperte precedenti e incredibili nel campo dell’intelligenza artificiale, simili o addirittura più grandi, sono state spesso ignorate dal grande pubblico. L’intelligenza artificiale era già in grado di battere i campioni mondiali di scacchi negli anni Novanta, negli anni Duemila i primi aspirapolvere robot sono entrati nei negozi e i robot che agiscono autonomamente in base alla percezione visiva operano da tempo nella produzione e nella movimentazione dei materiali.

Il grande clamore è ora causato dal fatto che i vantaggi dell’intelligenza artificiale sono diventati chiari anche a coloro che finora non ne avevano percepito direttamente il potenziale.

Tuttavia, l’opportunità non garantisce la realizzazione. Il periodo pandemico che ci siamo lasciati alle spalle ha prodotto due servizi digitali altrettanto rivoluzionari, i cui percorsi di vita contengono molte lezioni per Chat GPT e per i suoi concorrenti.

Lo (s)boom di Zoom

Con la prima ondata della pandemia, la popolarità delle soluzioni di videoconferenza è cresciuta in modo esplosivo. Sebbene l’uso di tali piattaforme sia da anni una pratica abituale nella vita delle aziende, l’adozione di massa è stata guidata da un’alternativa più semplice e gratuita, che può essere implementata in un ambiente con risorse limitate. Chiunque abbia usato Teams, Webex o Skype in precedenza non poteva capire l’entusiasmo per Zoom, che fino ad allora era poco conosciuto.

Ora si può dire che, sebbene Zoom abbia raggiunto persone che mai prima della pandemia avevano effettuato una riunione video a distanza, a causa della sua indipendenza e della mancanza di servizi aggiuntivi, ha perso in parte il suo fascino iniziale. Dopo tutto, questi servizi sono disponibili nei sistemi operativi o nei pacchetti software che già utilizziamo in ufficio. Non ha senso pagare ulteriormente.

Quindi la lezione è che se scoprite che il vostro coltellino svizzero è dotato di un cavatappi, non porterete più con voi un cavatappi separato. Chiunque sviluppi un coltellino svizzero segue costantemente le esigenze dei clienti e, se sul mercato compare un’alternativa migliore rispetto alla sua, si assicura la soddisfazione dell’utente migliorando la sua proposta.

Clubhouse si è svuotato

Un altro unicorno durante la pandemia è stato Clubhouse, che alla sua uscita si pensava avrebbe ribaltato – o almeno riformato – il mondo della radio e dei podcast, elevando l’esperienza dell’interattività. La possibilità di scambi di idee tra più attori, la visione delle masse che mettono in discussione in modo moderato le interviste di celebrità di spicco sembravano sorprendentemente nuove, e la comunicazione esclusivamente vocale prometteva un’intimità ricca di saggezza.

Tuttavia, la pratica ha contraddetto la visione: ascoltare qualcuno per ore senza sapere in anticipo se ne vale davvero la pena è un’esperienza poco coinvolgente.

I video sul nostro canale YouTube o podcast preferito sono di solito montati e perfezionati dopo la registrazione di uno spettacolo. Si spera quindi che contengano l’essenza dello show. Inoltre, posso capire dal numero delle visualizzazioni o dai commenti se il video mi piacerà o meno, risparmiando così il mio tempo.

Ed è proprio questo il punto, Clubhouse non è efficiente dal punto di vista del tempo, il pubblico è stanco, la crescita dei suoi follower si è fermata. Non ha superato nemmeno il test di redditività.

Compiti che non mi piacciono: è finita?

Fornire valore reale, in modo affidabile, inserendosi nella nostra routine quotidiana, con ritorni garantiti, questa è la chiave di volta dell’automazione intelligente. In senso più ampio, l’evoluzione del lavoro supportato dall’intelligenza artificiale – il successo della rivoluzione che sembra arrivare ogni giorno – si basa anche su questo.

Le persone non hanno bisogno di un Tamagotchi che le distolga dal lavoro, ma di una soluzione che elimini le attività ripetitive e noiose, (o meglio si prenda carico al mio posto di queste operazioni), liberando così più tempo per pensare e creare.

Non sorprendiamoci se a volte sentiamo dire che è “già qui�. Se solo ci guardiamo intorno, la presenza di un algoritmo di intelligenza artificiale può essere riconosciuto in ogni fase della nostra vita, anche quella professionale. Ad esempio, quando riempie per noi le singole celle di Excel, quando richiama l’attenzione sull’inventario segnalandoci un tasso di rotazione più lungo della media, o quando offre il suo aiuto nel riutilizzare un report aziendale realizzato nel passato come base di lavoro per quello successivo.

Da decenni, infatti, vari livelli di intelligenza artificiale sono stati incorporati nei software aziendali. Grazie al rapido sviluppo della capacità di calcolo – che si prevede continuerà a un ritmo simile – l’automazione supererà i limiti precedenti e sarà adatta a compiti molto più complessi. L’intelligenza artificiale è in grado di trovare una connessione tra gli elementi del sistema, non ci sarà bisogno di preoccuparsi delle interfacce e del loro sviluppo: la conoscenza dei linguaggi di programmazione non sarà richiesta all’utente, ma all’intelligenza artificiale.

Quando il grado di interattività aumenta, tendiamo a percepire l’eminenza grigia come un collega in più. Questo non solo creerebbe nuovi posti di lavoro, ma potrebbe liberare le persone da attività di basso livello, e dare la possibilità di ritrovare la vera dignità del lavoro con compiti creativi e di più alto valore aggiunto.

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