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10 \ 2025 tificiale si dimostra preziosa anche nella R&D orientata all’ottimizzazione dei processi indu- striali. Sistemi come quelli per il tracciamento strategico della CO 2 calcolano automaticamen- te l’impronta di carbonio dei prodotti, consen- tendo di identificare le aree in cui le emissioni possono essere ridotte e portando a processi più efficienti dal punto di vista energetico. Altri strumenti sfruttano il machine learning per si- mulare proprietà specifiche di nuove molecole, come quelle olfattive, creando database inte- grati che accelerano significativamente la fase di ricerca. Un’altra frontiera è rappresentata dai sistemi ‘copilota’ basati su AI generativa, che assistono nelle operazioni di processo fornendo accesso rapido alla documentazione tecnica e facilitando il trasferimento di conoscenze. Questo permette di migliorare l’efficienza operativa e ridurre i tem- pi di inattività. La potenzialità dell’Intelligenza Artificiale nel- la R&D risiede nella sua capacità di analizzare enormi quantità di dati, identificando pattern non evidenti e accelerando significativamente i cicli di sviluppo. Tuttavia, il valore aggiunto non è solo nella velocità: l’AI permette di esplorare soluzioni innovative che difficilmente potrebbe- ro essere individuate con approcci tradizionali, aprendo un nuovo capitolo nella ricerca scienti- fica e tecnologica. VENDITA E MARKETING L’Intelligenza Artificiale sta già evolvendo signi- ficativamente il modo in cui le aziende gestisco- no le proprie attività commerciali di vendita e di marketing, offrendo soluzioni che combinano efficienza operativa con la personalizzazione dei beni o servizi per il cliente. Questo permette al- le aziende di comprendere in modo sempre più dettagliato i propri consumatori. L’AI introduce nuove possibilità per analizzare dati non convenzionali e interpretare il compor- tamento dei clienti. Le applicazioni di Intelligenza Artificiale posso- no venire impiegate per elaborare e quantifica- re grandi volumi di dati non strutturati, come ad esempio immagini e contenuti social, per map- pare le reali esperienze di consumo. Ad esem- pio, nel settore alimentare, sistemi di Natural Language Processing e Computer Vision ana- lizzano milioni di contenuti online per compren- dere contesti di consumo, preferenze e abbi- namenti con altri cibi, fornendo insight preziosi per elaborare le proprie strategie di marketing. Un altro ambito è quello della previsione delle ITALIA VS EUROPA Nel confronto europeo, l’Italia continua a posizionarsi nelle retroguardie. La fotografia attuale non è significativamente mutata rispetto a quella scattata nel 2021 dal Digital Economy and Society Index (Desi), lo strumento della Commissione Europea per monitorare i progressi digitali degli Stati membri. In quell’anno, il nostro Paese era significativamente al di sotto della media europea in termini di adozione dell’AI nelle imprese: solo il 5,1% delle aziende italiane utilizzava tecnologie di Intelligenza Artificiale rispetto all’8% della media europea. L’anno scorso il divario si è ampliato: 8,2% per l’Italia rispetto a 13,5% dell’UE. Tuttavia, questo fenomeno, più marcato in termini assoluti (da 2,9 punti percentuali di distanza si è passati a 5,3), è meno evidente in termini relativi (rapporto Italia/UE), per cui si registra un lieve arretramento dal 63,7% al 60,7%. La situazione non può dirsi sensibilmente peggiorata ma le distanze con il resto d’Europa rimangono notevoli. IMPRESE EUROPEE CHE UTILIZZANO AI NEL 2023 E 2024, IN PERCENTUALE AL TOTALE IMPRESE Fonte Eurostat L’AI PUÒ ESSERE USATA NEL MONITORAGGIO DELLA REPUTAZIONE AZIENDALE. ATTRAVERSO SOFISTICATI SISTEMI DI ANALISI È POSSIBILE IN TEMPO REALE RITROVARE LE MENZIONI SUI SOCIAL MEDIA, ANALIZZARE IL SENTIMENT DELLE CONVERSAZIONI ONLINE E VALUTARE L’IMPATTO DELLE CAMPAGNE DI COMUNICAZIONE