Il nostro focus principale in Betacom è sulle nuove tecnologie di Intelligenza Artificiale che stanno rivoluzionando il modo in cui viviamo, lavoriamo e comunichiamo. Oggi, l’AI non è più solo una promessa futuristica, ma una realtà concreta che potenzia i processi aziendali, ottimizza le risorse e migliora l’esperienza utente.
Le soluzioni più avanzate includono:
Machine Learning: sistemi che apprendono dai dati per prendere decisioni autonome e migliorare nel tempo.
Natural Language Processing (NLP): l’AI che comprende, interpreta e genera il linguaggio umano, come chatbot, assistenti virtuali e traduttori automatici.
Computer Vision: l’analisi e interpretazione delle immagini e dei video da parte dei sistemi intelligenti.
Reti neurali profonde (Deep Learning): modelli complessi ispirati al cervello umano, usati per riconoscimento vocale, diagnostica medica, guida autonoma, e molto altro.
AI generativa: tecnologie come i modelli linguistici e visivi che creano contenuti originali in tempo reale.
Queste tecnologie permettono di automatizzare processi complessi, rilevare anomalie, prevedere comportamenti, supportare le decisioni aziendali e creare nuove opportunità di crescita.
L’Intelligenza Artificiale rappresenta oggi uno strumento strategico, in grado di aumentare l’efficienza, ridurre i costi e stimolare l’innovazione in ogni settore.
L’applicazione dell'AI su diversi settori
Manufacturing / Industria 4.0-5.0: Molti degli use case nell’industria riguardano la branca della computer vision. Alcuni esempi possono essere analisi di immagini per migliorare la sicurezza sul lavoro e identificare problematiche nei processi produttivi e identificazione di rischi per i lavoratori in ambiente di lavoro, controllo difetti di produzione. Si usano spesso anche algoritmi di Machine Learning, ad esempio nell’ambito della predictive maintenance, per provare a prevedere cioè quando ci sarà un malfunzionamento di alcune macchine.
Fintech / Banking: In ambito bancario è più raro utilizzare algoritmi di Computer Vision, in genere si usano algoritmi di Machine Learning e BI per analizzare dati bancari ed estrarre informazioni su processi interni, analisi dati per creare cluster di segmentazione dei clienti, rilevamento di frodi, valutazione del rischio di credito. I dati bancari però spesso sono molto complessi, per questo esistono team di Data Engineer il cui lavoro è consentire la fruibilità dei dati per le altre aree.
Insurtech / Assicurazioni: In ambito assicurativo esistono numerosi use case, tra i più comuni vengono utilizzati algoritmi di Machine Learning per fraud detection e customer analysis. Questo tipo di approccio consente di identificare eventuali casi sospetti e proporre a clienti diversi polizze personalizzate. Anche in questo caso è fondamentale la corretta gestione del dato, per cui risulta indispensabile la figura del Data Enginee.
Real Estate: basato su un algoritmo proprietario generativo, predittivo, prescrittivo e analitico.
Include una gamma di strumenti intelligenti per gli operatori del settore immobiliare—unificati e parte dell’omonima suite all-in-one—che automatizzano le attività di back-end e consentono la generazione di lead perfettamente allineati al 100% con le proprietà.