Intelligenza Artificiale (IA) e Machine Learning
Il concetto di Intelligenza Artificiale (IA) e Machine learning (ML) non è nuovo. L'IA è una branca ad ampio raggio dell'informatica che si occupa della costruzione di macchine intelligenti in grado di svolgere compiti che in genere richiedono l'intelligenza umana. Tuttavia, l'ML è un'applicazione dell'IA che dà la possibilità ai dispositivi di imparare dalle loro esperienze e migliorarsi senza dover fare alcuna programmazione. Con il volume di dati in costante aumento, le organizzazioni si affidano a modelli di IA e ML per scalare le loro operazioni, supportare il personale a lavorare meglio e più velocemente, scoprire informazioni nascoste dai dati o persino confermare e sfidare le ipotesi sottostanti.
Perché IA e ML sono importanti?
I dati sono una risorsa aziendale sempre più importante, con la quantità di dati generati e archiviati a livello globale che cresce a un ritmo esponenziale. Secondo Forbes, vengono creati 2,5 quintilioni di byte di dati ogni giorno al nostro ritmo attuale. Inoltre, non serve a nulla raccogliere dati se non si ha nulla a che fare con essi. Ma queste enormi quantità 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 maggiore del numero di stelle nell'universo osservabile.
Con le nuove possibilità emergenti costantemente, la correlazione tra IA e ML estende potenti vantaggi in quasi tutti i settori. Inoltre, IA e ML offrono alle organizzazioni un modo per estrarre valore dai tesori di dati che raccolgono, fornendo approfondimenti aziendali, automatizzando attività e facendo progredire le capacità del sistema. IA/ML ha il potenziale per trasformare tutti gli aspetti di un'azienda aiutandola a raggiungere risultati misurabili. Alcuni dei principali vantaggi a cui le organizzazioni hanno già assistito:
• Più fonti di input di dati: IA e machine learning consentono alle aziende di scoprire preziose informazioni in una gamma più ampia di fonti di dati strutturati e non strutturati.
• Processo decisionale migliore e più veloce: le aziende utilizzano il machine learning per migliorare l'integrità dei dati e utilizzano l'IA per ridurre l'errore umano, una combinazione che porta a decisioni migliori basate su dati migliori.
• Maggiore efficienza operativa: con IA e 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 di IA e ML:
Le organizzazioni di diversi settori stanno sviluppando applicazioni che sfruttano la connessione tra intelligenza artificiale e machine learning. Questi sono solo alcuni dei modi in cui IA e machine learning stanno aiutando le aziende a trasformare i loro processi e prodotti:
• Vendita al dettaglio: per ottimizzare le proprie scorte, 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, per l'uso in applicazioni come l'elaborazione di immagini per una migliore rilevazione del cancro e l'analisi predittiva per la ricerca genomica.
• Vendite e Marketing: per offerte personalizzate, ottimizzazione delle campagne, previsione delle vendite, 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 fornire servizi assicurativi basati sull'utilizzo.
• Servizi finanziari: per modernizzare e migliorare le proprie offerte, tra cui la personalizzazione dei servizi clienti, il miglioramento dell'analisi del rischio e il miglioramento del rilevamento di frodi e riciclaggio di denaro.
• Settore automobilistico: aiuta le aziende a migliorare l'efficienza dei loro percorsi e a utilizzare l'analisi predittiva per scopi quali la previsione 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.
A che punto siamo oggi con IA E ML?
Le organizzazioni di tutto il mondo utilizzano IA e ML per ottenere risposte su vendite, inventario, fidelizzazione dei clienti, rilevamento di frodi e molto altro. Il computer scopre anche informazioni che non aveva 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 mentono o esagerano le proprie capacità. Infatti, secondo il rapporto State of Enterprise Open-Source, il 66% delle organizzazioni di telecomunicazioni prevede di utilizzare l'open source aziendale per IA/ML entro i prossimi due anni, rispetto al solo 37% di oggi all'inizio del 2021.
Prospettive per il 2021-2022
IA e ML si stanno alterando 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 insieme a molti altri stanno esplorando a fondo questa tecnologia e stanno investendo milioni. Man mano che IA e ML assumono una crescente importanza nelle applicazioni aziendali, c'è una forte possibilità che queste tecnologie vengano offerte come 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 ospitare l'elaborazione dei dati ML.
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