{"id":7662,"date":"2025-09-18T14:57:30","date_gmt":"2025-09-18T14:57:30","guid":{"rendered":"https:\/\/ciaoup.it\/?p=7662"},"modified":"2025-09-18T14:57:30","modified_gmt":"2025-09-18T14:57:30","slug":"safety-expo-lintelligenza-artificiale-e-la-leva-strategica-per-il-futuro-del-settore-della-prevenzione-incendi","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/ciaoup.it\/?p=7662","title":{"rendered":"Safety expo, l’Intelligenza artificiale \u00e8 la leva strategica per il futuro del settore della prevenzione incendi"},"content":{"rendered":"

(Adnkronos) – L\u2019Intelligenza artificiale come leva strategica per il futuro del settore della prevenzione incendi. Questo uno dei temi centrali della seconda giornata di Safety expo prevenzione incendi in corso a Bergamo. La transizione digitale, favorita dai progressi tecnologici e dall\u2019adozione di approcci innovativi, offre ai progettisti strumenti sempre pi\u00f9 sofisticati per ottimizzare la sicurezza antincendi. In questo contesto, l\u2019Intelligenza artificiale si sta affermando come tecnologia abilitante capace di trasformare processi e metodologie. Parallelamente, \u00e8 emerso con forza un punto cruciale: l\u2019Intelligenza artificiale apre opportunit\u00e0 straordinarie, ma comporta anche il rischio di una semplificazione eccessiva, che richiede un approccio consapevole e attento.\u00a0Come ha spiegato Maddalena Rostagno, coordinatore task group generative AI-FA1 European material modelling council e leader WG innovation construction Iam-I (EC platform): \u201cLe potenzialit\u00e0 dell\u2019intelligenza artificiale nella prevenzione degli incendi sono straordinarie, soprattutto sul fronte delle analisi predittive basate su deep learning e machine learning. Oggi, grazie a calcolatori molto pi\u00f9 potenti rispetto al passato, \u00e8 possibile elaborare milioni di dati, combinare variabili non lineari e arrivare a previsioni sempre pi\u00f9 ampie e precise, anche su processi naturali estremamente complessi. E' qui che possiamo compiere un vero salto in avanti\u201d. Ma a queste grandi opportunit\u00e0 si affiancano anche rischi e criticit\u00e0, come il pericolo di semplificare troppo l\u2019approccio all\u2019Ia e di non costruire basi adeguate per la sua applicazione.\u00a0\u201cAllo stesso tempo – ha precisato Maddalena Rostagno – dobbiamo muoverci con grande cautela. Esiste infatti un rischio concreto di investire male: spesso si cerca di implementare algoritmi per processi che non hanno realmente bisogno di essere migliorati con l\u2019Ia. A volte la soluzione non \u00e8 un modello predittivo, ma un rafforzamento del capitale umano – ad esempio pi\u00f9 competenze specialistiche – che pu\u00f2 portare risultati molto pi\u00f9 concreti. Prima di applicare l\u2019intelligenza artificiale, \u00e8 indispensabile un\u2019analisi strutturale dell\u2019azienda: capire dove ci sono dati utilizzabili, valutare se un algoritmo pu\u00f2 realmente migliorare quel processo o se servono invece altri interventi organizzativi. Il problema di fondo \u00e8 che la trasformazione digitale non \u00e8 ancora sufficiente. Molte aziende non hanno abbastanza dati o non hanno ancora sviluppato una vera cultura del dato. Le informazioni sono disperse in archivi cartacei, computer e cartelline non classificate: manca una strutturazione interna che permetta di rendere i processi leggibili e utilizzabili da un punto di vista analitico\u201d.\u00a0Un\u2019accelerazione forzata sarebbe quindi controproducente. \u201cSu tutto questo – sottolinea l\u2019esperta – pesa una spinta mediatica fortissima che porta a pensare di dover adottare l\u2019intelligenza artificiale a tutti i costi. Ma non \u00e8 cos\u00ec: senza fondamenta solide – digitalizzazione, raccolta e classificazione dei dati, cultura organizzativa – nessun progetto pu\u00f2 funzionare davvero. Lo confermano anche i dati del Mit, secondo cui oltre il 90% dei progetti di Ia avviati a livello globale fallisce proprio per la mancanza di basi adeguate. A complicare il quadro c\u2019\u00e8 poi l\u2019impatto della cosiddetta Ia generativa, che ha accorciato le distanze percepite dalle aziende, facendo sembrare che basti usare un chatbot o uno strumento generativo per \u2018fare intelligenza artificiale\u2019. In realt\u00e0, questi strumenti automatizzano soprattutto task semplici o amministrativi, mentre la vera rivoluzione \u00e8 altrove: nelle analisi predittive, che possono trasformare davvero i processi e aiutare a prevenire rischi e criticit\u00e0\u201d.\u00a0—lavoro\/datiwebinfo@adnkronos.com (Web Info)<\/p>\n

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