Romagna AI Journey

        

 

ROMAGNA AI JOURNEY – un percorso per accompagnare le PMI romagnole verso l’Intelligenza Artificiale

 

📅 Quando:

• 1° incontro: 25 maggio, dalle 14:30 alle 18:30
• 2° incontro: 11 giugno, dalle 14:30 alle 18:30

📍 Dove:
Sala polifunzionale “Ex Macello” di Cesena, Via Mulini, 25

 

Il contesto

L’Intelligenza Artificiale non è più una tecnologia del futuro: è già oggi una leva concreta di competitività. Ma per molte PMI italiane il vero ostacolo non è solo l’accesso alla tecnologia — è capire dove e come è possibile generare valore reale nei propri processi.

Negli ultimi anni, l’Emilia-Romagna si è dotata di infrastrutture tra le più avanzate in Europa, dal supercalcolo fino alle frontiere del quantum computing, concentrando a Bologna un ecosistema unico di competenze e capacità computazionale.
Questo significa una cosa molto semplice: oggi anche le PMI possono accedere a potenze di calcolo e strumenti che fino a pochi anni fa erano riservati ai grandi player globali.

Eppure, tra questa disponibilità tecnologica e il mondo delle imprese esiste ancora una distanza. Una distanza che non è solo tecnica, ma culturale e organizzativa:

• mancanza di una chiara mappatura dei propri dati
• difficoltà nel mappare i processi
• assenza di una visione strategica su come integrare l’AI nel medio periodo

La Romagna ha tutte le condizioni per giocare questa partita:

• una base manifatturiera solida
• competenze artigianali evolute
• una forte capacità di adattamento e innovazione

Quello che manca non è il potenziale, ma un percorso guidato che aiuti le imprese a orientarsi: non tanto “ad adottare l’AI”, ma a capire se, dove e perché farlo.

La risposta: un percorso territoriale

Romagna AI Journey nasce esattamente per questo, creare un percorso progressivo di accompagnamento che aiuti le imprese, sulla base di analisi di casi applicati reali a passare dalla curiosità alla consapevolezza, fino alle prime applicazioni concrete.

Il percorso è pensato come uno spazio aperto di confronto, in cui le PMI possono:

• capire cosa sta succedendo davvero nell’AI
• confrontarsi con casi reali e applicazioni concrete
• leggere i propri processi con nuove lenti
• iniziare a costruire una traiettoria di innovazione coerente

Non serve partire “pronti”. Serve partire curiosi e disponibili a mettersi in discussione.

 

Il valore distintivo dell’approccio

Capillarità territoriale: Il Tecnopolo, insieme ai partners del percorso (Cluster Innovate, Advanc-ER, CRIT e Confindustria Romagna) intercetta le PMI in collaborazione con le associazioni territoriali

Metodo e capacità attuativa: Workshop generativi, AI Business Canvas e l’esperienza del Clust-ER Innovate in percorsi complessi come ADVANC-ER

Le fasi del percorso

Sensibilizzazione e scenario

2– incontri aperti nel pomeriggio del 25 maggio  e dell’11 giugno

•        Keynote su trend, casi reali e scenari AI per la manifattura

•        Tavoli di lavoro con Business Canvas per emersione dei fabbisogni

•        AI Business Canvas: analisi di dati, processi, competenze, readiness

Le imprese interessate possono partecipare agli incontri aperti del percorso interamnte gratuito!

 

Per aiutarci a costruire contenuti il più possibile in linea con le esigenze delle imprese del territorio, è inoltre possibile indicare i temi di Intelligenza Artificiale di maggiore interesse compilando un breve questionario (facoltativo):

 

Accompagnamento e implementazione (Fase opzionale per le imprese selezionate)

•        Sperimentazioni applicative con CRIT (technology scouting, PoC)

•        Accesso a strumenti regionali: ER2Digit, bandi, AI Factory

•        Supporto progettuale e cofinanziamento da Tecnopolo

 

Primo appuntamento: 25 maggio 2026 

• 14:30 Apertura lavori
• Keynote su trend, scenari e casi reali di AI nella manifattura
• Tavoli di lavoro per far emergere bisogni concreti. Utilizzo dell’AI Business Canvas per leggere:
  • dati
  • processi
  • competenze
  • livello di readiness
• 18:30 fine lavori

 

Secondo appuntamento: 11 giugno 2026

• 14:30 Apertura lavori
• Casi d’uso di AI nella manifattura
• Tavoli di lavoro  dedicati all’individuazione dei fattori chiave per l’adozione dell’AI nelle PMI
• 18:00 fine lavori

 

I TEMI TRATTATI

 

Dall’AI ai Digital Twin: strumenti, dati e infrastrutture per l’innovazione delle imprese

Il secondo appuntamento di Romagna AI Journey ha rappresentato un’occasione di approfondimento concreta sui temi dell’Intelligenza Artificiale, della trasformazione digitale e delle nuove infrastrutture a supporto dell’innovazione delle imprese.

Attraverso gli interventi di Paolo Gnudi (CRIT Research) e del prof. Giuseppe Di Modica (CIRI ICT – Università di Bologna) è emerso come l’adozione dell’AI non dipenda esclusivamente dalla disponibilità di nuovi strumenti tecnologici, ma richieda dati di qualità, processi organizzati, competenze adeguate e ambienti di sperimentazione in cui testare nuove soluzioni.

CRIT: come iniziare con l’AI

L’intervento di Paolo Gnudi ha proposto una lettura molto pragmatica dell’Intelligenza Artificiale, lontana sia dagli entusiasmi eccessivi sia dai timori che spesso accompagnano questo tema.

Il punto di partenza è semplice: l’AI dovrebbe essere considerata come uno strumento per risolvere problemi concreti dell’impresa.

Prima ancora di scegliere una piattaforma, un modello o un fornitore, è necessario comprendere quali processi aziendali possano beneficiare maggiormente dell’innovazione e verificare se l’azienda dispone dei dati e delle competenze necessarie per affrontare un percorso di adozione.

Uno dei messaggi principali emersi durante l’incontro è che il successo di un progetto di AI dipende in larga misura da ciò che viene fatto prima dell’AI stessa. La qualità dei dati, la loro organizzazione, la capacità di accedervi e di interpretarli rappresentano infatti il vero patrimonio su cui costruire qualsiasi applicazione futura. Dati incompleti, frammentati o non governati rischiano di compromettere anche le tecnologie più avanzate.

In questo senso, l’Intelligenza Artificiale non sostituisce la conoscenza aziendale, ma ne valorizza il contenuto. Il vero valore non risiede tanto nel modello utilizzato, quanto nella capacità di collegare l’AI ai sistemi informativi, ai documenti, ai processi e alle modalità operative specifiche di ciascuna impresa.

Per questo motivo è fondamentale individuare un primo caso d’uso concreto, caratterizzato da un equilibrio tra valore potenziale e fattibilità. L’obiettivo non è realizzare progetti complessi fin dall’inizio, ma avviare sperimentazioni mirate, in grado di produrre risultati misurabili e generare apprendimento all’interno dell’organizzazione.

L’AI può già oggi supportare attività molto diverse: dall’interrogazione della documentazione tecnica aziendale alla ricerca di componenti simili per velocizzare la preventivazione, fino alla gestione automatizzata di ordini e documenti. In tutti questi esempi, tuttavia, il fattore decisivo non è la tecnologia in sé, ma la disponibilità di dati organizzati e la capacità di integrare l’AI nei processi aziendali esistenti.

Particolare attenzione è stata inoltre dedicata al tema della gestione e della riservatezza dei dati. Le imprese sono chiamate a valutare con attenzione dove vengono elaborati i propri dati, quali garanzie di protezione siano offerte dai diversi fornitori e quale equilibrio adottare tra soluzioni pubbliche, private o ibride, in funzione della sensibilità delle informazioni trattate.

In conclusione, il messaggio rivolto alle imprese è stato chiaro: l’adozione dell’Intelligenza Artificiale non inizia dalla scelta di uno strumento, ma dalla conoscenza dei propri dati, dei propri processi e delle proprie priorità strategiche.

CIRI ICT: le infrastrutture che rendono possibile l’innovazione

Se l’intervento di CRIT ha illustrato come le imprese possano avvicinarsi all’Intelligenza Artificiale, quello del prof. Giuseppe Di Modica ha mostrato quali infrastrutture e tecnologie il territorio sta sviluppando per rendere possibile questa trasformazione.

Il primo messaggio rivolto alle imprese è che l’innovazione digitale non si esaurisce nell’adozione di singoli strumenti software o di soluzioni di Intelligenza Artificiale. Per sviluppare applicazioni avanzate servono infatti infrastrutture adeguate per raccogliere, elaborare e valorizzare i dati generati dai processi produttivi.

In questa prospettiva si inserisce il progetto di potenziamento della sede di Cesena del Tecnopolo di Forlì-Cesena, realizzato congiuntamente dal CIRI ICT e dal CIRI Agroalimentare. L’obiettivo è creare un ambiente in cui imprese e ricercatori possano sperimentare nuove soluzioni per la transizione digitale e per l’innovazione sostenibile.

Le nuove dotazioni comprenderanno infrastrutture di calcolo ad alte prestazioni per l’analisi dei Big Data, un cloud privato dedicato alle attività del Tecnopolo e una linea produttiva dimostrativa Industria 4.0 dotata di sensori, sistemi di controllo e capacità di elaborazione distribuita.

Una fabbrica sperimentale digitale

Uno degli elementi più innovativi del progetto riguarda la realizzazione di una linea produttiva dimostrativa in scala ridotta, ma rappresentativa di una reale linea industriale.

Il laboratorio sarà composto da nastri trasportatori, sistemi di movimentazione, sensori, PLC, sistemi di visione artificiale, componenti di Industrial Edge Computing e da un’infrastruttura cloud privata.

L’obiettivo non è produrre beni, ma creare un ambiente controllato in cui studiare il comportamento dei processi industriali e sperimentare nuove soluzioni digitali.

In questo contesto sarà possibile affrontare temi oggi centrali per le imprese, quali l’interoperabilità tra sistemi, la raccolta e valorizzazione dei dati, la cybersecurity industriale, la resilienza dei processi produttivi e l’utilizzo di algoritmi intelligenti per il miglioramento delle prestazioni.

Per comprendere meglio il funzionamento del laboratorio si può immaginare una situazione semplice: un robot deve afferrare un oggetto trasportato su un nastro. Cosa accade se la velocità del nastro aumenta improvvisamente? I sensori riescono a rilevare il cambiamento? Il robot continua a operare correttamente? Il sistema è in grado di adattarsi? Queste sono alcune delle situazioni che potranno essere studiate e testate nel nuovo laboratorio.

L’Intelligenza Artificiale rappresenta uno degli strumenti che potranno essere applicati in questo contesto, ma il valore principale del laboratorio risiede nella possibilità di generare dati e scenari reali sui quali sviluppare e validare nuove applicazioni digitali.

RESIST0: Digital Twin e Industria 5.0

L’intervento ha inoltre presentato il progetto RESIST0, iniziativa di ricerca industriale coordinata dal CIRI ICT e dedicata allo sviluppo di una piattaforma basata sui Digital Twin, ovvero rappresentazioni virtuali di processi produttivi e filiere aziendali.

Attraverso questi modelli digitali è possibile simulare scenari alternativi, valutare l’impatto di cambiamenti organizzativi o produttivi e supportare le decisioni aziendali prima di intervenire sul sistema reale.

Se nel laboratorio il processo produttivo è fisicamente presente e viene osservato direttamente, nel Digital Twin il processo è rappresentato da un modello virtuale sul quale è possibile effettuare simulazioni e valutare diversi scenari “what-if”, riducendo rischi e costi di sperimentazione.

L’obiettivo è rendere le imprese più resilienti, sostenibili e capaci di reagire rapidamente a cambiamenti del mercato, interruzioni della supply chain o nuove esigenze produttive.

L’Intelligenza Artificiale assume in questo contesto un ruolo abilitante. Un esempio illustrato durante l’incontro riguarda la valutazione della sostenibilità dei fornitori attraverso tecniche basate su Large Language Models, in grado di analizzare documentazione aziendale e informazioni pubbliche per supportare la costruzione di indicatori ESG e contribuire allo sviluppo di filiere più sostenibili e resilienti.

La competitività futura dipenderà sempre più dalla capacità di trasformare dati e conoscenza in strumenti di supporto alle decisioni. Per raggiungere questo obiettivo saranno necessari non solo algoritmi e modelli di Intelligenza Artificiale, ma anche infrastrutture adeguate, competenze interdisciplinari e ambienti di sperimentazione in cui testare e validare nuove soluzioni prima della loro applicazione nei contesti produttivi reali.