{"id":12820,"date":"2025-02-11T12:02:21","date_gmt":"2025-02-11T12:02:21","guid":{"rendered":"https:\/\/intellico.ai\/?p=12820"},"modified":"2025-03-25T13:37:13","modified_gmt":"2025-03-25T13:37:13","slug":"il-futuro-possibile-dellai-tra-digitalizzazione-della-conoscenza-e-ai-neuro-simbolica","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/intellico.ai\/it\/blog\/il-futuro-possibile-dellai-tra-digitalizzazione-della-conoscenza-e-ai-neuro-simbolica\/","title":{"rendered":"Il futuro possibile dell\u2019AI:\u00a0tra digitalizzazione della conoscenza e AI Neuro-Simbolica"},"content":{"rendered":"\n<p>Lo scorso 6 febbraio si \u00e8 svolto il Convegno finale dell\u2019edizione 2024\/2025 dell\u2019Osservatorio Artificial Intelligence del Politecnico di Milano, dal titolo \u201cArtificial Intelligence, e questo \u00e8 solo l\u2019inizio\u201d. Durante l\u2019evento, si \u00e8 discusso dell\u2019evoluzione del mercato, delle opportunit\u00e0 offerte dall\u2019Intelligenza Artificiale e dei rischi connessi per il mondo del lavoro. Un intervento di particolare interesse ha introdotto l\u2019apertura del tavolo \u201cOltre gli LLM, quali sviluppi tecnologici?\u00a0\u201d, cui abbiamo preso parte come Intellico.<\/p>\n\n\n\n<div style=\"height:20px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n\n\n<p><br>Questo intervento ha offerto un terreno fertile per riflettere su alcuni temi chiave che fanno oggi da sfondo alla prossima evoluzione dell\u2019AI e che ci permettono di comprendere come l\u2019AI possa finalmente colmare il divario tra digitalizzazione dei processi e digitalizzazione della conoscenza, e dei processi decisionali.<\/p>\n\n\n\n<div style=\"height:20px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n\n\n<p>L\u2019ingrediente chiave riguarda il paradigma emergente dell\u2019AI Neuro Simbolica, la via attraverso cui \u00e8 possibile combinare l\u2019approccio dell\u2019AI simbolica al machine\/deep learning e che ci porta a riflettere sul potenziale derivante dalla convergenza tra AI generativa e AI tradizionale (predittiva).<\/p>\n\n\n\n<div style=\"height:20px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n\n\n<div style=\"height:0px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>Digitalizzazione della conoscenza: il vero passo avanti<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<div style=\"height:20px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n\n\n<p>Negli ultimi 20 anni, il concetto di <strong>Trasformazione Digitale<\/strong> si \u00e8 spesso limitato alla digitalizzazione dei processi aziendali, con l\u2019introduzione <strong>ERP, CRM<\/strong> e pi\u00f9 in generale di sistemi gestionali sia verticali che in logica di suite, per organizzare e archiviare informazioni. Tuttavia, questi strumenti non hanno realmente capitalizzato la conoscenza implicita aziendale, ovvero <strong>il \u201cperch\u00e9\u201d delle decisioni<\/strong>. La vera trasformazione digitale non si ferma all\u2019archiviazione di dati, ma passa attraverso la <strong>digitalizzazione della conoscenza<\/strong>, ovvero la capacit\u00e0 di collegare le informazioni esplicite e implicite, trasformandole in un asset strategico.<\/p>\n\n\n\n<div style=\"height:20px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n\n\n<p>Pensate a quante volte finalizziamo un preventivo o un\u2019offerta in un contesto non predefinito. Tipicamente l\u2019ordine a cui arriviamo \u00e8 frutto di settimane e, in alcuni casi, mesi di scambi di e-mail, telefonate e bozze di offerta, che \u00e8 dove si annida il vero valore del nostro processo decisionale.<\/p>\n\n\n\n<div style=\"height:20px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n\n\n<p>Alcuni tentativi interessanti sono stati fatti gi\u00e0 prima dell\u2019avvento dell\u2019AI, andando nella direzione dei cos\u00ec detti sistemi \u201ccollaborativi\u201d. Tuttavia, anche nei casi di maggior successo, si \u00e8 riusciti a carpire e tramutare in asset solo una piccola parte di conoscenza \u201cesplicita\u201d, ad esempio collegando informazioni presenti nello scambio corrispondenza della posta elettronica ad informazioni strutturate, come un ordine di acquisto che risiede nel gestionale aziendale.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<div style=\"height:20px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n\n\n<p>Si \u00e8 trattato di tentativi timidi che non hanno raggiunto la piena interoperabilit\u00e0 tra fonti strutturate (l\u2019ordine) e non strutturate (lo scambio mail che ha portato all\u2019ordine). Non si \u00e8 quindi colmato il bisogno di tracciamento e storicizzazione della connessione tra azione e pensiero, tra la decisione e il flusso decisionale. Si \u00e8 riusciti a creare infrastrutture molto ben organizzate in cui archiviare informazioni e capitalizzare quella che \u00e8 tipicamente una conoscenza esplicita, ma molto del processo decisionale basato sulla conoscenza implicita risiede oggi nelle operazioni che svolgiamo su strumenti di produttivit\u00e0 individuale, canali di comunicazione, momenti di interazione non prevedibili. Tutto questo valore, che racchiude tipicamente le vere motivazioni che ci hanno portato a una certa decisione, \u00e8 oggi fuori sistema.<\/p>\n\n\n\n<div style=\"height:20px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n\n\n<p>Oggi <strong>stiamo finalmente avanzando verso un futuro possibile e molto concreto<\/strong> grazie alla combinazione di AI predittiva e AI generativa, che ci permette di fare un salto in avanti in tal senso e <strong>digitalizzare il processo decisionale<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n<div style=\"height:20px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n\n\n<p>Ci\u00f2 significa poter connettere il risultato delle nostre decisioni con il flusso che ci ha portato a quella scelta, e possiamo replicare questo ciclo un numero indefinito di volte, attivando meccanismi di apprendimento e miglioramento continuo.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<div style=\"height:20px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n\n\n<p>Grazie a modelli avanzati, oggi \u00e8 possibile <strong>estrarre, combinare e interpretare<\/strong> dati provenienti da <strong>fonti strutturate e non strutturate<\/strong>, come documenti, e-mail e conversazioni, generando insight utili e migliorando la capacit\u00e0 di apprendimento delle aziende. Stiamo assistendo ad un passaggio epocale, dove \u00e8 finalmente possibile superare i limiti degli strumenti gestionali tradizionali. \u201cSaaS is Dead\u201d \u00e8 infatti uno dei <em>claim<\/em> maggiormente diffusi in queste settimane nella stampa di settore internazionale. Ma proviamo a capirne di pi\u00f9.estionali tradizionali. \u201cSaaS is Dead\u201d \u00e8 infatti uno dei <em>claim<\/em> maggiormente diffusi in queste settimane nella stampa di settore internazionale. Ma proviamo a capirne di pi\u00f9.<\/p>\n\n\n\n<div style=\"height:20px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n\n\n<div style=\"height:40px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image aligncenter size-large\"><img fetchpriority=\"high\" decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"775\" src=\"https:\/\/intellico.ai\/wp-content\/uploads\/2025\/02\/1739384516530-1024x775.jpg\" alt=\"\" class=\"wp-image-12822\" srcset=\"https:\/\/intellico.ai\/wp-content\/uploads\/2025\/02\/1739384516530-1024x775.jpg 1024w, https:\/\/intellico.ai\/wp-content\/uploads\/2025\/02\/1739384516530-300x227.jpg 300w, https:\/\/intellico.ai\/wp-content\/uploads\/2025\/02\/1739384516530-768x581.jpg 768w, https:\/\/intellico.ai\/wp-content\/uploads\/2025\/02\/1739384516530-1536x1163.jpg 1536w, https:\/\/intellico.ai\/wp-content\/uploads\/2025\/02\/1739384516530.jpg 2029w\" sizes=\"(max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<div style=\"height:40px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>L\u2019interoperabilit\u00e0 tra AI predittiva e AI generativa<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<div style=\"height:20px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n\n\n<p>Uno dei principali limiti dei tradizionali <strong>software SaaS<\/strong> \u00e8 la loro rigidit\u00e0 nel gestire scenari complessi e non predefiniti. Tuttavia, l\u2019<strong>integrazione tra AI predittiva e AI generativa<\/strong> sta rivoluzionando questo approccio, permettendo di <strong>automatizzare e ottimizzare i processi decisionali<\/strong> in modo pi\u00f9 flessibile.<\/p>\n\n\n\n<div style=\"height:20px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n\n\n<p>L\u2019AI predittiva analizza dati storici e identifica pattern, mentre l\u2019AI generativa permette di <strong>simulare scenari e suggerire soluzioni<\/strong> in base alle informazioni disponibili. Questa combinazione consente di connettere il <strong>flusso decisionale<\/strong> con i dati che lo hanno generato, migliorando la capacit\u00e0 di adattamento e apprendimento continuo.<\/p>\n\n\n\n<div style=\"height:20px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>Il futuro dell\u2019AI: verso il paradigma Neuro-Simbolico<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<div style=\"height:20px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n\n\n<p>Uno degli aspetti pi\u00f9 innovativi emersi durante il Convegno riguarda il futuro dell\u2019AI oltre gli <strong>LLM (Large Language Models)<\/strong> e l\u2019integrazione tra <strong>AI predittiva e generativa<\/strong>: l\u2019<strong>AI Neuro-Simbolica<\/strong>. Questo paradigma combina due approcci distinti:<\/p>\n\n\n\n<div style=\"height:20px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>AI simbolica (GOFAI \u2013 Good Old-Fashioned Artificial Intelligence)<\/strong>, che si basa su regole e logiche predefinite per gestire conoscenza esplicita.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Machine Learning e Deep Learning<\/strong>, che permettono di generalizzare informazioni e apprendere da grandi quantit\u00e0 di dati.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<div style=\"height:20px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n\n\n<p>L\u2019<strong>AI Neuro-Simbolica<\/strong> supera i limiti di entrambi, creando sistemi ibridi in grado di gestire sia la conoscenza esplicita che implicita. Questo modello apre nuove possibilit\u00e0 per l\u2019<strong>automazione intelligente<\/strong>, rendendo i sistemi AI pi\u00f9 trasparenti, interpretabili ed efficienti.<\/p>\n\n\n\n<div style=\"height:20px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n\n\n<p>In <strong>Intellico.ai<\/strong>, stiamo gi\u00e0 esplorando applicazioni concrete di questo paradigma sia in ambito retail che manufatturiero, con l\u2019obiettivo di creare soluzioni AI in grado di supportare <strong>processi decisionali complessi e ad alto valore aggiunto<\/strong>. Ad esempio, attraverso l\u2019AI neurosimbolica possono essere estratti da brief o analisi di contenuti web i parametri per settare una campagna marketing. Oppure, possono essere estratti da manuali i vincoli per settare e regolare i corretti parametri di funzionamento di un processo produttivo.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<div style=\"height:20px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n\n\n<p>L\u2019evoluzione dell\u2019AI verso paradigmi di questo tipo non pu\u00f2 che rappresentare un salto avanti determinante per arricchire e potenziare la nostra capacit\u00e0 di rilasciare soluzioni orientate al potenziamento del processo decisionale, fino a trasformarlo, ma soprattutto permette di capitalizzare come asset aziendale la conoscenza implicita, valore indefinibile frutto dell\u2019esperienza e della competenza di ciascun singolo individuo.<\/p>\n\n\n\n<div style=\"height:20px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n\n\n<div style=\"height:40px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image aligncenter size-large\"><img decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"683\" src=\"https:\/\/intellico.ai\/wp-content\/uploads\/2025\/02\/DSC_5344-002-1024x683.jpg\" alt=\"\" class=\"wp-image-12824\" srcset=\"https:\/\/intellico.ai\/wp-content\/uploads\/2025\/02\/DSC_5344-002-1024x683.jpg 1024w, https:\/\/intellico.ai\/wp-content\/uploads\/2025\/02\/DSC_5344-002-300x200.jpg 300w, https:\/\/intellico.ai\/wp-content\/uploads\/2025\/02\/DSC_5344-002-768x512.jpg 768w, https:\/\/intellico.ai\/wp-content\/uploads\/2025\/02\/DSC_5344-002-1536x1024.jpg 1536w, https:\/\/intellico.ai\/wp-content\/uploads\/2025\/02\/DSC_5344-002-2048x1366.jpg 2048w\" sizes=\"(max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<div style=\"height:40px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>Il ruolo di Intellico.ai nell\u2019evoluzione dell\u2019AI<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<div style=\"height:20px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n\n\n<p>Come vediamo dunque il futuro dell\u2019AI? Crediamo che le soluzioni di <strong>Intelligenza Artificiale<\/strong> non andranno a sostituire completamente soluzioni e sistemi informativi tradizionali gi\u00e0 consolidati nel tempo. \u201cSaas is Dead\u201d non \u00e8 uno scenario che vediamo possibile. Crediamo piuttosto ad uno scenario ibrido, dove l\u2019utilizzo combinato di soluzioni transazionali tradizionali e soluzioni AI potr\u00e0 rappresentare il punto di atterraggio di questa recente nuova trasformazione.&nbsp; Probabilmente cos\u00ec come il Mobile non ha eliminato il Personal Computer, n\u00e9 il Cloud ha soppiantato completamente l\u2019On-Premise, anche il <strong>SaaS evolver\u00e0 in un modello ibrido<\/strong> dove soluzioni legacy, client-server e <strong>AI avanzate<\/strong> coesisteranno in modo sinergico.<\/p>\n\n\n\n<div style=\"height:20px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n\n\n<p>In <strong>Intellico.ai<\/strong>, crediamo fortemente che la vera innovazione risieda nella fusione tra <strong>potenza di calcolo e interpretabilit\u00e0<\/strong>, per supportare <strong>processi decisionali pi\u00f9 trasparenti, efficaci e intelligenti<\/strong> e trasformare il modo in cui si prendono decisioni strategiche.<\/p>\n\n\n\n<div style=\"height:20px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n\n\n<p>Contributors:<\/p>\n\n\n\n<p>Francesca Saraceni, Ceo Intellico<\/p>\n\n\n\n<p>Sara Uboldi, Head of Solutions Intellico<\/p>\n\n\n\n<div style=\"height:20px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n\n\n<div style=\"height:20px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Lo scorso 6 febbraio si \u00e8 svolto il Convegno finale dell\u2019edizione 2024\/2025 dell\u2019Osservatorio Artificial Intelligence del Politecnico di Milano, dal titolo \u201cArtificial Intelligence, e questo \u00e8 solo l\u2019inizio\u201d. 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