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Decision Support System

Intelligenza Artificiale: cos’è, come funziona, applicazioni ed esempi

Intelligenza Artificiale come nuovo differenziale del business. Il punto di partenza è una strategia data-driven incentrata sull’uso di nuovi algoritmi e tecniche di machine learning e deep learning. Oltre a guadagnare in velocità e precisione, affidando all’Intelligenza Artificiale i compiti più ripetitivi le aziende liberano il personale da mansioni routinarie e a basso valore, permettendogli di focalizzarsi su attività più creative, strategiche e a valore aggiunto

15 Ott 2018

Laura Zanotti

Intelligenza Artificiale come nuovo differenziale del business. Il punto di partenza è una strategia data-driven. Attraverso l’uso di nuovi algoritmi e tecniche di machine learning e deep learning, grazie all’Intelligenza Artificiale le aziende raggiungono nuovi livelli di sviluppo e di servizio.

Intelligenza Artificiale: che cos’è e cosa significa

L’intelligenza Artificiale è un ramo dell’informatica basata sullo studio e sull’uso degli algoritmi, ovvero una serie di modelli matematici progettati per risolvere determinati problemi. A seconda della tipologia del problema, questi modelli vengono elaborati utilizzando una serie di parametri e di variabili che chiamano in causa analisi, logica e scienze cognitive, applicate al deep learning e al machine learning. Non a caso, si parla a questo proposito di reti neurali, in riferimento a modelli che cercano di simulare il funzionamento dei neuroni umani all’interno di un sistema informatico.

In estrema sintesi, l’Intelligenza Artificiale gestisce in modo più evoluto informazioni difficilmente correlabili, utilizzando algoritmi che superano il concetto di regola che ha caratterizzato il mondo delle tecnologie informatiche tradizionali, offrendo nuove opportunità per trasformare l’esperienza dei clienti, automatizzare specifici processi, supportare processi decisionali più efficienti ed efficaci.

Intelligenza Artificiale

Gli algoritmi, infatti, sono basati sul principio della calcolabilità: un problema è calcolabile quando è risolvibile mediante un algoritmo. I sistemi di Intelligenza Artificiale sono caratterizzati da una serie di dati in ingresso, variabili, su cui l’algoritmo agisce per formulare la soluzione in un tempo finito. Ecco perché, nell’era digitale, l’economia degli algoritmi è una chiave fondamentale della programmazione e dell’Intelligenza Artificiale. I sistemi applicativi stanno adottando algoritmi non più deterministici al proprio interno per risolvere specifici problemi, automatizzandone l’elaborazione e garantendo tempi di risposta a una velocità spesso impossibile per un essere umano.

Intelligenza Artificiale: come funziona

L’apporto dell’Intelligenza Artificiale è strategico al lavoro dell’uomo. Il motivo? L’IA consente di analizzare più rapidamente di un essere umano una serie di dati e di informazioni, elaborando meccanismi decisionali o processi in cui il nostro supporto non contribuisce a portare un reale valore aggiunto. Non bisogna dimenticare che, per quanto automatici, questi meccanismi sono basati su parametri progettati e standardizzati dall’uomo. Non sono solo capaci di effettuare valutazioni in base a criteri progettati dall’uomo, ma possono anche prendere decisioni e assegnare compiti in base ad informazioni di cui gli esseri umani non possono tenere traccia. L’Intelligenza Artificiale, lavorando in modo spinto sui dati, è in grado di raccogliere e mettere a sistema quantità di dati sempre maggiori, elaborando viste sempre più approfondite come noi umani non saremmo mai in grado di fare. Il principio di funzionamento dell’Intelligenza Artificiale, infatti, integra meccanismi di autoapprendimento per cui, grazie ai nuovi dati gestiti, i sistemi sono in grado di imparare dai loro errori. In base a quanto più a lungo saranno operativi, dunque, l’IA funzionerà sempre meglio.

Come succede ogni volta che si parla di automazione, il cambio di passo tecnologico ha certamente un impatto sociale e culturale. Gli analisti del Capgemini Research Institute in uno dei loro ultimi report hanno fotografato i trend, misurando la sentiment analysis negativa e positiva delle persone in merito all’Intelligenza Artificiale.

Intelligenza Artificiale sentiment analysis

Gli esperti fanno notare come un’ansia generalizzata e un’opinione distorta stia oscurando le opportunità e i rischi associati all’AI. Ecco perché è quanto mai importante fare chiarezza, andando a esplorare in maniera ravvicinata le opinioni degli esperti mondiali ma anche le scelte e i risultati raggiunti dalle imprese che hanno scelto di implementare l’Intelligenza Artificiale a diversi livelli dell’organizzazione.

Intelligenza Artificiale: applicazioni ed esempi

7 aziende su 10 stanno implementando soluzioni di Intelligenza Artificiale perché ritengono che le aiuterà a essere più creative (Fonte: Capgemini Research Institute). Affidando all’Intelligenza Artificiale i compiti più ripetitivi, infatti, libera il personale da mansioni routinarie e a basso valore, permettendo di focalizzarsi su attività più creative, strategiche e a valore aggiunto.

Ai quote

L’Intelligenza Artificiale viene utilizzata in qualsiasi settore: Automotive, Retail, Sanità, Servizi Finanziari, Telco o Trasporti. L’IA è impiegata ampiamente a supporto delle attività di contatto con il cliente, come ad esempio nei call center, quando le chiamate vengono instradate in automatico da un operatore virtuale, competente a rispondere ad un determinato cliente, utilizzando l’intero patrimonio informativo disponibile, sia per quel cliente che per casi simili o sulle condizioni contestuali del servizio. L’applicazione dell’IA in tale ambito permette di meglio segmentare le tipologie di richieste e quindi le attività svolte, aiutando così a identificare le curve di miglioramento.

L’Intelligenza Artificiale può anche supportare i processi dei dipartimenti delle risorse umane, rendendo più efficienti e più semplici per i dipendenti i processi di acquisizione dei talenti, la gestione delle ferie, dei cedolini, della pianificazione turni, generando report prestazionali che possono supportare nel miglioramento della produttività dei dipendenti in tempo reale. Utilizzando i big data, i sistemi intelligenti automatici preposti, possono confrontare le informazioni interne, incrociandole con i dati raccolti da tutto il mondo, scoprendo tendenze e correlazioni precedentemente non rilevate per fornire informazioni che oggi mancano ai revisori. Il tutto con una prospettiva basata su fatti ed elementi più oggettivi, su cui i manager umani presentano talvolta maggiori limiti: la valutazione imparziale e informata delle performance tramite l’AI può essere più completa e documentata (a dispetto dei molti dati raccolti e archiviati).

L’esempio di Volvo

«Utilizziamo l’Intelligenza Artificiale per risolvere le difficoltà dei clienti e delle aziende – ha ribadito Atif Rafiq, Global Chief Information Officer and Chief Digital Officer di Volvo Car Group. Oltre a lavorare a sistemi di guida autonomi per risolvere problemi molto complessi relativamente al trasporto sicuro, già da tempo sviluppiamo soluzioni che offrono assistenza all’autista e predispongono una sicurezza attiva della vettura come, ad esempio, sistemi automatici per il riconoscimento dei segnali stradali o la valutazione dei rischi. L’Intelligenza Artificiale sta toccando e trasformerà ogni elemento di questo settore industriale, dalla produzione alla vendita, per offrire una nuova customer experience. Prendiamo il processo di compravendita delle auto e la necessità di descrivere le condizioni del veicolo. Determinare oggettivamente la condizione di un veicolo può essere un’attività supportata da un sistema di IA che, valutando parametri oggettivi, come le immagini dell’auto, semplifica la valutazione rendendola obiettiva. Utilizzando una serie di immagini che inquadrano le condizioni della vettura, ad esempio, un sistema di IA è in grado di fare velocemente un confronto con una serie di classificazioni delle diverse condizioni fisiche date dalle varie case automobilistiche. Lo stesso vale per la restituzione di un’auto a noleggio: un advisor virtuale può valutare subito se l’auto è ritornata nelle stesse condizioni rispetto a quando è stata prelevata. Un’altra applicazione utile, attualmente in fase di sviluppo, è la manutenzione predittiva. Le parti all’interno del veicolo sono progettate per funzionare a lungo. Grazie all’Intelligenza Artificiale e a una serie di sensori possiamo rilevare anomalie, usure e malfunzionamenti potendo intervenire con largo anticipo sulle attività di manutenzione necessarie, migliorando affidabilità e disponibilità del veicolo Ciò comporta chiaramente enormi vantaggi per il proprietario del veicolo o delle aziende che sui veicoli stanno strutturando nuovi modelli di business basati su principi di resource sharing e pay per use, per ottimizzare gli intervalli di manutenzione della vettura ed evitare inutili tempi di fermo».

L’esempio di Google

«In Google siamo convinti che l’Intelligenza Artificiale non sia qualcosa che dovrebbe essere portata avanti da una sola business unit – ha commentato Rajen Sheth, Senior Director, Product Management, Google. L’Intelligenza Artificiale deve essere pervasiva. Negli ultimi due anni, siamo passati da circa un paio di progetti a utilizzare l’intelligenza artificiale in qualcosa come 7.500 progetti».

L’esempio di Prudential

«Abbiamo progettato e realizzato un consulente sintetico, che abbiamo lanciato nell’area di Taiwan all’inizio dell’anno scorso – ha spiegato Michael Natusch, Head of AI at Prudential Plc, London. Come organizzazione, impieghiamo circa 600mila consulenti finanziari in tutto il mondo. Abbiamo già molte informazioni e dati storici sul cliente e sui mercati finanziari e vogliamo poter utilizzare questi dati per fornire suggerimenti sensati e personalizzati ai nostri clienti. Non vogliamo sostituire i nostri consulenti, ma vogliamo aumentarli e aumentare le loro capacità. Il nostro obiettivo è che i nostri consulenti umani siano i primi a usufruire dei servizi del consulente sintetico, che li aiuterà a sintonizzarsi ancora meglio sulle reali esigenze dei loro clienti. Quello che vogliamo veramente fare è permettere alle persone di usare al meglio le loro capacità. È anche il motivo per cui l’acronimo IA per noi significa Intelligenza Aumentata».

@RIPRODUZIONE RISERVATA
Laura Zanotti
Giornalista

Ha iniziato a lavorare come technical writer e giornalista negli anni '80, collaborando con tutte le nascenti riviste di informatica e Telco. In oltre 30 anni di attività ha intervistato centinaia di Cio, Ceo e manager, raccontando le innovazioni, i problemi e le strategie vincenti delle imprese nazionali e multinazionali alle prese con la progressiva convergenza tra mondo analogico e digitale. E ancora oggi continua a farlo...

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