Digital-IA
L’intelligenza artificiale per l'agricoltura
Digital-IA consiste nel “Piano di rafforzamento delle competenze digitali e manageriali di Image Line per l’integrazione di tecnologie di intelligenza artificiale nei processi e nei servizi aziendali”.
Il progetto (CUP E89J24005550007) è realizzato grazie ai Fondi europei della Regione Emilia-Romagna - PR-FESR 2021-207 Emilia-Romagna - Rafforzamento delle competenze per la transizione industriale, digitale e green lungo la direttrice della S3. Beneficiario: Image Line Srl Unipersonale.
Gli elementi chiave del progetto
Obiettivi
L’introduzione dell’IA ha una duplice finalità: ottimizzazione dei processi interni dell'azienda, agevolando l’inserimento delle informazioni e riducendo drasticamente gli errori, per migliorare l'efficienza e ridurre i costi; miglioramento dei servizi offerti ai clienti, in termini sia di funzionalità disponibili sia di usabilità da parte dell’utente finale, e implementazione di soluzioni competitive sul mercato.
Durata del progetto
Data inizio progetto: 1° ottobre 2024
Data fine progetto: 30 giugno 2025
Il progetto viene realizzato tramite le due fasi descritte di seguito.
FASE A di Digital-IA
Rilevazione dei fabbisogni di specifiche competenze all’interno dell’azienda:
- valutazione delle soluzioni di IA disponibili per individuare tecnologie, strumenti e modelli più idonei alle specifiche esigenze delle diverse attività e funzioni aziendali;
- valutazione delle risorse (hardware e software) e le competenze già presenti per analizzare le capacità disponibili e identificare eventuali lacune da colmare, sia dal punto di vista tecnologico che delle competenze.
FASE B di Digital-IA – Fase operativa
Introduzione di azioni volte alla riduzione del mismatch tra domanda e offerta di competenze:
- lancio di progetti pilota su piccola scala per testare l'efficacia dell'IA in aree specifiche;
- misurazione dei risultati dei pilota tramite specifici indicatori (es. riduzione dei tempi, riduzione degli errori, grado di soddisfazione dell’utente finale, ecc.), adottando modifiche necessarie;
- integrazione sistematica delle tecnologie validate nei processi aziendali;
- pianificazione della scalabilità dell'infrastruttura di IA per supportare la crescita dell'uso all'interno dell'azienda.
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