A.I. Love You: cos’è l’intelligenza artificiale e come cambierà il rapporto con le aziende
L’Intelligenza Artificiale (AI) negli ultimi due anni ha catalizzato attenzione e investimenti delle principali aziende nel mondo: da Amazon a Facebook, da Google a Microsoft, si stima un valore di investimenti di oltre 16 miliardi di dollari nel 2022 (una crescita del 62,9% dal 2016).
La grande promessa dell’AI riguarda un futuro in cui la capacità di fare predizioni complesse, analisi dei dati e definizione delle specifiche funzionali, sarà demandato non più al programmatore ma al programma stesso.
Oggi l’impressione è che ci troviamo in una fase iniziale, una sorta di punta dell’iceberg: le potenzialità sono elevate e l’idea che molti hanno è che l’A.I. sarà in grado di rivoluzionare il modo in cui viviamo e lavoriamo.
Il tema sta suscitando l’interesse di aziende, industries e governi (ad ottobre l’amministrazione Obama ha pubblicato un report sull’impatto futuro dell’Intelligenza Artificiale) e sta catalizzando sempre più anche l’attenzione dei media.
Fonte: 12K Index
Gli studi sull’Intelligenza Artificiale hanno avuto inizio negli anni ‘50, ma solo negli ultimi anni alcuni fattori, derivanti dallo sviluppo tecnologico, hanno determinato il crescente interesse e una rapida evoluzione:
- Nuovi algoritmi: l’evoluzione negli ultimi anni degli algoritmi di deep learning ha alzato notevolmente il livello dei risultati ottenuti, superando in termini di performance le capacità umane (come nel caso della image o speech recognition);
Fonte: Medium
- Hardware più potenti: lo sviluppo sempre più sofisticato delle Graphical Processing Units (GPUs) ha diminuito rapidamente i tempi di addestramento delle reti neurali usate per il deep learning;
- Disponibilità di dati: istruire le reti neurali utilizzate per il deep learning richiede inoltre una vasta mole di dati (da migliaia a molti milioni). La disponibilità e la produzione di dati è cresciuta esponenzialmente: nell’era dei “Big Data” vengono prodotti oltre 2.2 exabytes di informazioni ogni giorno;
- Servizi Cloud-based: la disponibilità di infrastrutture e servizi cloud-based di machine learning a costo ridotto da parte dei principali provider cloud ha attirato rapidamente l’attenzione di aziende e sviluppatori sull’uso di queste tecnologie e su applicazioni in contesti diversificati.
Fonte: La combinazione di queste evoluzioni tecnologiche ha portato alla rapida crescita dell’AI, assumendo un ruolo sempre più rilevante in quasi tutti i settori e ambiti, nelle grandi aziende così come nelle piccole attività quotidiane.
Cos’è l’Intelligenza Artificiale
“Artificial intelligence is not about building a mind; it’s about the improvement of tools to solve problems.” – Gideon Lewis-Krause
Il primo a parlare di Intelligenza Artificiale fu John McCarthy nel 1956, in riferimento a hardware o software che assumono comportamenti “intelligenti”. In realtà ancora oggi è complesso darne una definizione univoca. All’interno della macro categoria definita come “Intelligenza Artificiale” infatti rientrano diverse tipologie di A.I. che hanno funzioni, specifiche e complessità differenti e che necessitano di dati, capacità di calcolo e hardware a loro volta differenti.
Strong vs. Weak A.I.
La principale categorizzazione che è possibile fare riguarda la distinzione tra due macro tipologie di Intelligenza Artificiale, e cioè:
- La Strong (o general) A.I. è in grado di replicare l’intelligenza umana grazie al machine learning ed è quindi capace di percepire, classificare, apprendere e ragionare, predire e interagire;
- La Weak (o narrow) A.I. invece è focalizzata su specifici casi d’uso. Alcuni esempi sono Google search, le reccomendation o i chatbot, in grado di processare una vasta mole di dati per migliorare e ottimizzare una serie di attività quotidiane.
Il panorama dell’Intelligenza Artificiale
Anche il panorama delle applicazioni legate all’Intelligenza Artificiale può essere definito mediante una classificazione basata su due elementi principali:
- il livello di sofisticazione tecnologica;
- il livello di adozione e degli ambiti di applicazione.
Fonte: Hubspot
I chatbot sono un esempio di intelligenza artificiale semplice: basati sul Natural Language Processing, trovano applicazione in moltissimi settori. IBM Watson invece, all’estremo opposto, è basato su un livello di sofisticazione molto maggiore, ma al momento non è ancora accessibile ad un mercato di massa.
Fonte:Hubspot
L’ecosistema dell’AI racchiude all’interno quindi diversi sistemi, tecnologie e processi. Le principali macro categorie che ne restituiscono una panoramica sono:
- Deep Learning;
- Recommendation engines;
- Predictive analytics;
- Natural Language Processing e text mining;
- Natural Language Generation;
- Analytics prescrittivi;
- Sistemi di machine learning;
- Sistemi evidence based.
Fonte: NarrativeScience
Il valore dell’Intelligenza Artificiale
L’intelligenza artificiale assume rilevanza in quanto rende possibile gestire (e risolvere) una serie di problemi complessi e trova applicazione nella maggior parte dei settori.
La ricerca e l’evoluzione tecnologica sul tema dell’A.I. si focalizza principalmente su 5 ambiti di sviluppo:
- Ragionamento: l’abilità di risolvere problemi attraverso deduzioni logiche;
- Conoscenza: l’abilità di avere conoscenza del mondo, cioè la comprensione di entità, eventi e situazioni con la relativa capacità di categorizzarli;
- Pianificazione: l’abilità di definire e raggiungere degli obiettivi attraverso una serie di azioni;
- Comunicazione: l’abilità di comprendere il linguaggio, scritto e parlato;
- Percezione: la capacità di deduzione mediante immagini, suoni e altri input sensoriali.
Il valore dell’intelligenza artificiale deriva quindi dalle opportunità generate in quasi tutti i settori e mercati da parte del progresso tecnologico in questi 5 ambiti.
Il ruolo dell’A.I. nelle organizzazioni e nelle aziende
L’accessibilità sempre maggiore e semplificata a un’enorme quantità di dati e l’uso di sistemi intelligenti ha accelerato l’adozione di tecnologie AI-powered all’interno delle aziende e delle organizzazioni.
Che si tratti di predictive analytics, natural language generation, voice/image recognition o machine learning, l’intelligenza artificiale sta assumendo un ruolo di rilievo nel generare innovazione e ridefinire il modo in cui le aziende operano.
Dai sistemi di reccomendation che suggeriscono agli utenti cosa acquistare in base a interessi e gusti come nel caso di Amazon, a IBM Watson che sta trasformando la diagnostica nel settore medico, fino alle self-driving car o ai bot intelligenti, l’innovazione tecnologica è sempre più spesso legata all’uso dell’AI.
Allo stato attuale il maggiore gap per le aziende è rappresentato dalla poca conoscenza sul tema, che implica una difficoltà generale nel comprendere le applicazioni e gli usi di queste tecnologie. Secondo il report “Outlook on Artificial Intelligence in the Enterprise” di NarrativeScience infatti, l’88% delle aziende fa uso di soluzioni e tecnologie connesse all’AI, ma soltanto il 38% di esse ne è consapevole.
Sempre secondo il report, i predictive analytics (cioè l’analisi dei dati, statistica e l’uso del machine learning per analizzare i dati attuali con l’obiettivo di prevedere andamenti futuri) sono l’ambito di applicazione dell’AI più comune e diffuso all’interno delle aziende (58%), seguiti dalle soluzioni di reporting e voice recognition (25%).
I principali benefici percepiti dalle aziende riguardano:
- La possibilità di fare previsioni sulle attività, sui consumatori o sullo stato del business (38%);
- La possibilità di automatizzare attività manuali e ripetitive (27%);
- La possibilità di monitorare e valutare lo stato del business (14%).
Secondo Gartner infatti, entro il 2020 il 40% dei nuovi investimenti delle imprese su business intelligence e analytics saranno dedicati proprio ai predictive analytics.
Fonte: NarrativeScience
Siamo all’inizio di una nuova era non più focalizzata sulla raccolta e lo storage di dati ma rivolta verso la creazione di dati più usabili, più comprensibili, di maggiore impatto.
Secondo una ricerca del National Business Research Institute nel 2016 il 38% delle aziende ha utilizzato qualche forma di A.I. e si stima che nel 2018 saranno ben il 62%.
Le aziende che assegneranno un ruolo prioritario all’innovazione, dando vita ad un team e ad un budget dedicati, saranno anche quelle in grado di generare maggior valore dall’adozione delle nuove tecnologie.
Dalle vendite al marketing, dallo sviluppo al customer service fino alla gestione interna, il potenziale impatto dell’A.I. nelle organizzazioni si estende a tutti i dipartimenti e le funzioni.
Intelligenza artificiale e tecnologie correlate sono il prossimo grande abilitatore dopo il mobile, i social ed il cloud. Nei prossimi anni le tecnologie saranno sempre più AI-driven, soprattutto man mano che i suoi principali componenti saranno resi disponibili sotto forma di librerie, framework, API e intere piattaforme open source, creando livelli di astrazione che abiliteranno la creazione di applicazioni AI-native.
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Extra-Time
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Per approfondimenti:
http://www2.prophet.com/The-Age-of-Artificial-Intelligence
http://www.marketsandmarkets.com/PressReleases/artificial-intelligence.asp
http://fundersandfounders.com/9-types-of-intelligence/
https://mobile.nytimes.com/2016/12/14/magazine/the-great-ai-awakening.html
https://thinkgrowth.org/artificial-intelligence-and-you-demystifying-the-technology-landscape-21d4d34fbb10#.76qtlh21m
https://medium.com/mmc-writes/the-fourth-industrial-revolution-a-primer-on-artificial-intelligence-ai-ff5e7fffcae1#.qv7084vhq
https://medium.com/@NathanBenaich/why-go-long-on-artificial-intelligence-67bb7d0d6ff4#.7ijw6oax5
http://resources.narrativescience.com/h/i/272429469-outlook-on-artificial-intelligence-in-the-enterprise-research-report
IQUII S.r.l.
