Agenda

• Perché nei modelli generativi è ancora più importante rispettare i criteri di eticità? 
• È possibile garantire trasparenza e affidabilità degli algoritmi? 
• Come trasformare l’hype in vantaggio competitivo per il proprio business? 
• In che modo condividere le informazioni in modo autorevole e trasparente così da favorire la democratizzazione dell’AI?
• Come utilizzare al meglio gli algoritmi di AI per elaborare velocemente le immagini e le informazioni dei sensori, in modo da individuare eventuali anomalie?

• Quali sono i reali componenti del metaverso?
• Perchè il metaverso non è il Web 3?
• Il ruolo dell’AI: come mitigare i rischi e cogliere le opportunità?

Case Study Miroglio
L’utilizzo del Machine Learning per l’ottimizzazione della distribuzione nel fashion retail: la soluzione di Miroglio

Case Study Banca MPS
Come Banca MPS utilizza l’AI  mondo compliance 

• Implementare l’AI per le frodi e la gestione del rischio
• AI nel back office bancario: gestione delle sottoscrizioni in sicurezza
• Nuove tecnologie per i servizi anti frode nei pagamenti nel middle office

Case Study Generali Assicurazioni
Generali Assicurazioni: AI per la gestione dei sinistri 

• Implementazione di AI per la prevenzione dei sinistri
• Nuove tecnologie per garantire un corretto confronto delle immagini per la verifica dei sinistri
• Metodologie per snellire i processi interni in ambito assicurativo

Case Study Svicom

Come Svicom ha orientato i processi di innovazione

• Come il Sistema BIM (Building Information Modeling) consente di dialogare con il building a partire dal suo modello 3D
• Come l’innovativo sistema CRM Mall Portal volge a far convergere tutti i flussi informativi degli attori di un centro commerciale in un unico ambiente digitale
• Semplificazione della customer journey del cliente e creazione di contenuti di valore grazie alla piattaforma The Place To Do

Speech

Scalabilità: il must per lo storage ai tempi dell’AI. Data center sostenibili e altamente performanti per garantire il supporto al successo dei progetti

• Quali sono gli AI analytics per mappare comportamenti, competenze e processi?  
• Raccolta dati ESG: è possibile rendere il processo più solido e trasparente con l’AI?   
• Come integrare le soluzioni di AI e ML senza bias cognitivi e rischi reputazionali? 

Case Study Electrolux
Aumentare le prestazioni delle macchine e l’intelligenza dell’operatore con l’AI 

• Ottimizzare l’efficienza del controllo per ridurre il controllo energetico
• Migliorare l’User Experience automatizzando le scelte dell’utente/operatore
• Prevedere l’insorgenza di problemi analizzando grandi moli di dati
• Capacità di adattarsi nel tempo apprendendo le modalità di controllo e utilizzo delle apparecchiature

Case Study Barilla
Computer Vision Ecosystem: il potere delle immagini a supporto della trasformazione digitale

Case Study Leroy Merlin

Leroy Merlin: come usare l’AI per ampliare la conoscenza del cliente e migliorare l’eperienza one-to-one 

Speech Elastic

Il contesto aziendale come chiave di successo per la Generative AI

• Perché sono falliti i vecchi Chat-Bot?
• Quali sono le aspettative del customer?
• Come valorizzare il patrimonio dei dati aziendali?

• Abbattere le barriere per ridurre il divario tra chi è dentro e chi “resta fuori”: quali device integrare per fornire servizi ad un target sempre più ampio? 
• Edge Computing, connettività, cloud: ad oggi l’implementazione di AI e Web 3 corre più veloce dell’adeguamento infrastrutturale?  
• Oggi l’AI può essere usata per ottimizzare la protezione dei dati personali: il GDPR è già superato? 

• Perchè il Meta-Ambassador non è un Influencer?
• Quali sono i benefici di raccontare il Metaverso direttamente dal Metaverso?
• In che modo i Meta-Ambassador impattano sulla brand reputation? 

• Il token come supercharger degli asset turistici e abilitatore di traveler journeys inaudite: in destination, online, nel metaverso
• Il caso d’uso della fidelizzazione nel travel: Loyalty diffusa, federata, IRL
• Blockchain e AI come ingredienti per ripetere le transazioni in una Supply Chain “sparpagliata” come quella del travel: integrazione, contratti, pagamenti e settlement

• Quale convergenza tra scalabilità e interoperabilità?  
• Come cambia la privacy e la data protection nelle piattaforme decentralizzate? 
• Internet of Value, Blockchain for business e Decentralized web: creare valore sostenibile è già possible? 

Scopriamo insieme chi ha lasciato un segno in tema di innovation & disruption nell’implementazione di tecnologie generative e immersive in azienda   

• L‘intelligenza dell’AI corrisponde a quella della persona che la addestra?
• Se ora è in grado di leggere i referti, presto la Generative AI sarà di supporto alla diagnostica?
• In che modo questo strumento potrebbe supportare il Regolatorio?

Case Study 
Digital Pathology & Imaging: la digitalizzazione con l’AI a supporto della diagnostica 

• L’AI per l’anatomia patologica, la diagnostica e l’ambito oncologico 
• L’aumento della precisione ed efficienza nello screening 
• Dalla refertazione alla responsabilità clinica 

Case Study 
AI generativa: un valore di più di 60 miliardi all’industria farmaceutica dai testi alle immagini e video

• Driver del valore: focus on Sales & Marketing 
• AI Generativa per testi (Email, Articoli, Scripts per Sales Force) 
• AI Generativa per immagini e video (Generazione immagini di brand, video descrittivi del meccanismo d’azione ecc) 

Case Study
L’ uso di piattaforme digitali e l’integrazione dei dati per semplificare e snellire i processi

• Cos’è l‘Ospedale Diffuso?
• L’automatizzazione aiuta a tracciare il processo di comunicazione fra il paziente, i medici e gli specialisti?
• Alla tecnologia sono delegati tutti i processi che non hanno bisogno del supporto umano?

• Quanto è importante il ruolo delle first line per implementare progetti innovativi?
• Quali KPI considerare per valutare la fattibilità di questi progetti?
• Quali feedback dagli utenti finali e del mercato?

• Perché è necessario far comprendere l’importanza dei dati al di fuori dell’ufficio Data management?
• Qual è il margine di azione dell’uso dei dati per la generazione di algoritmi?
• Qual è la validità del concetto di anonimizzazione?

• E’ possibile costruire un ChatGPT professionale con la letteratura scientifica?
• L’AI a supporto dei processi interni oggi, può diventare domani una sicurezza per i pazienti e per gli Informatori Scientifici?
• Quali sono i modelli linguistici più elaborati?

• Dalla gestione amministrativa, alla certificazione della prestazione medica: cosa manca davvero per parificare il servizio? 
• Come ottimizzare gli investimenti tecnologici per rispondere ai criteri di efficacia-facilità di utilizzo, facilità di fruizione-sicurezza-interoperabilità-privacy by design e privacy by default? 
• Quali progetti e strumenti di awareness all’utilizzatore finale? 

• Step 1: ricezione di un algoritmo deep learning i cui dati di training e architettura sono sconosciuti
• Step 2: trasformazione dei segnali del dataset di test in altri appartenenti a patologie diverse tramite generative AI
• Step 3: test del modello con i dati reali e trasformati per verificarne le caratteristiche 

• Qual è l’integrazione di queste terapie innovative con quelle tradizionali?
• Quali sono gli ambiti di maggiore sviluppo?
• Quali sono gli studi clinici a cui vengono sottoposte?

Case Study Aboca
L’esperienza di Aboca nel Metaverso: un approccio immersivo e community first per presentare Aboca Life e aumentarne l’engagement

• Aboca Life: la community per vivere in modo nuovo il rapporto con la salute e con ciò che ci circonda
• Il primo presidio di Aboca nel Metaverso per offrire una “vetrina” su Aboca Life e ampliare la strategia omnichannel
• Un’ esperienza multiutente, collettiva e sociale per stimolare la partecipazione in maniera accattivante ed innovativa

Case Study Roche
Gli algoritmi medici a supporto delle clinical decision 

• Perchè gli strumenti di supporto alle decisioni cliniche basati sull’evidenza sono così importanti?
• Standardizzare le decisioni mediche aiuta a ridurre la variabilità della soglia nell’attività diagnostica?
• In che modo l’algoritmo aiuta a regolare i piani terapeutici del paziente?

Case Study Thermo Fisher
AES: Augmented System Execution per migliorare le prestazioni e ridurre i costi e l’errore umano

• Perchè l’integrazione tra la realtà e il virtuale è così importante oggi?
• Quale differenza tra i progetti di VR e di MR?
• Quanto è importante il training tecnologico per ridurre l’errore umano?

• Quali sono gli investimenti finanziari, tecnologici e umani necessari per ottimizzare questi processi?
• Quali sono le reali opportunità per un SSN più digitalizzato?
• Perché le partnership con università e start–up sono così importanti oggi?

Scopriamo insieme chi ha lasciato un segno in tema di innovation & disruption nell’implementazione di tecnologie generative e immersive in azienda