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title: L'intelligenza artificiale funziona senza i Big Data?
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23 ottobre 2026

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## **Dal riconoscimento facciale alla guida autonoma, le tecnologie di Intelligenza Artificiale hanno fatto passi da gigante**

Negli ultimi dieci anni l’attenzione, la ricerca e gli investimenti nel campo dell’**intelligenza artificiale** hanno raggiunto livelli altissimi. Ma c'è chi teme un nuovo “autunno dell' AI”. Sarà davvero così?

 Lo sviluppo è stato talmente repentino e verticale che comincia a farsi strada, fra la comunità scientifica, il timore  di un l[“autunno” dell’Intelligenza Artificiale](https://www.repubblica.it/dossier/stazione-futuro-riccardo-luna/2020/06/17/news/l_imprevedibile_autunno_dell_intelligenza_artificiale-259410396/). In gergo tecnico, l’AI segue la metafora delle stagioni: un “***Ai autumn”*** è un periodo in cui i fondi e l’interesse per il settore svaniscono, innescando una reazione a catena: il pessimismo comincia a circolare prima nella comunità, poi nei media e infine nel pubblico, fino a far collassare il settore e, quindi, la ricerca.

Già in passato l’Intelligenza Artificiale ha vissuto delle fasi altalenanti: il settimanale *The Economist* ha calcolato che, dagli anni 50 ad oggi, ci sono state almeno altre due ondate in cui sembrava che l’intelligenza artificiale avrebbe cambiato la nostra vita; il tutto poi scemava in promesse irrealizzabili e passava di moda.

Ma come stanno davvero le cose? Come spesso accade, c’è un divario fra chi è più catastrofico e chi è più ottimista. Tra gli ottimisti spicca **Marcello Restelli** dell’[AIRLab](http://airlab.deib.polimi.it)(*Artificial Intelligence and Robotics*) del Politecnico di Milano: “i precedenti autunni sono stati generati da promesse non mantenute, ora invece le tecniche di intelligenza artificiale sono già impiegate con gran successo in numerosissime applicazioni”.

## I 3 elementi chiave dell' AI

Una premessa fondamentale è data dal fatto che l’intelligenza artificiale ha bisogno di tre elementi per funzionare:

- **algoritmi sofisticati**;
- **grandi quantità di dati**;
- computer potenti e una **buona infrastruttura IT**.

Nonostante il gran parlare di **Big Data** e **Open Data**, la **scarsità di dati è uno dei problemi principali**. Si è visto proprio con l’emergenza Covid-19: molti dati non sono disponibili tempestivamente, altri non sono confrontabili, altri ancora semplicemente non esistono per il fatto che la nostra vita non è ancora totalmente digitale. Ma **senza buoni dati**, **l’intelligenza artificiale non funziona**.

Per far sì che l'intelligenza artificiale diventi una solida realtà è necessario dotarsi di strumenti e tecnologie avanzate che estraggano i **dati**, li trasformino in **informazioni** e che quest’ultime vengano **automatizzate**.

[Kirey Group](https://www.kireygroup.com/) dispone delle competenze e delle tecnologie necessarie per recuperare i dati, elaborarli, gestirli e interpretarli in tempo reale. Grazie a Kubris®, Innovation Center di [Kirey Group](https://www.kireygroup.com/), è possibile scrivere e applicare **algoritmi di *AI* e *Machine Learning* personalizzati** sulla base delle esigenze del cliente. Ecco che dai dati è possibile ricavare anomalie, forecast, automazioni, predizioni.

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