(Adnkronos) – Il futuro dell’innovazione tecnologica non dipende soltanto dallo sviluppo di modelli di intelligenza artificiale, ma dalla capacit\u00e0 di costruire infrastrutture solide, valorizzare i dati, integrare le competenze e governare sistemi digitali sempre pi\u00f9 complessi. \u00c8 questo il messaggio al centro del Co-Innovation Day 2026 di Dedagroup, gruppo tecnologico di riferimento in Italia che opera a livello internazionale accelerando il business e la digitalizzazione di oltre 4.000 clienti, che ha riunito a Trento imprenditori, manager, ricercatori e innovatori per confrontarsi sulle condizioni necessarie affinch\u00e9 l’innovazione generi valore duraturo per il sistema produttivo e la crescita. L\u2019evento si inserisce nel modello d\u2019innovazione aperta di Deda, che abilita sinergie tra competenze tecnologiche, industriali e scientifiche, favorendo la collaborazione tra imprese, universit\u00e0, centri di ricerca, startup e giovani talenti. Un confronto che contribuisce a delineare priorit\u00e0 tecnologiche del futuro, opportunit\u00e0 di collaborazione e ambiti di sperimentazione per i prossimi anni, valorizzando il trasferimento tecnologico e lo sviluppo di nuove progettualit\u00e0 e competenze a supporto anche dell’innovazione delle aziende del Gruppo. Tra i fili conduttori della giornata \u00e8 emerso il tema della fiducia digitale, intesa come requisito concreto che riguarda la solidit\u00e0 delle infrastrutture, la qualit\u00e0 dei dati, la sicurezza e la governabilit\u00e0 dell’intelligenza artificiale, insieme al ruolo delle persone nel presidiare processi e decisioni. \u00a0<\/p>\n
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\u201cIn un mondo in cui dati e modelli di intelligenza artificiale sono sempre pi\u00f9 disponibili, la vera risorsa scarsa diventa la fiducia\u201d, commenta Roberto Loro, Chief Technology Officer di Dedagroup. \u201cL’AI entra ormai nei processi e contribuisce a orientare decisioni sempre pi\u00f9 rilevanti per le organizzazioni. Non basta quindi che un sistema sia tecnologicamente avanzato. Occorre comprenderne il funzionamento, verificarne i risultati, ricostruire le decisioni e intervenire quando necessario. La fiducia si costruisce nella qualit\u00e0 dei dati, nelle architetture e nei meccanismi di governo dei sistemi, mantenendo chiare le responsabilit\u00e0 delle persone. I dati permettono di conoscere. I modelli aiutano a prevedere. Ma solo la fiducia permette di delegare\u201d. Le fondamenta tecnologiche dell’innovazione sono state al centro della sessione Tech Foundations, che ha approfondito il tema strategico delle infrastrutture fisiche e digitali. Il confronto ha approfondito l’importanza di modelli distribuiti e federati, complementari alle grandi infrastrutture globali, capaci di valorizzare le competenze e le specificit\u00e0 dei diversi tessuti produttivi. In questo scenario si inserisce anche Intacture, il data center ipogeo sviluppato in Trentino grazie al partenariato pubblico-privato Trentino DataMine, un\u2019infrastruttura strategica radicata nel territorio ma progettata per offrire capacit\u00e0 e servizi su scala nazionale. Il progetto riunisce Universit\u00e0 di Trento, Covi Costruzioni, Dedagroup, Gruppo GPI e ISA – Istituto Atesino di Sviluppo. \u00a0<\/p>\n
Accanto alle infrastrutture, particolare attenzione \u00e8 stata dedicata ai dati come patrimonio strategico, da organizzare e rendere riutilizzabile per generare conoscenza e vantaggio competitivo. Alla sessione insieme a Roberto Loro hanno contribuito Alessandro Talotta di MIX Milan Internet Exchange e Guido Walter di Donato di Genogra. L’evoluzione verso sistemi intelligenti sempre pi\u00f9 autonomi ha guidato la sessione Trust & Orchestration, che ha messo al centro le sfide dell’interoperabilit\u00e0, dell’orchestrazione e della fiducia digitale. Il confronto ha affrontato il passaggio dai singoli modelli di AI a ecosistemi di agenti specializzati, capaci di collaborare e integrarsi nei processi delle imprese, con applicazioni anche nell’industria e nella robotica. Una trasformazione che richiede nuove capacit\u00e0 di governo e sicurezza, superando un approccio alla cybersecurity fondato prevalentemente sulla conformit\u00e0 normativa per sviluppare sistemi di difesa continuamente verificabili e soluzioni di AI il cui comportamento sia affidabile. \u00a0<\/p>\n
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Sono intervenuti Emanuele Frontoni dell’Universit\u00e0 di Macerata, Matteo Meucci di Synapsed.ai e Owasp Foundation e Andrea Rigoni di Altirium che spiega: \u201cLa sicurezza del futuro sar\u00e0 sempre meno basata su verifiche periodiche e sempre pi\u00f9 sulla capacit\u00e0 di validare continuamente ci\u00f2 che accade nei processi critici dell’organizzazione. Con l’accelerazione impressa dall’intelligenza artificiale, non basta pi\u00f9 garantire la conformit\u00e0 o adottare nuove tecnologie: occorre dimostrare nel tempo la solidit\u00e0 delle proprie difese. \u00c8 qui che la cybersecurity diventa una questione di \u201creadiness\u201d ovvero di governance, che richiede capacit\u00e0 di interpretare gli scenari, mantenere il controllo delle decisioni pi\u00f9 rilevanti e agire con consapevolezza anche sotto pressione\u201d. Il ruolo delle persone nei nuovi ecosistemi tecnologici \u00e8 stato approfondito nella sessione Human in the Lead, con il contributo di Alessandro Vinciarelli dell’Universit\u00e0 di Glasgow che sottolinea: \u201cL’intelligenza artificiale non riguarda soltanto le macchine, ma anche il modo in cui le persone comunicano, collaborano e prendono decisioni. Comprendere queste dinamiche \u00e8 fondamentale per sviluppare sistemi capaci di integrarsi efficacemente nei contesti organizzativi. Per questo l’innovazione tecnologica richiede sempre pi\u00f9 una collaborazione tra competenze tecniche, psicologia e scienze umane\u201d. \u00a0<\/p>\n
Attraverso il tema dell’Intelligenza Sociale Artificiale, dedicata allo studio delle interazioni tra esseri umani e tra persone e macchine, il confronto ha sottolineato l’importanza della collaborazione tra ricerca tecnologica, psicologia e scienze umane, inserendosi nella pi\u00f9 ampia riflessione sulle competenze e sulle responsabilit\u00e0 delle persone in sistemi digitali caratterizzati da crescente autonomia. La collaborazione tra imprese, startup e ricerca come leva per trasformare l\u2019innovazione in applicazioni industriali concrete \u00e8 stata al centro della sessione Insights from To The Peak, con Serena Galli, co-founder dell\u2019iniziativa, e Mirco Bucci di Anypath.ai, startup finalista di To The Peak che Deda ha voluto coinvolgere nel Co-Innovation Day per valorizzarne le competenze e l\u2019approccio, in linea con le proprie traiettorie di sviluppo della Physical AI. La sessione ha cos\u00ec rappresentato la naturale prosecuzione della partecipazione di Deda come partner di To The Peak, dando continuit\u00e0 a un percorso di innovazione che mette in relazione imprese, startup e ricerca per favorire lo sviluppo di nuove applicazioni industriali e opportunit\u00e0 di collaborazione. Le Future Signals Conversations hanno approfondito due direttrici di sviluppo. La prima, dedicata ai dati come infrastruttura strategica per creare valore, ha coinvolto Domenico Dato di iStella e Giovanni Botta di Deda Ai. Nel confronto focus sulle condizioni per disporre di basi informative aggiornate, rappresentative dei diversi contesti linguistici e produttivi e capaci di sostenere lo sviluppo dell\u2019intelligenza artificiale. \u00a0<\/p>\n
La seconda, Trust & Orchestration: le traiettorie Deda dalla ricerca all’impatto, ha messo in evidenza il contributo dei Co-Innovation Lab congiunti Deda e FBK allo sviluppo di sistemi di intelligenza artificiale affidabili e governabili. Riccardo Valletti di Deda, Pietro De Matteis del Co-Innovation Lab Cleanse e Raman Kazhamiakin del Co-Innovation Lab Candi hanno affrontato due direttrici di ricerca complementari, la Hybrid AI, che integra modelli generativi e conoscenza strutturata, e l’Harnessing, che orchestra dati, conoscenza, agenti e processi favorendo una maggiore indipendenza dalle singole tecnologie. Un approccio che attraverso la collaborazione tra ricerca e impresa mira a trasformare risultati scientifici in asset tecnologici, competenze distintive e capacit\u00e0 riutilizzabili a supporto dell’innovazione delle aziende del Gruppo e dei loro clienti.\u00a0<\/p>\n
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