L’intelligenza artificiale (AI) è una gamma di tecniche analitiche che consente a un computer di rilevare relazioni, prevedere risultati e spesso agire in base ai modelli nei dati senza essere esplicitamente programmato per farlo.
Cosa sono l’intelligenza artificiale (AI) e l’apprendimento automatico?
L’intelligenza artificiale (AI) è una gamma di tecniche analitiche che consente a un computer di rilevare relazioni, prevedere risultati e spesso agire in base ai modelli nei dati senza essere esplicitamente programmato per farlo. L’apprendimento automatico è una tecnologia che utilizza algoritmi che apprendono e migliorano in base all’esperienza ed è un importante sottocampo dell’intelligenza artificiale. Insieme, AI e Machine Learning possono essere strumenti potenti per le aziende, consentendo loro di automatizzare i processi manuali, ottimizzare i consigli dei clienti e sviluppare prodotti innovativi.
Utilizzo e soddisfazione tra gli intervistati che hanno testato l’AI
Varie sotto aree di Machine Learning e AI stanno sbloccando l’innovazione in campi creativi, scienze, ingegneria e altri. Ad esempio, il Deep Learning imita l’apprendimento umano ed è un importante fattore abilitante per la visione artificiale, l’elaborazione del linguaggio naturale, la robotica e altri. Sebbene l’adozione di AI e Machine Learning possa liberare nuove opportunità e intuizioni, ridurre i costi e migliorare i processi, non è priva di sfide. Una preoccupazione crescente sono le implicazioni etiche dell’IA, come il rischio che i set di dati utilizzati per addestrare l’IA possano riflettere pregiudizi e discriminazioni nel mondo reale. Allo stesso tempo, gli abilitatori, come le piattaforme di apprendimento automatico nel cloud, gli acceleratori di calcolo e i servizi di intelligenza artificiale gestiti, stanno riducendo la barriera tecnologica che impedisce alle aziende di sfruttare i prodotti di intelligenza artificiale.
Come vengono implementati l’AI e l’apprendimento automatico?
Per applicare l’Intelligenza Artificiale e il Machine Learning, le aziende dovrebbero:
- Definire l’opportunità di business. Identificare le applicazioni giuste, come quelle con ripetizioni elevate, dati forti, schemi regolari e, idealmente, bassi costi di errore. L’intelligenza artificiale non deve sostituire un essere umano per essere efficace; può essere molto utile per aiutare gli esseri umani a svolgere il proprio lavoro in modo più rapido e accurato.
- Progettare con l’obiettivo in mente. L’intelligenza artificiale esiste per migliorare il processo decisionale umano. Le aziende ottengono il massimo dalla tecnologia quando conoscono le applicazioni e le decisioni che vogliono migliorare.
- Investire nel processo. I moderni algoritmi di AI o Machine Learning richiedono ancora grandi quantità di dati e grandi sforzi manuali per addestrarli e metterli a punto. Le strategie di test e apprendimento possono aiutare le aziende a capire quali approcci funzionano meglio per le loro attività.
- Determinare le origini dati. La combinazione di dati di clienti, operazioni e finanza può generare informazioni preziose.
È importante inoltre pensare a sviluppare le cosiddette capacità organizzative dell’AI, ovvero formare i dipendenti su come interagire con le applicazioni basate sull’intelligenza artificiale, comprendere l’output e modificare l’approccio secondo necessità. Bisogna poi affrontare tutti quei rischi che sono legati all’AI. Stabilire ruoli e processi per identificare e aiutare a mitigare i rischi legati a pregiudizi, processi decisionali errati e sicurezza dei dati.
Quali sono oggi gli usi più comuni dell’AI e dell’apprendimento automatico?
Le aziende in genere utilizzano l’Intelligenza Artificiale e il Machine Learning per:
- Migliorare i processi interni, come l’automazione dell’immissione dei dati, la produzione o l’assistenza clienti.
- Migliorare prodotti e servizi esistenti o sviluppare nuove offerte di prodotti e servizi.
- Fornire un servizio più reattivo ed efficiente (ad es. chatbot, contenuti personalizzati per abilitare il self-service)
- Ottimizzare la spesa di marketing (ad esempio, indirizzare meglio le proprie offerte ai propri clienti)
- Rilevare frodi e violazioni della sicurezza.
Microsoft introduce ChatGpt sul portale Bing per sfidare Google
Una delle notizie più ricercate e cliccate di questo momento riguarda l’argomento ChatGpt, questo prototipo di chatbox basato su intelligenza artificiale apprendimento automatico sviluppato dalla OpenAI al fine di essere in grado di conversare con un utente umano. Nonostante possa sembrare un argomento fantascientifico ChatGPT ha già dimostrato le proprie potenzialità, tanto che oggi Microsoft ha deciso di puntare su questo tipo di innovazione AI presentando una nuova versione di Bing che incorpora questo tipo di tecnologia.
Si tratta di una delle scommesse più importanti che riguarda la tecnologia odierna e come essa venga utilizzata a scopo funzionale per quel tipo di query più complesse. Un campo di applicazione teoricamente molto ampio, dai software per giochi, fino alle slot starburst passando per ogni tipo di tecnologia attualmente in uso su dispositivi mobili, PC, laptop e tablet.
Un cambiamento di paradigma secondo l’AD Microsoft Satya Nadella, che ha affermato come questo sia l’inizio di una nuova corsa. Così dopo il flop evidente del metaverso, le possibilità create da ChatGpt appaiono come una delle più rilevanti novità di questo nuovo anno. Bisogna capire meglio come verrà applicata e quali saranno i risultati sul fronte operativo, visti anche i numerosi tagli di personale che le società più grandi del colosso tecnologico, stanno operando e portando avanti. Non è scontato che questo possa dare un nuovo slancio anche in termini di prestazioni e di risorse per aziende come Google, Amazon, Apple e via dicendo.
