In questo articolo Indice dei contenuti 1 sezione

AI sempre più usata nelle aziende italiane
Tale scenario però non è esente da ostacoli. Tra le principali barriere emergono i costi legati alla conformità normativa. Quest’ultimi assorbono il 30% del budget tecnologico delle imprese, destinato ad aumentare secondo il 70% delle aziende. Ancora più critico è il divario di competenze digitali. Il 55% individua nella carenza di skill un freno all’innovazione. Mentre il 46% attribuisce a tale fattore ritardi specifici nei progetti di AI. Solo il 41% ha avviato programmi interni di formazione, e il 20% dichiara difficoltà nell’attrarre profili qualificati.
La situazione è ancora più delicata per le startup, che mostrano un’adozione entusiasta dell’AI (61% in tutte le aree operative), ma devono affrontare costi di compliance più alti. Circa 41 euro ogni 100 spesi. A ciò si aggiungono difficoltà simili sul fronte delle competenze. Il 49% individua proprio nella mancanza di talenti un ostacolo determinante.
Alcuni esempi concreti di implementazione dell’AI su AWS confermano l’efficacia di tale percorso. Pirelli ha sviluppato, insieme ad AWS, un sistema avanzato per la sicurezza nei suoi stabilimenti. Ciò combinando NLP, riconoscimento entità e ricerca semantica. La startup napoletana Latitudo40 utilizza l’AI per tradurre immagini satellitari in insight operativi per la resilienza urbana e climatica. Infine, xFarm Technologies applica modelli predittivi per migliorare l’agricoltura in oltre 100 Paesi.










