Autore: antonellasant

L’intelligenza artificiale sta entrando sempre più velocemente nei processi aziendali. Ma quando si parla di documenti interni, procedure, dati tecnici, informazioni sui clienti o know-how, utilizzare strumenti AI pubblici può non essere sempre la soluzione più adatta. È da qui che nasce il concetto di AI privata: un’intelligenza artificiale pensata per lavorare con le informazioni dell’azienda, all’interno di un ambiente controllato e con regole definite dall’organizzazione.

Ma cosa significa concretamente?

Un’AI che conosce le informazioni dell’azienda

In molte organizzazioni le informazioni esistono già, ma sono distribuite tra cartelle, PDF, documenti, procedure, database e sistemi differenti. Il problema, spesso, non è la mancanza di dati. È riuscire a trovarli, interpretarli e utilizzarli rapidamente. Un’AI privata può aiutare a trasformare questo patrimonio informativo in una conoscenza più facilmente accessibile. Invece di cercare manualmente tra decine di documenti, un utente potrebbe ad esempio chiedere:

“Qual è la procedura prevista in questo caso?” oppure: “In quali documenti viene trattato questo argomento?” o ancora: “Riassumi le informazioni disponibili su questo progetto.”

L’AI può cercare nelle fonti autorizzate, individuare le informazioni pertinenti e restituire una risposta utilizzabile, mantenendo il collegamento con i documenti da cui provengono le informazioni.

Perché “privata”?

La parola privata riguarda soprattutto il controllo.

Un’azienda può decidere:

• quali informazioni mettere a disposizione dell’AI;
• dove vengono elaborati e conservati i dati;
• quali utenti possono accedere a determinate informazioni;
• quali sistemi aziendali possono essere collegati;
• quali modelli di intelligenza artificiale utilizzare.

A seconda delle esigenze, l'infrastruttura può essere realizzata on-premise, in cloud privato o attraverso architetture ibride. L’obiettivo è evitare che l’adozione dell’AI comporti automaticamente la perdita di controllo sul patrimonio informativo aziendale.

Non significa necessariamente creare un nuovo modello di AI

Un equivoco frequente è pensare che realizzare un’AI privata significhi dover sviluppare da zero un modello di intelligenza artificiale. Nella maggior parte dei casi non è necessario. È possibile utilizzare modelli AI esistenti e costruire intorno ad essi un ambiente capace di accedere in modo controllato alla conoscenza aziendale. L’intelligenza artificiale diventa così uno strumento che mette in relazione modelli linguistici, documenti, dati e sistemi aziendali. Il valore non è soltanto nel modello utilizzato, ma soprattutto nella capacità di integrarlo correttamente nei processi dell’organizzazione.

Quali problemi può aiutare a risolvere?

Situazioni come queste sono molto più comuni di quanto sembri:

“So che questa informazione esiste, ma non so dove sia.”

“Dobbiamo cercare ogni volta tra cartelle, PDF, email e procedure.”

“Solo alcune persone sanno veramente come funziona questo processo.”

“Abbiamo migliaia di documenti, ma è difficile trasformarli in conoscenza utilizzabile.”

“Vorremmo usare l’AI, ma non possiamo inserire documenti aziendali in strumenti pubblici.”

“Il nuovo personale impiega molto tempo per acquisire le informazioni necessarie.”

In questi casi l’AI può diventare un nuovo livello di accesso alla conoscenza aziendale. Non sostituisce necessariamente i sistemi già utilizzati: può invece collegarli e rendere più semplice interrogare le informazioni che contengono.

Il punto di partenza non è l’AI

Per introdurre l’intelligenza artificiale in azienda non è necessario partire dalla tecnologia. Spesso la domanda più utile è molto più semplice:

Dove perdiamo tempo perché le informazioni sono difficili da trovare, comprendere o utilizzare?

Da lì è possibile individuare i processi nei quali l’AI può realmente produrre valore. Per alcune aziende può significare rendere interrogabile un archivio documentale. Per altre supportare l’assistenza tecnica. Per altre ancora collegare procedure, manuali, dati e sistemi interni. Non esiste quindi un’unica “AI aziendale”. Esiste piuttosto la possibilità di costruire un’intelligenza artificiale intorno alle informazioni, alle regole e ai processi specifici di ogni organizzazione.

Costruire la propria AI privata

In InformAmuse lavoriamo proprio su questo approccio: partire dai processi e dal patrimonio informativo dell’azienda per capire dove e come l’intelligenza artificiale può essere realmente utile. Dall’analisi delle fonti informative alla loro integrazione, fino alla realizzazione di ambienti AI privati e controllati. Perché il vero valore dell’AI in azienda non sta semplicemente nell’avere accesso a un modello più potente. Sta nel permettergli di lavorare, in modo sicuro e governato, con la conoscenza che rende unica quell’azienda.

Da dove potrebbe iniziare l’AI nella tua azienda?

Raccontaci un processo, un problema o un’attività che oggi richiede troppo tempo. Ti aiutiamo a capire se e come l’AI può essere utilizzata.

L'adozione di sensori e dispositivi connessi è cresciuta rapidamente in tutti i settori industriali. Sistemi di monitoraggio energetico, sonde ambientali, PLC, gateway e dispositivi di telemetria vengono spesso introdotti in momenti diversi e da fornitori differenti. Se da un lato questa evoluzione ha aumentato la disponibilità di dati, dall'altro ha generato un nuovo problema: la nascita di nuovi silos di dati, con informazioni distribuite su piattaforme diverse, dashboard separate e applicazioni che non comunicano tra loro. Il risultato è una gestione sempre più complessa degli impianti e una visione frammentata delle informazioni operative.

I limiti dei sistemi SCADA tradizionali

I sistemi SCADA continuano a essere strumenti fondamentali per il controllo industriale, ma sono stati progettati in un contesto molto diverso da quello attuale. Oggi le aziende devono monitorare impianti distribuiti, integrare dispositivi eterogenei e gestire dati provenienti da tecnologie differenti. In questi scenari, le integrazioni possono diventare complesse e costose, mentre l'introduzione di nuovi dispositivi o la creazione di servizi innovativi richiedono spesso attività di personalizzazione significative. Per i system integrator questo significa maggiori tempi di sviluppo, costi più elevati e una forte dipendenza dalle tecnologie proprietarie.

Perché l'interoperabilità è diventata una necessità

La vera sfida dell'Industrial IoT non è raccogliere dati, ma renderli utilizzabili in modo integrato. Avere una visione unificata dell'impianto significa poter correlare informazioni provenienti da sensori differenti, costruire KPI trasversali, migliorare le attività di manutenzione e prendere decisioni più rapide e consapevoli. L'interoperabilità è quindi diventata un requisito fondamentale per tutte le aziende che vogliono valorizzare i dati generati dai propri asset.

ADA: una piattaforma IIoT aperta e indipendente

In questo scenario e per rispondere proprio a questa esigenza nasce ADA. La piattaforma permette di integrare sensori e dispositivi di vendor differenti all'interno di un unico ambiente di gestione, raccogliendo i dati provenienti da protocolli eterogenei e rendendoli disponibili attraverso dashboard unificate e completamente personalizzabili. L'architettura multi-tenant consente inoltre di gestire contemporaneamente più impianti e più clienti, mantenendo il pieno controllo dei dati e dell'infrastruttura. L'obiettivo non è sostituire le tecnologie già presenti sul campo, ma creare un livello di integrazione che consenta di valorizzarle e di estenderne le potenzialità.

Un nuovo approccio per i System Integrator

Per i system integrator, una piattaforma aperta come ADA rappresenta un cambio di paradigma. Significa poter sviluppare soluzioni indipendenti dal singolo produttore, ridurre il tempo necessario per integrare nuovi dispositivi e realizzare applicazioni replicabili su clienti e contesti differenti. In un mercato in cui interoperabilità, scalabilità e proprietà del dato stanno diventando fattori strategici, la capacità di unificare tecnologie diverse in un'unica piattaforma rappresenta un vantaggio competitivo sempre più importante.

Dal monitoraggio al valore del dato

Il futuro dell'Industrial IoT non passa dalla moltiplicazione delle piattaforme, ma dalla capacità di mettere in comunicazione tecnologie diverse e trasformare dati isolati in informazioni utili. È proprio in questo scenario che ADA si propone come abilitatore per system integrator e aziende, offrendo un ecosistema aperto, scalabile e indipendente dai singoli vendor, capace di superare i limiti delle architetture tradizionali e di creare nuovo valore a partire dai dati.

L’introduzione del sistema EU ETS2 sta cambiando il modo in cui molte aziende devono gestire consumi energetici, emissioni e obblighi normativi collegati ai combustibili immessi in consumo. Per numerose realtà, il tema non riguarda soltanto l’adeguamento formale alla normativa, ma anche la necessità di comprendere procedure, organizzare correttamente i dati e prepararsi alle prossime scadenze. In questo articolo abbiamo raccolto alcuni aspetti da non sottovalutare e suggerimenti utili per affrontare EU ETS2 con maggiore chiarezza e organizzazione.

EU ETS2: perché è importante prepararsi in tempo

L’EU ETS2 introduce nuovi adempimenti che coinvolgono diversi settori, dal trasporto su strada agli edifici residenziali e commerciali, fino a operatori energetici e realtà produttive non rientranti nell’ETS1. Uno degli aspetti più delicati è proprio la gestione operativa degli obblighi:

• raccolta e organizzazione dei dati;
• tracciabilità delle informazioni;
• definizione di procedure documentate;
• monitoraggio delle scadenze;
• preparazione alle verifiche da parte di enti accreditati.

Affrontare questi temi solo in prossimità delle scadenze può aumentare il rischio di errori, ritardi o difficoltà nella gestione delle comunicazioni richieste.

Gli aspetti da non sottovalutare

Tra gli elementi più importanti da considerare ci sono:

La gestione delle procedure documentate
Uno degli aspetti centrali dell’EU ETS2 riguarda la capacità di dimostrare in modo chiaro e verificabile come vengono raccolti, elaborati e controllati i dati emissivi. Definire procedure interne strutturate aiuta a migliorare la trasparenza e a ridurre le criticità durante le verifiche.

Il controllo delle scadenze normative
L’EU ETS2 prevede un percorso progressivo con date e obblighi specifici che richiedono pianificazione anticipata. Tra le principali tappe:

• autorizzazione RAE;
• comunicazioni delle emissioni;
• verifiche da parte di enti terzi;
• iscrizione alle piattaforme dedicate alla successiva fase di mercato.

Avere una visione chiara delle tempistiche consente di organizzare meglio attività e responsabilità interne.

L’organizzazione dei dati
La gestione delle informazioni emissive richiede continuità, coerenza e capacità di recuperare rapidamente i dati necessari in caso di controlli o verifiche. Per questo motivo può essere utile impostare fin da subito un approccio ordinato alla raccolta e all’archiviazione delle informazioni.

Un approccio più chiaro e sostenibile alla conformità

Per molte aziende la difficoltà principale non è soltanto capire la normativa, ma riuscire a trasformare gli obblighi in un processo operativo gestibile nel tempo. Organizzazione, monitoraggio delle attività e definizione di procedure condivise possono contribuire a rendere la gestione dell’EU ETS2 più prevedibile e meno frammentata.

Approfondire il tema EU ETS2

Comprendere per tempo gli obblighi e prepararsi in modo strutturato può aiutare aziende e operatori a affrontare con maggiore serenità le prossime fasi previste dalla normativa. Per approfondire il tema EU ETS2 consultare la pagina dedicata a EU ETS2.

Nei contesti industriali sempre più globalizzati, la comunicazione tra team distribuiti rappresenta una delle principali sfide operative. Tecnici, operatori e specialisti si trovano spesso a collaborare da paesi diversi, parlando lingue differenti e operando in situazioni in cui ogni errore può avere conseguenze rilevanti.

In questo scenario, le tecnologie di Intelligenza Artificiale per la generazione automatica di sottotitoli e la traduzione in tempo reale possono trasformare radicalmente il modo in cui le aziende gestiscono l’assistenza remota e la collaborazione tecnica.

Come l’AI abilita comunicazione in tempo reale senza barriere

Le moderne soluzioni basate su Intelligenza Artificiale permettono di superare le principali criticità legate alla comunicazione nei contesti di assistenza remota, grazie alla possibilità di convertire automaticamente la voce in testo (speech-to-text), generare sottotitoli in tempo reale e tradurre i contenuti nella lingua desiderata. In questo modo, ogni partecipante può seguire la sessione nella propria lingua, migliorando significativamente la comprensione e la rapidità decisionale. Il funzionamento si basa su un insieme di tecnologie integrate: la trascrizione automatica dell’audio durante la sessione, l’elaborazione tramite modelli linguistici avanzati, la traduzione in tempo reale e la visualizzazione dei sottotitoli direttamente sui dispositivi degli utenti. Il risultato è una comunicazione fluida, accessibile e immediata, anche tra team distribuiti e multiculturali.

Il caso Fusion Remote

Un esempio concreto di applicazione di queste tecnologie è rappresentato da Fusion Remote, piattaforma sviluppata per Jujotech.  All’interno della piattaforma:

• i sottotitoli vengono generati automaticamente durante le sessioni
• ogni partecipante può selezionare la lingua desiderata
• la traduzione avviene in tempo reale, senza interrompere il flusso operativo

Questo consente di eliminare completamente le barriere linguistiche durante attività di:

• manutenzione
• supporto tecnico
• training
• audit

Dai benefici operativi al vantaggio competitivo

Le tecnologie di sottotitolazione e traduzione automatica basate su Intelligenza Artificiale stanno già producendo benefici concreti nei contesti operativi complessi, migliorando significativamente la qualità della comunicazione e l’efficienza dei processi. In particolare, consentono di ottenere:

• una migliore comprensione, grazie alla riduzione dei fraintendimenti tra operatori e tecnici;
• una maggiore velocità decisionale, favorita da comunicazioni chiare e immediate;
• un aumento della sicurezza, con una diminuzione del rischio di errori operativi in ambienti critici;
• una collaborazione globale più efficace, permettendo a team distribuiti di lavorare insieme senza barriere linguistiche;
• una maggiore inclusività, coinvolgendo attivamente tutti i partecipanti indipendentemente dalla lingua.

Queste soluzioni non si limitano al settore industriale, ma trovano applicazione anche in ambiti come la sanità, la formazione, il turismo, il supporto clienti internazionale e gli eventi digitali. Guardando al futuro, l’evoluzione dell’AI porterà a traduzioni sempre più precise e contestuali, a una migliore integrazione con le terminologie tecniche di settore e allo sviluppo di interfacce sempre più naturali e immersive. In questo scenario, la comunicazione non sarà più un limite, ma un vero e proprio abilitatore di efficienza e innovazione. Soluzioni come Fusion Remote dimostrano concretamente come sia possibile trasformare una criticità operativa in un vantaggio competitivo strategico.

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L’intelligenza artificiale per l’apprendimento personalizzato rappresenta oggi uno strumento strategico per migliorare l’efficacia dei percorsi formativi digitali. Attraverso l’analisi automatica dei risultati, la generazione di feedback mirati e suggerimenti personalizzati, è possibile accompagnare gli utenti in un percorso di crescita più consapevole e orientato ai dati.

Un’esperienza formativa più intelligente e orientata ai risultati

Nel corso degli ultimi mesi, il nostro team ha sviluppato e integrato componenti intelligenti in una piattaforma di apprendimento avanzata, con l’obiettivo di offrire un’esperienza più personalizzata, interattiva e orientata ai risultati.

Grazie a queste soluzioni basate su logiche di apprendimento automatico e analisi dei dati, il sistema è in grado di:

• analizzare automaticamente i risultati delle attività svolte dagli utenti;

• generare feedback chiari e personalizzati;

• suggerire contenuti mirati per supportare efficacemente la crescita delle competenze.

Dati che diventano valore per l’apprendimento

Le soluzioni basate su intelligenza artificiale per l’apprendimento personalizzato consentono di trasformare i dati generati dalle attività formative in informazioni utili e immediatamente fruibili. Il sistema interpreta le performance dell’utente, individua aree di miglioramento e propone contenuti mirati, favorendo un apprendimento progressivo e realmente centrato sulle esigenze individuali.

L’approccio adottato trasforma i dati grezzi in informazioni utili, migliorando l’efficacia dei percorsi formativi e consentendo agli utenti di accedere a raccomandazioni intelligenti costruite su reali esigenze individuali. Questo approccio data-driven migliora la qualità dell’esperienza formativa, riduce la distanza tra valutazione e azione correttiva e supporta una crescita continua delle competenze.

Le tecnologie alla base delle funzionalità intelligenti

Alla base di queste funzionalità vi è un ecosistema di tecniche e strumenti di intelligenza artificiale avanzata, che include modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM), sistemi di semantic search ed embedding, strategie di data augmentation e meccanismi di retrieval basati su RAG e agentic RAG.
Queste componenti permettono di arricchire le risposte con informazioni contestuali affidabili (web grounding), migliorare la qualità dei suggerimenti e supportare in modo efficace processi di skill growth e upskilling, anche attraverso l’integrazione di modelli AI in cloud e strumenti dedicati all’AI tooling.

Questa innovazione rappresenta un ulteriore passo verso un’esperienza formativa data-driven, in grado di accompagnare l’utente in modo dinamico nel proprio percorso di apprendimento.

Approfondisci il tema dell’intelligenza artificiale nell’educazione sul sito della Commissione Europea.

Stay tuned!

Il progetto SafeForPorts, a cui InformAmuse ha contribuito attivamente insieme a Tenova e Prosoft Intesys S.r.l., si è concluso con successo ad agosto 2025. Considerata la valenza dei risultati raggiunti, è stata concessa un’estensione fino a dicembre 2025 con l’avvio di SafeForPorts+, che consolida e arricchisce quanto sviluppato finora.

Tra i principali traguardi di InformAmuse:

• sviluppo e consolidamento dell’architettura software on-site;

• realizzazione del Modulo AI per il riconoscimento automatico di anomalie e segni di usura, utilizzabile on edge per abilitare la manutenzione predittiva in tempo reale.

Al progetto ha contribuito attivamente anche la MV Maintenance , che grazie alla propria esperienza e al supporto nelle prove in loco, ha reso possibili i test in condizioni operative reali, favorendo la validazione delle soluzioni sviluppate.

Il progetto, sviluppato nell’ambito dell’iniziativa RAISE (Robotics and AI for Socio-economic Empowerment) sostenuta dal PNRR e dall’Unione Europea – NextGenerationEU, ha integrato simulazione VR per la formazione degli operatori di gru scaricatrici e sistemi on-field basati su wearable devices e computer vision, a supporto della manutenzione predittiva e dei flussi operativi a mani libere.

Con SafeForPorts+, il lavoro compiuto viene ulteriormente validato ed esteso. Le principali novità includono:

• un ambiente di addestramento VR potenziato, che introduce variabili cinematiche come profondità della stiva e corsa del carrello, simulando anche nuove tipologie di scaricatori navali;

• un sistema di supporto on-field evoluto, che integra dati termografici nel dispositivo indossabile, ampliando le capacità diagnostiche e aprendo la strada a modelli multimodali basati su imaging visibile e infrarosso.

Stay tuned!

Negli ultimi anni, l'intelligenza artificiale (AI) ha trasformato molti settori, e il monitoraggio ambientale non fa eccezione. Le tecnologie AI, insieme a soluzioni avanzate come OpenAI, stanno rivoluzionando la gestione dei dati e la verifica documentale, aumentando l'efficienza e l'accuratezza dei processi di controllo ambientale.

L'importanza della verifica documentale nel monitoraggio ambientale

Nel monitoraggio ambientale, la raccolta e l'analisi di dati sono cruciali per valutare l'impatto delle attività umane sull'ambiente. Governi, aziende e organizzazioni raccolgono enormi quantità di dati provenienti da sensori, satelliti e studi sul campo, spesso accompagnati da rapporti tecnici e normative. La verifica documentale garantisce che queste informazioni siano accurate e conformi alle regole in vigore, un compito complesso che l'intelligenza artificiale può semplificare notevolmente.

Come l'intelligenza artificiale sta trasformando il processo

Grazie a OpenAI e ad altre soluzioni AI, è possibile automatizzare buona parte del processo di verifica documentale. L'AI analizza velocemente grandi quantità di documenti e dati, identificando eventuali errori o anomalie che potrebbero passare inosservati a un occhio umano.

1. Estrazione automatica dei dati

Un aspetto fondamentale della verifica documentale è l'estrazione dei dati rilevanti. L'AI, attraverso il machine learning, può essere addestrata a riconoscere e raccogliere informazioni chiave da vari tipi di documenti, come rapporti tecnici o regolamenti ambientali. Ad esempio, in un monitoraggio della qualità dell'acqua, l'AI può estrarre automaticamente i livelli di inquinamento e confrontarli con i limiti normativi.

2. Verifica della conformità normativa

Grazie all'AI, è possibile confrontare automaticamente i dati raccolti con le normative nazionali e internazionali. Un sistema basato su AI può analizzare migliaia di pagine di regolamenti, segnalando eventuali non conformità in modo tempestivo ed efficiente.

Benefici concreti dell'AI nella verifica documentale

L'intelligenza artificiale riduce gli errori umani, velocizza i processi manuali e ottimizza le risorse aziendali. Le soluzioni AI garantiscono che i dati siano sempre conformi alle normative e forniscono una maggiore efficienza operativa.

L'integrazione dell'AI nei processi di monitoraggio ambientale rappresenta un passo avanti verso la sostenibilità, aiutando le aziende a prendere decisioni più informate e riducendo l'impatto ambientale.

Nell'epoca digitale in cui viviamo, l'Internet of Things (IoT) sta cambiando radicalmente la gestione di molte infrastrutture, e gli impianti idrici non fanno eccezione. Grazie alla capacità di connettere dispositivi e raccogliere dati in tempo reale, l'IoT offre una serie di soluzioni innovative per ottimizzare l'efficienza, la manutenzione e la gestione delle risorse idriche. Ecco alcune delle principali applicazioni dell'IoT negli impianti idrici:

1. Monitoraggio della Qualità dell'Acqua:

L'IoT consente il monitoraggio continuo dei parametri chiave della qualità dell'acqua, come la presenza di contaminanti, il pH e la temperatura. I sensori IoT posizionati lungo la rete idrica possono rilevare automaticamente anomalie o livelli critici, consentendo interventi tempestivi per garantire la sicurezza dell'approvvigionamento idrico.

2. Rilevamento delle Perdite:

Le perdite d'acqua sono un problema comune negli impianti idrici, con gravi conseguenze sia ambientali che economiche. L'IoT può contribuire a individuare perdite in modo rapido e preciso, utilizzando sensori di pressione e flusso per identificare variazioni non programmate nel sistema. Ciò consente agli operatori di intervenire prontamente per riparare le perdite e ridurre gli sprechi.

3. Gestione delle Reti:

Attraverso la raccolta e l'analisi dei dati generati dai dispositivi IoT, è possibile ottenere una visione dettagliata delle prestazioni della rete idrica. Questo permette di ottimizzare la distribuzione dell'acqua, bilanciare la pressione e prevenire guasti improvvisi, migliorando complessivamente l'affidabilità e l'efficienza del sistema.

4. Manutenzione Predittiva:

L'IoT consente la manutenzione predittiva degli impianti idrici, anticipando i guasti e le necessità di manutenzione attraverso l'analisi dei dati dei sensori. Ciò riduce i costi di manutenzione e minimizza il rischio di interruzioni del servizio, garantendo un funzionamento ottimale degli impianti.

5. Ottimizzazione dei Consumi:

Grazie all'IoT, è possibile monitorare e gestire in tempo reale i consumi idrici, sia a livello domestico che industriale. Questo consente agli utenti di identificare comportamenti inefficienti e adottare misure per ridurre gli sprechi, promuovendo un utilizzo sostenibile delle risorse idriche.

In conclusione, l'IoT offre un'enorme potenzialità per migliorare l'efficienza, la sicurezza e la sostenibilità degli impianti idrici. Investire in soluzioni IoT può portare significativi benefici economici, ambientali e sociali, contribuendo a costruire un futuro in cui l'acqua sia gestita in modo intelligente e responsabile.

Siamo entusiasti di comunicare la collaborazione con Tenova e Prosoft Intesys S.r.l. al progetto SafeForPorts, per l'innovazione portuale. Tale collaborazione parte da una risposta alla CFP di Istituto Italiano di Tecnologia e RAISE Liguria che ha portato alla definizione del progetto stesso.

SafeForPort mira a innovare l'industria marittima con tecnologie all'avanguardia dell'Industria 4.0 per migliorare  safety e efficiency nelle operazioni portuali, dando priorità alla sicurezza degli operatori delle macchine durante le fasi di formazione, funzionamento e manutenzione.

Attraverso simulatori di realtà virtuale e algoritmi di Computer Vision, mira alla realizzazione di una soluzione che ha come punti di forza la formazione e l'assistenza sul campo degli operatori di scaricatori di navi a benna, unità mobili montate su rotaia tipicamente installate sulle banchine portuali.

Informamuse metterà a disposizione le proprie competenze nella realizzazione di applicazioni a comando vocale dedicate a dispositivi mobili, nella implementazione di sistemi personalizzati di videocomunicazione basati su WebRTC e connessi con i player del mercato e nella gestione di soluzioni che sfruttano tecniche di AI, avvalendosi anche della collaborazione di partner tecnologici strategici.

Nello specifico in ambito di innovazione portuale ci occuperemo di:

• personalizzare un sistema di video assistenza remota che permetterà all'operatore di contattare, attraverso un sistema hands-free, un operatore esperto per avere supporto da remoto durante la movimentazione della macchina
• realizzare una suite software dedicata alla realizzazione e all’esecuzione su dispositivi hands-free di workflow di movimentazione e manutenzione
• definire e implementare algoritmi basati su tecniche di Computer Vision e Intelligenza Artificiale  per l’analisi del materiale fotografico raccolto al fine di rilevare segni di usura e degrado nei sistemi e nelle infrastrutture utilizzate

Un ringraziamento speciale va a MV Maintenance per il prezioso supporto e la disponibilità fornita nelle attività di test in loco, che contribuiranno concretamente al successo del progetto.

La Migrazione COBOL: Rivoluzionare il Passato per il Futuro Digitale

Pochi linguaggi possono vantare una storia così lunga e influente quanto COBOL (Common Business Oriented Language). Nato negli anni '50, COBOL ha dominato il mondo delle applicazioni aziendali per decenni, alimentando molte delle più importanti operazioni commerciali e governative.

Tuttavia, con l'evoluzione tecnologica accelerata degli ultimi decenni,  molte aziende ed enti si sono trovate a fare i conti con una sfida senza precedenti: la necessità di migrazione del COBOL. Molti sistemi legacy ancora eseguono applicazioni critiche scritte in COBOL, ma l'infrastruttura moderna richiede una trasformazione digitale che va oltre il linguaggio.

Perché Migrazione COBOL?

La necessità di migrare da COBOL deriva da una serie di motivi chiave:

1. Obsolescenza Tecnologica: Il linguaggio COBOL, sebbene robusto e affidabile, non è stato progettato per soddisfare le esigenze dei moderni sistemi informatici, come l'elaborazione in tempo reale o l'integrazione con le nuove tecnologie.
2. Difficoltà di Manutenzione: Le applicazioni COBOL spesso presentano codice legacy estremamente complesso e mal documentato, rendendo difficile e costoso apportare modifiche o correzioni di bug.
3. Scarsità di Competenze: A causa della sua longevità, il numero di sviluppatori che conoscono COBOL è in costante diminuzione, rendendo difficile trovare personale qualificato per mantenere e sviluppare nuove funzionalità per le applicazioni legacy.
4. Costi Elevati: L'esecuzione e il supporto dei sistemi COBOL legacy possono diventare costosi nel tempo, sia in termini di manutenzione che di licenze software.

Approcci alla Migrazione COBOL

La migrazione da COBOL può avvenire attraverso diverse metodologie, ognuna con vantaggi e svantaggi:

1. Riscrittura: Questo approccio coinvolge la riscrittura completa delle applicazioni legacy in un linguaggio più moderno, come Java o C#. Sebbene questo possa garantire l'eliminazione totale della dipendenza da COBOL, è anche il metodo più costoso e rischioso.
2. Riconversione: In questo approccio, il codice COBOL viene automaticamente tradotto in un linguaggio più moderno utilizzando strumenti di riconversione automatica. Anche se questo metodo è più rapido e meno costoso della riscrittura, può produrre codice di qualità inferiore e richiedere comunque una notevole quantità di lavoro manuale per ottimizzare e correggere il codice convertito.
3. Servizi Web e API: Un approccio più graduale coinvolge l'incapsulamento delle funzionalità COBOL in servizi Web o API, consentendo alle applicazioni moderne di interagire con i sistemi legacy attraverso interfacce standardizzate. Questo approccio permette di mantenere gran parte del codice COBOL esistente, ma richiede un maggiore sforzo di integrazione.

Benefici della Migrazione COBOL

Sebbene la migrazione da COBOL possa sembrare un compito imponente, offre numerosi vantaggi:

1. Agilità Aziendale: Le applicazioni moderne sono in grado di adattarsi più rapidamente alle mutevoli logiche di business, consentendo alle aziende di rimanere competitive nel mercato.
2. Riduzione dei Costi: Eliminare la dipendenza da sistemi legacy può ridurre i costi operativi a lungo termine, inclusi quelli legati alla manutenzione e all'infrastruttura.
3. Accesso a Nuove Tecnologie: La migrazione consente alle aziende di sfruttare le nuove tecnologie e i relativi paradigmi di sviluppo, come il cloud computing e l'Internet delle cose, per migliorare l'efficienza e l'innovazione.
4. Risorse Umane: Rendere le applicazioni più moderne può facilitare l'attrazione e il mantenimento dei talenti tecnici, in quanto molti sviluppatori preferiscono lavorare con tecnologie più recenti e innovative.

Conclusioni

La migrazione da COBOL può essere un passo fondamentale per garantire la sostenibilità e la competitività delle aziende nell'era digitale. Sebbene possa comportare sfide e costi iniziali, i benefici a lungo termine superano di gran lunga gli ostacoli. Investire nella migrazione COBOL non è solo una questione di adattamento alla tecnologia moderna, ma anche di preparazione per il futuro digitale.