Bluemotion sta ridefinendo la narrazione medica, creando esperienze immersive che elevano il modo in cui la conoscenza scientifica viene comunicata e compresa. Con l'AI che diventa sempre più integrata nei nostri flussi di lavoro, il potenziale per ulteriori innovazioni nel panorama della comunicazione medica è illimitato. Negli ultimi anni, l'intelligenza artificiale (AI) ha fatto significativi progressi nei settori medico e scientifico, trasformando non solo la ricerca e lo sviluppo, ma anche il modo in cui i concetti complessi vengono comunicati.

Una delle sfide principali nella comunicazione medica è la capacità di tradurre informazioni altamente tecniche e complesse in qualcosa di comprensibile e facilmente digeribile sia per i professionisti che per il grande pubblico. Nel settore medico, l'AI non può semplicemente fare affidamento sulle sue capacità "artistiche" come in altri settori creativi, poiché l'accuratezza e la chiarezza delle informazioni sono fondamentali.

Invece, l'AI svolge un ruolo di supporto durante le fasi di ricerca e sviluppo, offrendo soluzioni innovative per rappresentare contenuti medici in un modo che sia sia visivamente accattivante che scientificamente preciso.

Nel campo della comunicazione medico-scientifica, possiamo dire che Bluemotion è già considerata un punto di riferimento in Italia. Sebbene l'intelligenza artificiale offra nuove possibilità per lo sviluppo dei progetti, raggiunge il livello di precisione necessario per rappresentare i dettagli complessi che questo settore richiede, o l'attenzione al dettaglio è ancora una responsabilità affidata all'esperienza umana?

Dipende dalla prospettiva. Poiché l'IA è basata sui dati, opera in base alle informazioni che le vengono fornite. Il fattore chiave è la qualità di questi dati. Esiste senza dubbio una vasta quantità di dati scientifici su procedure mediche per il trattamento di malattie o spiegazioni accademiche di reazioni chimiche e processi, scritti con grande precisione e numerose variazioni. In questo senso, l'IA può attingere a una grande quantità di informazioni. Tuttavia, nel nostro caso specifico, è ancora una questione borderline.

Nel campo scientifico, se dovessimo rappresentare in modo rigoroso il corpo umano, non sarebbe esteticamente interessante: tutto sarebbe bianco, acqua, trasparente, con magari qualche macchia di sangue qua e là.

Se ci limitassimo a rappresentazioni istologiche di pezzi del corpo umano, pur essendo accurate, non sarebbero visivamente affascinanti. Perderemmo un aspetto fondamentale della comunicazione: la bellezza. Il nostro obiettivo è comunicare concetti scientifici, ma utilizzando tecniche provenienti dalle neuroscienze.

I risultati devono essere coinvolgenti; lo spettatore dovrebbe essere attratto dalle immagini, accettando che questa rappresentazione potrebbe non essere scientificamente verificabile, ma sia invece una bellissima valorizzazione di una base scientifica reale attraverso l'espressione artistica. In questo senso, l'IA, come accennato in precedenza, ci offre una prospettiva diversa e, a volte, migliore. Enfatizza determinati aspetti e, in alcuni casi, genera bellezza dove prima non c'era, ma rimane comunque solo un altro punto di vista accanto a quello umano. Offre il vantaggio di dire: "Ok, vediamo cosa non abbiamo ancora esplorato", per poi decidere se funziona o meno.

Questo è particolarmente rilevante perché anche la scienza attuale ha aspetti sconosciuti—come la forma esatta di un recettore su una cellula, qualcosa di infinitesimale e, a volte, ancora da scoprire—significando che non c'è una forma fisica reale da cui partire. L'IA non ha ancora raggiunto il livello per affrontare questo, poiché lavora a partire dalle conoscenze esistenti, che si basano su dati "vecchi". In questo campo, l'IA ha ancora limitazioni significative. Può fornire una nuova rappresentazione di una molecola basata su dati noti, ma renderla esteticamente attraente è ancora una sfida.

Pertanto, possiamo dire che il campo della creazione di contenuti scientifici non è ancora completamente sotto il dominio dell'IA. L'IA gioca invece un ruolo di supporto creativo, aiutando a rielaborare un punto di partenza che deve essere scientificamente accurato, esplorando però diverse strade per un miglioramento creativo. Inoltre, in questo contesto, rispetto ad altri campi, l'IA deve essere più "controllata" perché rischia di generare output che non si allineano con i dati scientifici originali, distorcendoli.

La utilizziamo in modo molto più mirato e ristretto durante la fase creativa, per garantire che le fondamenta scientifiche vengano mantenute. L'IA può velocizzare alcune parti del processo di produzione, ma non può interferire con le specifiche del progetto.

Per essere più specifici: chiedere all'IA di creare un'immagine realistica di un cuore è fattibile perché ci sono milioni di immagini di cuori a cui può attingere.

Tuttavia, se chiediamo un'immagine di un recettore cellulare come il CT44, l'IA avrà difficoltà, perché non ci sono molte fonti disponibili, non esistendo una rappresentazione precisa. In questo caso, l'IA fatica a interpretare i dati e a produrre rappresentazioni che siano simili ad altri riferimenti o troppo lontane dalla realtà scientifica. L'evoluzione della scienza e della comunicazione scientifica sta andando verso la capacità di rappresentare ciò che prima era impossibile visualizzare, grazie a nuovi microscopi o scoperte provenienti dalle più recenti ricerche scientifiche.

Man mano che la scienza esplora territori inesplorati, manca di dati sui quali basarsi. In questo senso, la prima "penna" rimane ancora la mente umana, che elabora creativamente informazioni scientifiche precise. Solo a questo punto l'IA può entrare in gioco, ma non prima. Ancora una volta, se l'IA è basata sui dati, può fornire risposte quando i dati sono disponibili. Ma quando entriamo nel mondo invisibile, dove non ci sono dati, tutto è ancora nell'oscurità. Tuttavia, nel mondo visibile e concreto, dove ci sono abbondanti dati, l'IA può fare molto di più.

Bluemotion è conosciuta per la sua capacità di spingere i confini della comunicazione 3D e anticipare soluzioni innovative. Come state vivendo questa fase di transizione tecnologica con l'adozione di strumenti come Midjourney e Unreal all'interno del vostro team? Avete dovuto programmare sessioni di formazione o rivedere i vostri flussi di lavoro? È stato un processo naturale o ha comportato delle difficoltà?

Uso spesso questa metafora: è come guidare un'auto. Quando si guida, le mani sono costantemente sul volante, aggiustando il percorso del veicolo momento per momento, più volte al secondo. Non ci si può permettere di ridurre la frequenza delle correzioni o distrarsi, altrimenti si rischia di uscire di strada. Allo stesso modo, la formazione o l'incorporazione di nuovi strumenti tecnologici deve essere fatta continuamente.

La crescita, le modifiche ai processi e l'adozione degli strumenti devono avvenire con una frequenza crescente. Cerchiamo di rimanere aggiornati su nuove visioni che alla fine portano a nuovi software. A volte ci siamo trovati troppo avanti rispetto ai tempi, analizzando e esplorando soluzioni e tecnologie innovative nelle loro fasi iniziali di avvio, per poi scoprire che non si sono evolute in progetti validi per vari motivi.

Attualmente, sta emergendo una miriade di strumenti—forse anche troppi. La sfida più grande è tenere il passo con il numero di strumenti che vengono creati. Personalmente, trovo che sia un po' complicato; ci sono così tanti nuovi strumenti che diventa difficile avere una visione completa. Ci vuole tempo per guardarli, capirli, testarli e verificare se sono validi. Questo è oggettivamente una difficoltà e un'attività che richiede molto tempo.

Per quanto riguarda la cultura aziendale, è importante e strategico promuovere la formazione interna organizzando corsi mirati su argomenti selezionati. Nel nostro settore, ci sono innumerevoli aree, software, casi, tendenze e tecniche da esplorare e sperimentare. Tenersi aggiornati sulle nuove tecnologie è impegnativo, soprattutto in un periodo di grande entusiasmo e con l'emergere di numerose piattaforme, che rende tutto più difficile.

Stiamo costantemente vivendo una transizione tecnologica, nel senso che una parte del nostro lavoro contribuisce a questa transizione e offre il meglio di essa sotto forma di servizi ai nostri clienti. In questa particolare transizione tecnologica, l'emergere continuo di strumenti e applicazioni rende meno chiaro individuare quelli più efficaci, che poi diventano gli standard di fatto nei nostri processi aziendali.

Tuttavia, la nostra esperienza a livello aziendale nell'adottare nuovi strumenti come pratica standard ci permette di identificare rapidamente quelli più strategici per l'industria e il mercato, distinguendo tra quelli che nascono solo dal rumore mediatico attuale e quelli che rispondono a reali esigenze.

Come azienda di servizi che si basa principalmente sull'impegno tempo-progetto, l'adozione di nuovi strumenti che permettono di accelerare alcune attività offre chiaramente un vantaggio economico per il cliente, riducendo i costi complessivi.

Al momento, non ci sono progetti particolari che sono stati completamente realizzati utilizzando l'intelligenza artificiale. Non siamo ancora arrivati a quel punto, sia per la complessità e la varietà delle richieste di progetto sia da una prospettiva di mercato. Attualmente, l'IA è integrata in tutti i nostri progetti; appare in tutti i nostri prodotti e lavori, ma non sotto forma di un intero progetto.