L’annuncio è stato dato nel corso di un evento presso l’Università di Trieste, alla presenza del rettore, Roberto Di Lenarda, del presidente di Generali, Andrea Sironi, del presidente del Mib, Cristiano Borean, e della professoressa Teresa Scantamburlo, vincitrice del bando di concorso, moderati da Luca Bortolussi, professore ordinario di Informatica presso UniTS.

L’accordo prevede da parte di Generali la copertura per 15 anni degli oneri per un ricercatore e del successivo inquadramento nel ruolo di professore universitario nel settore scientifico-disciplinare INFO-01/A – Informatica, reclutato all’esito della procedura selettiva indetta dall’Università.

Dopo la costituzione, insieme ad altre realtà scientifiche del Friuli Venezia Giulia, del Data Science & Artificial Intelligence Institute con l’obiettivo di svolgere ricerche di livello mondiale e favorire il trasferimento di conoscenze nell’ambito del machine learning e dell’intelligenza artificiale (iniziativa che ha dato vita alla figura del Business Translator), Generali intende contribuire a fornire nuovi strumenti di ricerca e formazione per comprendere e affrontare le implicazioni sociali ed etiche connesse allo sviluppo e all’implementazione delle tecnologie AI.

Per questo motivo, in partnership con l’ateneo giuliano, Generali sosterrà la nuova cattedra che andrà ad arricchire l’offerta formativa dell’Ateneo, oltre a sviluppare insieme all’Academy del Gruppo le proprie competenze nell’ambito dell’intelligenza artificiale responsabile, affidabile e sostenibile.

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Sono le donne la categoria di lavoratori maggiormente esposte al rischio di sostituzione a causa dell’Intelligenza Artificiale (IA).

Lo evidenziano i dati del focus Censis-Confcooperative.

L’esposizione all’IA conferma un acuirsi del gender gap dal momento che le donne risultano più esposte rispetto agli uomini: rappresentano, infatti, il 54% dei lavoratori ad alto rischio di sostituzione e il 57% di quelli ad alta complementarietà.

Da qui al 2035, secondo lo studio, l’IA porterà una crescita del Pil fino a 38 miliardi, pari a +1,8%, ma 6 milioni di lavoratori sono a rischio sostituzione – una stima che porta il numero a 130.000 per il Friuli Venezia Giulia –, mentre 9 milioni potrebbero vedere l’IA integrarsi con le loro mansioni, per complessivi 15 milioni di lavoratori sul totale degli esposti agli effetti dell’IA.

Le professioni più colpite dalla sostituzione sono quelle intellettuali automatizzabili (ad esempio le professioni contabili).

Le professioni ad alta complementarità includono avvocati, magistrati e dirigenti.

«I dati indicano che l’IA pone una nuova sfida all’integrazione delle donne nel mondo del lavoro e che la persona va messa al centro del modello di sviluppo con l’Intelligenza Artificiale al servizio dei lavoratori e non viceversa», commenta Mirella Berdini, coordinatrice regionale della Commissione Dirigenti Cooperatrici di Confcooperative Fvg.

Non solo 8 marzo

Sotto il profilo della partecipazione delle donne al mondo del lavoro, si registra intanto una crescita costante in regione.

Sono sempre di più le donne che ricoprono incarichi di responsabilità: nel comparto cooperativo, sono passate dal 52% del totale degli addetti (nel 2016) al 59% di oggi, secondo uno studio effettuato da Confcooperative Fvg tra le 500 cooperative associate.

Sono donne il 28% dei presidenti di cooperative (erano il 24%) e il 31% dei componenti dei Consigli d’Amministrazione (erano il 27% dieci anni fa).

Inoltre, in Friuli Venezia Giulia il 32,4% delle cooperative ha una maggioranza di soci donne; il 44,4% dei soci delle cooperative sono donne e il 57,5% degli occupati, tra i migranti extra Ue, sono donne.

Secondo le stime dell’Istituto Europeo per la Parità di Genere, se l’Italia riuscisse ad aumentare il tasso di occupazione femminile portandolo al livello di quello maschile entro il 2050, il Pil del Paese crescerebbe del 12%.

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È quanto propongono i chatbot intelligenti sviluppati all’interno del Parco Scientifico e Tecnologico Luigi Danieli di Udine.

“L’Intelligenza Artificiale – spiega Paolo Omero, docente a contratto di Sistemi Informativi Aziendali presso l’Università di Udine e co-fondatore di infoFactory, nata come spin-off del Laboratorio di Intelligenza Artificiale dell’ateneo friulano – rappresenta un cambio di paradigma nella gestione dell’esperienza turistica”.

“Possiamo offrire ai visitatori – aggiunge – informazioni mirate, suggerimenti su misura e un’interazione continua, rendendo il viaggio più coinvolgente ed efficiente. Grazie ai modelli linguistici come ChatGPT possiamo costruire sistemi in grado di rispondere agli utenti non solo generando il testo ma costruendo un’interfaccia ogni volta personalizzata usando mappe, schede di hotel, punti di interesse, percorsi”.

“Cambia quindi – sottolinea Omero – la disciplina del Web Design: i contenuti e l’interfaccia utente cambiano in tempo reale a seconda dell’esigenza di ciascuno. È una rivoluzione che parte dal Friuli e si espande in tutta Italia, come dimostra il caso di Genova”.

Genova e l’IA friulana: un modello per il turismo digitale

Un esempio concreto dell’innovazione friulana applicata su scala nazionale è rappresentato dal chatbot AI sviluppato da infoFactory insieme a Instilla di Milano per la città di Genova.

Questo assistente virtuale, che entrerà in funzione nel 2025 su VisitGenoa.it, permetterà ai turisti di accedere a un supporto interattivo in tempo reale, con itinerari personalizzati, mappe, contenuti multimediali e consigli basati sugli interessi individuali.

Un’innovazione per tutto il settore turistico

Oltre all’uso pubblico, la tecnologia sviluppata in Friuli potrebbe essere adottata anche da hotel, B&B e operatori del settore, offrendo un vantaggio competitivo e una gestione più efficiente dell’accoglienza turistica.

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UDINE – Terzo posto per l’Università di Udine nella prima sfida scientifica internazionale di informatica medica dedicata alla semplificazione delle cartelle cliniche grazie all’utilizzo di sistemi di intelligenza artificiale.

Alla gara, la “Snomed Ct Entity Linking Challenge”, erano iscritti oltre 500 ricercatori, atenei e centri di ricerca di tutto il mondo.

Obiettivo della competizione è trovare soluzioni che possano contribuire ad agevolare e velocizzare il lavoro del personale sanitario nella compilazione e comprensione dei documenti clinici.

Per l’Ateneo friulano ha partecipato un team del Laboratorio di informatica medica, telemedicina e E-Health (Mitel) del Dipartimento di Scienze matematiche, informatiche e fisiche. Il gruppo era formato dal coordinatore del laboratorio, Vincenzo Della Mea, docente di informatica medica, dal ricercatore Kevin Roitero e dal dottorando Mihai Horia Popescu.

La prima classificata nella sfida è stata un’equipe israeliana del “KI research institute”, secondo un team della Bauman Moscow State Technical University. Le soluzioni dei vincitori vengono messe a disposizione di tutti e sono liberamente utilizzabili.

La competizione è organizzata da un consorzio, lo Snomed international, di cui fanno parte 48 Paesi. Scopo del consorzio è gestire una terminologia clinica, la Snomed-Ct, costituita da oltre 300 mila concetti accompagnati da codici destinati a rappresentare tutto ciò che può essere descritto in una cartella clinica, dandogli una forma standardizzata adatta all’analisi dei dati e al supporto alla decisione. L’Italia, per il momento, non fa parte del consorzio.

«Allo stato attuale – spiega il professor Della Mea –, dove Snomed-Ct viene effettivamente utilizzato per annotare le cartelle cliniche o loro parti, come i referti di anatomia patologica, la scelta dei termini e conseguentemente dei codici viene effettuata prevalentemente a mano dal personale sanitario che inserisce i dati. Questo rende il suo utilizzo complicato e costoso in termini di tempo. Gli organizzatori hanno voluto sfidare la comunità scientifica riguardo l’identificazione di tecniche di machine learning per semplificare il lavoro del personale sanitario».

Il Laboratorio di informatica medica, telemedicina e E-Health ha, tra le sue linee di ricerca, un filone relativo alle terminologie e alle classificazioni biomediche. In particolare, sia dal punto di vista dei sistemi per la loro gestione, sia della codifica automatica di documenti clinici con metodi di intelligenza artificiale.

«Nella sfida la nostra squadra – spiega il professor Della Mea – ha adottato un approccio a due stadi. Nel primo abbiamo cercato di identificare i segmenti di testo di interesse clinico, addestrando un apposito sistema di intelligenza artificiale, il Large language model Mistral. Nel secondo, tramite un ulteriore modello, abbiamo associato i codici Snomed-Ct ai segmenti precedentemente identificati. Per quanto riguarda il nostro sistema, pare abbia identificato più segmenti di quanto abbiano fatto gli esperti umani».

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