Intelligenza Artificiale (AI) e Apprendimento Automatico
Il concetto di Intelligenza Artificiale (AI) e Apprendimento Automatico (ML) non è nuovo. L'AI è un'ampia branca 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'AI che offre ai dispositivi la possibilità di imparare dalle proprie esperienze e migliorarsi senza dover programmare. Con il volume di dati in costante aumento, le organizzazioni si affidano ai modelli di AI e ML per scalare le proprie attività, supportare il personale a lavorare meglio e più velocemente, scoprire informazioni nascoste dai dati o persino confermare e sfidare le ipotesi di base.
Perché l'AI e l'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, al nostro ritmo attuale vengono creati 2,5 quintilioni di byte di dati ogni giorno. 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 ci 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 AI e ML estende potenti vantaggi in quasi tutti i settori. Inoltre, l'AI e l'ML forniscono alle organizzazioni un modo per estrarre valore dai depositi di dati che raccolgono, fornendo informazioni di business, automatizzando le attività e facendo progredire le capacità del sistema. L'AI/ML ha il potenziale per trasformare tutti gli aspetti di un'azienda aiutandola a raggiungere risultati misurabili. Alcuni dei principali vantaggi che le organizzazioni hanno già riscontrato:
• Più fonti di input di dati: L'AI e l'apprendimento automatico consentono alle aziende di scoprire preziose informazioni in una gamma più ampia di fonti di dati strutturate e non strutturate.
• Processo decisionale migliore e più rapido: Le aziende utilizzano l'apprendimento automatico per migliorare l'integrità dei dati e l'AI per ridurre l'errore umano, una combinazione che porta a decisioni migliori basate su dati migliori.
• Maggiore efficienza operativa: Con l'AI e l'apprendimento automatico, le aziende diventano più efficienti grazie all'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'AI e dell'ML:
Le organizzazioni di diversi settori stanno costruendo applicazioni che sfruttano la connessione tra intelligenza artificiale e apprendimento automatico. Questi sono solo alcuni dei modi in cui l'AI e l'apprendimento automatico stanno aiutando le aziende a trasformare i propri 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'utilizzo in applicazioni come l'elaborazione delle immagini per migliorare il 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 del tasso di 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 le intenzioni dei clienti e fornire assistenza virtuale.
• Assicurazioni: per automatizzare l'elaborazione dei sinistri e per fornire servizi assicurativi basati sull'utilizzo.
• Servizi finanziari: per modernizzare e migliorare le proprie offerte, tra cui la personalizzazione dei servizi ai clienti, il miglioramento dell'analisi del rischio e una migliore individuazione 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 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 l'AI E L'ML?
Le organizzazioni di tutto il mondo utilizzano l'AI e l'ML per ottenere risposte su vendite, inventario, fidelizzazione dei clienti, rilevamento delle frodi e molto altro. Il computer scopre anche informazioni che non si pensava 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 dichiarano di utilizzare l'AI 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 l'AI/ML entro i prossimi due anni, rispetto al solo 37% di oggi all'inizio del 2021.
Prospettive per il 2021-2022
L'AI e l'ML si stanno modificando più rapidamente di quanto possa essere scritta la loro storia, quindi anche le previsioni sul loro futuro diventano rapidamente obsolete. Leader tecnologici come Google, Apple, IBM insieme a molti altri stanno esplorando a fondo questa tecnologia e stanno investendo milioni. Poiché l'AI e l'ML assumono una maggiore importanza nelle applicazioni aziendali, esiste 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 aumentare la potenza della CPU per adattarsi all'elaborazione dei dati ML.
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