C’è una parola che dovrebbe diventare un termine sempre di più presente nelle aziende, e questa è Intelligenza Artificiale. La sua importanza è tale che lo scorso maggio durante il Google I/O 2017, il gigante di Mountain View ha deciso di cambiare il suo slogan da “Mobile First” ad “AI First“.

Perché questo cambiamento si attui davvero a livello endemico è necessario che i dirigenti di un’azienda sappiano cosa sia l’AI, e quali benefici ne vorrebbero trarre, prima di decidere di implementarla. Solo conoscendola, infatti, è possibile capire come utilizzarla per poter aumentare i propri profitti.

AI, Machine Learning e Deep Learning

Con Intelligenza Artificiale si intende un insieme di tecnologie diverse tra loro sia per modalità di utilizzo che per il livello di sviluppo raggiunto, in quanto alcune sono più recenti mentre altre sono già consolidate ed entrate a pieno ritmo a far parte di numerose realtà.

All’interno di questo vasto portfolio tecnologico, quelle di cui si parla maggiormente sono due: Machine Learning e Deep Learning.

Il Machine Learning fu definito nel lontano 1959 come l’abilità del computer di imparare a fare qualcosa senza essere espressamente programmato per farla, grazie all’implementazione di algoritmi che permettono alle macchine di apprendere.

Il Deep Learning è invece l’emulazione, da parte della macchina, di come gli umani apprendono. È la parte più recente dello sviluppo dell’AI e viene utilizzato per automatizzare le analisi predittive.

Possiamo immaginarci queste tecnologie come un sistema di scatole: la più grande è l’AI e al suo interno contiene il Machine Learning, il quale a suo volta ingloba il Deep Learning.

Bisogna poi considerare che l’AI non è applicabile ad uno specifico settore ma, al contrario, comprende diversi business. Allo stesso tempo, all’interno di un’azienda la si può applicare a numerosi ambiti differenti.

Lo sviluppo dell’AI

A livello di applicazioni, l’AI riguarda modelli e previsioni, e come le macchine computazionali possono riconoscere immagini, testi, discorsi, voci. Questa mole di dati analizzati e compresi permettono di creare dei modelli predittivi.

Per questo motivo è possibile applicarla a numerosi campi, ad esempio in quello sanitario, per prevedere, in base a determinati parametri, quale sarà il livello di rischio per un paziente, oppure in ambito bancario per anticipare i trend economici del futuro.

La difficoltà iniziale è stata notevole: l’Intelligenza Artificiale ci ha messo così tanto tempo, quasi 50 anni, prima di arrivare ai livelli attuali. È stato necessario infatti, sviluppare tecnologie in grado di supportare tali quantità di dati, prima di poter lavorare sulla comprensione del linguaggio umano, sul riconoscimento di immagini o sulla capacità di trasformare i dati in informazioni utili.

Integrare l’AI in azienda

Per le aziende è fondamentale adottare soluzioni di Intelligenza Artificiale per poter analizzare e comprendere la quantità di dati che si generano quotidianamente.

I dati digitalizzati, infatti, diventano utili solo quando catalogabili e utilizzabili per costruire modelli predittivi.

Ma quali sono i passi che un’azienda deve intraprendere per integrare al suo interno soluzioni di Intelligenza Artificiale?

Innanzitutto, è necessario capire a quale punto della trasformazione digitale è l’azienda, il settore in cui opera, i suoi competitor e se il target di rifermento è pronto ad accogliere una soluzione tecnologica nuova. Ad esempio, non si può pensare di dar vita ad un Chatbot sfruttando la piattaforma di Facebook se non si ha un grande seguito sul Social Network. Sarà prima necessario incrementarne l’engagment o valutare altri canali o soluzioni.

In secondo luogo è necessario che vi sia consapevolezza a livello aziendale della trasformazione che sta avvenendo e delle nuove tecnologie che si vogliono adottare.

Bisogna poi stabilire quali benefici e vantaggi ci si aspetta di ottenere dall’adozione dell’AI, vedere se si hanno le competenze al proprio interno per svilupparla e anche le infrastrutture. Avere una warehouse per raccogliere i dati è fondamentale, così come è importante garantire la loro sicurezza.  Bisogna infatti essere a conoscenza anche di tutte le implicazioni legali che vi sono dietro alla raccolta dei dati, al loro utilizzo e diffusione.

La trasformazione digitale è un percorso continuo: non finisce mai e deve andare di pari passo sia con le esigenze della propria azienda che con lo sviluppo tecnologico.

Un’azienda che intraprende la strada verso l’Intelligenza Artificiale deve quindi essere consapevole che sarà un impegno continuo nel tempo, ma anche un primo passo fondamentale per rimanere competitivi su un mercato in continuo cambiamento.

 

Sources: VentureBeat, Pexels