Intelligenza artificiale: capire cos'è e come funziona

Direttamente dalla tecnologia futuristica e dai film di fantascienza, l'intelligenza artificiale (AI) è diventata una risorsa ampiamente utilizzata nella vita di tutti i giorni, dal semplice utilizzo di uno smartphone all'acquisto online.

Soprattutto con il trend della Digital Transformation , l'uso dell'IA è diventato popolare e diffuso.

Tuttavia, la ricerca continua a rivelare il potenziale di questa tecnologia, dimostrando che ci sono ancora molte possibilità da esplorare.

Nonostante la diffusione di questa tecnologia, molte persone hanno ancora domande su come funziona e se può davvero essere applicata in diversi segmenti di business.

Continua a leggere per saperne di più su questo argomento! Risponderemo alle seguenti domande:

Che cos'è l'intelligenza artificiale (AI) e come funziona?

Il termine Intelligenza Artificiale non è un concetto nuovo.

Nel 1956 il professor John McCarthy lo coniò per riferirsi alla capacità delle macchine di risolvere problemi che, fino ad allora, potevano essere risolti solo dall'uomo.

Il concetto di IA rimane lo stesso: macchine che pensano come gli umani ; sviluppare la capacità di apprendere, ragionare, percepire, deliberare e prendere decisioni logiche basate sui fatti.

Un altro aspetto importante dell'IA è che, a causa della sua capacità di apprendere, ha bisogno di essere costantemente alimentata per continuare ad evolversi, come una persona.

Per quanto complesso sia questo processo, è possibile solo con semplici processi di calcolo, come:

• Modellazione dei dati
  Framework per elaborare, classificare e analizzare i dati in modo intelligente.

• Big Data
  Mettere a disposizione grandi quantità di dati da elaborare.

• Potenza di calcolo
  La capacità operativa e logistica di elaborare le informazioni in modo rapido ed efficiente.

Nonostante questa breve spiegazione, per capire come funziona l'IA, devi sapere che una combinazione di tecnologie lo rende possibile.

Quali tecnologie consentono all'IA di funzionare?

L'IA è composta da codice e dati, con il primo responsabile della lettura e dell'interpretazione dei secondi.

Tuttavia, l'IA è più di una semplice analisi dei dati.

Per soddisfare una pletora complessa di comandi che possono imitare gli umani, si basa su diverse tecnologie.

Apprendimento automatico

Il primo pilastro dell'IA è l'apprendimento automatico.

È qui che i computer si evolvono e diventano capaci di apprendere. Con questa tecnologia avviene l'elaborazione logica dei dati e l'identificazione di modelli che generano intelligenza.

Senza Machine Learning, ciò che intendiamo come IA non si materializzerebbe.

Oggi, ad esempio, la tecnologia è ampiamente utilizzata da Amazon per fornire consigli più personalizzati e pertinenti ai clienti.

Il sistema funziona come segue: la macchina monitora tutte le azioni dei clienti su un sito Web e identifica i modelli, ad esempio quando i clienti che hanno visto il prodotto X mostrano anche interesse per Y.

Quindi, quando un utente effettua la prima ricerca, il sistema consiglia l'altro prodotto perché identifica una relazione tra le ricerche.

In Machine Learning, questi modelli sono identificati in reti infinite in modo che ci siano migliaia di punti di intersezione costituiti da connessioni tra informazioni, consentendo l'intelligenza su larga scala.

Apprendimento approfondito

Un altro concetto essenziale per il raggiungimento dell'IA di oggi è il Deep Learning.

Questa tecnologia è una versione più approfondita del Machine Learning, che lo rende più intelligente e complesso.

Il Deep Learning utilizza strumenti più sofisticati, rendendo i risultati più accurati.

Tornando all'esempio di Amazon, la tecnologia individua delle eccezioni per non dare suggerimenti non qualificati.

Immagina questo: se su 1000 clienti che cercano " smartTV ", 800 continuano la loro ricerca con " home theater ", il software comprende che questa è una raccomandazione pertinente.

Con il Machine Learning, se cinque utenti iniziano una ricerca di " scarpe " dopo aver cercato " smartTV ", il sistema potrebbe assumerlo come una valida raccomandazione.

I sistemi che si basano sul Deep Learning, tuttavia, sanno che si tratta di prodotti non correlati, impedendo che le eccezioni diventino regole quando si tratta di comportamento degli utenti.

Il Deep Learning utilizza reti più complesse per concludere che, sebbene si verifichi un'occorrenza, questo esempio non è una ricerca causale e, pertanto, non è un risultato rilevante per l'utente.

In questo senso, il Deep Learning è in grado di comprendere i pensieri umani in modo più dettagliato rispetto al Machine Learning.

Elaborazione del linguaggio naturale (PNL)

L'ultimo pilastro dell'IA è l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP).

Questo è responsabile dei risultati di lucidatura, rendendoli più naturali e simili a quelli umani.

Ad esempio, diverse aziende di e-commerce attualmente utilizzano chatbot per il servizio clienti. Tuttavia, la qualità di questa tecnologia risiede nella presenza della PNL.

Quando non è incorporato nella soluzione, il bot diventa artificiale , incapace di migliorare il proprio linguaggio per renderlo più simile a quello utilizzato dai clienti.

L'eccessiva perfezione del linguaggio e l'incapacità di incorporare elementi più informali è ciò che rende il bot artificiale, indipendentemente dalla sua capacità di assistere effettivamente il cliente.

Quali sono i vantaggi dell'IA?

L'intelligenza artificiale ha consentito vantaggi diretti e indiretti per le aziende, essendo incorporata nelle fasi operative e nelle strategie grazie alle sue numerose possibili applicazioni.

Vediamo quattro vantaggi offerti da questa tecnologia:

1. Automazione

L'intelligenza artificiale consente l'automazione di processi computazionali voluminosi, evitando la necessità che le persone eseguano compiti o addirittura individuino schemi.

Tuttavia, ciò richiede professionisti qualificati per configurare il sistema.

La risorsa viene utilizzata anche nell'automazione robotica e, in questi casi, sostituisce compiti operativi, come il serraggio di una vite con precisione.

In entrambe le situazioni, la tecnologia ottimizza i processi e migliora le prestazioni aziendali.

2. Prevedibilità

Tra le molte possibili applicazioni dell'IA ci sono le previsioni di mercato, i comportamenti e i processi dovuti all'analisi dei Big Data.

Questo processo identifica modelli e stabilisce previsioni da eventi passati.

Attraverso l'analisi predittiva tramite Machine Learning e AI , è possibile considerare dati e scenari illimitati per identificare gli eventi più probabili, contribuendo a un processo decisionale più efficace e strategico.

3. Analisi dei dati più approfondita

I Big Data consentono da alcuni anni l'analisi sistematica dei dati.

Tuttavia, l'IA ha approfondito questa capacità interpretativa, generando maggiore intelligenza dall'analisi delle informazioni.

Pertanto, anche un'azienda i cui concorrenti utilizzano tecniche simili può differenziarsi enormemente se dispone di un buon set di dati e applica l'IA per identificare modelli e previsioni.

Questa strategia consente l'estrazione di informazioni più complesse e preziose dai dati.

4. Miglioramento costante

L'intelligenza artificiale consente una costante evoluzione per quanto riguarda l'uso dei dati poiché si occupa di reti neurali multistrato per costruire strutture interpretative più complesse ed efficaci.

Per adottare il Deep Learning, un'azienda ha bisogno dei Big Data in modo che il modello possa imparare da queste informazioni.

Inoltre, più dati vengono inseriti nel modello, più efficace diventa.

Come funziona l'IA nella pratica?

L'intelligenza artificiale è già utilizzata in quasi tutti i segmenti di business grazie alla sua flessibilità di personalizzazione.

Le possibili applicazioni di questa tecnologia includono lo sviluppo strategico, il marketing digitale, le relazioni con i clienti e nuovi modelli di business.

Commercio elettronico

I negozi online utilizzano l'IA principalmente per fornire un'esperienza migliore ai propri consumatori.

Tra gli usi dell'IA in questo campo si possono citare:

• Identificare le preferenze dei consumatori in base alle abitudini di navigazione e consumo per offrire una migliore esperienza di acquisto.
• Formulare raccomandazioni ai clienti in base al comportamento degli altri.
• Esecuzione di servizi clienti integrati, come l'utilizzo di chatbot e CRM.

Attraverso queste applicazioni di intelligenza artificiale, l'e-commerce diventa più efficiente nelle relazioni con i clienti.

Sebbene colossi come Amazon stiano innovando nell'uso delle tecnologie, guadagnando differenziali competitivi, strumenti e partner specializzati consentono sempre più l'adozione di queste risorse da parte dei piccoli e medi rivenditori.

Automobile

Alcune applicazioni dell'IA nelle automobili sono ancora in fase di test, come l'auto a guida autonoma di Uber.

Ma aziende come Google e Tesla stanno già mostrando risultati solidi utilizzando questa tecnologia.

In questo contesto, l'IA viene utilizzata per consentire all'auto di eseguire diversi comandi da sola, come il parcheggio, il monitoraggio degli angoli ciechi e il rilevamento delle collisioni.

L'obiettivo è che la tecnologia aumenti la sicurezza del traffico e sia accessibile a lungo termine.

Divertimento

L'intelligenza artificiale è stata persino utilizzata per abilitare nuovi modelli di business nel segmento dell'intrattenimento, come Netflix.

L'azienda utilizza la tecnologia per fornire suggerimenti agli utenti e migliorare i consigli, che è un aspetto fondamentale dell'esperienza sulla piattaforma.

Inoltre, l'utilizzo si estende anche al segmento gaming, in cui i personaggi sono dotati di personalità, rendendo l'interazione più complessa.

Medicinale

Diverse applicazioni dell'intelligenza artificiale hanno avuto un impatto sul campo medico per migliorare i servizi sanitari.

Comunemente, l'IA viene utilizzata per leggere esami importanti , come le scansioni TC.

Addestrando la tecnologia, può identificare i cambiamenti in modo accurato o più accurato rispetto ai medici.

Oltre a ciò, alcune applicazioni nel settore sanitario riguardano anche l'analisi dei dati dei pazienti per identificare le prime fasi di malattie gravi come il Parkinson e l'Alzheimer.

Produzione

Uno dei primi segmenti a utilizzare l'IA è stato il settore manifatturiero.

Con l'automazione robotica è diventato possibile assemblare e imballare i pezzi senza l'intervento umano, garantendo la qualità del processo e, allo stesso tempo, l'ottimizzazione della produzione.

L'aspettativa è che la tecnologia contribuisca ai processi operativi nel settore e sia sempre più determinante nelle fasi di creazione e pianificazione, fornendo informazioni sulla produzione e sul mercato.

Conclusione: l'intelligenza artificiale sarà ovunque

L'intelligenza artificiale è una tecnologia completa con applicazioni così diverse che è diventata presente nella quotidianità di tutte le persone connesse a Internet, sia accedendo a un social network, a un sito Web di notizie o anche semplicemente controllando la posta elettronica.

Comprendere come funziona e i suoi usi più frequenti offre approfondimenti e informazioni per una maggiore distribuzione delle risorse.

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