Intelligenza Artificiale: quali sono e come possono essere utilizzate le tecnologie in ambito aziendale

Intelligenza Artificiale: quali sono e come possono essere utilizzate le tecnologie in ambito aziendale

Pubblicato da IQUII il 10/08/2017 in Thinking

L’intelligenza artificiale (Artificial Intelligence – AI) è una tendenza tecnologica che sta facendo molto parlare di sé negli ultimi mesi, non solo perché si tratta di un mercato molto promettente, ma anche perché apre interessanti prospettive e nuove opportunità per moltissime aziende.

Gli analisti americani stimano un business globale che nei prossimi 10 anni continuerà a crescere arrivando ad oltre 60 miliardi di dollari e secondo Gartner Inc. arriveremo a 18,3 miliardi già a fine 2017.

Intelligenza Artificiale Trend Opportunità

Le nuove tecnologie di automazione impongono sfide aziendali da affrontare attraverso l’attuazione del processo di Digital Transformation per non rimanere fuori dai giochi.

Per capire quali possono essere le opportunità più interessanti che possono derivare dall’innovazione tecnologica legata alle soluzioni di AI, il recente report TechRadar report on Artificial Intelligence” di Forrester mostra la top ten delle tecnologie da tenere d’occhio:

Intelligenza Artificiale Trend Opportunità

  1. Voice Recognition: è una tecnologia che consente il riconoscimento vocale e del linguaggio parlato dalle persone e la trascrive in codice utile per le applicazioni software.
    È particolarmente utilizzata per i sistemi di risposta vocale interattiva e le mobile app: Nuance Communications, OpenText, Verint Systems, NICE sono alcuni dei nomi di vendor analizzati da Forrester;
  2. Natural Language Generation (NLG): in questo caso le soluzioni provvedono a produrre del testo in linguaggio comune partendo da dati informatici. Ad esempio sono sistemi utili per velocizzare la reportistica della Business Intelligence o per l’analisi dei servizi di customer service;
  3. Text Analytics e Natural Language Processing (NLP): sono sistemi che utilizzano l’elaborazione del linguaggio naturale per fare analisi su testi e documenti.
    Per avere una efficace comprensione del contenuto sia dal punto di vista della sintassi sia da quello della semantica, questi sistemi riescono mediante delle tecnologie più sofisticate a comprendere anche il tono e lo stato d’animo con cui una frase viene espressa o scritta.
    Sono soluzioni che già oggi vengono impiegate per la prevenzione delle frodi e che stanno trovando il favore di molte aziende anche per l’analisi dei dati non strutturati, come nelle conversazioni sul web e sui social network o per migliorare l’efficacia degli assistenti automatici e virtuali;
  4. Virtual Assistant: benché si stia assistendo a una sempre maggiore diffusione dei chatbot impiegati nei servizi di customer care e help desk delle aziende, l’evoluzione tecnologica si sta orientando sempre più verso gli assistenti virtuali, i quali raggiungeranno una maturità nei prossimi 3-5 anni.
    Questi ultimi sono in grado di interagire con gli esseri umani e di compiere azioni specifiche, soprattutto se impiegati in progetti IoT come nel caso delle smart home;
  5. Robotic Process Automation: è una delle tendenze tecnologiche più mature sul fronte dell’AI perché l’impiego di molte soluzioni in settori, come nel Manufacturing, ha permesso l’automazione di molte attività umane e l’ottimizzazione dei processi di business con successo;
  6. Machine Learning Platform: si tratta di piattaforme tecnologiche pre-configurate per sfruttare l’AI che integrano al loro interno diverse funzionalità di intelligenza artificiale già sviluppate e “pronte all’uso”, in particolare gli algoritmi di machine learning, in modo semplice e immediato.
    Solitamente sono soluzioni in cloud che inglobano algoritmi matematici, kit di sviluppo e di training, potenza di calcolo e infrastrutture necessarie per allenare i modelli matematici ed utilizzarli per lo sviluppo di applicazioni. In questo momento vengono impiegate soprattutto per la realizzazione di soluzioni per l’analisi predittiva;
  7. Deep Learning Platform: sono delle piattaforme dove le tecnologie impiegano particolari motori e algoritmi di apprendimento automatico basati su reti neurali artificiali.
    Si tratta di soluzioni che saranno impiegate per il riconoscimento e la classificazione di pattern, per la risoluzione di problemi complessi o per progetti di Big Data Analytics;
  8. Biometric Recognition: si tratta di soluzioni molto promettenti che miglioreranno l’interazione uomo-macchina attraverso il riconoscimento non solo del linguaggio naturale ma anche del volto, del tono di voce, dei movimenti del corpo e, in generale, del linguaggio non verbale dell’essere umano.
    In questo momento è uno degli ambiti su cui si sta concentrando la ricerca scientifica e tecnologica a livello mondiale;
  9. Decision Making & Management: si tratta di sistemi e soluzioni che integrano regole logiche e policy all’interno delle applicazioni di AI per accelerare attività come configurazioni, formazione/training degli algoritmi e manutenzione, con l’obiettivo di fornire strumenti e dati efficaci per la gestione dei processi decisionali.
    Sono sistemi finalizzati non solo quindi a prendere decisioni migliori, ma anche a rendere più efficiente ed efficace lo stesso processo decisionale;
  10. Hardware Optimization: questa è una delle aree tecnologiche poco sfruttata perché generalmente un’azienda è più orientata ad acquistare ed utilizzare una soluzione software di AI per un determinato progetto, come nel caso dei chatbot e del riconoscimento facciale.
    Tuttavia, dal punto di vista della ricerca e delle tendenze in atto, le tecnologie hardware progettate ed ottimizzate appositamente per svolgere azioni e supportare applicazioni di AI sono estremamente potenti perché sono sistemi disegnati con il preciso obiettivo di fornire la corretta capacità di calcolo, rete o memoria necessarie a far funzionare un software e gli algoritmi di intelligenza artificiale.

Intelligenza Artificiale - Trend - Opportunita

Gli ambiti tecnologici di maggior impatto per il business

Partendo da questa top ten, è importante comprendere quali potrebbero essere le tecnologie che impatteranno maggiormente all’interno delle aziende, attraverso quali soluzioni applicative e che tipo di adozione potrebbero avere nei prossimi 5-10 anni.

I principali quattro ambiti di applicazione da monitorare sono:

  1.  Soluzioni di customer self-service: nel TechRadar di Forrester sono quelle con il tasso di adozione più elevato ed una prospettiva di crescita continua nei prossimi 3-5 anni.
    Si tratta di applicazioni fisiche che integrano sistemi di AI finalizzati a servire e supportare meglio gli utenti: per esempio mediante un chiosco interattivo o un touchscreen intelligente con il quale l’utente può interagire in linguaggio naturale.
    Sono soluzioni che potrebbero avere un mercato molto ampio sia come servizi digitali ai cittadini o ai turisti ma anche come soluzioni innovative nel settore del retail (come touchpoint in strategie omni-canale dove si affiancano soluzioni software basate su AI, gli assistenti virtuali o le soluzioni di marketing automation);
  2. Robot e assistenti alle vendite: quello del retail è uno dei settori dove l’AI potrebbe mostrare il più elevato potenziale, come nel caso dei robot impiegati sia nelle vendite sia nella gestione dei magazzini.
    I robot con capacità motoria simile a quella dell’uomo sono ancora in fase di ricerca e sperimentazione. Anche se la stima della crescita tecnologica prevede una certa maturità nei prossimi 1-3 anni, sono molte le aziende che hanno già avviato progetti concreti: per esempio con l’impiego di robot come Pepper per l’accoglienza e l’assistenza nella vendita al dettaglio;
  3. Robot industriali: la robotica ai fini dell’automazione dei processi di produzione è uno degli ambiti tecnologici dove l’AI è già impiegata da tempo
    Con l’IoT, l’analisi dei dati più sofisticate e la capacità di predictive analytics potrebbe registrare nell’arco di 2-3 anni una nuova ondata di adozione, soprattutto di robot destinati alla collaborazione con esseri umani (cobots) per una migliore sicurezza dei lavoratori stessi;
  4. Intelligenza sensoriale: si tratta di ambiti dove le tecnologie biometriche avranno l’applicazione maggiore perché finalizzate a migliorare la capacità dei software di comprendere (e persino esprimere) le emozioni e le sensazioni umane attraverso il riconoscimento di immagini, suoni, linguaggio del corpo o espressioni facciali.
    L’intelligenza sensoriale è applicabile a molte attività, comprese la robotica e le soluzioni di customer care e help desk fino ad arrivare anche all’assistenza medica.
    Come accennato è uno degli ambiti dove si stanno concentrando gli sforzi della ricerca tecnologia abbinata al deep learning e alle reti neurali artificiali ma, secondo analisti come Forrester, serviranno ancora 5-10 anni per poter vedere soluzioni mature ed applicabili al business con risultati ottimali.

Dove e come si sta già sfruttando l’intelligenza artificiale

Gli Over The Top del digitale come Facebook, Google, Amazon, Apple e Microsoft, noti anche come i “Big Five”, stanno da tempo investendo in startup e competenze tecniche sull’intelligenza artificiale e, proprio guardando a questi grandi player, si intravedono i settori dove l’AI già oggi è impiegata e sta mostrando un buon potenziale di crescita.

I quattro ambiti dove l’intelligenza artificiale è già applicata sono:

  • Marketing: la gestione della relazione con i clienti e la loro fidelizzazione sono da sempre le sfide più critiche per chi si occupa di marketing, di vendite nelle aziende e per chi opera nel B2B. Oggi le soluzioni di AI specifiche per il marketing si basano su:
    • soluzioni di riconoscimento vocale utilizzate in applicazioni come gli assistenti vocali, da Siri di Apple a Cortana di Microsoft;
    • per l’analisi del linguaggio naturale (in questo caso per l’analisi di dati non strutturati dai quali derivare abitudini e “sentiment” dei consumatori);
    • per la gestione intelligente delle campagne marketing e di comunicazione, soprattutto a supporto di progetti di marketing contestuale attraverso i quali raggiungere i propri target con offerte, promozioni ed messaggi mirati.Chatbot, assistenti vocali ed anche i più sofisticati assistenti virtuali hanno riscosso molto successo anche all’interno di servizi di post-vendita come help desk, customer support e customer service.
  • Supply Chain: l’ottimizzazione della catena che va dall’approvvigionamento alla distribuzione di un prodotto o di un servizio è un altro degli ambiti dove l’AI sta avendo particolare successo perché in grado, attraverso diversi sistemi di analisi, di connettere e monitorare tutta la filiera.Alcuni esempi di utilizzo possono riguardare:
    • l’order management, attraverso l’analisi in tempo reale dei consumi o dei mercati delle materie prime;
    • la gestione preventiva della distribuzione, attraverso l’analisi di dati correlati che possono riguardare anche le previsioni meteo o la geolocalizzazione per l’analisi dei flussi di movimento delle persone come in occasioni speciali o durante eventi, manifestazioni o concerti.

I sistemi di intelligenza artificiale per la supply chain spesso vengono anche integrati in altre soluzioni come quelle del marketing.
Per esempio questi sistemi servono per gestire in modo intelligente la distribuzione anche in funzione di determinate campagne o offerte promozionali prevedendo quindi la possibile domanda ed i comportamenti di acquisto dei consumatori.

  • HealthCare: gli assistenti vocali a supporto di malati o di persone disabili sono ormai di uso abbastanza comune e la loro efficacia maturerà ancora di più quando tali sistemi utilizzeranno i sensori biometrici e l’analisi dei dati non strutturati.
    L’intelligenza artificiale è inoltre già in uso anche nelle sale operatorie con sistemi che fanno da veri e propri assistenti ai chirurghi e ai medici.
    Ancora più rilevante è l’impiego dei sistemi di machine e deep learning per la prevenzione delle malattie rare e dei tumori grazie al fatto che le soluzioni di AI riescono ad analizzare quantità di dati, anche non strutturati come i documenti, i testi e le pubblicazioni scientifiche, con una velocità superiore e nemmeno paragonabile a quella dell’uomo;
  • Risk management: come accennato la prevenzione delle frodi è una di quelle aree dove l’intelligenza artificiale è riuscita a svilupparsi al meglio diventando il motore tecnologico di alcune soluzioni.
    Alcune di queste soluzioni riescono a prevedere, e quindi ridurre, il rischio di frode o di perdita di dati o di denaro facendo correlazioni in tempo reale di grandi quantità di dati, compresi quelli che riguardano i comportamenti di acquisto di un utente.

 

Oggi la maggior parte dei progetti di business si concentra su queste quattro aree dove dominano Marketing e Healthcare.
Ad esempio, nel settore sanitario, la Deepmind Health, acquistata nel 2014 da Google, sta lanciando nuove iniziative combinando Healthcare e AI e ha avviato un progetto capace di offrire migliori servizi in poco tempo, estrapolando un’importante quantità di informazioni mediche in pochi minuti. In ambito Marketing, la compagnia Netflix ha saputo sfruttare pienamente la tecnologia AI tanto che attualmente il 75% di film e serie TV viste dagli utenti viene suggerito da un sistema di raccomandazione.

Tuttavia, nel corso dei prossimi 5-10 anni lo sviluppo tecnologico farà fiorire moltissimi altri campi di applicazione come il turismo, il food & beverage e l’immobiliare, sia grazie al continuo progresso delle soluzioni di AI sia grazie ad una fiducia più diffusa da parte delle aziende che inizieranno a valutare, sperimentare ed adottare diverse applicazioni nei settori più svariati.

Se sei interessato agli ambiti di applicazione dell’Intelligenza Artificiale per il tuo business, contattaci.


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