Il 2019 per Myti è l’anno delle conferme, in particolare dell’interesse del mercato della domanda, da parte di aziende del settore manifatturiero o del commercio complesso che operano con un modello B2B, verso tecnologie innovative come quelle dell’intelligenza artificiale.
A dirlo, con una certa soddisfazione, è Giacomo Favagrossa, socio e Direttore Commerciale di Myti, che abbiamo incontrato poco prima di questo fine anno per fare una fotografia dei mesi trascorsi e tracciare lo scenario evolutivo della società per il prossimo anno.
Cresce l’interesse delle aziende verso sistemi esperti ed intelligenza artificiale
«Devo constatare con grande soddisfazione che l’interesse da parte dei nostri clienti, o delle aziende verso le quali ci rivolgiamo, nei confronti dell’intelligenza artificiale già oggi va ben al di là dei numeri medi del mercato italiano», esordisce Favagrossa. «Captando questa opportunità abbiamo recentemente avviato studi più approfonditi, sia attraverso nostre attività di pre-sales sia ricorrendo a ricerche di mercato ad hoc, per mappare con più precisione l’interesse delle aziende verso machine learning, sistemi esperti (magari uniti al machine learning), motori semantici e strumenti di ricerca avanzati che hanno alla base avanzate tecnologie di “research”. Naturalmente l’interesse nei confronti di queste tecnologie dipende molto dalla tipologia di business delle aziende che incontriamo e dalla cultura e dalle competenze delle persone interne alle organizzazioni aziendali».
Come anticipato, il 2019 è stato anche, e soprattutto, l’anno delle conferme che ha consentito a Myti di far conoscere meglio uno dei suoi prodotti di punta, un configuratore commerciale (configuratore di prodotto per le vendite complesse) che già integra al suo interno tecnologie di intelligenza artificiale (nello specifico i sistemi esperti). «Abbiamo aperte diverse trattative, l’interesse è molto elevato, anche se devo dire che il plus del prodotto si scontra ancora con il minus del mercato – sottolinea Favagrossa -. Il configuratore commerciale, a differenza del configuratore industriale (che spesso è rappresentato da un modulo dell’ERP ed è l’elemento tecnologico deputato a produrre la distinta base dei prodotti che andranno poi in produzione), è uno strumento per la vendita che deve avere una user experience eterogenea e adattabile alla tipologia di utenti che ne fanno uso (non necessariamente esperti e/o tecnici). Questa sostanziale differenza posiziona la nostra soluzione all’interno delle organizzazioni complesse come sorta di “isola senza padrone”, nel senso che il beneficiario principale dovrebbe essere il team dedicato alle vendite ma spesso l’interlocutore primario cui ci rivolgiamo è l’IT perché colui che fa scouting di tecnologie. La nostra soluzione sta a metà tra queste due funzioni, per cui dobbiamo essere molto bravi ed attenti nelle nostre attività di pre-sales al fine di trasmettere correttamente i messaggi ai potenziali clienti, nonché nello sviluppo di demo ad hoc che consentano alle aziende di “toccare con mano” la tecnologia, soprattutto di “verificare” le potenzialità dei sistemi esperti e dell’intelligenza artificiale».
Clustering, ottimizzazione e similarità. Myti porta il machine learning nelle aziende
L’anno che sta per concludersi ha visto Myti impegnata anche nell’ambito del machine lerarning, altra branca dell’intelligenza artificiale dove l’azienda sta investendo molte risorse (competenze ed investimenti economici) consapevole dell’interesse del mercato verso queste tecnologie e convinta dello sviluppo che si avrà nei prossimi anni.
«L’esperienza che abbiamo maturato quest’anno nell’ambito del machine learning sono riconducibili a tre domini applicativi: clustering, ottimizzazione e similarità», spiega Favagrossa. Vediamo in dettaglio di che si tratta:
1) clustering: «abbiamo sviluppato per diversi clienti sistemi di clusterizzazione di informazioni più o meno caotiche», racconta Favagrossa, «in alcuni casi coniugando machine learning e IoT per la raccolta di dati provenienti da sensori dislocati sul territorio. Spesso i dati provenienti da sensori e dispositivi sono eterogenei e “disordinati”; serve quindi lavorare in due direzioni, quella della comprensione e dell’attribuzione di significato di segnali e dati provenienti da più fonti, da un lato, e quella del raggruppamento di questi dati in cluster “di senso” (che abbiano un significato di business per l’azienda), dall’altro»;
2) ottimizzazione: a valle del clustering, la seconda area tecnologica sulle quale Myti ha concentrato gli sforzi in questo 2019 riguarda l’ottimizzazione (non tanto dei dati quanto dei flussi con i quali questi dati vengono raccolti e trasmessi). «Una volta compreso il “significato” dei dati e averli raggruppati, sempre in progetti in ambito IoT, ci siamo resi conto che era possibile ottimizzare l’energia che i sensori impiegano per emettere determinati segnali in funzione della natura stessa del segnale (vale a dire ottimizzare i flussi di emissione dei segnali / erogazione dei dati in funzione della natura stessa del dato con l’obiettivo di consumare meno energia possibile). Su decine di migliaia di sensori un’ottimizzazione di questo tipo (dove il machine learning serve a determinare natura di sensori, natura di segnali e ottimizzazione dei flussi di comunicazione, nonché di asset e/o risorse di qualunque natura) si traduce in consistenti risparmi di costi», descrive Favagrossa;
3) similarità: «in questo caso abbiamo lavorato sulla base di una specifica richiesta da parte di un’azienda che voleva avere una piattaforma di supporto per i team progettuali affinché potessero accedere con rapidità a dati ed informazioni “simili” (compresi anche disegni e grafici, già utilizzati in precedenza in altri progetti), per accelerare progettazione e sviluppo (anche in ottica preventivazione e costificazione) e non dover ogni volta partire da zero, sapendo che moltissime informazioni spesso si ripetono in progetti simili – racconta Favagrossa -. Da questo progetto è poi nato il nostro nuovo prodotto Declaro Coral che combina il configuratore di prodotto commerciale al machine learning che lavora sul principio di identificazione per similarità».
Software platform, la nuova frontiera di Myti per rendere fruibili i dati prodotti automaticamente dai sistemi intelligenti
Progettare e sviluppare una piattaforma software che renda accessibili e fruibili i dati utilizzati e generati dai sistemi di intelligenza artificiale e machine learning progettati per i diversi ambiti di business, con l’obiettivo di sfruttare questi dati per altri ambiti o per lo sviluppo stesso di nuove soluzioni applicative. E’ questo uno degli ambiti sui quali Myti si concentrerà nei prossimi mesi.
«Non si parla quasi mai di “ciò che avviene dopo” lo sviluppo e la messa in produzione degli algoritmi e delle soluzioni di machine learning o, più in generale, di intelligenza artificiale», invita a riflettere Favagrossa. «La fruibilità di alcuni dati, come quelli analizzati e “restituiti” dai sistemi di machine learning, ha una portata incredibile nello sviluppo del software. Guardando al futuro è qui che ci concentreremo nei prossimi mesi: vogliamo creare una piattaforma tecnologica che semplifichi accesso e fruizione di tutti questi dati prodotti automaticamente dai sistemi intelligenti».
Questo percorso di continua evoluzione ed innovazione rappresenta, di fatto, la visione di Myti, con la quale Giacomo Favagrossa ci saluta, citando Miles Davis: «vogliamo suonare la musica che non c’è».
