Artificial intelligence and the value of data: application scenario and data valorisation strategies

The rapid technological advancements and widespread adoption of artificial intelligence have ushered in a new era of opportunities and challenges within the field of management engineering. The increasing significance of AI as a strategic lever for organizations is inherently linked to the value of data, making it a critical area of study for the success of modern enterprises. This thesis aims to explore the intersection of artificial intelligence and data value, with a focus on application scenarios and real case projects analysis. The work is divided into two main sections. The first part of the thesis introduces to a comprehensive literature analysis, providing a holistic overview of theories and practices related to AI and data valorisation strategies. Through a critical review of academic and grey literature, this section seeks to provide a solid theoretical framework that will guide the subsequent analysis of use cases. The second part of the thesis centers on a detailed analysis of concrete use cases gathered from companies and organizations that have successfully applied AI to enhance the value of their data. Through quantitative analysis, this section aims to offer practical insights into state of the art of a specific solution of AI, which is Intelligent Data Processing, and into data valorisation strategies in real-world contexts. Use cases from various industries will be examined, highlighting the multifaceted nature and challenges that organizations must navigate to maximize data potential through AI. In summary, this thesis contributes to an in-depth discussion on the importance of AI and data valorisation in the field of management engineering, providing both a solid theoretical foundation and practical insights to guide organizations' strategies in the digital age.

I rapidi progressi tecnologici e l'adozione diffusa dell'intelligenza artificiale hanno inaugurato una nuova era di opportunità e sfide nel campo dell'ingegneria gestionale. La crescente importanza dell'intelligenza artificiale come leva strategica per le organizzazioni è intrinsecamente legata al valore dei dati, rendendola un'area di studio critica per il successo delle imprese moderne. Questa tesi si propone di esplorare l'intersezione tra intelligenza artificiale e valore dei dati, con particolare attenzione agli scenari applicativi e all'analisi di casi reali. Il lavoro è suddiviso in due sezioni principali. La prima parte della tesi introduce a un'analisi completa della letteratura, fornendo una panoramica olistica delle teorie e delle pratiche relative all'intelligenza artificiale e alle strategie di valorizzazione dei dati. Attraverso una revisione critica della letteratura accademica e grigia, questa sezione cerca di fornire un solido quadro teorico che guiderà la successiva analisi dei casi d'uso. La seconda parte della tesi è incentrata su un'analisi dettagliata di casi d'uso concreti raccolti da aziende e organizzazioni che hanno applicato con successo l'IA per valorizzare i propri dati. Attraverso l'analisi quantitativa, questa sezione mira a offrire spunti pratici sullo stato dell'arte di una specifica soluzione di IA, l'Intelligent Data Processing, e sulle strategie di valorizzazione dei dati in contesti reali. Verranno esaminati casi d'uso provenienti da diversi settori industriali, evidenziando la natura multiforme e le sfide che le organizzazioni devono affrontare per massimizzare il potenziale dei dati attraverso l'IA. In sintesi, questa tesi contribuisce a una discussione approfondita sull'importanza dell'IA e della valorizzazione dei dati nel campo dell'ingegneria gestionale, fornendo sia una solida base teorica sia spunti pratici per guidare le strategie delle organizzazioni nell'era digitale.