Che cos'è l'AI? Scopri di più sull'Artificial Intelligence

Terminologia dell'Artificial Intelligence

Il termine "artificial intelligence" viene utilizzato in modo generico per indicare le applicazioni che eseguono attività complesse che in passato richiedevano l'intervento umano, come comunicare con i clienti online o giocare a scacchi. Il termine viene spesso utilizzato in modo interscambiabile con i termini Machine Learning (ML) e deep learning.

Tuttavia, ci sono delle differenze: ad esempio, il machine learning è incentrato sulla creazione di sistemi che apprendono o migliorano le loro performance in base ai dati che utilizzano. È importante notare che, sebbene il machine learning sia sempre definibile come intelligenza artificiale, l'intelligenza artificiale non è sempre equivalente al machine learning.

Per sfruttare appieno il valore dell'intelligenza artificiale, molte aziende stanno investendo in modo significativo nei team addetti al data science. Il data science combina statistiche, informatica e conoscenza del business per estrarre valore da varie origini dati.

AI e sviluppatori

Gli sviluppatori utilizzano l'intelligenza artificiale per eseguire in modo più efficiente attività che altrimenti verrebbero eseguite manualmente, connettersi con i clienti, identificare pattern e risolvere problemi. Per iniziare a utilizzare l'AI, gli sviluppatori dovrebbero avere studiato matematica e sentirsi a proprio agio con gli algoritmi.

Quando si comincia ad utilizzare l'intelligenza artificiale per creare un'applicazione, può essere d'aiuto iniziare in piccolo. Ad esempio, lavorando ad un progetto relativamente semplice, come il tris, imparerai le basi dell'intelligenza artificiale. Imparare con la pratica è un ottimo modo per migliorare qualsiasi abilità, e l'intelligenza artificiale non è un'eccezione. Una volta completati con successo uno o più progetti su piccola scala, non ci sono limiti su dove l'intelligenza artificiale può portarti.

In che modo la tecnologia AI può aiutare le organizzazioni

Il fondamento su cui poggia l'intelligenza artificiale, ovvero la capacità di replicare e superare il modo in cui gli umani percepiscono e reagiscono al mondo, sta diventando rapidamente la pietra miliare dell'innovazione. Grazie al machine learning che riconosce gli schemi nei dati e permette di fare previsioni, l'intelligenza artificiale potrà aggiungere valore al tuo business

• permettendo di comprendere in modo più esteso l'abbondanza di dati disponibili;
• facendo affidamento su previsioni che automatizzano le attività eccessivamente complesse o quelle di tutti i giorni.

L'Intelligenza artificiale nelle aziende

La tecnologia AI sta migliorando le performance e la produttività delle aziende grazie all'automazione dei processi o delle attività che in passato richiedevano l'intervento umano. Inoltre, l'intelligenza artificiale può sfruttare i dati a un livello che nessun essere umano potrebbe mai raggiungere. Questa capacità consente di ottenere notevoli vantaggi economici. Ad esempio, Netflix utilizza il machine learning per offrire un livello di personalizzazione che ha consentito all'azienda di aumentare la sua base clienti di più del 25%.

Il data science è diventato una priorità per la maggior parte delle aziende, che stanno investendo molto in questo settore. Un sondaggio di McKinsey del 2021 sull'AI ha rivelato che il numero di aziende che usava l'intelligenza artificiale in almeno una funzione era passata dal 50% dell'anno precedente al 56%. Inoltre, il 27% degli intervistati ha riferito che almeno il 5% dei guadagni poteva essere attribuibile all'intelligenza artificiale, in aumento rispetto al 22% dell'anno precedente.

L'intelligenza artificiale risulta particolarmente utile per la maggior parte delle funzioni, delle aziende e dei settori industriali. Prevede ambiti applicativi generici e specifici di settore, ad esempio

• Utilizzo di dati transazionali e demografici per prevedere quanto spenderanno alcuni clienti nel corso della loro interazione con un'azienda (valore del ciclo di vita del cliente)
• Ottimizzazione dei prezzi in base al comportamento e alle preferenze del cliente
• Utilizzo del riconoscimento delle immagini per analizzare le immagini a raggi X al fine di individuare la presenza di cellule tumorali

In che modo le aziende utilizzano l'intelligenza artificiale

Secondo Harvard Business Review, le imprese utilizzano l'intelligenza artificiale principalmente per

• Rilevare e impedire le intrusioni di sicurezza (44%)
• Risolvere i problemi tecnologici degli utenti (41%)
• Ridurre le attività di gestione della produzione (34%)
• Misurare la compliance interna relativa all'utilizzo dei fornitori approvati (34%)

Che cosa sta favorendo l'adozione dell'intelligenza artificiale?

Tre fattori stanno favorendo lo sviluppo dell'intelligenza artificiale in vari settori.

• Capacità computazionali altamente performanti a prezzi accessibili. L'abbondanza di capacità computazionale disponibile nel cloud consente di ottenere facilmente capacità computazionali altamente performanti a prezzi accessibili. Prima di questo sviluppo, gli unici ambienti di elaborazione disponibili per l'intelligenza artificiale non erano basati sul cloud e avevano costi proibitivi.
• Grandi volumi di dati disponibili per la formazione. L'intelligenza artificiale deve apprendere una grande quantità di dati per poter eseguire previsioni corrette. La facilità di etichettatura dei dati e lo storage e l'elaborazione accessibili di dati strutturati e non strutturati favoriscono una maggiore creazione e formazione di algoritmi.
• Vantaggio competitivo dell'intelligenza artificiale applicata. Le aziende riconoscono sempre di più il vantaggio competitivo derivante dall'applicazione degli insight di intelligenza artificiale agli obiettivi di business e ne fanno una priorità per l'azienda. Ad esempio, i suggerimenti mirati offerti dalle funzionalità di intelligenza artificiale possono aiutare le aziende a prendere decisioni migliori più velocemente. Molte delle caratteristiche e delle funzionalità dell'intelligenza artificiale possono aiutare a ridurre i costi e i rischi, accelerare il time-to-market e molto altro.

Addestramento e sviluppo di modelli AI

Esistono più fasi di sviluppo e implementazione di modelli di machine learning, tra cui addestramento e inferenza. Per addestramento e inferenza dell'AI si intende il processo di sperimentazione di modelli di machine learning per risolvere un problema.

Ad esempio, un tecnico di machine learning può sperimentare diversi modelli candidati per un problema di computer vision, come il rilevamento di fratture ossee nelle immagini a raggi X.

Per migliorare la precisione di questi modelli, il tecnico inserirà i dati nei modelli e ottimizzerà i parametri fino a raggiungere una soglia predefinita. Queste esigenze di addestramento, misurate in base alla complessità dei modelli, stanno crescendo esponenzialmente ogni anno.

Fra le tecnologie di infrastruttura essenziali per l'addestramento AI su larga scala vi sono la rete di cluster, come RDMA e InfiniBand, il calcolo GPU bare metal e lo storage ad alte prestazioni.

Vantaggi e sfide dell'applicazione dell'intelligenza artificiale

Numerose storie di successo dimostrano l'importanza dell'intelligenza artificiale. Le aziende che aggiungono machine learning e interazioni cognitive ai processi e alle applicazioni aziendali tradizionali possono migliorare notevolmente la user experience e la produttività.

Tuttavia, esistono alcuni ostacoli. Poche aziende hanno implementato l'intelligenza artificiale su larga scala per diverse ragioni: ad esempio, i progetti basati sul machine learning che non utilizzano il cloud computing spesso implicano costi di elaborazione elevati, sono complessi da realizzare e necessitano di esperti del settore, molto richiesti ma difficili da trovare. Sapere quando e dove integrare questi progetti e quando rivolgersi a terze parti consentirà di ridurre al minimo queste difficoltà.

Storie di successo nel settore dell'intelligenza artificiale

L'intelligenza artificiale sta alla base di alcune significative storie di successo.

• Secondo Harvard Business Review, l'Associated Press ha prodotto un numero di storie 12 volte maggiore insegnando a un software di intelligenza artificiale a scrivere automaticamente brevi storie su notizie finanziarie. Questo ha dato ai suoi giornalisti la libertà di scrivere pezzi più approfonditi.
• Deep Patient, uno strumento basato sull'intelligenza artificiale realizzato dalla Icahn School of Medicine at Mount Sinai, consente ai medici di individuare i pazienti ad alto rischio prima ancora che vengano diagnosticate le malattie. Lo strumento analizza la storia clinica di un paziente ed è in grado di prevedere quasi 80 malattie fino a un anno prima della comparsa, secondo insideBIGDATA.

Come iniziare a utilizzare l'intelligenza artificiale

Comunica con i clienti tramite i chatbot. I chatbot utilizzano l'elaborazione del linguaggio naturale per comprendere i clienti e consentire loro di porre domande e ottenere informazioni. Questi chatbot apprendono nel corso del tempo e, pertanto, sono in grado di apportare valore aggiunto alle interazioni con i clienti.

Monitora il tuo data center. Le operazioni IT possono ottimizzare il monitoraggio con una piattaforma cloud che integra tutti i dati e monitora automaticamente soglie e anomalie.

Effettua analisi di business senza l'aiuto di un esperto. Gli strumenti di analisi dei dati con un'interfaccia utente grafica consentono agli utenti non tecnici di inviare facilmente query a un sistema e ottenere una risposta comprensibile.

Creazione della giusta cultura

Sfruttare al massimo l'intelligenza artificiale, evitando i problemi che impediscono implementazioni di successo, significa creare una cultura di squadra che supporti completamente l'ecosistema AI. In un ambiente di questo tipo

• Gli analisti aziendali collaborano con i data scientist per definire i problemi e gli obiettivi.
• Gli ingegneri gestiscono i dati e la piattaforma di dati sottostante in modo che sia completamente operativa per l'analisi.
• I data scientist preparano, esplorano, visualizzano e modellano i dati su una piattaforma di data science.
• Gli architetti IT gestiscono l'infrastruttura sottostante necessaria per supportare la data science su vasta scala, sia on-premise che nel cloud.
• Gli sviluppatori di applicazioni implementano i modelli nelle applicazioni per creare prodotti basati sui dati.

Dall'intelligenza artificiale all'intelligenza adattiva

In seguito all'adozione delle funzionalità AI nelle operations aziendali, si è affermato un nuovo termine: intelligenza adattiva. Le applicazioni di intelligenza adattiva aiutano le aziende a prendere decisioni più mirate combinando la potenza dei dati interni ed esterni in tempo reale con la decision science e un'infrastruttura informatica altamente scalabile.

Sostanzialmente, queste applicazioni rendono più intelligente la tua azienda. Potrai quindi offrire ai tuoi clienti prodotti, consigli e servizi migliori e ottimizzare i risultati aziendali.

L'intelligenza artificiale come imperativo strategico e vantaggio competitivo

L'intelligenza artificiale rappresenta un imperativo strategico per qualsiasi azienda che desideri migliorare l'efficienza, acquisire nuove opportunità di guadagno e aumentare la fidelizzazione dei clienti. Inoltre, sta diventando un vantaggio competitivo per molte organizzazioni. Grazie all'AI, le aziende possono eseguire più attività in meno tempo, creare Customer Experience personalizzate e convincenti nonché prevedere i risultati aziendali per aumentare la redditività.

Tuttavia, l'intelligenza artificiale è ancora una tecnologia nuova e complessa. Per sfruttarla al massimo, è necessario acquisire competenze su come creare e gestire le soluzioni AI su vasta scala. Un progetto AI di successo richiede molto più della semplice assunzione di un data scientist. Le aziende devono implementare gli strumenti, i processi e le strategie di gestione giusti per ottenere i risultati desiderati grazie all'intelligenza artificiale.

Best practice per sfruttare al massimo l'intelligenza artificiale

Nella rivista Harvard Business Review sono riportati i seguenti suggerimenti su come iniziare a utilizzare l'intelligenza artificiale:

• Applicare le funzionalità di AI alle attività che hanno l'impatto maggiore e più immediato su costi ed entrate.
• Utilizzare l'AI per aumentare la produttività con lo stesso numero di persone, ovvero senza eliminare o aggiungere dipendenti.
• Iniziare a implementare l'AI nel back office e non nel front office (le funzioni IT e di contabilità saranno quelle a trarne maggior benefico).

Ricevere assistenza nel percorso verso l'intelligenza artificiale

Non è possibile rinunciare alla trasformazione portata dall'intelligenza artificiale. Per rimanere competitiva, ogni azienda deve prima o poi adottare l'intelligenza artificiale e creare un ecosistema AI. Le aziende che non adotteranno, in qualche modo, l'intelligenza artificiale nei prossimi 10 anni resteranno indietro.

Magari la tua azienda potrebbe rappresentare l'eccezione, tuttavia la maggior parte delle aziende non dispone di talenti e competenze in-house per sviluppare il tipo di ecosistema e le soluzioni che possono ottimizzare le funzionalità AI.

Per seguire un percorso di trasformazione AI di successo che include lo sviluppo di strategie e l'accesso agli strumenti, trova un partner con competenze nel settore e un portfolio completo di soluzioni AI.

Libreria delle risorse sull'intelligenza artificiale

• Cos'è la Data Science?
  Le aziende utilizzano una combinazione di dati statistici e concetti di informatica, quali machine learning e intelligenza artificiale, per estrarre insight dai big data al fine di promuovere l'innovazione e trasformare il processo decisionale.
• Cos'è il Machine Learning?
  Il machine learning è un sottoinsieme dell'intelligenza artificiale (AI) che si occupa di creare sistemi che apprendono attraverso i dati con l'obiettivo di automatizzare e velocizzare il processo decisionale nonché accelerare il time-to-value.

Storie di successo nel settore dell'intelligenza artificiale

L'intelligenza artificiale sta alla base di alcune significative storie di successo.

• Secondo Harvard Business Review, l'Associated Press ha prodotto un numero di storie 12 volte maggiore insegnando a un software di intelligenza artificiale a scrivere automaticamente brevi storie su notizie finanziarie. Questo ha dato ai suoi giornalisti la libertà di scrivere pezzi più approfonditi.
• Deep Patient, uno strumento basato sull'intelligenza artificiale realizzato dalla Icahn School of Medicine at Mount Sinai, consente ai medici di individuare i pazienti ad alto rischio prima ancora che vengano diagnosticate le malattie. Lo strumento analizza la storia clinica di un paziente ed è in grado di prevedere quasi 80 malattie fino a un anno prima della comparsa, secondo insideBIGDATA.

Semplificazione del processo di applicazione grazie all'intelligenza artificiale Ready-to-Use

La comparsa di soluzioni e strumenti basati sull'intelligenza artificiale consente a un maggior numero di aziende di utilizzare l'AI a costi ridotti e in minor tempo. Il termine Intelligenza Artificiale "Ready-to-use" si riferisce a soluzioni, strumenti e software dotati di funzionalità AI integrate o in grado di automatizzare il processo decisionale basato su algoritmi.

L'intelligenza artificiale Ready-to-use può essere applicata agli autonomous database, che si autoalimentano con il machine learning, e ai modelli predefiniti che possono essere applicati a una vasta gamma di set di dati per risolvere problemi quali il riconoscimento delle immagini e l'analisi del testo. Inoltre, può aiutare le aziende a ottenere un time-to-value più rapido, aumentare la produttività, ridurre i costi e migliorare i rapporti con i clienti.

Come iniziare a utilizzare l'intelligenza artificiale

Comunica con i clienti tramite i chatbot. I chatbot utilizzano l'elaborazione del linguaggio naturale per comprendere i clienti e consentire loro di porre domande e ottenere informazioni. Questi chatbot apprendono nel corso del tempo e, pertanto, sono in grado di apportare valore aggiunto alle interazioni con i clienti.

Monitora il tuo data center. Le operations IT possono eseguire il monitoraggio del sistema in modo più rapido e agile posizionando tutti i dati relativi al Web, alle applicazioni, alle performance del database e alla user experience in un'unica piattaforma basata sul cloud in grado di monitorare automaticamente i valori di soglia e rilevare le anomalie.

Effettua analisi di business senza l'aiuto di un esperto. Gli strumenti di analisi dei dati con un'interfaccia utente grafica consentono agli utenti non tecnici di inviare facilmente query a un sistema e ottenere una risposta comprensibile.

Ostacoli alla possibilità di sfruttare appieno il potenziale dell'intelligenza artificiale

Nonostante le promesse dell'intelligenza artificiale, molte aziende non stanno sfruttando appieno il potenziale del machine learning e altre funzionalità AI. Per quale motivo? Ironia della sorte, sembra che il problema sia in gran parte dovuto alle persone. Flussi di lavoro inefficienti possono impedire alle aziende di sfruttare appieno il valore delle implementazioni AI.

Ad esempio, i data scientist possono affrontare le sfide ottenendo le risorse e i dati necessari per creare modelli di machine learning. Potrebbero avere dei problemi di collaborazione con gli altri membri del team e dover gestire un gran numero di strumenti open source diversi. D'altro canto, gli sviluppatori di applicazioni devono spesso ricodificare interamente i modelli che i data scientist sviluppano prima di poterli integrare nelle applicazioni.

Dato il crescente numero di strumenti AI open source, le funzioni di IT finiscono per dedicare più tempo a supportare i team di data science aggiornando continuamente i loro ambienti di lavoro. Questo problema è aggravato dal fatto che i team di data science utilizzando procedure operative non completamente standardizzate.

Infine, i vertici aziendali potrebbero non essere in grado di visualizzare l'intero potenziale degli investimenti della loro azienda nel settore dell'intelligenza artificiale. Di conseguenza, non forniscono sponsorizzazioni e risorse sufficienti per creare l'ecosistema collaborativo e integrato necessario per il successo dell'AI.

Creazione della giusta cultura

Sfruttare al massimo l'intelligenza artificiale, evitando i problemi che impediscono implementazioni di successo, significa creare una cultura di squadra che supporti completamente l'ecosistema AI. In un ambiente di questo tipo

• Gli analisti aziendali collaborano con i data scientist per definire i problemi e gli obiettivi.
• Gli ingegneri gestiscono i dati e la piattaforma di dati sottostante in modo che sia completamente operativa per l'analisi.
• I data scientist preparano, esplorano, visualizzano e modellano i dati su una piattaforma di data science.
• Gli architetti IT gestiscono l'infrastruttura sottostante necessaria per supportare la data science su vasta scala, sia on-premise che nel cloud.
• Gli sviluppatori di applicazioni implementano i modelli nelle applicazioni per creare prodotti basati sui dati.

Dall'intelligenza artificiale all'intelligenza adattiva

In seguito all'adozione delle funzionalità AI nelle operations aziendali, si è affermato un nuovo termine: intelligenza adattiva. Le applicazioni di intelligenza adattiva aiutano le aziende a prendere decisioni più mirate combinando la potenza dei dati interni ed esterni in tempo reale con la decision science e un'infrastruttura informatica altamente scalabile.

Sostanzialmente, queste applicazioni rendono più intelligente la tua azienda. Potrai quindi offrire ai tuoi clienti prodotti, consigli e servizi migliori e ottimizzare i risultati aziendali.

L'intelligenza artificiale come imperativo strategico e vantaggio competitivo

L'intelligenza artificiale rappresenta un imperativo strategico per qualsiasi azienda che desideri migliorare l'efficienza, acquisire nuove opportunità di guadagno e aumentare la fidelizzazione dei clienti. Inoltre, sta diventando un vantaggio competitivo per molte organizzazioni. Grazie all'AI, le aziende possono eseguire più attività in meno tempo, creare Customer Experience personalizzate e convincenti nonché prevedere i risultati aziendali per aumentare la redditività.

Tuttavia, l'intelligenza artificiale è ancora una tecnologia nuova e complessa. Per sfruttarla al massimo, è necessario acquisire competenze su come creare e gestire le soluzioni AI su vasta scala. Un progetto AI di successo richiede molto più della semplice assunzione di un data scientist. Le aziende devono implementare gli strumenti, i processi e le strategie di gestione giusti per ottenere i risultati desiderati grazie all'intelligenza artificiale.

Best practice per sfruttare al massimo l'intelligenza artificiale

Nella rivista Harvard Business Review sono riportati i seguenti suggerimenti su come iniziare a utilizzare l'intelligenza artificiale:

• Applicare le funzionalità di AI alle attività che hanno l'impatto maggiore e più immediato su costi ed entrate.
• Utilizzare l'AI per aumentare la produttività con lo stesso numero di persone, ovvero senza eliminare o aggiungere dipendenti.
• Iniziare a implementare l'AI nel back office e non nel front office (le funzioni IT e di contabilità saranno quelle a trarne maggior benefico).

Ricevere assistenza nel percorso verso l'intelligenza artificiale

Non è possibile rinunciare alla trasformazione portata dall'intelligenza artificiale. Per rimanere competitiva, ogni azienda deve prima o poi adottare l'intelligenza artificiale e creare un ecosistema AI. Le aziende che non adotteranno, in qualche modo, l'intelligenza artificiale nei prossimi 10 anni resteranno indietro.

Magari la tua azienda potrebbe rappresentare l'eccezione, tuttavia la maggior parte delle aziende non dispone di talenti e competenze in-house per sviluppare il tipo di ecosistema e le soluzioni che possono ottimizzare le funzionalità AI.

Se hai bisogno di aiuto per sviluppare la strategia giusta e accedere agli strumenti appropriati per avere successo nel tuo percorso di trasformazione basato sull'intelligenza artificiale, dovresti cercare un partner innovativo con una profonda esperienza nel settore e un portfolio completo di soluzioni AI.

Libreria delle risorse sull'intelligenza artificiale

• Cos'è la Data Science?
  Le aziende utilizzano una combinazione di dati statistici e concetti di informatica, quali machine learning e intelligenza artificiale, per estrarre insight dai big data al fine di promuovere l'innovazione e trasformare il processo decisionale.
• Cos'è il Machine Learning?
  Il machine learning è un sottoinsieme dell'intelligenza artificiale (AI) che si occupa di creare sistemi che apprendono attraverso i dati con l'obiettivo di automatizzare e velocizzare il processo decisionale nonché accelerare il time-to-value.
• Notizie e opinioni sull'AI
  Le tecnologie di intelligenza artificiale, machine learning e data science stanno modificando il modo in cui le aziende affrontano problemi complessi per trasformare i rispettivi settori. Leggi gli articoli più recenti per capire in che modo il settore in cui operi e i tuoi competitor si stanno avvicinando a queste tecnologie.