Introduzione alla GeoAI
Nel panorama in rapida evoluzione della Geospatial Artificial Intelligence (GeoAI), il volume Introduction to Geospatial Artificial Intelligence (2026), firmato da Maria Antonia Brovelli e Miro Govedarica, rappresenta una delle prime sistematizzazioni organiche del settore a livello internazionale. Il libro si propone come una guida strutturata e operativa, capace di accompagnare lettori con background diversi – geomatici, data scientist, decisori pubblici – nella comprensione delle basi teoriche e delle applicazioni avanzate dell’intelligenza artificiale applicata ai dati geospaziali.
Uno dei meriti principali del volume è chiarire che la GeoAI non consiste semplicemente nell’applicare modelli di machine learning a dataset geografici. I dati spaziali presentano caratteristiche peculiari – autocorrelazione spaziale, eterogeneità, multiscalarità, natura multimodale – che richiedono approcci metodologici specifici. La componente geografica non è un attributo accessorio, ma una dimensione strutturale che influenza modelli, metriche di validazione e interpretazione dei risultati.
Innovazioni nell’automazione aziendale
In un altro sviluppo significativo, l’agenzia AI Jenia, fondata a Sassuolo nel 2025, ha sviluppato Agenti AI in grado di integrarsi nei sistemi aziendali esistenti e automatizzare processi core partendo da WhatsApp. Questo approccio strategico utilizza i messaggi vocali inviati dai dipendenti per alimentare automaticamente ERP e CRM, trasformando input destrutturati in dati strutturati. Il risultato è un risparmio di fino a 40 ore settimanali nella gestione dei dati.
Jenia si distingue per la sua capacità di integrare Agenti AI autonomi nei software gestionali già in uso, riducendo la frizione organizzativa e accelerando il time-to-value. Questo sviluppo rappresenta un passo avanti significativo verso l’automazione di processi operativi ripetitivi.
Diagnosi precoce delle anomalie cerebrali fetali
Infine, un team internazionale ha pubblicato sulla rivista Radiology Artificial Intelligence i risultati del primo studio al mondo che ha utilizzato l’AI per l’individuazione di anomalie fetali del sistema nervoso centrale nelle prime 11-14 settimane di gravidanza. Coordinato dal professor Tullio Ghi, l’algoritmo di deep learning sviluppato è in grado di analizzare automaticamente la regione posteriore del cervello fetale, individuando con precisione casi di spina bifida aperta e malformazione di Dandy–Walker.
Questi sviluppi evidenziano come l’intelligenza artificiale stia diventando una componente fondamentale in vari settori, dall’analisi dei dati geospaziali all’automazione aziendale e alla medicina, segnando un cambiamento significativo nel modo in cui le tecnologie vengono applicate nella pratica.
