Nota Metodologica
La ricerca commissionata da Google alla School of Management del Politecnico di Milano, e condotta nel periodo ottobre 2018-gennaio 2019, ha studiato i possibili impatti di diverse tecnologie e applicazioni di intelligenza artificiale e machine learning nelle piccole, medie e medio-grandi imprese italiane con un fatturato annuale compreso tra 1 e 250 milioni di euro l’anno e operanti nei settori metal-siderurgico, metalmeccanico e automazione industriale, agroalimentare, tessile/abbigliamento e design/arredo. La ricerca è partita da un’analisi della letteratura sul tema e dei casi applicativi e sperimentali a livello nazionale e internazionale, integrata con interviste con esperti delle filiere analizzate. Questo ha consentito di sviluppare una mappatura delle principali possibili applicazioni di predictive analytics, image recognition e voice/sound recognition per le filiere (e per i diversi livelli delle filiere) e una riflessione sulle sfide manageriali connesse alla loro adozione.
Gruppo di ricerca
I risultati sono stati riassunti in un rapporto di ricerca cui Google ha attinto, integrandoli e rielaborandoli per sviluppare i contenuti presentati nei report ottenibili attraverso questo sito. Il gruppo di lavoro ringrazia gli esperti di filiera, e in particolare Alessandro Marini e Domenico Spaggiari.
Gruppo di lavoro
Responsabile scientifico: Lucio Lamberti
Team leader: Manuela Balli
Team di ricerca:
- Debora Bettiga
- Antonio Capone
- Shan Chen
- Alessandro Lenti
- Marco Mandolfo
Per maggiori informazioni in merito alla ricerca: lucio.lamberti@polimi.it
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