IGENIUS, ECCO LA STARTUP DELL’INTELLIGENZA ARTIFICIALE CHE AIUTA LE AZIENDE A INTERPRETARE I DATI

Si stanno sempre più diffondendo in Italia e nel mondo le startup dell’Intelligenza Artificiale, giovani realtà imprenditoriali che propongono tecnologie e applicazioni in grado di dare ai computer la capacità di “imparare”. Tra queste ce n’è una, attiva nel nostro Paese, che ha sviluppato un AI advisor per la business intelligence: si chiama iGenius, è stata fondata nel 2016 da Uljan Sharka, che ne è anche Ceo, e ha raccolto finora 14 milioni di dollari in tre diversi round di finanziamenti.

Uljan Sharka, CEO di IGenius

CHE COSA FA IGENIUS
“Una sorta di Siri per i dati delle aziende”: così è solito definire iGenius il Ceo Uljan Sharka, un albanese approdato in Italia a 24 anni come clandestino per sfuggire alla miseria e cresciuto come autodidatta. La sua società offre un sistema in grado di interrogare, analizzare e illustrare i dati dei sistemi informativi aziendali in modo efficace, veloce e con linguaggio naturale.
iGenius ha sviluppato Crystal, un AI advisor per la business intelligence che può interfacciarsi con qualsiasi fonte di dati in tempo reale, per interpretare le informazioni contenute nei dati stessi.
La società ha un team di oltre 50 persone, di cui quasi quaranta a Milano, mentre le altre lavorano presso le controllate a San Jose in California, a Londra e in Svizzera. Ad oggi IGenius, con 20mila utenti attivi in 20 diversi Paesi, può contare su partnership strategiche con Facebook, Google e Twitter.
L’azienda punta a chiudere il 2018 con un fatturato di 3,5 milioni di dollari, in modo da definire un nuovo round di finanziamenti. L’ultimo, ad aprile scorso, le ha consentito di raccogliere 7 milioni di dollari tra alcuni business angels.

IGENIUS E L’INTELLIGENZA ARTIFICIALE
L’Intelligenza Artificiale (Artificial Intelligence, AI) è “la scienza di far fare ai computer cose che richiedono intelligenza quando vengono fatte dagli esseri umani”. Lo scopo dell’Artificial Intelligence non è replicare l’intelligenza umana, bensì riprodurne o emularne alcune funzioni. Si parla di AI quando una macchina imita funzioni cognitive che gli uomini associano alla mente umana, come l’apprendimento o la risoluzione dei problemi. “Noi ci occupiamo della applied AI – spiega Uljan Sharka – quella che semplifica il rapporto tra i dati e le persone rivoluzionando così il concetto stesso di business intelligence. Non solo rendiamo più semplice, efficace ed efficiente l’utilizzo dei dati, ma rendiamo possibile a tutti coloro che lavorano in una organizzazione accedervi diversamente da quanto avviene oggi. Questo significa non dover formare più un certo numero di persone all’utilizzo dei tanti strumenti di business intelligence”.

LE STARTUP DELL’INTELLIGENZA ARTIFICIALE
Lo sviluppo dell’Artificial Intelligence è ancora a uno stadio iniziale, ma cresce l’interesse della comunità accademica su questo tema, così come aumenta l’offerta dei grandi player di servizi Cloud e la vitalità delle startup: 460 startup, dal 2016 ad oggi, hanno raccolto complessivamente 2,2 miliardi di euro a livello internazionale. Le cifre provengono dall’Osservatorio Artificial Intelligence del Politecnico di Milano, secondo il quale in Italia il 56% delle grandi imprese ha avviato progetti di Artificial Intelligence (contro circa il 70% di Francia e Germania). La maggior parte si concentra nei settori delle banche, finanza e assicurazioni (17%), automotive (17%), energia (13%), logistica (10%) e telco (10%). “L’Artificial Intelligence potenzialmente non conosce confini applicativi e inciderà progressivamente sul tessuto economico e sociale di ogni paese – spiegano Nicola Gatti, Giovanni Miragliotta e Alessandro Piva, direttori dell’Osservatorio Artificial Intelligence – e le imprese italiane stanno ponendo a questo tema grande attenzione per non perdere occasioni di miglioramento della competitività. Per coglierne appieno i potenziali benefici, però, devono innanzitutto conoscere a fondo l’offerta di soluzioni disponibili e poi intervenire sui processi organizzativi e sul rafforzamento delle competenze, perché le persone siano effettivamente in grado di valorizzare le abilità delle macchine”.