Mipu Predictive School, due master su IA per innovare le aziende con il credito d’imposta

“L’obiettivo è diffondere le tecnologie predittive in ambito industriale, anche sfruttando i vantaggi del credito di imposta"

Due master dedicati ad aziende e professionisti che vogliano portare in azienda le soluzioni più innovative: si chiamano Data Driven Maintenance Manager e Industrial AI Leader, sono ideati e organizzati da Mipu (società di tecniche predittive che sviluppa soluzioni di intelligenza artificiale, ha quattro sedi in Italia, vendite in Corea del Sud e Stati Uniti) e si pongono l’obiettivo di favorire la diffusione delle tecnologie predittive in ambito industriale.

I percorsi, descritti sul sito dedicato, sono inseriti nella più ampia offerta della Mipu Predictive School, scuola di formazione che nel 2012 compie dieci anni. 

I master Mipu per migliorare l’impresa

I master di Mipu sono i primi percorsi formativi executive in Italia dedicati all’intelligenza artificiale industriale. Giulia Rinchetti, responsabile operativa della scuola, afferma: “Il nostro target sono imprenditori e professionisti che vogliano capire cosa è possibile fare, con quale effort e quale beneficio, attraverso un piano formativo strutturato e ricco di laboratori, project work, testimonianze dirette e decine di casi d’uso raccolti tra le pmi del nostro Paese”. 

L’intelligenza artificiale, d’altra parte, è sempre più vicina alla piccola e media impresa italiana. Il credito d’imposta Innovazione Digitale 4.0 offre alle PMI un’occasione concreta per aumentare la competitività e la resilienza, lungo tutta la catena del valore, anche attraverso l’adozione di soluzioni di intelligenza artificiale. 

Chiara Tacco, head of delivery di Mipu, spiega: “Creare nuovi prodotti da un lato e garantire la più alta marginalità dall’altro è una sfida complessa in uno scenario economico come quello attuale. La misura inclusa nel Decreto Aiuti agevola in maniera significativa l’adozione di soluzioni di intelligenza artificiale, che possono creare valore per le imprese minimizzando i costi di adozione e portando la competitività a un livello superiore”.

Il credito d’imposta per innovare

Il Decreto Aiuti n. 50/2022 ha previsto un ulteriore incremento del credito d’imposta per i beni strumentali immateriali 4.0, maggiorato del 50% della spesa sostenuta per gli investimenti in beni immateriali Industria 4.0, effettuati nel 2022, con coda fino al 30 giugno 2023, per quelli prenotati entro fine anno.

In particolare, l’aliquota sale dal 20% al 50% per gli investimenti effettuati dal 1° gennaio al 31 dicembre 2022 (ovvero entro il termine lungo del 30 giugno 2023) a condizione che entro quel termine siano stati pagati acconti per almeno il 20% del costo di acquisizione. Il limite massimo di spese ammissibili è pari a un milione di euro.

L’ambito di applicazione dei prodotti di intelligenza artificiale, come raccontato nel libro “Storie di Fabbrica Predittiva” di Mipu, è ampio: dalle soluzioni per la pianificazione ottimizzata dei processi produttivi alle piattaforme per la gestione predittiva del costo e del consumo di energia, alle applicazioni per la previsione dei fenomeni avversi (eventi meteo, onde anomale, rotture), fino alle piattaforme di classificazione ed estrazione automatizzata delle informazioni dai documenti.

Veronica Brizzi, responsabile della practice di Intelligenza Artificiale Industriale di Mipu, spiega: “I risultati ottenuti variano secondo la natura del progetto. In generale, l’adozione di soluzioni di intelligenza artificiale che rispondono ai requisiti del Decreto ha permesso ai nostri clienti di ottenere vantaggi come riduzione del consumo energetico fino al 15%; riduzione dei costi di manutenzione fino al 30%; diminuzione tra il 40 e il 60% sui tempi di raccolta e analisi dei dati di business; riduzione costi logistici fino al 30%. Questo si traduce in un orizzonte di ritorno dell’investimento molto veloce, in media 9-12 mesi”.

Il Decreto Aiuti prevede anche che la formazione possa beneficiare di un credito d’imposta dal 40 al 70%, non solo sul costo della docenza ma anche sul costo del personale, per le ore in cui è impegnato nella stessa. 

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