Portare l’intelligenza artificiale in azienda comincia da una domanda: quale problema vogliamo risolvere? Da qui occorre capire quali dati siano disponibili, quali competenze servano e come verificare se la soluzione proposta produca un beneficio concreto. In questo percorso, il confronto con la ricerca può aiutare le imprese a valutare possibilità e limiti della tecnologia.
Ne parliamo con la dottoressa Silvia Boi, Innovation Manager della Fondazione FAIR, che alla Borsa della Ricerca 2026 ha partecipato al confronto con le aziende sulle opportunità offerte dalla rete scientifica della Fondazione e dai Poli di innovazione SINTESI e AI4Nature. Un’occasione per capire come si passa da un bisogno aziendale a una collaborazione con i ricercatori, che cosa occorre per avviare una sperimentazione e quali domande porsi prima di investire nell’AI.
Quando un’impresa vi contatta per “portare l’intelligenza artificiale in azienda”, qual è la prima domanda che le fate e come passate da questa intenzione generale all’individuazione di un problema preciso?
«La prima domanda che di solito facciamo è: “Quale problema volete risolvere e quale risultato vorreste ottenere?”. Spesso un’impresa parte dall’interesse per la tecnologia, ma il nostro lavoro è aiutarla a individuare un’esigenza concreta: ridurre gli scarti, migliorare un servizio, utilizzare meglio le informazioni disponibili o rendere meno onerosa un’attività ripetitiva».
«Approfondiamo quindi il processo interessato, le difficoltà attuali e il modo in cui si potrebbe misurare un miglioramento. Questo confronto permette di trasformare un’intenzione generale in un caso d’uso sul quale coinvolgere le competenze scientifiche appropriate. È anche il percorso che intendiamo favorire attraverso i Poli di innovazione SINTESI e AI4Nature: avvicinare le capacità della ricerca ai bisogni delle imprese».
Come capite se quel problema richiede davvero l’AI e in quali circostanze suggerireste di intervenire prima sull’organizzazione del lavoro, sui dati o con strumenti più semplici?
«Valutiamo se l’AI possa offrire un vantaggio concreto rispetto alle alternative. Può essere utile, per esempio, quando occorre riconoscere regolarità in grandi quantità di dati, analizzare immagini e testi o formulare previsioni su fenomeni complessi. Ma la scelta dipende sempre dal contesto e dalla qualità delle informazioni disponibili».
«Se il problema nasce da procedure poco chiare, dati frammentati o sistemi che non comunicano, è spesso necessario intervenire prima su questi aspetti. In altri casi può bastare un’automazione basata su regole. Anche riconoscere che l’AI non è la soluzione più adatta è un risultato utile del confronto con la ricerca: aiuta l’impresa a indirizzare meglio risorse e investimenti».
Alla Borsa della Ricerca avete incontrato aziende interessate alle competenze e alle opportunità di FAIR. Può raccontare una richiesta concreta emersa dal confronto, anche senza nominare l’impresa? Quali approfondimenti servono per capire se può diventare un progetto?
«Alla Borsa della Ricerca sono emerse esigenze diverse. Alcune imprese erano interessate a capire come integrare l’AI nelle proprie applicazioni e quali competenze della rete FAIR potessero aiutarle. Altre hanno manifestato interesse a sperimentare i servizi dei Poli SINTESI e AI4Nature o a partecipare ad attività formative, per acquisire gli strumenti necessari a valutare e utilizzare queste tecnologie. È emersa anche la volontà di costruire nuove partnership di ricerca e innovazione. In ambito sanitario e oncologico, alcune aziende hanno inoltre espresso disponibilità a condividere dati per lo sviluppo e la validazione di soluzioni AI».
«Per trasformare questi primi contatti in opportunità di collaborazione occorre approfondire il bisogno, individuare le competenze adatte e definire un primo obiettivo verificabile. A seconda del caso, il passo successivo può essere un confronto tecnico con i ricercatori, un percorso formativo o la definizione di una sperimentazione, chiarendo dati necessari, risorse e responsabilità».
Che cosa dovrebbe portare un’azienda al primo incontro con voi? Sono sufficienti un problema e un obiettivo, oppure occorrono già dati utilizzabili, competenze interne e un budget?
«Per il primo incontro sono sufficienti un problema concreto e la disponibilità a raccontarlo bene. Non chiediamo all’impresa di arrivare con un progetto già costruito. È utile che partecipi chi conosce direttamente il processo e sa spiegare dove si incontrano le difficoltà, come vengono affrontate oggi e quale miglioramento avrebbe valore».
«Dati, competenze interne e budget sono elementi da approfondire insieme. Occorre capire quali informazioni esistano, se siano utilizzabili e quali risorse servano per un’eventuale sperimentazione. Conta molto anche individuare un referente aziendale che possa seguire il percorso: la collaborazione richiede uno scambio continuo tra chi conosce il problema e chi sviluppa la soluzione».
Quando è utile coinvolgere un gruppo di ricerca, rispetto a scegliere una soluzione già disponibile sul mercato? Come individuate nella rete FAIR le competenze adatte e quale ruolo svolge lei in questo passaggio?
«Una soluzione già disponibile può essere la scelta giusta quando risponde a un’esigenza definita e offre prestazioni verificabili nel contesto aziendale. Il coinvolgimento della ricerca diventa particolarmente utile quando il problema presenta elementi nuovi, richiede l’integrazione di competenze diverse oppure lascia aperte questioni sulle prestazioni, sull’affidabilità o sull’adattabilità della tecnologia».
«Nella rete FAIR, e anche attraverso i Poli SINTESI e AI4Nature, il punto di partenza è l’analisi del bisogno, da mettere in relazione con le specializzazioni scientifiche e con le infrastrutture disponibili. Il mio ruolo, come Innovation Manager, è facilitare questo passaggio: aiutare l’impresa a formulare la propria esigenza, individuare gli interlocutori scientifici e favorire la definizione di un percorso con obiettivi e criteri di verifica condivisi. Il valore sta nel creare le condizioni perché il confronto possa diventare una collaborazione concreta».
Che cosa può imparare la ricerca dal confronto con le imprese e come raccogliete questi stimoli nei Poli SINTESI e AI4Nature?
«Il confronto con le imprese aiuta la ricerca a conoscere problemi, vincoli e condizioni di lavoro che in laboratorio non sempre emergono. Un’azienda porta con sé la conoscenza dei propri processi, l’esperienza delle persone e, in alcuni casi, dati su cui verificare le soluzioni. Questo contributo può far nascere nuove domande di ricerca e aiutare a capire quali risultati siano davvero utili e quali aspetti vadano ancora sviluppati».
«Nei Poli SINTESI e AI4Nature lavoriamo per favorire questo scambio, attraverso incontri con le imprese, raccolta dei fabbisogni e confronto con i gruppi di ricerca. L’obiettivo è costruire collaborazioni nelle quali ricerca e impresa contribuiscano insieme a definire il problema e a valutare i risultati: l’impresa può accedere a nuove competenze e la ricerca può misurarsi con esigenze e contesti reali».