L'Intelligenza Artificiale è già qui, cosa può fare per il tuo business? - Parte 1

Molti associano ancora l'intelligenza artificiale alle immagini di alcuni futuristici film hollywoodiani, ma questa caratterizzazione sta diminuendo man mano che l'intelligenza artificiale si sviluppa e diventa più comune nella nostra vita quotidiana. Oggi l'intelligenza artificiale è diventata un nome familiare (e talvolta anche una presenza quotidiana nelle nostre case, quando salutiamo Alexa per avere informazioni, o siamo in una Mercedes e le chiediamo di guidarci al ristorante più vicino)

Mentre il termine "Intelligenza Artificiale" ha ottenuto popolarità tra i più solo negli anni recenti, la denominazione ufficiale per gli studi sulla materia fu coniata nel 1956, quando John McCarthy organizzò la "Dartmouth Artificial Intelligence (AI) conference" invitando i ricercatori pionieri dell'epoca.

In ambito Business l'intelligenza artificiale ha una vasta gamma di impieghi.

Dalle applicazioni più banali a quelle più stupefacenti, l'intelligenza artificiale sta già irrompendo praticamente in ogni processo aziendale, in ogni settore, tanto che la loro adozione sta diventando un imperativo per le aziende che vogliono mantenere o creare un vantaggio competitivo.

Cosa è l'Intelligenza Artificiale (AI)

Prima di esaminare l'impatto delle tecnologie di intelligenza artificiale sul mondo del business, è importante dare una definizione del termine. "Intelligenza artificiale" è un termine ampio e generale che si riferisce a qualsiasi tipo di software per computer che viene utilizzato per simulare attività umane, incluso l'apprendimento, la pianificazione e la risoluzione dei problemi.

I campi di applicazione della AI sono talmente numerosi ed eterogenei che indicare applicazioni specifiche come "intelligenza artificiale" è come riferirsi ad uno smartphone come un mezzo di comunicazione elettronico: è certamente corretto, ma non lo definisce nei dettagli.

Per capire quali tipologie di intelligenza artificiale incidano in maniera importante in ambito business dobbiamo scavare più a fondo.

Il Machine Learning

L'apprendimento automatico o Machine Learning è oggi uno dei tipi più comuni di intelligenza artificiale in via di sviluppo per scopi aziendali. L'apprendimento automatico viene utilizzato principalmente per elaborare rapidamente grandi quantità di dati. Questi tipi di intelligenza artificiale sono algoritmi che "imparano" nel tempo, migliorando in ciò che fanno più spesso.

Tramite la continua acquisizione di dati un algoritmo di apprendimento automatico è in grado di:

• Prevedere eventi futuri
• Dare importanti indicazioni sulla ottimizzazione dei processi monitorati
• Elaborare enormi quantità di dati (come ad esempio quelle provenienti da sistemi IOT o dai mercati finanziari) in maniera da presentarli ai decision makers come informazioni significative in base alle quali agire.

Ad esempio, se gestisci un impianto di produzione, è probabile che i tuoi macchinari siano collegati in rete. I dispositivi connessi forniscono un flusso costante di dati su funzionalità, produzione. Sfortunatamente la quantità di dati raccolti è talmente elevata che molto difficilmente può essere analizzata, e anche se fosse possibile, si perderebbero la maggior parte di schemi e di correlazioni L'apprendimento automatico può analizzare i dati in tempo reale, identificando schemi e anomalie. Se una macchina nello stabilimento di produzione lavora a capacità ridotta, un algoritmo di apprendimento automatico può individuarla e informare i manager che è probabilmente è il momento di inviare un team di manutenzione preventiva o che ci sono dei ritardi sull'afflusso di semilavorati che la macchina trasforma.

Ma anche l'apprendimento automatico è una categoria relativamente ampia. Lo sviluppo di reti neurali artificiali, una rete interconnessa di "nodi" di intelligenza artificiale ha dato origine a ciò che è noto come Deep Learning.

Il Deep Learning

Il deep learning è una versione ancora più specifica dell'apprendimento automatico, che si basa su reti neurali per impegnarsi in ambiti non lineari. Ad esempio, affinché le auto a guida autonoma funzionino, è necessario identificare, analizzare e rispondere contemporaneamente a diversi fattori. Gli algoritmi di deep learning vengono utilizzati per aiutare le auto a guida autonoma a contestualizzare le informazioni raccolte dai loro sensori, come la distanza di altri oggetti, la velocità con cui si muovono e una previsione di dove saranno in 5-10 secondi. Tutte queste informazioni sono calcolate fianco a fianco per aiutare un'auto a guida autonoma a prendere decisioni su come, ad esempio, quando cambiare corsia.

Il deep learning ha molte applicazioni nel mondo business, ed è probabile che la diffusione del suo impiego avverrà piuttosto rapidamente. I modelli di apprendimento Deep Learning continuano a migliorare le loro prestazioni man mano che vengono ricevuti più dati, ciò li rende molto più scalabili e dettagliati; si potrebbe anche dire che sono in qualche modo più indipendenti.

Nei prossimi articoli parleremo in dettaglio delle più comuni applicazioni in ambito business, come ad esempio:

• La gestione della relazione con i clienti
• Prenotazione e acquisto di prodotti e servizi
• Funzionalità di tipo "reception"
• Accesso tramite comandi vocali a informazioni estraibili da gestionali e CRM
• Occasioni di engagement/eventi
• Smart cities
• Interazione con visitatori di siti web - E-commerce