Cos'è l'intelligenza artificiale?

Cos'è l'intelligenza artificiale?

Nella sua accezione più semplice, l'intelligenza artificiale (AI) si riferisce a sistemi o macchine che imitano l'intelligenza umana per eseguire certe attività e che sono in grado di migliorarsi continuamente in base alle informazioni raccolte. L'intelligenza artificiale si manifesta in varie forme. Di seguito sono riportati alcuni esempi:

  • I chatbot utilizzano l'intelligenza artificiale per comprendere più rapidamente i problemi dei clienti e fornire risposte più efficaci.
  • Gli assistenti intelligenti utilizzano l'intelligenza artificiale per analizzare le informazioni importanti provenienti da una grande quantità di dati di testo libero per migliorare la pianificazione.
  • I motori di raccomandazione possono fornire consigli automatici per programmi TV in base alle abitudini televisive degli utenti.

L'Intelligenza Artificiale è molto più che una qualsiasi funzionalità, fornisce i processi e le capacità per potenziare al massimo la riflessione e l'analisi dei dati. Sebbene faccia venire in mente immagini di robot simili agli esseri umani, completamente funzionanti e in grado di conquistare il mondo, l'intelligenza artificiale non è destinata a sostituire l'uomo. Il suo scopo è quello di migliorare in modo significativo le abilità e le attività degli esseri umani. Per questo motivo, è una risorsa molto preziosa per le aziende.

 
Gli esperti prevedono un enorme interesse e notevoli investimenti nell'intelligenza artificiale nei prossimi anni
  • Secondo le stime di Deloitte, la spesa per l'intelligenza artificiale e il machine learning raggiungerà i 57,6 miliardi di dollari entro il 2021, quasi cinque volte quella del 2017.
  • McKinsey Global Institute prevede un valore annuo della spesa per l'intelligenza artificiale compreso tra i 3,5 a i 5,8 trilioni di dollari in 19 settori.

Il termine "intelligenza artificiale" 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 intelligenza artificiale viene spesso utilizzato in modo interscambiabile con i termini machine learning 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. La data science è un campo interdisciplinare che utilizza metodi scientifici e di altro tipo per estrarre valore dai dati e combina le competenze di settori quali la statistica e l'informatica con le conoscenze aziendali per analizzare i dati raccolti da più fonti.

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

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 di aumentare la base clienti di più del 25% nel 2017.

La data science è diventata una priorità per la maggior parte delle aziende, che stanno investendo molto in questo settore. Nel recente sondaggio di Gartner condotto su più di 3.000 CIO, gli intervistati hanno classificato l'analisi dei dati e la business intelligence come le principali tecnologie di differenziazione per le loro organizzazioni. Secondo i CIO intervistati, queste tecnologie rappresentano le risorse più strategiche per le loro aziende ed è per questo motivo che stanno attirando la maggior parte dei nuovi investimenti.

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

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 diffusione di strumenti diversi per l'etichettatura dei dati e la possibilità di archiviare ed elaborare facilmente e a prezzi accessibili dati strutturati e non strutturati consente a molte organizzazioni di creare e formare algoritmi AI.
  • 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.

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 sull'intelligenza artificiale 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 l'intelligenza artificiale e quando rivolgersi a una terza parte 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.

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.

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.

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Dall'intelligenza artificiale all'intelligenza adattiva

In seguito all'adozione delle funzionalità AI nelle operations aziendali, si è affermato il 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.

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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 giusti 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.

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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.

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