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00:13Allora, prima abbiamo parlato di tecnologie e anche noi, insomma, approcciamo all'intelligenza
00:21artificiale, vogliamo parlarvi ora di MFGPT che è il nuovo modo anche di raccontare, se
00:26vogliamo, il mercato immobiliare. Abbiamo visto quanto dati, tecnologia e intelligenza stiano
00:32diventando centrali anche nel mondo immobiliare. Ebbene, l'intelligenza artificiale sta trasformando
00:37non soltanto il modo in cui vengono gestiti gli investimenti, ma anche e soprattutto il
00:42modo in cui accediamo alle informazioni economiche e finanziarie. E allora, Class Editori sta
00:47lavorando su questo fronte con MFGPT che è un nuovo strumento che mette proprio a disposizione
00:54l'intelligenza artificiale al servizio dell'informazione e dell'analisi. Chiamo qui sul palco per
00:59raccontarvi un pochino di più di cosa si tratta Irene Chiappalone, Head of New Product Class
01:05Editori, eccola qui, e Andrea Pazzaglia, Head of AI Development Class. Prego, io lascio
01:11il palco a voi e torno tra poco. Mettetevi pure centrali così.
01:15Grazie Silvia, grazie a tutti, buonasera. Come cominciamo? Innanzitutto non promettiamo
01:23come un relatore che ci ha preceduto di non parlare di intelligenza artificiale perché
01:29appunto come ha anticipato Silvia parleremo proprio di questo, di un progetto su cui Class
01:34Editori sta investendo molto e a cui noi teniamo molto che è MFGPT. MFGPT è il primo sistema
01:42di intelligenza artificiale generativa autonoma lanciato da un editore in Italia, è stato
01:48lanciato ormai due anni fa sul mercato ed è un progetto che è iniziato già tre anni
01:54fa. Raccoglie tutto il patrimonio informativo del gruppo multimediale Class Editori e quindi
02:02i 40 anni di Milano Finanza, i 25 anni di Class NBC, l'agenzia di stampa, i dati finanziari
02:11i dati di bilancio e i dati societari sia delle società quotate che non quotate e i magazine
02:20che parlano quindi non solo di finanza ma anche di fashion, di lifestyle, tecnologia. Quindi
02:29veramente un patrimonio ricchissimo. Perché diciamo Class Editori ha voluto tre anni fa fare
02:39questo investimento, costruire un team AI che è appunto capeggiato da Andrea Pazzaglia
02:46e lanciarsi in questo progetto molto diverso da quelli che sono gli strumenti tradizionali
02:54con cui normalmente gli editori lavorano. Diciamo che Class Editori ha nel suo DNA proprio l'innovazione
03:02sempre stato diciamo all'avanguardia e già tre anni fa ci siamo resi conto che effettivamente
03:07il modello conversazionale avrebbe trasformato il mondo dell'informazione e quindi avrebbe
03:12trasformato il modo in cui tutti noi ci approcciamo e chiediamo informazione. Questo ovviamente
03:19è solo una parte perché se tutti noi riflettiamo sul modo in cui ci informiamo vediamo che negli
03:27ultimi anni ognuno di noi vuole scegliere su cosa informarsi, vuole scegliere che cosa
03:34approfondire, con quali mezzi, in quali formati, audio, video, testo, in quali momenti della
03:42giornata. Quindi MFGPT proprio perché è un sistema conversazionale permette di unire questi
03:51due mondi che tra loro possono apparire lontani, cioè da un lato la qualità dell'informazione
03:58certificata perché è l'informazione prodotta dai giornalisti del gruppo editoriale e dall'altra
04:06invece appunto la tecnologia che permette di andare ad incontrare gli utenti, i lettori,
04:13di soddisfare le nuove modalità di fruizione che quindi i vecchi modelli non riescono a incontrare.
04:21Quindi se devo dire una parola direi il coraggio, cioè il coraggio di uscire dai canoni
04:27tradizionali e per primi lanciarsi in questa sfida, la sfida proprio di andare a incontrare
04:37i lettori, gli utenti là dove loro sono e là dove loro vogliono essere. Per questo passo la parola
04:47ad Andrea che vi racconta un po' meglio nel dettaglio il prodotto.
04:52Io rimango.
04:54Grazie Irene. Sì, andiamo a vedere un paio di use case più verticali nel mondo del real estate
05:02che possono essere affrontati proprio grazie a questo vasto patrimonio informativo, non solo
05:08in termini di news e contenuti ma anche contenuto proprio tecnico grazie alle banche dati che
05:15coprono quotazioni, indici, rendimenti, non solo, anche informazioni su società non quotate.
05:23Quindi chiedo di partire con il video sulla scheda sintetica per il comitato investimenti.
05:29In questo caso ci mettiamo nei panni di un analista, un analista di una SGR per esempio,
05:34che va a chiedere quali sono i rendimenti di diversi investimenti in ambito real estate
05:41comparati al rendimento base dei BTP, di fatto quello privo di rischio, il riferimento privo
05:48di rischio in Italia. In pochi secondi MFGPT raccoglie tutta una serie di informazioni, vediamo
05:55che raccoglie e riporta tutta una serie di contenuti di Milano Finanza. Questi contenuti
06:04possono essere consultati in maniera molto rapida con dei riassunti del contenuto stesso
06:11fatti dall'intelligenza artificiale oppure attingere direttamente, andare a vedere e leggere,
06:15consultare la fonte originale. Ricerca contenuti, elaborazione, come abbiamo visto, crea delle
06:21tabelle, riporta in brevi paragrafi anche il contesto su quello che possono essere i riferimenti
06:30recenti in termini di news e poi sintesi esecutive che poi possono essere sfruttate per approfondire
06:38le tematiche in modalità conversazionale ovviamente, come oramai in tanti siamo abituati. Rispetto
06:46a un modello generalista, penso che possiate apprezzare qui la possibilità di attingere
06:52alla fonte di informazione primaria anche fonti che non sono presenti su internet. Ad esempio
06:57in questo caso vediamo che attinge a una pagina del quotidiano, del stimolino di Milano
07:04Finanza e la riporta come fonte, cosa che un modello generalista non potrebbe mai fare in quanto
07:10è un pdf non facilmente trovabile su internet. Quindi insomma la potenza è ricerca di informazione
07:18in tempi rapidi, una vasta base documentale. Riguardo ad altre possibilità di fonti vediamo
07:26questo altro use case in cui di fatto andiamo a fare due diligence su un general contractor
07:33a cui si pensa di affidare un lavoro e prima della firma si vuole andare a vedere la solidità
07:39patrimoniale. Ecco il sistema grazie all'integrazione con una banca dati di una società che fa parte
07:45del gruppo di classe editori recupera molto velocemente i dati di bilancio di tre anni e
07:51li riporta in formato sintetico. Inoltre riporta anche dati aggiuntivi, rating di legalità
07:57a GCM, insomma permette di integrare contenuti che fanno parte del patrimonio informativo di
08:05EMF con contenuti verificati e controllati e che danno un elevato valore in termini di
08:12raccolta informazioni e elaborazione delle stesse. Tutto questo non per soppiantare quello
08:20che può essere un lavoro di uno professionista ma per potenziarlo, nel senso che il professionista
08:25grazie a questo strumento può recuperare quello che gli serve e da dedicare il suo tempo a quelle
08:34che sono le attività a maggior valore aggiunto, quindi sfruttare la sua esperienza per andare
08:39più a fondo nelle informazioni e non perdere troppo tempo nella ricerca delle stesse che
08:47può essere qualcosa di molto time consuming in questo senso. Ripasso la parola a Irene.
08:53Grazie, grazie Andrea. Direi che possiamo concludere. Avete visto quella che è la caratteristica
09:00principale, avete visto come il sistema si adatta a chi lo utilizza e quindi permette di
09:09andare molto in profondità, molto sul tecnico, permette di ricevere report, notifiche, quindi
09:18proprio quella flessibilità che dicevo prima che tutti cerchiamo, cioè impostare la propria
09:24dieta informativa sulla base delle nostre esigenze. E quindi è flessibile dal punto di vista
09:33del formato, è flessibile anche proprio rispetto al pubblico che può utilizzare il sistema, può essere
09:41utilizzato da un pubblico generalista ma può essere utilizzato e soprattutto è pensato per un pubblico
09:48diciamo di professionisti che hanno bisogno di velocità ma anche di contare su fonti di qualità
09:58certificate e di poter risalire sempre alla fonte e questa è la prima promessa diciamo di MFGPT.
10:06Grazie, grazie a tutti.
10:07Grazie a tutti.