AI Economy e Leadership: l'evoluzione delle infrastrutture mette al centro le personeIn un mercato ridisegnato dagli agenti intelligenti, la vera sfida non è tecnologica, ma culturale e generazionale. Parte da questa riflessione Ivana Borrelli, CMO di Sirti Digital Solutions, per tracciare il futuro di un settore dove l’Intelligenza Artificiale sta trasformando le infrastrutture da asset statici in ecosistemi adattivi e parlanti. Secondo Borrelli, l'ingresso dell'AI rappresenta un cambio di paradigma senza precedenti: le infrastrutture iniziano a generare dati e suggerire ottimizzazioni, ma la vera metamorfosi avviene nel ruolo delle persone, chiamate a diventare attori protagonisti di un ecosistema in continua evoluzione. Il nuovo scenario richiede una competenza rara, ovvero la capacità di guidare team ibridi dove i profili senior devono integrare tecnologie digitali native per i più giovani, mentre i talenti junior devono assorbire rapidamente competenze progettuali dai mentor. La leadership si evolve così in una funzione di orchestrazione, capace di connettere ingegneria, data science e business per tradurre la complessità tecnica in valore economico concreto. In questo mondo dove l’AI moltiplica le capacità individuali, la competenza chiave sarà saper coordinare flussi paralleli di agenti intelligenti, dando loro direzione, sintesi e una visione d'insieme. In questo percorso, l'inclusività diventa una leva di valore fondamentale. Prospettive diverse producono soluzioni migliori e la capacità di gestire l'ambiguità e costruire consenso, spesso propria del percorso femminile nel tech, rappresenta un asset strategico per governare la trasformazione attuale. Tuttavia, l'integrazione efficace di AI e dati incontra ancora ostacoli legati ai "silos" organizzativi e al timore del cambiamento. Per Ivana Borrelli, superare l'impasse dei progetti pilota richiede coraggio, sponsor forti e la volontà di ridisegnare i modelli di potere interni, partendo sempre dall'impatto reale sul business del cliente. Guidare l'innovazione in una realtà con oltre un secolo di storia significa infine reinterpretare un patrimonio di affidabilità ingegneristica in chiave moderna. La sfida dei prossimi anni sarà rendere le infrastrutture tech un polo d'attrazione per le nuove generazioni, mostrando come l’unione tra intelligenza digitale e asset fisici sia il vero motore della società contemporanea. Sirti Digital Solutions si prepara così a formare e trattenere i talenti che sapranno guidare questi nuovi moltiplicatori tecnologici, trasformando l'eredità storica in una visione d'avanguardia per il Paese. Clicca qui per leggere l'intero articolo: https://www.corrierecomunicazioni.it/digital-economy/intelligenza-artificiale-borrelli-la-sfida-da-vincere-e-orchestrare-competenze-umane-e-agenti/

L’Intelligenza Artificiale applicata al mondo industriale ed enterprise sta vivendo una fase di profonda transizione. Esaurito l’entusiasmo iniziale guidato dall’hype dei Large Language Models (LLM) e dalle grandi promesse tecnologiche, le aziende e le istituzioni si trovano oggi davanti a un principio di realtà: per scaricare a terra il potenziale dell’AI serve una solida base infrastrutturale. Come evidenziato da Ludovico Basili - Director of Data AI & IoT di Sirti Digital Solutions- in un recente approfondimento su Agenda Digitale, la partita dell'innovazione e della produttività non si giocherà sulla complessità degli algoritmi, ma sulla solidità e sulla scalabilità delle architetture sottostanti. La regola d'oro di questo nuovo paradigma è netta: chi controlla l’infrastruttura, controlla l’intelligenza. La trappola dell'algoritmo e il primato dell'infrastruttura Fino a oggi l'attenzione dei media e dei mercati si è concentrata quasi esclusivamente sui modelli di Intelligenza Artificiale. Tuttavia, nel contesto industriale ed enterprise, l'algoritmo rappresenta solo la punta dell'iceberg. L’AI non è una tecnologia a sé stante, ma il risultato della convergenza di un intero ecosistema: connettività ultra-veloce (5G Advanced), Edge Computing, Cloud flessibili e soluzioni IoT. L’AI industriale non può permettersi le latenze o le approssimazioni delle applicazioni consumer; richiede determinismo, sicurezza assoluta, elaborazione in tempo reale e continuità operativa. Senza una rete in grado di trasportare flussi massivi di dati e senza nodi Edge capaci di elaborarli sul campo (vicino alle macchine e ai processi produttivi), anche il modello predittivo più sofisticato resta inutilizzabile. Per passare dai progetti pilota (PoC) alla produzione su larga scala, la priorità deve essere la modernizzazione dell'infrastruttura di rete. Sovranità del dato, sicurezza e la sfida geopolitica Un altro tema cruciale emerso dall'analisi è la governance e la tutela del dato. Nell'era dell'AI, i dati aziendali sono il patrimonio più prezioso. Alimentare modelli di intelligenza artificiale commerciali o non protetti significa rischiare di esporre la proprietà intellettuale e il know-how aziendale. Diventa quindi fondamentale investire in architetture che garantiscano la sovranità del dato, la protezione da minacce cyber e il rispetto delle normative (come il neonato AI Act europeo). L'Europa, conscia del divario computazionale rispetto a giganti come USA e Cina, sta accelerando sugli investimenti infrastrutturali per garantire che le imprese possano innovare all'interno di un perimetro sicuro, affidabile e localizzato. L'importanza della sinergia Pubblico-Privato e delle Competenze L'evoluzione tecnologica non può essere sostenuta dalle sole forze delle singole aziende. Richiede una forte cooperazione tra settore pubblico e privato: i piani governativi, i fondi per la digitalizzazione (come il PNRR e il piano Transizione 5.0) e le strategie nazionali devono focalizzarsi non solo sull'adozione di software "intelligenti", ma sul finanziamento delle reti di comunicazione e dei data center europei. Infine, l'infrastruttura tecnologica non può prescindere da quella umana. L'introduzione dell'AI nelle fabbriche e nei processi aziendali richiede una profonda trasformazione delle competenze. I programmi di upskilling e reskilling della forza lavoro sono l'unico modo per garantire che le persone siano in grado di governare queste architetture complesse, trasformando la tecnologia in reale efficienza operativa, sostenibilità e nuovi servizi a valore aggiunto. Verso un nuovo paradigma industriale Le imprese che sapranno combinare l'Intelligenza Artificiale con infrastrutture digitali evolute ed resilienti saranno le uniche capaci di accelerare i processi decisionali e aumentare la produttività in modo strutturale. La vera rivoluzione dell'Industria 4.0 non risiede in un singolo algoritmo miracoloso, ma nella capacità di far dialogare piattaforme, dati e competenze all'interno di un'architettura coerente. È tempo di fare meno promesse e costruire più infrastruttura. Link per leggere l'intero articolo: http://agendadigitale.eu/industry-4-0/lai-industriale-ha-bisogno-di-meno-promesse-e-piu-infrastruttura/