Novanta le aziende che hanno inviato richiesta di ammissione all’edizione 2016 della tappa italiana, sessanta quelle ammesse al concorso e solo quattro le finaliste, valutate da una commissione di mentor e giudici provenienti dagli universi intrecciati di business, innovazione e alta tecnologia. A portarsi a casa il primo posto quest’anno sono stati la lombarda Endo-Sight, realtà di Busto Arsizio fondata solo l’anno scorso che punta a diagnosticare tumori, seguirne l’evoluzione e proporne terapie evitando le biopsie e basandosi solo sui dati provenienti dall’imaging biomedico.
La premiazione è avvenuta nella cornice dell’IBM BusinessConnect 2016, evento della multinazionale che quest’anno più degli altri è stato incentrato sul concetto di cognitive computing. Quello dell’importanza dei big data — e soprattutto della capacità di metterli in correlazione e di interpretarli — è stato il tema centrale del keynote introduttivo dell’evento, durante il quale ha fatto una comparsata sotto i riflettori anche il robottino NAO, qui potenziato dalla superintelligenza artificiale Watson. Oltre al mini umanoide però, anche le startup finaliste di questa edizione di SmartCamp si sono però dimostrate particolarmente sensibili alle sirene del cognitive computing.
La vincitrice, Endo-Sight, è una società nata a febbraio del 2015 da un gruppo di tre persone eterogenee per provenienza geografica, età e ambito di competenza, che in appena un anno ha posto le basi per una piattaforma estremamente promettente che combina l’uso di big data e cognitive computing in modo esemplare. Nel modello proposto dalla startup, le scansioni di un paziente potenzialmente affetto da tumore vengono caricate in Rete e scomposte da una serie di algoritmi proprietari, che vengono fatti lavorare a pieno regime grazie alla potenza di calcolo dell’infrastruttura cloud. I dati ottenuti in questo modo vengono messi in correlazione con quelli di migliaia di altri soggetti in tutto il mondo, per ottenere due risultati: una diagnosi accurata della malattia per il paziente in cura e una serie di preziose informazioni per gli algoritmi di machine learning integrati nella piattaforma, che fanno tesoro della nuova esperienza per migliorare in continuazione l’accuratezza del sistema.
Anche Aria Wearables si è presentata con una vocazione di tipo medico. La società, nata da due quasi trentenni pugliesi trapiantati a Milano, produce una soletta smart per scarpe, in grado di misurare e mantenere costante la temperatura all’interno della calzatura. Le variazioni di temperatura vengono registrate e inviate a un’app insieme ai dati dell’accelerometro integrato che tiene traccia dei passi compiuti. Le informazioni raccolte dal wearable però non servono solo per il fitness tracking o per creare una scarpa più confortevole: favorendo una corretta circolazione la soletta aiuta anche a prevenire la sindrome del piede diabetico, una complicanza del diabete che può portare all’amputazione dell’arto.
Le altre due finaliste si rivolgono a un’altra tipologia di cliente. KPi6 ha sede a Roma ed è specializzata nell’analisi delle conversazioni spontanee che avvengono sui social network. Twitter, WordPress e Tumblr sono due delle piattaforme partner che i loro algoritmi tengono sotto osservazione insieme a Facebook, con la quale la società ha recentemente stretto un accordo unico in Italia che le dà accesso ai topic data del social network. Già adesso il servizio è in grado di intercettare i pareri dell’opinione pubblica relativi a marchi, fatti di cronaca e partiti politici, e questi pareri possono essere trasformati dalle aziende che ne fanno richiesta in informazioni utili per prendere decisioni operative o di marketing. Grazie al cognitive computing KPi6 sta migliorandosi costantemente nell’ambito dell’analisi predittiva di tendenze future a partire dalle conversazioni ancora in corso.
Infine Roialty ci riporta a Milano: come KPi6 parte dall’analisi delle interazioni pubbliche sui social, ma anziché sui contenuti si concentra sugli utenti che li hanno generati. Per Roialty non solo contenuti di Tweet e post, ma anche retweet, like ed emoticon diventano fattori utili a generare dei profili di interesse dinamici e permettere ai clienti di arricchire le informazioni a loro disposizione sui propri utenti con dati legati al loro aspetto emozionale. Si tratta di un’attività di segmentazione e profilazione in tempo reale, che dà modo a chi usufruisce dei servizi della startup (come una banca o un sito di ecommerce) di intervenire tempestivamente su utenti e conversazioni tramite coupon, campagne o offerte ad hoc (ad esempio con una mail a un correntista che si è appena dimostrato interessato a soluzioni di mutuo con un like).