Le 10 principali tendenze dell'IA che trasformeranno le aziende nel 2023

Man mano che l'intelligenza artificiale emerge dai suoi primi modelli di adozione ed entra nel mainstream, gli analisti prevedono come la tecnologia assumerà più ruoli e cambierà il panorama di vari settori. Le aziende stanno già puntando sulle risorse AI per una maggiore efficienza, insight più rapidi e migliori esperienze dei clienti. Diamo un'occhiata a cosa possiamo aspettarci dal mercato dell'IA man mano che matura nel 2023.

Le 10 principali tendenze dell'IA che trasformeranno le aziende nel 2023:

Le 10 principali tendenze dell'IA a cui prestare attenzione nel 2023

1. IA creativa o generativa

L'intelligenza artificiale generativa si riferisce al sottocampo dell'apprendimento automatico che genera nuovi dati o contenuti utilizzando un set di dati esistente. Il suo obiettivo è produrre qualcosa di simile ai dati di input originali e reali. Questo tipo di intelligenza artificiale utilizza algoritmi di deep learning per apprendere modelli e funzionalità in quel set di dati, che può consistere in codice, testo, immagini, audio, video o altri tipi di dati. L'IA generativa ha già una vasta gamma di applicazioni. Ecco tre esempi molto richiesti, tutti prodotti dalla società di ricerca sull'intelligenza artificiale OpenAI con sede a San Francisco, che continuerà a brillare nel prossimo anno:

• Trasformatore generativo pre-addestrato 3 (GPT-3)

Sviluppato nel 2020, GPT-3 è un modello di previsione del linguaggio che "completa automaticamente" il testo dopo aver studiato milioni di pagine Web e articoli scientifici su Internet. GPT-3 ha 175 miliardi di parametri di apprendimento automatico. Questo prodotto di intelligenza artificiale generativa esegue gli attuali strumenti di copywriting, che generano contenuti scritti simili a quelli umani dopo averli alimentati con contesti, come argomenti, descrizioni o frasi introduttive. Puoi utilizzare questo strumento per sviluppare schemi, riassunti, saggi, editoriali e altro ancora.

Tuttavia, GPT può contenere pregiudizi perché il suo output proviene da contenuti pubblicati in precedenza, che possono anche avere pregiudizi razziali, religiosi o di genere.

• ChatGPT

ChatGPT è una versione bot di GPT-3 che ha fatto il suo debutto nel novembre 2022. È un modello di linguaggio di grandi dimensioni che può rispondere a domande ed eseguire istruzioni dopo aver ricevuto "addestramento" da conversazioni umane e contenuti Internet scritti da umani. Studiando fonti di feedback umano come Reddit, questa IA ha "imparato" ciò che gli umani si aspettano quando gli altri fanno loro una domanda: lo "stile umano" di risposta.

OpenAI ha progettato ChatGPT per imitare i dialoghi conversazionali con gli umani. Poiché il bot può creare e organizzare elenchi e lettere dal suono umano, le industrie prevedono un suo uso più ampio come assistente d'ufficio e supporto del servizio clienti.

Alcune delle preoccupazioni relative a ChatGPT sono il suo possibile utilizzo per la composizione di saggi e documenti accademici. Tuttavia, il suo contenuto generato può includere frasi prive di senso o anche informazioni errate. Potrebbe essere necessario controllare le prestazioni di ChatGPT per prevenire la disinformazione nelle impostazioni dell'assistenza clienti.

• DALL-E

DALL-E è diventata la più popolare delle tre creazioni OpenAI nel 2022 grazie alle sue funzionalità di creazione grafica. Il nome del prodotto deriva dal surrealista spagnolo Salvador Dali e dal robot nel film d'animazione Pixar del 2008 WALL-E.

Puoi creare arte digitando una descrizione e DALL-E genera diverse versioni. Oppure puoi creare una nuova immagine da una esistente utilizzando i prompt di testo. Gli utenti possono eseguire "in-painting" o eliminare parti di un'immagine e sostituirla con qualcos'altro. Oppure possono fare "out-painting", in cui DALL-E può aggiungere altro a una foto originale (soggetto principale o scenario). Queste funzionalità rendono DALL-E uno strumento utile per i settori del branding e del marketing creativo.

Secondo quanto riferito, OpenAI ha stabilito politiche che impediscono a DALL-E di creare "immagini violente, per adulti o di odio". Tuttavia, anche questo strumento è soggetto a pregiudizi, come GPT-3. Secondo quanto riferito, DALL-E ha generato immagini di uomini caucasici, seguendo il prompt "il CEO".

Più utenti DALL-E potrebbero utilizzare lo strumento per creare arte animata, in particolare immagini simili a quelle umane con una voce attraverso piattaforme text-to-video generate dall'intelligenza artificiale.

Altri leader di mercato che hanno anche sviluppato strumenti di intelligenza artificiale includono Amazon. Il suo strumento di sintesi vocale, Polly , genera voci parlanti per i marchi. Il gigante della vendita al dettaglio è anche dietro DeepComposer , che può espandere una breve melodia in una canzone completa. Nel frattempo, CodeAssist di GitHub di Microsoft può aiutare gli sviluppatori a creare più velocemente nuovo software completando i codici.

2. Maggiore collaborazione AI-uomo

L'estensione del supporto dell'IA per varie funzioni umane ha raggiunto e raggiungerà nuove vette, guadagnandosi il nome di cobot o robot collaborativi. Gli addetti ai lavori prevedono che più aziende implementeranno macchine con intelligenza artificiale integrata per implementare attività ripetute e fisicamente faticose. Ciò consentirà al personale umano di svolgere compiti più specializzati. Le funzionalità AI possono anche consentire ai team di rilevare e rispondere rapidamente a difetti o guasti, migliorando la sicurezza e riducendo i costi per riparazioni o infortuni.

I cobot saranno più diffusi in questi campi:

• Produzione automobilistica : assemblaggio di automobili, verniciatura a spruzzo, lucidatura superficiale, controllo dei sistemi e retrofitting o ricostruzione di linee di produzione di automobili per accogliere modelli elettrici.Le aziende con attività di pallettizzazione e saldatura prevedono di adottare più cobot con carichi utili più elevati e una portata maggiore.
• Agricoltura : droni per la semina, applicazione di fertilizzanti e pesticidi, tracciamento di intrusi e specie invasive, illuminazione a LED e coltura idroponica per fattorie indoor
• Sanità e ospitalità : raccolta di campioni, rifornimento di materiale ospedaliero, chirurgia, recupero da infortunio, supporto degli operatori sanitari nelle case di cura residenziali e di cura per anziani o disabili
• Alimenti e bevande : magazzinaggio, imballaggio alimentare
• Elettronica : ispezione di qualità per chip telefonici, processori di chip telefonici e circuiti stampati
• Tecnologie emergenti : sensori di coppia, sensori di rilevamento di prossimità, dispositivi di estremità (utensili all'estremità del braccio come ventose, pinze meccaniche, pneumatiche e magnetiche
• Difesa : pulizia delle strade da ordigni esplosivi, sensori per rilevare esplosivi

Le aziende possono anche rivolgersi a queste macchine per alleviare la carenza di manodopera e i problemi nella catena di approvvigionamento. In particolare, i settori della sanità, dell'edilizia e della difesa possono sostituire i metodi di formazione tradizionali con l'apprendimento basato su VR e AR per la sicurezza e la riduzione della spesa.

3. Etica e regolamentazione

Tra i numerosi vantaggi dell'IA generativa, le persone temono il suo uso improprio, come la produzione di video deep fake. I criminali informatici possono utilizzare questi strumenti per commettere frodi, calunnie, ricatti, vendette, coercizione o estorsione. Sorgono anche domande riguardo ai confini del contenuto originale e proprietario. Il settore dell'intelligenza artificiale si aspetta che utenti e clienti richiedano trasparenza, sicurezza e pratiche responsabili.

Il Dipartimento per la protezione dei consumatori e dei lavoratori della città di New York ha già approvato una legge sull'IA (legge locale 144 della città di New York) che richiede ai datori di lavoro di soddisfare i requisiti di controllo dei pregiudizi prima di utilizzare strumenti automatizzati per valutare i candidati al lavoro. Inoltre, i team di assunzione dovrebbero informare i candidati sull'uso di questi strumenti per il reclutamento e gli annunci di lavoro.

Già nel 2021 il Consiglio europeo ha già presentato una proposta per regolamentare l'IA. La legislazione proposta classifica le applicazioni e i sistemi di IA in categorie vietate, ad alto rischio e a basso rischio.

Una volta approvato, l' AI Act fungerà da controparte AI del regolamento generale sulla protezione dei dati.

4. Democratizzazione: IA low-code, no-code

La tendenza low-code e no-code nello sviluppo di siti Web e app verrà trasferita all'intelligenza artificiale, consentendo alle organizzazioni di personalizzare questi sistemi intelligenti attraverso modelli predefiniti e metodi di trascinamento della selezione. In questo modo, l'integrazione dell'IA nei flussi di lavoro esistenti avverrà più rapidamente. Anche l'utilizzo dell'IA scalerà più velocemente all'interno della loro configurazione aziendale.

Oltre a utilizzare l'intelligenza artificiale low-code e no-code per automatizzare attività ripetute come fatturazione, compilazione di moduli e convalida dei contatti, le aziende possono programmare strumenti di intelligenza artificiale, come Sway AI e Akkio per l'analisi dei dati dei processi correnti e la visualizzazione delle prestazioni future.

Gli addetti ai lavori del mercato dell'IA si aspettano anche che più fornitori di servizi cloud integrino l'IA nelle loro offerte a causa della sua prevista adozione a lungo termine.

Poiché la modernizzazione dell'IT utilizzando strumenti low-code e no-code costa il 70% in meno e viene completata più rapidamente ( solo tre giorni ) rispetto ai metodi tradizionali, il 66% degli sviluppatori utilizza già (39%) o prevede di farlo (27%) nel 2023. Nel frattempo, Gartner ha previsto che entro il 2026, i "citizen developer" - o coloro che non hanno seguito corsi formali di programmazione - costituiranno l' 80% degli utenti di sviluppo di strumenti low-code.

5. Sicurezza informatica sofisticata

Un altro aspetto triste dell'intelligenza artificiale è che gli hacker possono utilizzarla e le sue funzionalità per abbreviare il ciclo di vita end-to-end dei loro attacchi da poche settimane a pochi giorni o ore, secondo un rapporto di McKinsey .

Man mano che sempre più industrie adottano risorse di intelligenza artificiale, le infrastrutture critiche, comprese le infrastrutture civili nazionali che forniscono elettricità e acqua alle case, possono essere minacciate da attività di hacking. Allo stesso tempo, le organizzazioni più piccole e meno protette continueranno a essere vulnerabili.

Le opportunità di carriera nella sicurezza delle informazioni aumenteranno a causa di questi nuovi rischi. Gli specialisti possono implementare e supervisionare l'intelligenza artificiale della sicurezza per:

• Gestione dei dati , compresa la classificazione, la catalogazione, l'integrazione e il controllo di qualità
• Gestione delle vulnerabilità mediante il rilevamento del traffico di rete e l'identificazione di modelli che suggeriscono un comportamento criminale
• Rilevamento delle minacce attraverso l'intelligenza artificiale predittiva, che può proiettare quale delle migliaia di avvisi presenta i rischi più elevati e gestirli per primi

IBM ha riferito nel 2022 che le aziende con strutture e politiche di gestione del rischio informatico hanno risparmiato in media 3 milioni di dollari e ridotto i cicli di vita delle violazioni di 74 giorni grazie a rilevamento e risposta rapidi.

Le crescenti minacce informatiche possono anche spingere il mercato assicurativo ad adottare nuove tecnologie e strategie per valutare e gestire i rischi informatici. Gli assicuratori possono anche introdurre clausole di prezzo e di esenzione basate sul rischio per ransomware e attacchi informatici.

6. Gemellaggio digitale

Un gemello digitale è una replica digitale di un oggetto o processo nel mondo fisico. Attraverso l'intelligenza artificiale, le industrie creano modelli virtuali per le simulazioni, consentendo loro di prevedere le prestazioni di un prodotto o di un sistema.

La piattaforma Omniverse del principale produttore di GPU NVIDIA è un esempio di tecnologia digital twin. Ecco come sta aiutando le seguenti aziende:

• BMW

Il BMW Group tedesco utilizza l'Omniverse come fabbrica virtuale. La piattaforma integra i dati di vari strumenti di progettazione e pianificazione di diversi produttori per creare simulazioni fotorealistiche in tempo reale in un unico ambiente.

Il personale di diversi siti e fusi orari può accedere a questo spazio virtuale per pianificare o ottimizzare i dettagli dei processi di produzione su richiesta, riducendo la necessità di spostamenti fisici. L'Omniverse simula tutte le 31 fabbriche BMW e tutti i suoi elementi, dai suoi associati umani e gli interni delle fabbriche alle parti di assemblaggio e ai robot.

• Lowe's

Il rivenditore americano Lowe's Companies Inc. ha anche sfruttato l'Omniverse per simulare i suoi due negozi: uno a Washington (Mill Creek) e un altro in North Carolina (Charlotte). Il personale può accedere a queste prese simulate utilizzando i propri computer desktop o le cuffie per realtà aumentata Magic Leap 2.

La versione Omniverse del negozio aiuterà a rifornire gli scaffali, riconfigurare i layout, visualizzare le informazioni sui prodotti da scatole chiuse su scaffali difficili da raggiungere utilizzando la "visione a raggi X" e ottimizzare l'esperienza del cliente attraverso mappe di calore 3D che indicano il traffico dei clienti e le prestazioni di vendita.

• HEAVY.AI (precedentemente OmniSci)

Omniverse consente allo strumento HeavyRF della società di analisi HEAVY.AI di progettare i piani di progettazione della rete wireless dei suoi clienti di telecomunicazioni. Gli strumenti di intelligenza artificiale simulano ambienti del mondo reale, indicando la posizione dei loro clienti e gli ostacoli, inclusa la composizione materiale di questi ultimi. Ciò consente alle società di telecomunicazioni di determinare la posizione migliore per le torri cellulari e le stazioni base per la loro infrastruttura 5G, riducendo i costi di implementazione del sito e i cicli di pianificazione.

Altri esempi includono la creazione di città gemelle digitali . Ad esempio, lo Shanghai Urban Operations and Management Center ha un clone digitale della città cinese con i suoi corpi idrici, aeroporti, porti e altri stabilimenti.

Sebbene l'accesso a questa tecnologia sia stato per casi d'uso di alto valore, aziende tecnologiche come Amazon (tramite TwinMaker ) e Prevu3D stanno lavorando per renderla accessibile anche alle aziende più piccole.

7. AI per la personalizzazione

eCommerce : mentre il 62% dei consumatori ha espresso preoccupazione per il pregiudizio dell'IA, il 69% degli intervistati a un sondaggio di Salesforce ha affermato di essere aperto al suo utilizzo da parte dei marchi se migliorerà la loro esperienza di acquisto.Questa tendenza continuerà, dato che il 91% dei consumatori interagisce già con i chatbot , la maggior parte dei quali sono robot basati sull'intelligenza artificiale. Gli strumenti di marketing AI aiutano i marchi ad analizzare le interazioni con i clienti per personalizzare le ricerche, i consigli e i messaggi dei prodotti.

Intrattenimento : la dipendenza dall'intelligenza artificiale potrebbe aumentare anche nel cinema, dove le compagnie cinematografiche si stanno già rivolgendo a strumenti di analisi del pubblico per trovare le storie migliori per i loro prossimi film.Screenvision Media ha introdotto la sua Cinelytics proprietaria ai suoi inserzionisti nel 2022, mentre la Warner Bros. ha adottato una tecnologia simile in precedenza per prevedere le vendite dei biglietti. Già nel 2018, la 20th Century Fox ha co-sviluppato Merlin Video con l'Advanced Solutions Lab di Google per prevedere l'interesse degli spettatori sulla base dello studio dell'IA sui trailer dei film. Inoltre, Netflix utilizza la cronologia delle visualizzazioni dei suoi abbonati per suggerire cosa guardare dopo.

Luogo dilavoro : esistono preoccupazioni per il pregiudizio dell'IA anche tra i datori di lavoro.Tuttavia, gli addetti ai lavori affermano che gli strumenti di intelligenza artificiale continueranno a essere un'opzione per migliorare il coinvolgimento attraverso software di comunicazione di gruppo (come Glint e Leena.AI ) e apprendimento sul posto di lavoro (utilizzando piattaforme come Hone e EdApp ).

Secondo PwC, il 54% dei dirigenti delle aziende che già utilizzano l'intelligenza artificiale vede miglioramenti nella produttività dei dipendenti, mentre l' 80% ritiene che l'automazione sarà utile in qualsiasi decisione aziendale.

8. AI nella tecnologia vocale

Biometria vocale : più aziende esploreranno l'uso della biometria o dell'autenticazione vocale per la protezione dell'identità al posto di password o PIN.Gli assistenti vocali creeranno una "impronta vocale" dal tuo campione registrato e la useranno per confrontare qualsiasi nuova voce che riceve ogni volta che sblocchi il tuo dispositivo attraverso la voce. Un numero crescente di banche utilizza il riconoscimento vocale, consentendo ai clienti di accedere ai propri conti tramite l'autenticazione vocale.

Clonazione vocale : l'intelligenza artificiale può utilizzare il campione vocale di una persona per generare nuovo audio.La tecnologia accelererà la registrazione di voci fuori campo per un progetto e contenuti vocali per film, videogiochi e altri. VoCapsule ha una piattaforma "banca vocale" chiamata My Legacy Voice . I membri possono accedere ai propri dati vocali se iniziano ad avere difficoltà di linguaggio. I "destinatari primari" designati possono anche accedere ai dati quando il membro originale muore.

Le aziende possono anche utilizzare la clonazione vocale per localizzare i contenuti, consentendo alle persone di ascoltare promozioni o istruzioni nella loro lingua madre. Nel frattempo, i cineasti possono utilizzare questa tecnologia per manipolare la voce di un attore in modo che parli lingue diverse. Trasferiranno gli elementi estratti dalla registrazione originale dell'artista su una traccia secondaria contenente il discorso di un interprete o di un doppiatore. Il processo mantiene l'accento e la performance vocale della voce di traduzione secondaria.

9. AI nell'automobilismo

L'industria automobilistica prevede una maggiore adozione di sistemi di monitoraggio del conducente basati sull'intelligenza artificiale che possono allertare i conducenti umani o attivare la guida autonoma se rilevano sonnolenza o malattia. I controlli adattivi della velocità di crociera possono inviare avvisi di collisione in avanti e regolare automaticamente la velocità del veicolo.

Inoltre, i produttori vedono l'automazione, non l'elettrificazione, come il futuro della guida. Renub Research prevede che il mercato dei veicoli autonomi salirà alle stelle a 186,4 miliardi di dollari entro il 2030 dai 4 miliardi di dollari del 2021.

Le caratteristiche dei veicoli autonomi continuano a progredire, dalla presenza di sensori e radar per il rilevamento di oggetti alle reti neurali convoluzionali. Queste reti riconoscono e classificano il terreno, aprendo la strada alla pianificazione del percorso, all'ottimizzazione del percorso e, infine, all'"addestramento" delle auto a guida autonoma a guidare in sicurezza. Inoltre, stanno emergendo soluzioni di connettività dei veicoli che consentono alle auto autonome di "comunicare" ed evitare di scontrarsi tra loro, pedoni e altri oggetti.

10. AI in medicina

Medicina di precisione : poiché l'intelligenza artificiale ottimizza le cartelle cliniche elettroniche, i professionisti medici possono fornire diagnosi mirate, sviluppare farmaci specifici per il paziente e personalizzare i piani di trattamento.La diagnostica potenziata dall'intelligenza artificiale può ridurre il danno che un paziente su quattro subisce ogni anno a causa di negligenza o svista dell'ospedale.

Esami virtuali e studi clinici decentralizzati : la telemedicina amplierà i suoi poteri per includere esami fisici remoti con l'aiuto di soluzioni smartphone e dispositivi indossabili.Le entità di ricerca e farmaceutiche possono utilizzare gli stessi dispositivi per condurre studi clinici in modo che i partecipanti non debbano recarsi in un sito di sperimentazione per rispondere a sondaggi e valutazioni.

Tecnologia di intelligenza artificiale emotiva : l'intelligenza artificiale con capacità di riconoscimento e generazione delle emozioni coinvolgerà bambini autistici, pazienti depressi e altri con disturbi degenerativi come la demenza.

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