Intervista: la sfida di Btree sull’intelligenza artificiale

Presidente Gattafoni, come vi state misurando con l’AI?

«Stiamo lavorando su due filoni principali nell’ambito dell’AI, concentrandoci non tanto sull’intelligenza artificiale generativa (spesso erroneamente equiparata con tutta la sfera della AI, quanto su machine e deep learning. Tecnologie che si adattano meglio ai nostri settori di riferimento come manifattura e sanità. L’AI generativa eccelle nella creazione di contenuti testuali e multimediali, ma richiede attenzione nella verifica dei risultati. La sfida sarà saper porre le domande giuste e interpretare correttamente le risposte degli algoritmi, che operano su base statistica. Questo vale anche in ambito medico, dove non basta un referto-medio ma serve un’analisi personalizzata del paziente».

In che modo utilizzate l’Ai nelle vostre soluzioni?

«Sviluppiamo software per processi clinico-diagnostici e produttivi. Nel settore manifatturiero, stiamo esplorando l’AI per la manutenzione predittiva, ma è un ambito complesso. Stiamo lavorando su strumenti di supporto, efficaci quando si basano su dati di qualità, che controllano gli standard qualitativi dei prodotti, verificando tolleranze e difetti. L’obiettivo è anticipare le difettosità, scartare i prodotti non conformi e, soprattutto, fornire indicazioni per correggere il processo produttivo a monte, identificando problemi e proponendo soluzioni nel settore manifatturiero».

Cosa state sperimentando nella sanità?

«Il settore sanitario offre numerose opportunità. Già 15 anni fa avviammo un progetto di “sistema esperto” per supportare la validazione dei risultati nei laboratori analisi. Si trattava di un sistema a regole configurabili, simile a un’AI più semplice. Questi strumenti sono preziosi considerando che nella realtà pochi medici possono trovarsi a validare circa 90-100mila risultati giornalieri: poter identificare falsi positivi e negativi, concentrandosi sui casi critici, è un supporto significativo. Stiamo anche sviluppando un software clinico, con due prototipi già realizzati, per integrare l’AI nella diagnostica e nelle case di cura come supporto al medico. Un concetto simile a quello di Copilot di Microsoft, nel quale l’ultima parola spetta all’utente».

Quali sono le nuove frontiere del settore?

«La sfida più interessante, che stiamo affrontando anche in collaborazione con altre realtà, è superare l’attuale paradigma dell’AI che aiuta a risolvere problemi noti in modo più efficiente. L’obiettivo futuro è sviluppare sistemi capaci di risolvere problemi che oggi non sappiamo affrontare. L’AI può battere chiunque a scacchi, ma non potrebbe affrontare un gioco nuovo se non viene addestrata. Il nodo è capire se avremo sistemi in grado di risolvere problemi che noi non sappiamo risolvere».

Una sfida che siete interessati ad affrontare?

«Attualmente siamo osservatori dell’evoluzione dei centri specializzati. Non facciamo ricerca pura ma applicata, e ci interessa capire come potremo partecipare a questa evoluzione. Per noi innovare significa applicare tecnologie esistenti ai nostri software, rispondendo alle esigenze del mercato, alle richieste delle imprese che cercano supporto e soluzioni alternative anche attraverso l’AI».

Fabio Nucci

Il Messaggero