Dalla teoria di Turing alla traduzione della realtà in dati: come l'IA è entrata nel nostro quotidiano (e nel settore energetico).
La storia dell'intelligenza artificiale non nasce con il silicio, ma con il pensiero: il tentativo di sistematizzare il ragionamento umano in un modello logico-sequenziale ha guidato generazioni di scienziati, trasformando visioni teoriche in strumenti di efficienza industriale. Se nel 1726 lo scrittore Jonathan Swift – ne “I viaggi di Gulliver” - descriveva con slancio letterario un marchingegno meccanico capace di generare idee combinando parole in diverse posizioni, e Ada Lovelace, nell'Ottocento, teorizzava il primo algoritmo destinato a essere elaborato da una macchina, è nel 1950 che il matematico britannico Alan Turing definisce le basi scientifiche dell'intelligenza artificiale.
Il suo paradigma, secondo cui una macchina può dirsi intelligente se il suo comportamento risulta indistinguibile da quello di una persona, ha segnato l'inizio di una specifica traiettoria di ricerca. Sei anni dopo, durante la conferenza di Dartmouth, lo scienziato John McCarthy ha coniato formalmente l'espressione "Intelligenza Artificiale", formalizzando una disciplina che oggi è entrata pervasivamente nel nostro quotidiano.
Dietro interfacce conversazionali sempre più fluide e reattive, non vi è una reale comprensione semantica del testo, ma una complessa elaborazione statistica. Ogni input del mondo reale - che sia una stringa di testo, un'immagine o un comando vocale - viene scomposto e convertito in codice binario, ovvero in sequenze numeriche. In questo perimetro matematico operano tecnologie specifiche: l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) permette alle macchine di analizzare e replicare la struttura del linguaggio umano, mentre i Large Language Model (LLM) sfruttano le reti neurali per mappare le relazioni tra miliardi di queste sequenze numeriche (chiamate token).
Quando un'intelligenza generativa formula una risposta, calcola la probabilità statistica che una parola ne segua un'altra all'interno di un determinato contesto. Questo principio è alla base del machine learning (l'apprendimento automatico): i sistemi non vengono programmati per svolgere una singola operazione prestabilita, ma sono addestrati ad analizzare grandi volumi di dati non strutturati per apprendere dall'esperienza, affinando progressivamente le proprie soluzioni in base alle informazioni processate.
All'interno di un ecosistema aziendale, l’intelligenza artificiale diventa uno strumento concreto per migliorare l’efficienza operativa. In Plenitude, queste tecnologie operano come un co-pilota: affiancano le persone per semplificare i flussi di lavoro e ottimizzare i processi in ogni loro fase. Un'evoluzione che si basa su un'infrastruttura informatica avanzata. Come illustrato nell'approfondimento sulla nuova Data Platform, il passaggio a una gestione dei dati in cloud offre la flessibilità e la potenza necessarie per elaborare grandi volumi di informazioni e far funzionare i modelli di machine learning.
Nella pratica, questo si traduce in soluzioni che contribuiscono a ridisegnare l'organizzazione del lavoro interno e del servizio offerto. Un esempio è DataLens, un sistema che sfrutta il riconoscimento visivo (computer vision) per leggere la fotografia di una bolletta e ricavarne in automatico i dati utili alla precompilazione dei moduli. In questo modo, i tempi per sottoscrivere un contratto da smartphone si sono ridotti del 60%.
L'evoluzione del servizio clienti (leggi l’approfondimento) passa invece dall'uso di modelli linguistici avanzati (LLM). Questa tecnologia fornisce risposte mirate a chi cerca informazioni, ma serve anche ad assistere attivamente gli operatori. Durante una telefonata, infatti, l'algoritmo analizza in tempo reale i manuali tecnici per suggerire la soluzione più rapida e corretta. Il sistema azzera i tempi di ricerca, lasciando al professionista il pieno controllo della relazione e del dialogo con il cliente.
Lo stesso approccio algoritmico interviene a supporto degli esperti che gestiscono la pianificazione infrastrutturale. Nel caso della mobilità elettrica, ad esempio, l'incrocio di dati geospaziali tramite il Site Locator aiuta a definire le ubicazioni più idonee per le nuove colonnine di ricarica. Sul fronte operativo, strumenti come il Doc Analyzer affiancano i tecnici nella conversione dei report degli impianti in dati strutturati e KPI operativi. In tutti questi contesti, la tecnologia agevola il lavoro dei professionisti nelle fasi di raccolta e prima elaborazione delle informazioni, mantenendo salda la supervisione umana sull'intero processo decisionale.
Come abbiamo visto, l'intelligenza artificiale, integrata con architetture Cloud e analisi dei Big Data, rappresenta un nuovo strumento digitale in grado di contribuire alla crescita del tessuto industriale. Questa infrastruttura non si limita ad automatizzare le procedure esistenti, ma agisce da abilitatore dei processi, la cui reale efficacia è determinata dalla visione strategica di ogni singola impresa e dal perimetro di impatto che essa intende tracciare. In questo scenario, Plenitude ha integrato tali potenzialità tecnologiche nelle proprie dinamiche operative. L'obiettivo è tradurre l'innovazione in vantaggi per persone, partner e clienti, garantendo al contempo gli impegni e le responsabilità assunti nel proprio assetto di Società Benefit.
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