intelligenza artificiale

Come si misura la maturità dell’AI industriale? Sicurezza, costi e indipendenza

Le sfide per rendere davvero operativa l’AI industriale: costi sostenibili, sicurezza dei dati e indipendenza tecnologica. Tra open source, modelli di governance e scelte tra sviluppo interno o piattaforme integrate, emerge la necessità di un approccio pragmatico e aperto, in cui l’intelligenza artificiale diventa leva concreta di efficienza e innovazione aziendale

Pubblicato il 7 nov 2025

Mattia Lanzarone

L’intelligenza artificiale sta entrando in una fase di maturità che richiede non solo innovazione tecnologica, ma anche modelli di gestione sostenibili e affidabili. Al convegno dell’Osservatorio Big Data & Business Analytics del Politecnico di Milano, Fabio Pascali, Regional Vice President Italy, Greece & Cyprus di Cloudera, ha sottolineato come le imprese stiano affrontando un passaggio cruciale: dalla sperimentazione all’AI industriale, un’evoluzione che implica la capacità di controllare costi, sicurezza e indipendenza tecnologica.

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Mattia Lanzarone

Appassionato di videogiochi, musica e cultura digitale, ho sempre vissuto la tecnologia prima di tutto come spazio di scoperta e immaginazione. Dopo la laurea in Scienze Umanistiche per la Comunicazione all’Università degli Studi di Milano e un master in Editoria e Produzione Musicale e Audiovisiva alla Scuola di Comunicazione IULM, mi sono dedicato alla creazione di contenuti e alla definizione del linguaggio di progetti innovativi. Ho lavorato su tone of voice e brand book per esperienze tecnologiche come Futura by Plenitude, affiancando brand e istituzioni nella narrazione di percorsi immersivi e digitali.