22 Oct 2025
Chalet Fontana
Intelligenza Artificiale: dalla sperimentazione alla generazione di valore a lungo termine
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L’adozione strategica dell’intelligenza artificiale può sbloccarne il valore a lungo termine, ma richiede dati affidabili, piattaforme cloud sicure e un chiaro allineamento con gli obiettivi di business.
Introduzione
L’intelligenza artificiale sta rimodellando i settori promuovendo l’efficienza, l’innovazione e la scalabilità. Dal machine learning, all’intelligenza artificiale generativa, alla nuova era degli AI agents, il potenziale è immenso. Ma i progetti pilota incentrati su proof of concept tecnologici da soli non bastano: serve una visione strategica. Il successo dipenderà da una roadmap efficace che getti basi solide: dati affidabili, accessibili e governati; piattaforme cloud scalabili e sicure; rispetto dei requisiti normativi e di sovranità digitale; orchestrazione dell’AI nel contesto dei processi esistenti. Man mano che le organizzazioni scalano l’intelligenza artificiale, solidi framework di orchestrazione e modelli di governance chiari apriranno la strada a risultati trasformativi e a un’innovazione responsabile.
L’adozione dell’intelligenza artificiale può inciampare in insidie comuni, come concentrarsi su soluzioni isolate, vittorie a breve termine o proof of concept non inseriti in un quadro strategico.
Serve un approccio strutturato con una visione di medio-lungo periodo che metta al centro infrastrutture cloud agili e scalabili, una gestione del dato come asset strategico e un chiaro allineamento con gli obiettivi organizzativi più ampi.
Solo così l’AI può diventare una vera leva di crescita, efficienza e innovazione per l’organizzazione e per il sistema paese.
Perché partecipare?
Durante l’evento organizzato a Firenze da IDC, in collaborazione con AWS e Recube, il prossimo 22 ottobre, nella splendida cornice de La Loggia del Piazzale Michelangelo, i partecipanti avranno occasione di conoscere e condividere buone pratiche su:
- Gli step critici per una solida strategia per l’adozione scalabile dell’intelligenza artificiale.
- La necessità di predisporre e mantenere dati di qualità, accessibili e strutturati per le applicazioni di intelligenza artificiale.
- L’esigenza di affidarsi a partner tecnologici che offrono piattaforme cloud-native ed esperienza per aprire la strada verso l’era degli AI agents.
Agenda
Intelligenza Artificiale: dalla sperimentazione alla generazione di valore a lungo termine
One day event
Fine dei Lavori
Surprise Experience e Networking Dinner
Conclusioni
Open Discussion modera IDC
Storie di Successo a cura di Recube
Gianluigi Mucciolo
Cloud Innovation Lead – Research & Development, Recube
Scenario Tecnologico a cura di AWS
Scenario di Mercato
Massimiliano Claps
Research Director, IDC EMEA Insights
Benvenuto a cura di IDC, AWS e Recube
Arrivo, Registrazione e Welcome Cocktail
Speakers
Massimiliano Claps
Research Director
IDC EMEA Insights
Read Bio
Massimiliano Claps
Gianluigi Mucciolo
Cloud Innovation Lead – Research & Development
Recube
Read Bio
Gianluigi Mucciolo
Partners
Partners
AWS
R3cube
Crediamo nel potere del cambiamento
Siamo un team specializzato in consulenza IT con un approccio nativo al cloud computing. La nostra sfida è quella di guidare l’innovazione attraverso il cambiamento delle singole persone.Crediamo che le menti creative abbiano il potere di generare idee straordinarie e di dare vita a soluzioni rivoluzionarie.Siamo appassionati di apprendimento continuo e di reskilling, perché sappiamo che solo attraverso la formazione, possiamo permettere alle aziende di evolversi di pari passo con l’era digitale.
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Key Topics
AI: Valore & Innovazione
Come si può realizzare il valore dell’AI per migliorare l’esperienza di clienti e dipendenti, incrementare l’efficienza dei processi e contribuire all’innovazione per il sistema paese.
Casi d'Uso e Sostenibilità
Come si possono combinare i benefici per specifici casi d’uso, con una pianificazione a medio e lungo termine che assicuri la sostenibilità finanziaria e tecnologica dell’AI.
Dati e Governance
Come dare priorità alla governance e alle piattaforme che assicurino dati coerenti, di qualità e accessibili, per sbloccare il potenziale di trasformazione dell’intelligenza artificiale.