JAKALA Digital Coffee. Costruire l’AI Factory: dal dato all’impatto di business. Focus sul ruolo strategico dell’IA in azienda. Il valore di un modello realmente industrializzato, scalabile e capace di generare impatto economico

Si è tenuto lo scorso 4 dicembre presso la sede milanese di JAKALA, Palazzo Mellerio, l’evento conclusivo del ciclo dei Digital Coffee, il format di incontri che, lungo tutto il 2025, ha analizzato le traiettorie della trasformazione digitale nei principali settori dell’economia. Dopo sei edizioni dedicate a temi verticali – pianificazione media, largo consumo, energia, automotive, lusso, privacy – l’appuntamento finale ha composto una visione d’insieme, concentrandosi sul tema più trasversale e strategico: il valore di un modello di Intelligenza Artificiale realmente industrializzato, scalabile e capace di generare impatto sul business.

L’AI Factory: dalla sperimentazione all’infrastruttura aziendale stabile

L’edizione, dal titolo “Costruire l’AI Factory: dal dato all’impatto di business”, ha ribadito l’esigenza, per le imprese, di superare la fase degli esperimenti isolati. Non basta più testare l'AI in laboratorio e nei progetti pilota: serve un sistema organizzativo e tecnologico che trasformi dati e algoritmi in valore concreto, portando l’AI dentro le decisioni e i processi operativi quotidiani. In sintesi, una capability aziendale stabile, che renda l’Intelligenza Artificiale un vero motore di competitività.

Dall'AI dei sogni all’impatto: come funziona l'AI Factory

Il dibattito si è articolato a partire dal concetto di AI Factory, il modello operativo che JAKALA utilizza per industrializzare l'Intelligenza Artificiale in azienda.

Il modello si sviluppa su tre livelli: un'architettura dati solida e scalabile; la trasformazione dei processi attraverso automazione e AI; l'impatto misurabile su produttività, efficienza operativa, performance di marketing e vendite.

L'elemento distintivo è la knowledge base ontologica: un sistema che organizza le informazioni aziendali mappando le relazioni tra dati, processi e contesti di business. Invece di progetti AI isolati che lavorano su silos separati, l'AI Factory crea una base di conoscenza condivisa dove l'intelligenza artificiale comprende le connessioni tra funzioni diverse, generando valore in modo coerente e scalabile.

Casi concreti: dall'automazione retail all'analisi dei dati in tempo reale

Dopo il benvenuto di Vittorio Di Tomaso, Solution Design Managing Director (JAKALA), e Stefano Brigaglia, Head of AI, Data Science & Location Intelligence Executive Director (JAKALA), si è tenuta la tavola rotonda moderata da Andrea Cabrini, Direttore di Class CNBC. Sono intervenuti:

• Davide Consiglio, Country Data Officer (Generali)
• Alexis Grigoriadis, CMO (Eurobet)
• Carlo Luzzi, Ingegnere (Honda Racing Corporation)
• Alessandro Penasa, CEO (DAO)
• Marcello Savarese, Chief Data Analytics Officer (Wind Tre)

La tavola rotonda ha evidenziato come la trasformazione in atto non riguardi più soltanto l’evoluzione della cultura del dato, ma stia entrando in una seconda fase, guidata dall’integrazione concreta dell’Intelligenza Artificiale nei processi aziendali. Un tema centrale è l’AI governance: le competenze, un tempo concentrate in pochi team specialistici, si stanno distribuendo nelle funzioni operative, rendendo l’AI parte effettiva del lavoro quotidiano di sempre più persone nell’organizzazione.

Tra i casi presentati, particolare attenzione è stata dedicata ai nuovi modelli di automazione intelligente applicati allo store management, che includono tecnologie di tracciamento dei flussi in negozio e sensoristica avanzata per rilevare i prodotti prelevati dallo scaffale. L’integrazione con applicazioni mobile abilita percorsi di acquisto completamente automatizzati. Sono esempi concreti di come l'AI stia ridisegnando l'intera esperienza retail, dalla soglia del negozio al checkout.

È emerso, inoltre, come l’analisi dei dati in tempo reale diventi decisiva in ambienti operativi ad alta complessità: la capacità di interpretare i segnali nel momento in cui si verificano e trasformarli immediatamente in azioni concrete rappresenta oggi un fattore critico di performance, specialmente in settori dove ogni secondo conta.

La knowledge base come infrastruttura strategica

L'incontro ha permesso di approfondire l'elemento più critico dell'approccio di JAKALA: il ruolo della knowledge base ontologica come fondamento dell'AI Factory.

«La differenza tra AI che funziona e AI che fallisce sta nella qualità della conoscenza sottostante. JAKALA costruisce knowledge base che rappresentano non solo i dati, ma le relazioni tra entità, processi e contesti di business. Questo approccio trasforma l'AI da strumento di automazione puntuale a sistema integrato: un'infrastruttura che collega dati, processi e modelli attraverso una rappresentazione condivisa, permettendo all'AI di operare in modo coerente su tutte le funzioni aziendali e generando un impatto reale e continuativo», ha dichiarato Vittorio Di Tomaso.

Verso modelli industrializzati di AI

Il Digital Coffee conclusivo ha mostrato come l’AI Factory rappresenti il percorso necessario per portare l'AI oltre lo stadio sperimentale e renderla parte dell'infrastruttura aziendale permanente: «Parlare di AI oggi significa parlare di architettura della conoscenza. Con l'AI Factory vogliamo far superare alle aziende l'idea dell'esperimento isolato: serve una knowledge base strutturata che permetta all'AI di comprendere il business nella sua interezza. Solo quando l'intelligenza artificiale è radicata in una base di conoscenza solida può operare su scala aziendale, accelerare le decisioni e diventare un motore permanente di competitività», ha concluso Vittorio Di Tomaso.