Il team di Generali Real Estate (36,7 miliardi di asset in gestione e oltre 2mila buildings), guidato da Costanza Balboni Cestelli, head of innovation & data, è invece nato nel 2019. «La funzione “Tecnologia” – ha spiegato Balboni Cestelli – è stata concepita per scorrere parallela al business, con l’obiettivo di ripensarlo. Siamo così diventati il secondo gestore di patrimonio immobiliare europeo ad avere un’unità dedicata allo sviluppo e alla gestione di applicazioni proprietarie di machine learning, sviluppando oltre quattro prodotti proprietari di data science lungo l’intera catena del valore della gestione patrimoniale immobiliare, reinventando la ricerca di mercato e riprogettando il data engineering».
Con un approccio greenfield, ha aggiunto ancora Balboni Cestelli, «abbiamo iniziato a sperimentare il machine learning per dimostrarne il valore portando l’organizzazione a familiarizzare con un diverso approccio alla lettura dei dati, in particolare nei processi chiave come la gestione degli investimenti. Abbiamo reso i dati più accessibili, ottimizzando al contempo i costi. Abbiamo avviato la produzione di insight di mercato a supporto delle funzioni aziendali quotidiane, migliorando le capacità decisionali».
E per il futuro? «Per il 2027 – conclude – puntiamo ad utilizzare la tecnologia per semplificare e aumentare efficienza e qualità dei dati, supportando i nostri processi di generazione di valore per i nostri tenant e investitori».
Il mondo delle costruzioni
Anche in un settore iper–tradizionale, come quello delle costruzioni, l’impatto dell’Ia fa evolvere i processi e facilita il lavoro di imprese, professionisti, tecnici e aziende. Dall’era dell’intuizione e dell’esperienza si passa a quella dell’uso dei dati per l’analisi predittiva, lo sviluppo controllato e il successivo monitoraggio. Caso pioneristico è l’iniziativa di Ance Friuli Venezia Giulia nell’ambito del progetto “Attention”, inserito a sua volta nel Programma Interreg VI-A Italia-Austria. L’associazione costruttori ha interpretato il compito di attivare e coordinare un hub locale di innovazione (uno dei cinque previsti dagli altrettanti poli transfrontalieri partner del progetto), sviluppando un sistema di intelligenza artificiale a servizio di una grande piattaforma di informazione e formazione sul tema dei materiali, dei processi, del riciclo e della riduzione di impatti e scarti.
Quattro “agenti virtuali” Ia, ognuno con funzioni specifiche, svolgono il lavoro. Al vertice, l’Ia manager dell’hub coordina i flussi informativi e i servizi dell’intera piattaforma. Al suo fianco, lavora l’agente per la raccolta notizie, che aggiorna costantemente sulle buone pratiche e sulle novità normative attraverso agenti specializzati per settore e tematica. L’agente di supporto agli imprenditori elabora, invece, analisi personalizzate e approfondite per settore e prodotto, valuta le normative applicabili e fornisce suggerimenti personalizzati. Infine, l’agente per la comunicazione produce e distribuisce automaticamente newsletter settimanali, gestisce gli invii automatici alle imprese registrate e garantisce un’elevata profilazione dell’utente.
