Intelligenza Artificiale (IA) e Machine Learning
Il concetto di Intelligenza Artificiale (IA) e Machine learning (ML) non è nuovo. L'IA è un'ampia branca dell'informatica coinvolta nella costruzione di macchine intelligenti in grado di svolgere compiti che tipicamente richiedono l'intelligenza umana. Tuttavia, il ML è un'applicazione dell'IA che offre ai dispositivi la capacità di apprendere dalle proprie esperienze e di migliorarsi senza alcuna codifica. Con il volume di dati in costante aumento, le organizzazioni si affidano a modelli di IA e ML per scalare le proprie operazioni, supportare il personale nel lavorare meglio e più velocemente, scoprire intuizioni nascoste dai dati o persino confermare e sfidare le ipotesi sottostanti.
Perché l'IA e il ML sono importanti?
I dati sono un bene aziendale sempre più importante, con la quantità di dati generati e memorizzati a livello globale che cresce a un ritmo esponenziale. Secondo Forbes, vengono creati 2,5 quintilioni di byte di dati ogni giorno al ritmo attuale. Inoltre, non serve a nulla raccogliere dati se non si sa cosa farne. Ma questi enormi flussi di dati sono semplicemente ingestibili senza sistemi automatizzati che aiutino. Secondo il World Economic Forum, all'inizio del 2020, il numero di byte nell'universo digitale era 40 volte superiore al numero di stelle nell'universo osservabile.
Con le nuove possibilità emergenti costantemente, la correlazione tra IA e ML estende potenti benefici in quasi tutti i settori. Inoltre, l'IA e il ML offrono alle organizzazioni un modo per estrarre valore dai cumuli di dati che raccolgono, fornendo informazioni aziendali, automatizzando le attività e facendo progredire le capacità del sistema. L'IA/ML ha il potenziale per trasformare tutti gli aspetti di un'azienda, aiutandola a raggiungere risultati misurabili. Alcuni dei principali vantaggi di cui le organizzazioni hanno già testimoniato:
• Maggiori fonti di input dati: l'IA e il machine learning consentono alle aziende di scoprire preziose informazioni in una gamma più ampia di sorgenti di dati strutturati e non strutturati.
• Decisioni migliori e più rapide: le aziende utilizzano il machine learning per migliorare l'integrità dei dati e utilizzano l'IA per ridurre gli errori umani, una combinazione che porta a decisioni migliori basate su dati migliori.
• Maggiore efficienza operativa: con l'IA e il machine learning, le aziende diventano più efficienti attraverso l'automazione dei processi, che riduce i costi e libera tempo e risorse per altre priorità.
Alcuni altri vantaggi sono:
• Aumento della soddisfazione del cliente
• Offerta di servizi digitali differenziati
• Ottimizzazione dei servizi aziendali esistenti
• Automatizzazione delle operazioni aziendali
Settori di applicazione dell'IA e del ML:
Le organizzazioni di diversi settori stanno costruendo applicazioni che sfruttano la connessione tra intelligenza artificiale e machine learning. Questi sono solo alcuni dei modi in cui l'IA e il machine learning stanno aiutando le aziende a trasformare i propri processi e prodotti:
• Retail: per ottimizzare i propri inventari, creare motori di raccomandazione e migliorare l'esperienza del cliente con la ricerca visiva.
• Sanità: per aumentare l'efficienza clinica, aumentare la velocità e l'accuratezza della diagnosi e migliorare i risultati dei pazienti. Inoltre, da utilizzare in applicazioni come l'elaborazione delle immagini per il miglioramento del rilevamento del cancro e l'analisi predittiva per la ricerca genomica.
• Vendite e marketing: per offerte personalizzate, ottimizzazione delle campagne, previsioni di vendita, analisi del sentiment e previsione dell'abbandono dei clienti
• Telecomunicazioni: per ottenere informazioni sul comportamento dei clienti, migliorare le esperienze dei clienti e ottimizzare le prestazioni della rete 5G, tra le altre cose.
• Servizio clienti: utilizzo di chatbot e ricerca cognitiva per rispondere alle domande, valutare l'intento del cliente e fornire assistenza virtuale.
• Assicurazioni: per automatizzare l'elaborazione dei sinistri e per fornire servizi assicurativi basati sull'uso.
• Servizi finanziari: per modernizzare e migliorare le proprie offerte, tra cui la personalizzazione dei servizi clienti, il miglioramento dell'analisi dei rischi e il rilevamento migliore di frodi e riciclaggio di denaro.
• Automobilistico: aiuta le aziende a migliorare l'efficienza dei propri percorsi e a utilizzare l'analisi predittiva per scopi quali le previsioni del traffico.
• Energia: per sviluppare centrali elettriche intelligenti, ottimizzare i consumi e i costi, sviluppare modelli di manutenzione predittiva, ottimizzare le operazioni sul campo e la sicurezza e migliorare il commercio di energia.
Dove siamo oggi con l'IA E IL ML?
Le organizzazioni di tutto il mondo stanno utilizzando l'IA e il ML per ottenere le risposte su vendite, inventario, fidelizzazione dei clienti, rilevamento delle frodi e molto altro. Il computer scopre anche informazioni che non si era mai pensato di chiedere. Offre un riepilogo narrativo dei dati e suggerisce altri modi per analizzarli. Alcune ricerche hanno dimostrato che fino al 40% delle startup europee che affermano di utilizzare l'IA stanno mentendo o esagerando le proprie capacità. In effetti, secondo il rapporto sullo stato dell'open source aziendale, il 66% delle organizzazioni di telecomunicazioni prevede di utilizzare l'open source aziendale per l'IA/ML nei prossimi due anni, rispetto al 37% di oggi all'inizio del 2021.
Prospettive per il 2021-2022
L'IA e il ML stanno cambiando più rapidamente di quanto la sua storia possa essere scritta, quindi anche le previsioni sul suo futuro diventano rapidamente obsolete. Leader tecnologici come Google, Apple, IBM e molti altri stanno esplorando a fondo questa tecnologia e stanno investendo milioni. Poiché l'IA e il ML assumono maggiore importanza nelle applicazioni aziendali, vi è una forte possibilità che queste tecnologie vengano offerte come un servizio basato su cloud noto come Machine Learning-as-a-Service (MLaaS). Ci sarà una grande corsa tra i fornitori di hardware per migliorare la potenza della CPU per accogliere l'elaborazione dei dati ML.
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