Rinnovo Patente? Facile ed Economico
L’intelligenza artificiale è al centro degli investimenti globali, ma fatica ancora a generare risultati concreti: secondo McKinsey, solo il 39% delle aziende dichiara un impatto misurabile sul conto economico.
È in questo contesto che si inserisce ELAI, società italiana che annuncia l’apertura negli Stati Uniti e la nomina di Kjersten Moody, già Global Chief Data Officer di Unilever, State Farm e Prudential, come CEO Nord America. Fondata a Roma nel 2020, nata dalla ricerca accademica di Lorenzo Luce e sviluppatasi grazie all’investimento di Cassa Depositi e Prestiti, ELAI cresce a un ritmo superiore al 40% annuo e lavora oggi con oltre 100 aziende in 15 Paesi, tra cui Intesa Sanpaolo, Orange, UNICEF, Valentino, Teleperformance e WWF.
Il limite alla diffusione dell’AI nelle imprese non è solo tecnologico, ma operativo: molte attività della data science, dalla preparazione dei dati allo sviluppo e mantenimento dei modelli, restano manuali, richiedono team estesi e non scalano. ELAI affronta questo limite introducendo un “agente autonomo” di data science che automatizza l’intero ciclo, consentendo di portare modelli predittivi in produzione in minuti anziché nei 6–9 mesi dei processi tradizionali, con una riduzione dei costi fino al 90%.
“La mancata monetizzazione dell’AI nelle aziende non è un tema tecnologico, ma di mindset” spiega Antonio Sciuto, Co-Founder e Group CEO. “Automatizzando la data science, rendiamo possibile scalare modelli predittivi su tutte le funzioni aziendali, migliorando processi decisionali e impatto su indicatori chiavi come il P&L.”
Nel 2026 la pipeline commerciale USA rappresenta già oltre il 70% delle nuove opportunità di business. “Le aziende stanno investendo in modo significativo nell’AI, ma faticano a trasformare gli investimenti in risultati concreti,” dichiara Kjersten Moody. “ELAI consente di passare rapidamente dalla sperimentazione alla produzione e di accelerare le priorità strategiche, dal miglioramento della customer experience all’ottimizzazione dell’allocazione del capitale, senza richiedere competenze specialistiche di data science”.
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