Tempi maturi per una nuova wave di innovazione. È così che Gianluigi Castelli, Executive Vice President Ict – Cio di Eni, presenta il nuovo programma di “intensa trasformazione digitale”, denominato ‘Eni Digital Enterprise’, che “nell’arco dei prossimi tre anni – descrive Castelli – veda il raggiungimento di una completa integrazione tra processi aziendali e capability informatiche”. I primi step riguardano dematerializzazione e automazione, ma gli obiettivi sono ben altri: “Riprogettare integralmente i processi interni dell’azienda, ridisegnandoli digitali fin dall’inizio”, dichiara apertamente il Cio che sottolinea come lo sfruttamento delle opportunità offerte dai big data rappresenti oggi uno dei principali punti di attenzione.
“Le capacità di elaborazione dei dati crescono in modo continuo, così come le prestazioni delle macchine, tuttavia solo recentemente sono state introdotte capacità analitiche basate sui modelli in-memory e semantiche. Ma ciò basta a dare pieno senso al termine big data?”, si chiede il top manager di Eni nella cui visione “se da un lato i big data contengono la promessa di un patrimonio informativo di grande valore, dall’altro la complessità insista nei dati (ormai di natura differente) richiede capacità di apprendimento, di ragionamento deduttivo e induttivo, di interazione semplice ed efficace tra computer ed esseri umani nel modo più naturale e meno semplicistico possibile”.
Gianluigi Castelli, Executive Vice President Ict-Cio, Eni
In altre parole, la strada più promettente per Eni si chiama cognitive computing: “Vedo in questa frontiera il potenziale per risolvere tematiche complesse correlate ai big data”, sostiene Castelli. “Per questo motivo abbiamo costituito un team di lavoro cross funzionale che avrà l’obiettivo di sperimentare un numero di casi concreti per valutare l’efficacia di questi sistemi in diversi ambiti applicativi”. Il team si chiama W@eni dove la ‘W’ richiama subito all’attenzione il sistema Watson di Ibm, che la società di energia sperimenterà al proprio interno.
A presentare Watson in Eni sono due dei ‘padri ricercatori’ e, lo scriviamo con un certo orgoglio, sono italiani: Alfio Massimilano Gliozzo, Ricercatore e Technical Leader di Ibm T.J. Watson, e Roberto Sicconi, oggi Fondatore e Cto di una startup che offre servizi di tutoring online (TeleLingo) ma che dal 2000 al 2013 ha lavorato in Ibm nel team di ricerca del centro Ibm T.J. Watson.
“Il software Watson è ottimizzato per gestire un’enorme quantità di dati che analizza velocemente valutando un linguaggio complesso come quello naturale dell’uomo”, spiega Gliozzo. “Il cuore pulsante di Watson è la tecnologia di Question Answering (al cui sviluppo ha partecipato anche l’Università di Trento), chiamata DeepQA. La soluzione utilizza un’estesa collezione di: natural language processing, machine learning, (apprendimento automatico: la macchina esposta al contatto con l’uomo apprende come gli essere umani), information retrieval, reasoning algorithm”.
La piattaforma è in grado di elaborare una risposta con un processo cognitivo molto complesso, ma, come spiega Gliozzo, “Il vero punto da sottolineare è che Watson auto apprende da ogni processo, per cui quando gli capiterà un’altra domanda ‘simile’, potrebbe anche trovare la risposta da informazioni che ha auto appreso e non solo cercando fonti esterne”.
Oggi Watson trova già collocazione in diversi ambiti: in campo medico la piattaforma è in uso al Memorial Sloan-Kettering Cancer Center che sta lavorando allo sviluppo di un sistema in grado di offrire ai medici un accesso migliore a dati e procedure relative alle malattie tumorali; Dbs Bank intende applicare il software all’attività di wealth management per migliorare le capacità consulenziali; nel nuovo African Research Laboratory di Ibm, Watson offrirà ai ricercatori risorse per sviluppare soluzioni in aree come la sanità, l’istruzione, la gestione delle risorse idriche, l’igiene, la mobilità umana e l’agricoltura.
“In Eni, Watson si inserisce all’interno di un progetto di sperimentazione che vede, per ora, l’investimento di 500 mila euro – conclude Castelli -. Uno dei primi ambiti di applicazione su cui avvieremo le attività è quello del contact center per verificare l’ipotesi di una macchina in grado di svolgere autonomamente senza l’intervento dell’uomo le attività di customer service”.
