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Analisi di un progetto di integrazione della generative AI ai processi ETL aziendali = Analysis of a project of generative AI integration to corporate ETL processes

Natalie Eliasy

Analisi di un progetto di integrazione della generative AI ai processi ETL aziendali = Analysis of a project of generative AI integration to corporate ETL processes.

Rel. Tania Cerquitelli. Politecnico di Torino, NON SPECIFICATO, 2024

Abstract:

La chiave del successo risiede nell’abilità di reagire, con flessibilità e chiarezza di direzione, agli eventi - positivi o negativi che essi siano. Alla fine del 2022, l'introduzione della generative AI, paragonabile alle invenzioni del motore a vapore, del telefono, della televisione e di internet, per citare solo alcune delle tecnologie impattanti nella storia, ha segnato un punto cruciale nella cronologia della rivoluzione digitale. Affonda le sue profonde radici nel 1956 quando, nel New Hampshire (Stati Uniti), un gruppo di scienziati si ritrova per la prima volta a creare macchine intelligenti, che fossero, dunque, in grado di funzionare e imparare come gli esseri umani: un momento che qualche anno dopo diventerà cruciale nella storia e segnerà la nascita ufficiale dell’AI. Nei prossimi anni, a poco più di sei decenni da quella data, la generative AI rappresenterà lo spartiacque divisore tra le organizzazioni che saranno in grado di integrare ottimamente questa tecnologia nei propri processi, prodotti e servizi, e quelle che, invece, riscontreranno delle difficoltà non trascurabili. Ciò qualificherà il loro posizionamento nel quadro della concorrenza. Il dinamismo e l’imprevedibilità dell’ambiente attuale, tuttavia, pongono sfide difficili a chi guida le aziende e si occupa della formulazione e dell’implementazione di una strategia. Le aziende, infatti, devono competere a un livello superiore, su un fronte più ampio, e chi le guida deve rispecchiare il dinamismo e il rigore intellettuale che da sempre caratterizzano quest’area, prestando attenzione agli aspetti chiave che storicamente hanno guidato ogni strategia di successo: obiettivi a lungo termine chiari e coerenti, profonda comprensione dell’ambiente competitivo, valutazione obiettiva delle risorse, implementazione efficace. Questi elementi sono in realtà validi per la maggior parte delle attività umane - siano esse la politica, lo sport o l’attività d’impresa: gli individui e le organizzazioni vincenti raramente sono il risultato di un processo casuale e, generalmente, il fattore determinante non è tanto una superiorità iniziale in termini di capacità e risorse possedute, per quanto fondamentali esse siano, quanto più di un modo di agire coerente con i quattro aspetti chiave sopraindicati. A partire dalla mission e dalla vision aziendale, che ne giustificano l'esistenza stessa, sono individuati gli obiettivi strategici; verso questi devono essere rivolte le scelte tutte, dai metodi ai processi, dalle attività alle skills, dalle risorse alla loro organizzazione, in uno scenario che resta comunque variabile e dinamico, oggi più che mai. Sulla base di questi, passano al vaglio anche le scelte dei progetti e dei programmi attuati. Sull’onda della rivoluzione digitale, questa tesi propone un contributo alla strategia di successo di Mediamente Consulting srl, con l’analisi di un progetto di integrazione della generative AI ai processi ETL attualmente in uso. Esso nasce con la volontà di cogliere l’opportunità che oggi l’ambiente esterno pone davanti: l’esplorazione tempestiva di un progetto di questo tipo muove a stretto giro le fila della strategia. Questo, tuttavia, rappresenta solo un primo passo di un processo di integrazione più estensivo, che riguarderà gradualmente ed inevitabilmente ulteriori processi, prodotti e servizi aziendali. A tal riguardo, risulta comunque necessario indagare cautamente prima i processi interni, per far emergere criticità eventuali, e, solo in seguito, quelli esterni, che coinvolgono il cliente.

Relatori: Tania Cerquitelli
Anno accademico: 2023/24
Tipo di pubblicazione: Elettronica
Numero di pagine: 145
Informazioni aggiuntive: Tesi secretata. Fulltext non presente
Soggetti:
Corso di laurea: NON SPECIFICATO
Classe di laurea: Nuovo ordinamento > Laurea magistrale > LM-31 - INGEGNERIA GESTIONALE
Aziende collaboratrici: Mediamente Consulting srl
URI: http://webthesis.biblio.polito.it/id/eprint/30630
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