Conoscenze informatiche compatte
Con oltre 30 anni di esperienza nella consulenza, vogliamo plasmare il futuro insieme a voi. Ci sentiamo particolarmente a nostro agio nei settori delle assicurazioni e dei servizi pubblici. Ma anche le piccole e medie imprese beneficiano della nostra competenza e professionalità.
Qualità, passione e competenza caratterizzano il lavoro dei nostri dipendenti in tutte le aree dell'azienda.
Per molto tempo, i dati delle immagini mediche sono stati considerati una "fonte di verità" affidabile. Radiografie, risonanze magnetiche e TAC fornivano prove apparentemente inequivocabili per le diagnosi e costituivano la base per le decisioni sulle prestazioni nel settore assicurativo. Tuttavia, questo status viene messo sempre più a repentaglio.
Quando si esegue l'intelligenza artificiale a livello locale, i modelli e le applicazioni vengono eseguiti direttamente sulla propria infrastruttura, che si tratti di un server in azienda o di un potente hardware sul posto di lavoro. In questo modo non solo si ha un maggiore controllo sui dati, ma anche sui costi, sulle prestazioni e sulla personalizzazione.
Applicazioni come ChatGPT, Gemini o altri sistemi supportati dall'intelligenza artificiale forniscono testi, analisi, concetti o codici in pochi secondi. Ma nella pratica, diventa subito chiaro che la qualità dei risultati non è una coincidenza. Dipende in larga misura dalla precisione e dalla struttura della richiesta.
L'intelligenza artificiale è arrivata da tempo nella vita aziendale di tutti i giorni. Che si tratti di processi automatizzati, analisi intelligenti o IA generativa, le applicazioni potenziali sono in rapida crescita. Allo stesso tempo, però, aumentano anche i requisiti di protezione dei dati, trasparenza e sicurezza legale. È proprio qui che entra in gioco il tema della compliance dell'IA.
L'intelligenza artificiale sta cambiando il modo di lavorare delle aziende. I sistemi di IA supportano l'analisi di grandi quantità di dati, automatizzano le attività ricorrenti e consentono nuovi modelli di business digitali. Tuttavia, l'uso dell'IA non porta solo guadagni di efficienza, ma anche nuove sfide legate alla sicurezza.
Il TÜV Thüringen ha dovuto affrontare la sfida di rendere più efficienti i processi di trascrizione nel suo lavoro quotidiano. In precedenza le riunioni venivano trascritte manualmente, un processo che richiedeva molto tempo e che impegnava capacità preziose.
Vi siete mai chiesti perché gli smartphone riconoscono i volti, perché le auto possono guidare da sole o perché i chatbot sembrano sempre più naturali? Dietro molte di queste piccole meraviglie tecniche si nasconde Deep Learning, una sorta di "cervello" per i moderni sistemi di intelligenza artificiale.
Insieme a university4industry, all'inizio del 2025 abbiamo lanciato il concetto di un programma di formazione in più fasi. L'obiettivo è quello di fornire ai dipendenti di Fraport e R+V una formazione mirata in materia di competenze guidate dai dati,
Forse conoscete la sensazione: aprite Netflix e trovate subito una serie che si adatta perfettamente ai vostri gusti. Oppure il vostro smartphone organizza le vostre foto in modo così intelligente da permettervi di trovare determinati momenti con un solo tocco. Forse starete pensando: "È davvero comodo". Ed è proprio questo il senso dell'apprendimento automatico (Machine Learning).
Vi siete mai chiesti come fanno le grandi organizzazioni a mettere insieme montagne di dati provenienti da fonti diverse, a ripulirli e a utilizzarli per prendere decisioni importanti? Non si tratta di scienza missilistica, ma di un metodo meticoloso che costituisce la spina dorsale di ogni moderna analisi dei dati.
Lo riconoscete? I progetti si trascinano come una gomma da masticare, i requisiti cambiano continuamente e alla fine il risultato è completamente diverso da quello previsto? Benvenuti nella vita quotidiana, spesso stressante, di molte aziende! Ma c'è un modo per uscire da questo circolo vizioso: SCRUM.
Le esigenze dei moderni data landscape sono in rapido aumento. Un numero sempre maggiore di sistemi, volumi di dati più elevati, requisiti di conformità più severi e la pressione per un utilizzo intelligente dei dati pongono le aziende di fronte a nuove sfide.
Il termine Continuous Integration (CI) non è un gran segreto: si carica regolarmente il codice nel repository condiviso e una pipeline controlla automaticamente se tutto si incastra.
Come possiamo garantire che i sistemi di IA prendano decisioni eque? Chi è responsabile quando gli algoritmi discriminano? Come possiamo proteggere la privacy dei nostri clienti in un mondo guidato dai dati?
Se sviluppate un software, volete introdurlo o ne siete responsabili nella vostra azienda, probabilmente conoscete questa sensazione: la nuova applicazione dovrebbe semplificare i processi, far risparmiare tempo e rendere la vita più facile - ma cosa succede se gli errori nel sistema hanno esattamente l'effetto opposto?
Immaginate di avviare il computer al mattino, di aprire il software e che tutto fili liscio. Nessun messaggio di errore, nessun guasto inatteso, nessun blocco "Dobbiamo prima aggiornare il sistema". Sembra bello, vero? Purtroppo, la vita di tutti i giorni è spesso diversa.
La digitalizzazione non è più un concetto estraneo alla pubblica amministrazione, eppure molti processi sembrano ancora quelli di una volta: pile di carta sulle scrivanie, duplicazione di dati, lunghi tempi di elaborazione. Allo stesso tempo, i cittadini si aspettano servizi digitali e veloci, preferibilmente 24 ore su 24. È proprio qui che l'intelligenza artificiale (IA) si inserisce. È proprio qui che l'intelligenza artificiale (AI) può fare la differenza.
Vi mostriamo come sviluppare una strategia IT di successo! Oggi l'IT è molto più di una semplice infrastruttura tecnica: è la spina dorsale di ogni organizzazione moderna. Ma mentre le tecnologie si sviluppano rapidamente, molte organizzazioni rimangono ancorate a vecchie strutture. È ora di cambiare le cose!