Hiop. Startup deeptech del settore dati e Intelligenza Artificiale. Intervista al CEO Giacomo Barone
Intervista a Giacomo Barone, CEO di Hiop
Che tipo di aziende possono trarre vantaggio dallo sfruttare i propri dati? E quali sono le barriere tra le persone, l’utilizzo dei dati e le idee innovative?
Le nuove tecnologie legate all’intelligenza artificiale rappresentano una svolta cruciale per la nostra società, che non a caso viene paragonata da molti all’avvento degli smartphone nei primi anni 2000. Già in poco tempo il mercato sta registrando profondi cambiamenti in settori come finanza, media, marketing e servizi legali, cambiamenti destinati a propagarsi nel prossimo futuro. Tuttavia, questa evoluzione esponenziale si scontra con una fragilità strutturale dell’ecosistema imprenditoriale italiano, e non solo: molte aziende non hanno ancora una maturità sui dati sufficiente per poter utilizzare l’AI e, utilizzando una citazione ormai diffusa, “se non puoi usare i tuoi dati, non puoi usare l’AI”.
Se guardiamo alla realtà di qualsiasi impresa, tutti producono e gestiscono dati importanti e spesso sottovalutati, che possono tradursi in aumenti anche significativi dei ricavi e in una maggiore efficienza gestionale e decisionale. Parliamo di comunicazione digitale, certo, ma anche e soprattutto di dati di gestione come ordini e scontrini, dati di produzione e magazzino, fatture e interazione con i propri clienti. Dal bar sotto casa a chi porta il cibo che finisce sulla nostra tavola, fino all’industria e a chi gestisce ed eroga i servizi che usiamo ogni giorno. Moltissimi stanno iniziando a riscoprirsi ricchi di informazioni che attendono di essere “sistemate” e trasformate in opportunità attraverso la data science e l’AI. La gestione dei dati è però l’ostacolo numero uno per l’adozione di questi strumenti.
L’89% delle organizzazioni perde importanti opportunità di business a causa di problemi legati all’accessibilità dei dati. I “bad data” – quelli che in un certo senso “non funzionano” – rappresentano una sfida significativa per le aziende, poiché influenzano negativamente i processi decisionali e l’efficienza operativa. Dati inaccurati o fuorvianti possono precludere occasioni importanti o portare a decisioni errate, non in linea con quelli che sono gli obiettivi aziendali da raggiungere, ma anche a strategie inefficaci e conseguenti perdite finanziarie. Un data scientist, ad esempio, spende circa l’80%* del proprio tempo a “riordinare” i dati, distogliendo quindi energie dalle attività fondamentali come l’analisi e la comprensione di tali informazioni, anziché concentrarsi sulla creazione di modelli di AI. Questo spostamento di focus può portare a una perdita di competitività e a una diminuzione dell’attrattività per i talenti del proprio settore.
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In termini economici, il costo dei “bad data” è stato stimato già da diversi anni in almeno 3,1 triliardi di dollari nei soli Stati Uniti**, un valore paragonabile al PIL del Regno Unito. Questo gap è destinato ad aumentare per effetto dell’AI generativa e l’impatto può essere esponenziale se si pensa che nell’economia digitale nulla può essere più dannoso che automatizzare un errore.
Non solo. I dati sono anche difficilmente accessibili: le barriere principali nel campo dei dati di valore e delle idee innovative includono la mancanza di comprensione e integrazione dei dati, ostacoli normativi e carenze nelle competenze tecniche.
Chi è Hiop e a chi si rivolge?
Hiop è una startup deeptech specializzata nel settore dei dati e dell’Intelligenza Artificiale. La nostra missione è quella di permettere alle aziende di ogni dimensione di ottenere facilmente la maturità tecnologica che serve per adottare con successo l’AI e i Big Data.
L’ecosistema Hiop mira a semplificare l’adozione delle nuove tecnologie in ambito data science, offrendo maggiore efficienza, reattività, scalabilità e sostenibilità nelle infrastrutture di gestione dati.
Particolarmente vantaggioso per i data scientist che, come anticipato, trascorrono la maggior parte del loro tempo a pulire e ordinare i dati, Hiop consente loro di dedicare maggior tempo all’analisi e alla comprensione di tali dati, piuttosto che alla loro preparazione. Questo porta a una gestione più efficace dei progetti e a un maggior ritorno sull’investimento. Inoltre, aiutiamo i clienti a realizzare più facilmente la propria strategia sui dati in diversi ambiti innovativi, rendendo l’analisi avanzata accessibile anche a utenti non specializzati.
La gestione efficace dei dati non è solo una questione tecnica, ma un fattore cruciale per la crescita e l’innovazione aziendale. Affrontare le sfide dei “bad data” e superare le barriere all’accesso a dati di qualità richiede un approccio olistico, come quello proposto da Hiop, che può trasformare significativamente il panorama dei dati e guidare le aziende verso un futuro più produttivo e innovativo.
Come affiancate imprese, aziende ICT e data scientist?
Con Hiop semplifichiamo il processo di adozione della tecnologia, consentendo di beneficiare delle sue potenzialità, che si tratti di ottimizzare i processi esistenti, esplorare nuove opportunità di mercato o migliorare le decisioni strategiche.
La piattaforma cloud di Hiop è progettata per supportare sia i manager aziendali che gli sviluppatori software e i data scientist nelle loro iniziative guidate dai dati e AI; per questo motivo, viene scelta da aziende che vogliono crescere attraverso i dati e adottare strumenti avanzati, nonché da chi con i dati realizza ogni giorno applicazioni e servizi, come software house e team di sviluppo, consulenti e system integrator.
Infine, collaboriamo strettamente con i nostri partner, impegnandoci per creare un ecosistema integrato che favorisca l’innovazione continua e la crescita economica.
Quali sono i vostri obiettivi di sviluppo e crescita per il prossimo biennio?
Nei prossimi due anni, miriamo a diventare un player di riferimento nel settore dei dati, dell’intelligenza artificiale e della business intelligence in Europa, posizionandoci come tecnologia chiave, fondamentale per il successo e la collaborazione in queste aree. Investiremo significativamente in tecnologie innovative per rimanere all’avanguardia nel nostro campo. Questo include l’esplorazione di nuove aree di intelligenza artificiale, l’apprendimento automatico e l’analisi avanzata dei dati, al fine di offrire soluzioni sempre più efficienti ed efficaci ai nostri clienti.
Prevediamo inoltre di ampliare l’organico. Siamo già un team internazionale (nei nostri uffici si parlano più di 5 lingue), ma vogliamo attrarre talenti da diverse parti del mondo e da vari background culturali e professionali. Questo approccio non solo arricchisce la nostra prospettiva aziendale, ma ci permette anche di comprendere e soddisfare meglio le esigenze dei nostri clienti a livello globale.
Parlateci del riconoscimento della tecnologia di processamento dati di Hiop, Jump, come AWS Qualified Software
La nostra piattaforma è nativamente multi-cloud. Abbiamo effettuato percorsi di lavoro e accelerazione con cloud provider come AWS, OVH e Scaleway e internamente vantiamo certificazioni per operare con quasi tutti i principali cloud provider. Essere riconosciuti come AWS Software Partner è stato per noi un traguardo importante, particolarmente sfidante per una startup. Certificare Jump come AWS Qualified Software è passato attraverso una verifica rigorosa degli standard di sicurezza e affidabilità, che abbiamo superato con successo grazie alla qualità e robustezza della nostra piattaforma. Solamente pochissime aziende italiane offrono degli AWS Qualified Software e per noi è motivo di orgoglio essere in questo gruppo. La nostra è un’architettura software proprietaria e all’avanguardia. Questo rappresenta un’importante dimostrazione delle nostre competenze in termini di stabilità, sicurezza e resilienza dei sistemi e ci apre le porte a un ampio ecosistema di risorse AWS, specialmente in Europa, che insieme all’Italia è il nostro mercato di riferimento, ampliando le nostre opportunità di crescita e collaborazione.
* Harvard Business Review
** IBM, 2016.
Articolo pubblicato con l’ausilio del sistema di Redazione AI AGENTICA di Datamoney, e supervisione umana finale.Le notizie più lette su LaMiaFinanza
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