Nel panorama tecnologico attuale, molte aziende IT stanno investendo notevoli risorse nell’IA generativa. TCS, un importante attore nel settore IT, sta lavorando diligentemente allo sviluppo di una propria alternativa a GitHub Copilot per rivoluzionare la generazione di codice aziendale. Allo stesso tempo, Accenture ha presentato uno studio innovativo intitolato “Una nuova era di IA generativa per tutti”, che esplora come l’IA generativa e l’apprendimento linguistico federato fungano da guida.
Un altro attore chiave, Tech Mahindra, sta adottando un approccio distintivo con il suo Generative AI Studio, offrendo alle aziende un’interfaccia utente intuitiva che facilita numerose opzioni di personalizzazione per i loro contenuti. Mentre la competizione nel settore si fa più intensa, questi colossi stanno guidando l’innovazione nell’IA, ognuno con il proprio contributo unico e un impatto significativo.
In mezzo a questa ondata di sviluppo, esiste un notevole gigante IT che sta lasciando un’impronta profonda nel settore: Capgemini. Con sede a Parigi, questa società globale di consulenza e servizi IT offre alle aziende soluzioni basate sull’intelligenza artificiale per migliorare le loro operazioni, prendere decisioni migliori e ottenere un vantaggio competitivo. Con oltre 360.000 dipendenti in oltre 50 paesi, Capgemini conta tra la sua clientela alcune delle più grandi società al mondo, come Airbus, Coca-Cola e HSBC. L’azienda opera in tre settori principali: orientamento al cliente, industria intelligente e gestione aziendale.
“La nostra approccio all’innovazione è chiamato intelligenza ibrida e prevede la combinazione di intelligenza ingegneristica e scienza dei dati per sviluppare soluzioni più efficienti e robuste”, ha dichiarato Padmashree Shagrithaya, vicepresidente esecutivo e MD – Insights and Data GBL di Capgemini.
Capgemini utilizza modelli e framework predefiniti come TensorFlow e PyTorch, che possono essere ottimizzati per casi d’uso specifici. L’azienda dispone anche di modelli interni come AI Class Box, utilizzato su altre piattaforme per accelerare i processi di machine learning operazionale.
Un’altra piattaforma interna è IDEA (Industrialised Data and AI Engineering Acceleration), che mira ad aiutare i clienti nella transizione verso il cloud, garantendo al contempo un costo operativo totale ridotto. Capgemini si concentra anche sull’automazione basata sull’intelligenza artificiale dei processi di machine learning utilizzando diverse piattaforme e partner, tra cui soluzioni open source. La containerizzazione è un altro metodo utilizzato per rendere i modelli riutilizzabili in diversi contesti.
IBM, uno dei leader nel campo del calcolo quantistico, ha annunciato il progetto di costruire una macchina da 1.000 qubit entro quest’anno e una da 4.000 qubit l’anno prossimo. Tuttavia
, nonostante questi progressi, i prodotti quantistici si trovano ancora nella fase di ricerca e sviluppo e le aziende del settore stanno cercando modi per portare questa tecnologia sul mercato. Capgemini è una delle aziende che collaborano attivamente con IBM in questo ambito, disponendo di un laboratorio quantistico dedicato chiamato QLab.
“La nostra attività di innovazione si concentra principalmente su progetti pilota con i clienti e saremo lieti di approfondire ulteriormente questi argomenti man mano che la conversazione prosegue”, ha affermato Shagrithaya.
Il QLab di Capgemini si occupa di coordinare iniziative di ricerca volte a creare soluzioni basate su obiettivi di business e mira a supportare settori che beneficeranno enormemente delle tecnologie quantistiche in futuro, come le scienze della vita, i servizi finanziari, il settore automobilistico e aerospaziale. Il laboratorio è anche responsabile di agevolare i primi esperimenti con i clienti per quanto riguarda gli sviluppi quantistici, nonché di migliorare le competenze e le capacità interne in questo settore.
Un’altra importante applicazione dell’informatica quantistica si trova nel settore delle scienze della vita. Nel campo della scoperta di farmaci basata sui dati, Capgemini ha acquisito Altran, un’organizzazione di ricerca e sviluppo, al fine di potenziare le proprie capacità. Tuttavia, i metodi tradizionali presentano alcune limitazioni nell’utilizzo della natura e del genoma rispetto al calcolo quantistico per la scoperta di farmaci. Capgemini collabora con organizzazioni di scienze biologiche per utilizzare l’apprendimento automatico basato sulla tecnologia quantistica, utilizzando l’hardware di IBM.
Il mercato globale dell’intelligenza artificiale nel settore della moda ha registrato una crescita significativa, passando da 0,65 miliardi di dollari nel 2022 a 0,91 miliardi di dollari nel 2023 e si prevede che raggiungerà un valore di 3,72 miliardi di dollari entro il 2027.
Nel settore della moda e della cosmesi, l’IA deve soddisfare la crescente domanda di trasparenza, sicurezza e sostenibilità. Nel settore cosmetico, Capgemini sta collaborando con importanti marchi come Tarte, che utilizzano codici QR e intelligenza artificiale per fornire ai consumatori informazioni complete sul prodotto, sugli ingredienti e su come si adatta al tipo di pelle e al background culturale del consumatore. Le informazioni includono il confronto degli ingredienti e il loro impatto sulla pelle, consentendo ai consumatori di prendere decisioni informate quando acquistano prodotti cosmetici.
Inoltre, quando si tratta di design, il famoso marchio di abbigliamento Levi’s sta già utilizzando l’intelligenza artificiale per automatizzare e migliorare il processo di progettazione del denim. Lyons Consulting Group (LYONSCG), parte di Capgemini, sta collaborando anche con il marchio di abbigliamento e denim femminile
NYDJ, con sede in California, che utilizza l’intelligenza artificiale per identificare i materiali più adatti per i prodotti in denim, considerando vari fattori come la sostenibilità della filiera e la riutilizzabilità.
“L’intelligenza artificiale gioca un ruolo significativo nel soddisfare le esigenze dei consumatori in termini di trasparenza, sicurezza e sostenibilità sia nel settore della moda che in quello dei cosmetici”, ha sottolineato Shagrithaya. “Fornendo informazioni dettagliate ai consumatori e aiutando le aziende a fare scelte sostenibili, l’IA può contribuire allo sviluppo del settore e contribuire a creare un futuro più responsabile e sostenibile”, ha concluso.