“Il nostro approccio nell’introduzione di soluzioni di AI si basa su 4 pillar: identificare le sfide strategiche per ottimizzare il business e abilitare nuovi servizi sfruttando Intelligenza artificiale e Hyper-automation; ricorrere alla tecnologia per creare un ecosistema di applicazioni intelligenti e interconnesse per generare valore a partire dai dati a nostra disposizione; sviluppare e governare soluzioni di Responsabile AI & Automation secondo principi di solidità, trasparenza, sostenibilità e sicurezza; ultimo ma non certo per importanza, attivare percorsi di upskilling e reskilling per diffondere sempre di più la cultura del dato”.

“Il percorso formativo che abbiamo progettato con Cefriel – afferma Ornella Castellano, Learning & Talent Development di Snam – risponde proprio ad un’esigenza di upskilling delle persone, con Cefriel e con il Politecnico di Milano c’è un rapporto di collaborazione di lungo termine che ci ha consentito di lavorare in partnership, personalizzando il percorso sulla base delle esigenze delle nostre persone. Il percorso di upskilling, che ha coinvolto circa 20 IT project e service manager, è stato co-progettato insieme alla Faculty, partendo da una attenta analisi delle competenze necessarie per le persone coinvolte con l’obiettivo di fornire contenuti concreti, l’impostazione metodologica e le basi tecnologiche per la gestione intelligente dei dati. Il percorso si articola in 18 sessioni erogate nell’arco di dodici mesi, in modalità sincrona interattiva. La scelta di erogarlo in 12 mesi è dovuta alla specificità dei temi affrontati: complessi e articolati, che richiedono il giusto tempo per essere metabolizzati e applicati nella pratica quotidiana”.

“Oltre all’interesse verso temi che diversi partecipanti non avevano ancora avuto l’opportunità di approfondire, stiamo notando maggior consapevolezza nella relazione con gli esperti di settore come: la squadra interna di data scientist; i nostri i fornitori e i vendor di prodotto. Ne capiscono il linguaggio, sanno porsi le domande giuste, cominciano a lanciare quelle sfide costruttive che consentono di comprendere meglio i pro e contro delle diverse soluzioni da adottare o realizzare ed esercire. A medio termine siamo convinti di poter costruire una competenza diffusa che ci consentirà in modo critico di migliorare sempre più la valutazione funzionale e tecnologica delle possibili opzioni, inserire intelligenza nei processi esistenti, creare nuovi processi di business possibili solo grazie all’applicazione della Artificial Intelligence e incrementare l’efficienza nell’impostazione e nel governo dei progetti di realizzazione su larga scala.”

 

“Vorremmo incrementare il numero di persone da formare (IT Project e Service Manager) e pensare a un percorso più ampio di data literacy anche per altre figure professionali in azienda. Dobbiamo costruire la consapevolezza che il dato ha un enorme valore potenziale per il lavoro quotidiano di ognuno di noi e che è possibile estrarlo più facilmente di quanto si creda. Inoltre, sempre più persone dovranno acquisire competenze base di business translation, ossia di traduzione delle sfide di business in domande alle quali si potrà trovare risposta con i modelli di analisi dei dati. Queste attività formative sono parte fondamentale di una strategia più ampia, che sicuramente adatteremo e miglioreremo in corso d’opera, ma che dovrà portarci ad essere sempre più una data-driven company.”