Intelligenza Artificiale (IA) e Apprendimento Automatico
Il concetto di Intelligenza Artificiale (IA) e Apprendimento automatico (ML) non è nuovo. L'IA è un'ampia branca dell'informatica coinvolta nella costruzione di macchine intelligenti in grado di eseguire compiti che in genere richiedono l'intelligenza umana. Tuttavia, l'ML è un'applicazione dell'IA che offre ai dispositivi la capacità di imparare dalle proprie esperienze e di migliorarsi senza alcuna programmazione. 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 informazioni nascoste dai dati o persino confermare e sfidare le ipotesi di base.
Perché l'IA 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, ogni giorno vengono creati 2,5 quintilioni di byte di dati al nostro ritmo attuale. Inoltre, non serve a niente raccogliere dati se non si ha niente a che fare con essi. Ma queste enormi quantità di dati sono semplicemente ingestibili senza sistemi automatizzati di supporto. 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 in costante evoluzione, la correlazione tra IA e ML estende potenti vantaggi in quasi tutti i settori. Inoltre, l'IA e l'ML offrono alle organizzazioni un modo per estrarre valore dai tesori 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 che le organizzazioni hanno già riscontrato:
• Più fonti di input di dati: L'IA e l'apprendimento automatico consentono alle aziende di scoprire preziose informazioni in una gamma più ampia di fonti di dati strutturati e non strutturati.
• Processi decisionali migliori e più rapidi: Le aziende utilizzano l'apprendimento automatico per migliorare l'integrità dei dati e l'IA per ridurre l'errore umano: una combinazione che porta a decisioni migliori basate su dati migliori.
• Maggiore efficienza operativa: Con l'IA e l'apprendimento automatico, 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 dell'ML:
Le organizzazioni in diversi settori stanno sviluppando applicazioni che sfruttano la connessione tra intelligenza artificiale e apprendimento automatico. Questi sono solo alcuni dei modi in cui l'IA e l'apprendimento automatico stanno aiutando le aziende a trasformare i propri processi e prodotti:
• Vendita al dettaglio: 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, accelerare e migliorare la precisione della diagnosi e migliorare i risultati dei pazienti. Inoltre, da utilizzare 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, previsioni di vendita, analisi del sentiment e previsione del customer churn
• 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'uso.
• Servizi finanziari: per modernizzare e migliorare le proprie offerte, inclusa la personalizzazione dei servizi clienti, il miglioramento dell'analisi del rischio e una migliore individuazione di frodi e riciclaggio di denaro.
• Automotive: 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 trading di energia.
A che punto siamo oggi con l'IA e l'ML?
Le organizzazioni di tutto il mondo utilizzano l'IA 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 è 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 sullo stato dell'open source aziendale, il 66% delle organizzazioni di telecomunicazioni prevede di utilizzare l'open source aziendale per l'IA/ML entro i prossimi due anni, rispetto al solo 37% di oggi all'inizio del 2021.
Prospettive per il 2021-2022
L'IA e l'ML si stanno trasformando più rapidamente di quanto si possa scrivere la loro storia, quindi anche le previsioni sul loro futuro diventano rapidamente obsolete. Leader tecnologici come Google, Apple, IBM e molti altri stanno esplorando a fondo questa tecnologia e stanno investendo milioni di dollari. Poiché l'IA e l'ML assumono una crescente 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 migliorare la potenza della CPU per ospitare l'elaborazione dei dati ML.
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