Crossnection partecipa a ICTalks: quando la ricerca incontra l’impresa

25 novembre – Sala Gerace, Dipartimento di Informatica, Università di Pisa

L’innovazione nasce quando competenze diverse si incontrano, si contaminano e generano soluzioni nuove a problemi concreti. È questa l’anima di ICTalks – Dove la ricerca incontra l’impresa, l’evento organizzato dall’Università di Pisa per mettere in dialogo aziende e mondo accademico su temi chiave dell’ICT e della trasformazione digitale.

Quest’anno anche Crossnection prenderà parte all’iniziativa, portando sul palco una visione chiara: l’Intelligenza Artificiale come strumento strategico per potenziare i processi aziendali e accelerare la competitività del sistema industriale italiano.

Un evento che unisce ricerca, industria e tecnologia

ICTalks nasce per creare un luogo concreto di confronto: spazi dove ricercatori, imprese e professionisti dell’innovazione possono analizzare sfide attuali, condividere esperienze e costruire collaborazioni.

L’edizione di quest’anno offre momenti di dialogo, workshop tematici e tavoli di discussione focalizzati sull’utilizzo delle tecnologie digitali in contesti industriali e di servizio.
Per un’azienda come Crossnection, che opera ogni giorno sulla frontiera tra AI, dati e processi operativi, ICTalks rappresenta un punto d’incontro naturale.

Cosa porteremo sul tavolo: l’AI applicata all’ottimizzazione dei processi aziendali

Nel panorama competitivo attuale non è più sufficiente raccogliere dati: serve la capacità di interpretarli rapidamente, trasformarli in insight e agire prima che i problemi diventino costi. Su questo tema Crossnection porterà un contributo preciso, concreto e centrato sul valore operativo dell’AI.

1. L’AI come motore decisionale per i processi aziendali

La maggior parte delle imprese gestisce ancora analisi e valutazioni in modo manuale o con strumenti frammentati. L’AI permette invece di rilevare correlazioni, tendenze e anomalie altrimenti invisibili, rendendo i processi più stabili, prevedibili e gestibili.

Mostreremo come piattaforme come Crossnection AI Process Data Analyst siano oggi in grado di supportare le aziende nell’analizzare processi complessi con una velocità e una profondità impensabili fino a pochi anni fa.

2. Sbloccare il valore dei dati, anche quando sono distribuiti in silos

Uno dei principali ostacoli all’innovazione è la frammentazione: dati che provengono da macchinari, sensori, software di produzione, ERP, fogli Excel o sistemi legacy che non dialogano tra loro.
Condivideremo casi concreti di come l’AI riesca a unificare queste informazioni, armonizzarle e renderle navigabili, permettendo di costruire una vista end-to-end dei processi.

3. Esempi reali di ottimizzazione guidata dall’AI

Dal miglioramento della qualità al controllo dei parametri di processo, fino alla manutenzione predittiva e alla riduzione degli sprechi: porteremo casi pratici raccolti nei settori in cui Crossnection opera ogni giorno — chimico, farmaceutico, automotive, packaging, ceramico, water treatment e molti altri.
L’obiettivo sarà mostrare quanto sia tangibile, rapido e misurabile il ritorno di un’AI applicata correttamente ai processi.

Il filo conduttore sarà semplice: l’AI non rimpiazza le competenze interne, le amplifica, permettendo alle persone di prendere decisioni più rapide e più informate.

Un ringraziamento all’Università di Pisa

Desideriamo rivolgere un sincero ringraziamento all’Università di Pisa e al Dipartimento di Informatica per aver creato uno spazio di confronto così prezioso. Eventi come ICTalks non sono semplici appuntamenti calendarizzati, ma veri acceleratori di idee: permettono a imprese e ricercatori di incontrarsi, ascoltarsi e costruire insieme nuove traiettorie di innovazione.

Siamo grati per l’opportunità di condividere la nostra esperienza e di contribuire al dialogo su come l’AI possa supportare la competitività del sistema produttivo italiano. Occasioni come questa rappresentano un valore reale per tutto l’ecosistema dell’innovazione, e Crossnection è orgogliosa di poterne far parte.