Quattro Modi in cui L’Intelligenza Artificiale sta Plasmando il Futuro del Business

Apprendimento automatico, robotica, elaborazione del linguaggio naturale, computer vision, IA generativa… L’intelligenza artificiale è destinata a cambiare il business come lo conosciamo. Continuate a leggere e scoprite come le capacità dell’IA stanno plasmando il nostro futuro.

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A questo punto sarete probabilmente consapevoli di quanto l’IA sia destinata a cambiare il settore, ma forse non conoscete i modi in cui sta attivamente plasmando il business oggi. In questo articolo esamineremo tutti i diversi rami e tipi di IA, nonché i quattro modi in cui sta plasmando il futuro delle imprese.

Continuate a leggere per saperne di più.

Quanti ambiti dell’IA esistono?

Alcuni termini possono sembrare sinonimi di intelligenza artificiale, ma in questo lessico c’è molto di più di quello che si vede. Le varie branche dell’IA vengono applicate in modi e settori specifici per risolvere determinati problemi.

Ci auguriamo che alla fine di questo segmento, quando sentirete parole come “apprendimento automatico” e “reti neurali”, sappiate esattamente cosa fa e come si usa.

Machine Learning

Ok, prima di tutto togliamo di mezzo la parola d’ordine più popolare. L’apprendimento automatico (ML) è una forma di IA che si basa sull’addestramento di un algoritmo per riconoscere determinati testi, codici, discorsi o immagini. È stata applicata a cose come il riconoscimento facciale, le auto a guida autonoma e la sintesi vocale.

Questa forma di IA richiede un’ampia quantità di dati per funzionare e l’algoritmo è buono solo quanto i dati che gli vengono forniti, il che significa che un’elevata qualità dei dati è fondamentale per il suo successo. Questi programmi devono anche essere addestrati per rafforzare il riconoscimento.

Questo processo di formazione può essere completato in diversi modi:

Apprendimento supervisionato:

In questa forma di ML, gli esperti di dati forniscono all’algoritmo dati etichettati, definendo le variabili per i dati e fornendo l’etichetta desiderata per l’output (ciò che la macchina riconosce). Questa soluzione è ideale per i programmi che devono registrare con precisione ciò che stanno guardando.

Apprendimento non supervisionato:

In questa forma di addestramento, i dati forniti all’algoritmo di ML non sono etichettati. L’algoritmo cerca invece di raggruppare i dati in gruppi che appaiono più simili tra loro. Gli esperti di dati modificheranno quindi il programma per incentivare alcuni raggruppamenti rispetto ad altri. Questo è particolarmente utile negli algoritmi di analisi dei cluster.

Apprendimento per rinforzo:

Questa forma di apprendimento è molto simile al modo in cui addestriamo i cani, che ci crediate o no. Gli esperti di dati utilizzano il rinforzo positivo e negativo per addestrare l’algoritmo di ML. È particolarmente utile quando si progetta un programma per completare un processo a più fasi e richiede il maggior numero di interventi rispetto a qualsiasi altro metodo.

Robotica

Mentre la robotica tradizionale potrebbe non implementare l’uso dell’intelligenza artificiale, la robotica di oggi certamente lo fa. Questa branca dell’IA è incredibilmente di nicchia e si concentra esclusivamente sulla programmazione dell’IA per far funzionare automaticamente le macchine nelle grandi fabbriche.

Per la maggior parte, elementi come il riconoscimento visivo non sono sempre utilizzati quando si tratta di programmare la robotica. L’industria automobilistica, ad esempio, può semplicemente programmare linee di assemblaggio per completare compiti ripetitivi, fornendo le stesse identiche condizioni di partenza per ogni fase, in modo che la macchina non debba modificare nessuno dei suoi movimenti programmati.

Altre applicazioni più complesse della robotica fanno uso di algoritmi di intelligenza artificiale. Questo è più comune nei processi in cui un singolo robot deve completare una serie di compiti in cui la condizione di partenza è diversa ogni volta.

Reti neurali

È forse la forma più complessa di intelligenza artificiale. Si ispira alla biologia e organizza un insieme di nodi in una rete collegata. Questi singoli componenti costituiscono la base di una rete neurale, ognuno dei quali influenza l’altro per memorizzare e analizzare dati complessi.

Ciascun nodo contiene un peso e una soglia. Quando un nodo riceve una quantità di dati sufficiente a far scattare la sua soglia, si attiva, passando le informazioni al nodo successivo e applicando il suo peso ai dati; un nodo che non ha raggiunto la sua soglia non si attiva.

Sebbene il funzionamento interno delle reti neurali sia probabilmente meglio lasciato agli esperti di dati, è sufficiente sapere che più strati di nodi ci sono, più complessa è la rete. Tecnicamente un ramo dell’apprendimento automatico, sono uno strumento potente nell’arsenale dell’intelligenza artificiale e sono fondamentali per creare algoritmi di apprendimento profondo.

Sistema esperto

Nati negli anni ’70 e migliorati da allora, i sistemi esperti sono forse la prima forma di modello di IA mai creata. Si basano su una raccolta di informazioni e utilizzano tali dati per fornire suggerimenti in una configurazione “se-allora”. Più ampia è la base di informazioni, migliore è la capacità del modello di fornire suggerimenti.

I sistemi esperti sono più comunemente utilizzati in programmi come Google Search per fornire suggerimenti sugli errori ortografici nelle query di ricerca degli utenti. Si tratta di modelli complessi progettati per essere estremamente veloci, reattivi, affidabili e facilmente comprensibili.

Elaborazione del Linguaggio Naturale

L’elaborazione del linguaggio naturale, o NLP, è un modello di intelligenza artificiale specificamente progettato per comprendere e riconoscere il parlato e il testo umano. I moderni modelli NLP fanno ampio uso anche dell’analisi del sentiment, che consente loro di determinare, attraverso il candore e l’intonazione (per la voce) e i raggruppamenti di parole (per il testo), il tono emotivo della persona con cui sta conversando (positivo, negativo o neutro).

La PNL è stata per anni un’ardua questione da risolvere, ed è per questo che la sua attuale applicazione in programmi come ChatGPT ha suscitato grande scalpore tra gli esperti di dati. Se avete mai usato il programma, saprete che la PNL permette a ChatGPT non solo di comprendere chiaramente il testo, ma anche di riprodurlo con una precisione spaventosa.

Logica Fuzzy

La logica fuzzy si concentra sulla determinazione del grado di verità o falsità di una condizione. Mentre la maggior parte delle altre forme di logica digitale funzionano su un sistema binario di vero (valore 1,0) o falso (valore 0,0), la logica fuzzy consente una gamma di valori tra i due.

Questo può essere estremamente utile quando si progettano modelli di IA che imitano il pensiero umano, poiché tendiamo a identificare i concetti e la logica all’interno di uno spettro. La logica fuzzy è stata implementata negli algoritmi di apprendimento automatico per aumentare la sofisticazione di questi sistemi.

Visione Computerizzata

La computer vision è una delle forme di intelligenza artificiale più diffuse oggi sul mercato. Si concentra in particolare sulla creazione di modelli in grado di interpretare accuratamente le immagini digitali ed è responsabile della creazione di algoritmi di riconoscimento facciale, oltre a essere un elemento cruciale di programmi di generazione di immagini come Midjourney Dall-E.

La sfida della computer vision è che i dati forniti a queste macchine sono in 2D, il che rende difficile capire come certe forme possano apparire da angolazioni diverse, come mani e piedi. Sappiamo che le fotografie sono bidimensionali, ma gli oggetti che ritraggono sono 3D e cambiano forma a seconda dell’angolazione dell’osservatore.

E la IA Generativa?

Quattro modi in cui i modelli di intelligenza artificiale stanno plasmando il futuro del business

Ora che abbiamo trattato in modo esauriente tutta la terminologia del lessico dell’IA, vediamo come queste varie forme di IA vengono utilizzate per plasmare il futuro delle imprese.

1. Sistemi di raccomandazione

Questo è forse uno degli usi dell’intelligenza artificiale che conoscete meglio, ed è presente in ogni servizio di streaming in circolazione. I sistemi di raccomandazione sono onnipresenti nei servizi di streaming per il semplice motivo che funzionano. Netflix ha dichiarato che, se non implementasse il sistema di raccomandazione, perderebbe probabilmente 1 miliardo di dollari all’anno a causa degli utenti che abbandonano il servizio di streaming.

Il modo in cui hanno scelto di classificare questa statistica è interessante: non hanno detto che il sistema di raccomandazione “fa” soldi per Netflix, ma piuttosto che perderebbero soldi se non venisse utilizzato. Ciò significa che i sistemi di raccomandazione non sono pensati per fare soldi direttamente, ma piuttosto sono uno strumento per fidelizzare i clienti.

Tutto ciò è legato al modo in cui i servizi di streaming si differenziano l’uno dall’altro. Ovviamente, una parte importante di ciò che attira gli utenti verso una piattaforma piuttosto che un’altra è rappresentata dai contenuti esclusivi che ciascuna di esse mette a disposizione, ma la seconda metà di questo medaglione di fidelizzazione è rappresentata dall’esperienza del cliente.

Grazie all’uso di algoritmi di apprendimento automatico, i sistemi di raccomandazione sono in grado di identificare i programmi del loro catalogo che probabilmente vi piaceranno di più. Questo rende l’esperienza incredibilmente facile da usare. Utilizzando Netflix come esempio, con oltre 3.600 film e 1.800 programmi televisivi disponibili, può essere incredibilmente difficile per gli utenti trovare il prossimo intrattenimento.

Ma questi sistemi di raccomandazione non si limitano ai servizi di streaming: rivenditori come Amazon fanno un uso eccellente dell’intelligenza artificiale per consigliare prodotti in base a ciò che gli utenti hanno cercato o acquistato in passato.

2. Chatbot

Se avete mai avuto a che fare con i terribili bot del servizio clienti, sapete bene quanto sia frustrante non poter parlare con un vero essere umano quando si ha bisogno di assistenza. Con l’avvento dell’elaborazione del linguaggio naturale, queste terribili esperienze dei clienti saranno un ricordo del passato.

Sebbene le persone preferiscano parlare con un essere umano in carne e ossa quando si tratta di risolvere i loro problemi informatici, anche questi servizi possono sembrare freddi o poco utili. La PNL può offrire agli utenti risposte simili a quelle umane, istantaneamente e 24 ore su 24, migliorando drasticamente l’esperienza del cliente quando si tratta di assistenza tecnica.

Questi programmi non sono limitati all’assistenza tecnica. Proprio come i sistemi di raccomandazione, i chatbot possono essere utilizzati in una varietà di settori diversi, come la medicina e l’istruzione.

Abbiamo già visto quanto sia stato apprezzato ChatGPT, grazie alla sua straordinaria capacità di imitare la scrittura umana. Ora immaginate questo livello di interattività nel vostro chatbot medio di assistenza clienti online.

3. Analisi del sentimento

Oltre all’NLP, l’analisi del sentiment è stata utilizzata con grande efficacia nell’automazione del servizio clienti. Uno dei motivi principali per cui gli utenti preferiscono gli operatori umani del servizio clienti alle macchine è proprio la loro capacità di interpretare le emozioni al telefono.

L’analisi del sentiment può conferire ai chatbot e ad altre opzioni di assistenza clienti automatizzata un’aria di umanità, fornendo agli utenti le informazioni giuste nel modo giusto. Combinata con l’NLP, l’analisi del sentiment può fornire ai chatbot una risposta ancora più accurata e simile a quella umana.

Non stupitevi se entro cinque anni tutte le interazioni con l’assistenza clienti diventeranno completamente automatizzate. Questa completa automazione del settore non solo farà risparmiare denaro all’azienda, ma anche tempo all’utente.

4. Strumenti di Open AI

Open AI è stato il primo a far conoscere i recenti sviluppi dell’intelligenza artificiale. Strumenti come ChatGPT e Dall-E non sono solo divertenti da usare, ma vengono adattati per funzionare all’interno di modelli di business già preesistenti.

Questa soluzione è già stata adottata da diverse aziende in una moltitudine di settori, dall’intrattenimento al servizio clienti, dalla sanità all’istruzione.

Case study: Adattare ChatGPT alla didattica

L’Intelligenza Artificiale può sembrare incredibilmente complicata, e in realtà lo è. Ma questo non significa che i guardiani impediscano agli utenti medi e alle piccole aziende di trarne vantaggio. Se pensate di gestire ancora un’azienda nei prossimi 10-15 anni, dovrete abituarvi alla terminologia utilizzata dal settore dell’intelligenza artificiale.

Se state pensando di implementare l’intelligenza artificiale nella vostra azienda, perché non contattate uno dei nostri consulenti? MJV ha una vasta esperienza nell’adattamento dell’intelligenza artificiale a nuove applicazioni innovative per i propri clienti. Potrebbe non essere la transizione più semplice che abbiate mai affrontato, ma ricordate che non dovete farlo da soli.

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