Cos'è l'intelligenza artificiale?
L'intelligenza artificiale (AI) è una tecnologia che consente alle macchine di mettere in atto ragionamenti e capacità simili a quelli umani, come il processo decisionale autonomo. Grazie all'assimilazione di grandi quantità di dati di formazione, l'IA impara a riconoscere il linguaggio, individuare schemi e tendenze, risolvere proattivamente i problemi e predire le condizioni e gli eventi futuri.
Panoramica sull'intelligenza artificiale
L'intelligenza artificiale è una delle tecnologie più trasformative dei tempi moderni. È allo stesso tempo anche una delle rivoluzioni tecnologiche più rapide di sempre. Ma cos'è davvero l'AI e qual è il suo contributo per il business?
L'espressione "intelligenza artificiale" è stata coniata nel 1956 in occasione di un convegno scientifico presso il Dartmouth College. Uno dei padri fondatori dell’AI, Marvin Minsky, l’ha descritta come "la scienza di far fare alle macchine cose che avrebbero richiesto intelligenza se fatte da un essere umano".
Sebbene il nucleo di tale definizione sia valido ancora oggi, i moderni sistemi di AI sono stati sviluppati per dimostrare le capacità di risoluzione dei problemi per attività come la percezione visiva, il riconoscimento vocale, la pianificazione, il processo decisionale e la traduzione tra le lingue. Tali sistemi sono in grado di elaborare terabyte di dati e insight in tempo reale, dimostrandosi tecnologie agili e reattive che incrementano le capacità degli utenti umani e aumentano l'efficienza, la produttività e la soddisfazione sul posto di lavoro.
Tipi di intelligenza artificiale
Un sistema di AI non è una singola tecnologia, bensì un insieme di tecnologie che possono essere combinate per svolgere diversi tipi di attività. Tali attività potrebbero essere molto specifiche, come la comprensione della lingua parlata e la formulazione di una risposta appropriata, o ad ampio raggio, per esempio fornire suggerimenti di viaggio per la pianificazione delle vacanze. Tuttavia, comprendere tutti i diversi tipi di tecnologie che compongono l'AI può essere un compito oltremodo complicato. Di seguito sono riportate le nozioni di base.
I tre principali tipi di AI
A livello di base, esistono tre categorie di AI:
AI ristretta (anche nota come AI debole): un sistema di AI progettato per eseguire un compito o una serie di compiti specifici. Questo è il tipo di AI utilizzato nelle applicazioni attuali. La "debolezza" che le viene attribuita non si riferisce a una presunta mancanza di capacità o di potenza, ma solo all'enorme distanza che la separa ancora dalla comprensione o dalla coscienza umana ascrivibili alla vera intelligenza. Questi sistemi sono limitati nell'ambito di applicazione e non hanno la capacità di eseguire attività al di fuori del proprio dominio specifico. Alcuni esempi di IA ristretta comprendono assistenti vocali, riconoscimento facciale e vocale e auto a guida autonoma.
AI generale (nota anche come AI forte): in teoria, un sistema di AI che sarebbe in grado di svolgere correttamente qualsiasi compito intellettuale normalmente eseguito dall'uomo, forse anche in modo migliore. Come i sistemi di AI ristretta, i sistemi di AI generale sono in grado di apprendere dall'esperienza e di individuare e prevedere modelli, ma fanno compiere un balzo avanti a queste capacità, estrapolando quella conoscenza da un'ampia gamma di compiti e situazioni che non sono stati trattati da dati acquisiti in precedenza né da algoritmi esistenti. L'IA generale non esiste ancora, anche se sono in corso attività di ricerca e sviluppo nel settore con alcuni progressi promettenti.
AI superintelligente: un sistema di AI definito come pienamente consapevole di sé e che supera l'intelligenza dell'uomo. Teoricamente, questi sistemi avrebbero la capacità di migliorare se stessi e prendere decisioni con un'intelligenza superiore al livello umano. Anziché limitarsi a replicare o identificare il comportamento umano, l'AI superintelligente riuscirebbe a coglierne l'essenza profonda. Avendo assimilato questi tratti umani e potendo contare su un'immensa potenza analitica e di elaborazione, potrebbe essere di gran lunga superiore alle facoltà umane. Se sviluppato, il sistema di AI superintelligente potrebbe cambiare il corso della storia umana, ma questa ipotesi appartiene ancora alla sfera della fantascienza, e non esistono metodi noti per raggiungere questo livello di AI.
Come funziona l'intelligenza artificiale?
Al di là delle principali classificazioni di AI ristretta, generale e superintelligente, esistono molteplici livelli di intelligenza artificiale più diversi e correlati.
Il machine learning (ML) è un sottoinsieme dell'AI che consente ai sistemi informatici di apprendere e migliorare dall'esperienza o dai dati e incorpora elementi da più campi come informatica, statistica, psicologia, neuroscienze ed economia. Applicando algoritmi a diversi tipi di metodi di apprendimento e tecniche di analisi, il machine learning può apprendere e migliorare automaticamente dai dati e dall'esperienza senza essere programmato esplicitamente a tal proposito. Per le aziende, il machine learning può essere utilizzato per predire i risultati sulla base dell'analisi di grandi set di dati complessi.
Le reti neurali sono una componente fondamentale dell'intelligenza artificiale, ispirata alla struttura e alla funzione del cervello umano. Questi modelli computazionali sono raggruppati in molteplici strati come i neuroni in un cervello biologico. Ogni neurone artificiale assimila input, esegue operazioni matematiche su di esso e produce un output che viene poi passato a strati successivi di neuroni attraverso un'elaborazione rapida e parallela. Durante la formazione, le reti neurali regolano la forza delle connessioni tra neuroni sulla base di esempi nei dati, consentendo di riconoscere i modelli, effettuare previsioni e risolvere problemi. Le reti ricorrono a una serie di metodi per imparare dai dati a seconda del compito e del tipo di dati. Le reti neurali sono state impiegate in vari campi come il riconoscimento dell'immagine e del linguaggio, l'elaborazione del linguaggio naturale, la modellazione, i veicoli autonomi e altro ancora.
Il deep learning (DL) è un sottoinsieme del machine learning incentrato sui dati che utilizza reti neurali con più strati (profondi) per apprendere ed estrarre funzionalità da grandi quantità di dati. Queste reti neurali profonde possono scoprire automaticamente intricati schemi e relazioni nei dati non immediatamente evidenti agli esseri umani, consentendo previsioni e decisioni più accurate. Il deep learning eccelle in attività come il riconoscimento di immagini e parole, l'elaborazione del linguaggio naturale e l'analisi dei dati. Sfruttando la struttura gerarchica delle reti neurali profonde, il deep learning ha rivoluzionato molti domini, tra cui medicina, finanza e sistemi autonomi.
L'AI generativa (gen AI) è un tipo di deep learning che utilizza modelli di base come i modelli linguistici di grandi dimensioni (LMS) per creare contenuti nuovi, tra cui immagini, testo, suoni, video e codice software, in base ai propri dati di formazione. AI generativa è un termine onnicomprensivo per varie tecnologie di modelli di base: reti neurali addestrate su enormi volumi di dati tramite l'apprendimento auto-supervisionato, come la previsione della parola successiva nel testo. Le sue capacità emergenti sono innovazioni rivoluzionarie in materia di AI, con un unico modello a volte in grado di scrivere sia poesie che documenti commerciali, creare immagini e superare test di ragionamento. Immagina l'output di due LLM, uno formato esclusivamente su riviste di ricerca scientifica e un altro su romanzi fantascientifici. Entrambi sono in grado di generare una breve descrizione del movimento degli oggetti nello spazio, ma tali descrizioni sarebbero completamente diverse. L'AI generativa può essere applicata in diverse aree di business, come la creazione di prototipi di prodotto realistici, la conduzione di conversazioni naturali nel servizio clienti, la progettazione di materiali di marketing personalizzati, l'automazione dei processi di creazione di contenuti e la creazione di grafiche ed effetti speciali. Sia le aziende che i consumatori hanno adottato l'intelligenza artificiale generativa a un ritmo notevole, poiché l'utilizzo di molte applicazioni di AI generativa non richiede competenze di programmazione o codifica: gli utenti descrivono semplicemente ciò che desiderano utilizzando un linguaggio regolare e l'applicazione esegue il compito, spesso con risultati impressionanti. Secondo un report di McKinsey, nel 2023:
Il 33% delle organizzazioni utilizza regolarmente l'AI generativa in almeno una funzione aziendale.
Il 40% delle organizzazioni aumenterà gli investimenti nell'AI a causa dell'AI generativa.
Il 60% delle organizzazioni che utilizzano l'AI utilizza già l'AI generativa.
Applicazioni AI
Ecco alcuni esempi di come l'AI sta rivoluzionando le modalità di lavoro, apprendimento e interazione delle persone con la tecnologia:
Robotica
La robotica viene utilizzata nella produzione da anni, ma prima dell'introduzione dell'AI, la calibrazione e la riprogrammazione dovevano essere fatte manualmente, e in genere solo dopo un guasto all'apparecchiatura. Utilizzando l'AI, spesso sotto forma di sensori Internet of Things (IoT), i produttori sono stati in grado di espandere notevolmente l'ambito, il volume e il tipo di compiti eseguibili dai robot, migliorandone al contempo l'accuratezza e riducendo i tempi di inattività. Alcuni esempi comuni di robotica assistita dall'AI includono robot di prelievo degli ordini nei grandi magazzini e robot per l'agricoltura che irrigano in momenti ottimali.
Visione artificiale
La visione artificiale è come i computer “vedono” e comprendono i contenuti delle immagini e dei video digitali. Le applicazioni della visione artificiale utilizzano sensori e algoritmi di apprendimento per estrarre informazioni complesse e contestuali da utilizzare poi per automatizzare o informare altri processi. La visione artificiale è inoltre in grado di estrapolare dati che vede a scopo predittivo, come nel caso delle auto a guida autonoma.
Elaborazione del linguaggio naturale (NPL)
I sistemi di elaborazione del linguaggio naturale riconoscono e comprendono la lingua scritta o parlata. Nelle applicazioni più sofisticate, l'NLP può utilizzare il contesto per dedurre l'atteggiamento, l'umore e altre qualità soggettive con cui interpretare più fedelmente il significato. L'NLP trova applicazione pratica nei chatbot, nell'analisi dell'interazione con i call center e negli assistenti vocali digitali come Siri e Alexa.
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I vantaggi dell'AI
Le tecnologie AI hanno superato la fase di adozione iniziale e trovano ora applicazione in diverse aree aziendali.
Oggi le aziende traggono vantaggi misurabili dall'integrazione dell'AI nei principali processi di business:
Maggiore efficienza e produttività: uno dei vantaggi più significativi dell'AI nel settore enterprise è la capacità di automatizzare le attività e snellire le operazioni. I sistemi supportati dall'AI sono in grado di elaborare grandi volumi di dati alla velocità della luce, dando la possibilità a preziose risorse umane di concentrarsi su attività a maggior valore aggiunto. Questa maggiore efficienza si traduce in un incremento di produttività, poiché i dipendenti possono dedicare il proprio tempo al processo decisionale strategico e all'innovazione, piuttosto che ai banali compiti ordinari.
Miglioramento della customer experience: la tecnologia AI ha rivoluzionato le modalità di interazione tra aziende e clienti. Attraverso gli algoritmi NLP e ML, i chatbot supportati dall'AI e gli assistenti virtuali possono fornire supporto personalizzato e in tempo reale ai clienti, 24/7. Questa disponibilità non solo aumenta la soddisfazione dei clienti, ma aiuta anche le aziende a offrire una customer experience perfettamente integrata su tutti i canali, riducendo al contempo i tempi di risposta e gli errori umani.
Processi decisionali basati sui dati: i sistemi di AI per l'impresa sono in grado di analizzare grandi quantità di dati strutturati e non, consentendo alle organizzazioni di prendere decisioni più informate. La possibilità di ricavare informazioni significative da questi dati consente alle aziende di identificare le tendenze, prevedere il comportamento dei clienti e ottimizzare le operazioni. Gli algoritmi di AI sono in grado di rilevare modelli che potrebbero sfuggire all'uomo, offrendo informazioni preziose per la pianificazione strategica, la valutazione del rischio e la semplificazione dei processi aziendali.
Efficienza operativa: l'AI è in grado di automatizzare task e flussi di lavoro ripetitivi e dispendiosi in termini di tempo, nonché gestire calcoli complessi, analisi dati e altre attività monotone con precisione, migliorando in questo modo l'accuratezza e riducendo gli errori. L'AI può anche aiutare a rilevare rapidamente anomalie, frodi e violazioni della sicurezza, mitigando potenziali perdite.
Migliore collaborazione del personale: l'AI è in grado di promuovere una maggiore collaborazione e condivisione delle conoscenze tra i dipendenti. I sistemi intelligenti possono assistere nell'individuazione dei dati fornendo un accesso più semplice alle informazioni rilevanti e mettendo a disposizione dei dipendenti gli insight per prendere decisioni informate. Inoltre, gli strumenti di collaborazione supportati dall'AI consentono una comunicazione e una condivisione delle conoscenze senza soluzione di continuità tra team, reparti e persino sedi sparse sul territorio, incoraggiando l'innovazione e migliorando la produttività.
L'AI per l'impresa in azione
L'ambito di applicazione e l'accessibilità della moderna AI per l'impresa la rendono utile in molti campi.
Di seguito alcuni esempi di casi di utilizzo dell'AI in diversi settori:
AI nella sanità: i set di dati in ambito medico sono tra i più voluminosi e complessi che esistano. Tra i principali obiettivi dell'AI nell'assistenza sanitaria vi è quello di sfruttare tali dati per stabilire correlazioni tra i protocolli di diagnosi e trattamento e gli esiti dei pazienti. Gli stessi ospedali si stanno rivolgendo a soluzioni di AI per sostenere iniziative di tipo operativo riguardanti, solo per citarne alcune, la soddisfazione e l'ottimizzazione della forza lavoro, la soddisfazione dei pazienti e il risparmio sui costi.
AI nel settore bancario: il settore dei servizi finanziari è stato uno dei primi ad adottare l'AI su vasta scala, in particolare per accelerare le transazioni, l'assistenza clienti e la risposta alla sicurezza. Le applicazioni comuni includono bot di intelligenza artificiale, i consulenti per i pagamenti digitali e il rilevamento delle frodi.
AI nel settore manifatturiero:la fabbrica intelligente di oggi consiste in una rete di macchine, sensori IoT e potenza di calcolo, un sistema interconnesso che utilizza l'AI e il machine learning per analizzare i dati e apprenderne l'andamento in tempo reale. All'interno della fabbrica intelligente, l'AI ottimizza e informa costantemente i processi automatizzati e i sistemi intelligenti, dal monitoraggio delle condizioni delle apparecchiature alla previsione dei problemi della supply chain, fino all'attivazione della produzione predittiva.
AI nel retail: gli acquirenti online interagiscono su un'ampia gamma di punti di contatto e generano quantità maggiori di set di dati complessi e non strutturati come mai prima. Per comprendere e utilizzare questi dati, i retailer utilizzano soluzioni di AI per elaborare e analizzare set di dati disparati, potenziando il marketing e offrendo esperienze di acquisto migliori.
L'etica e le sfide dell'AI
L'IA presenta non solo opportunità straordinarie, ma anche rischi da riconoscere e mitigare per prevenire danni a individui, gruppi, imprese e all'umanità nel suo complesso. Ecco alcune delle sfide più impellenti in materia di etica dell'AI che consumatori, aziende e governi devono tenere a mente quando si impegnano a utilizzare l'AI in modo responsabile.
Utilizzo etico dei dati dei clienti: entro il 2029, ci saranno circa 6,4 miliardi di utenti di smartphone in tutto il mondo. Ogni dispositivo può condividere enormi quantità di dati, dalla posizione GPS ai dettagli personali e alle preferenze degli utenti, così come i social media e i comportamenti di ricerca. Con le aziende che conquistano un accesso sempre più ampio alle informazioni personali dei propri clienti, diventa ancora più importante impostare quadri di riferimento e protocolli in continuo sviluppo per tutelare la privacy e minimizzare i rischi.
I pregiudizi dell'AI: i sistemi AI possono riflettere o amplificare i pregiudizi esistenti nei propri dati di addestramento, portando potenzialmente a risultati non corretti in applicazioni come il reclutamento o l'approvazione di prestiti. Per mitigare questi pregiudizi, le organizzazioni devono assicurarsi di possedere set di dati diversi, condurre audit regolari e utilizzare algoritmi di mitigazione dei pregiudizi. Un esempio reale di pregiudizio dell'AI si è verificato nel sistema sanitario degli Stati Uniti, dove un modello di AI privo di capacità critiche di mitigazione dei pregiudizi ha dedotto dai dati di addestramento che i gruppi demografici che spendono meno per l'assistenza sanitaria non avranno bisogno in futuro di tante cure quanto i gruppi che spendono più denaro, dando luogo a un pregiudizio in grado di influenzare le decisioni in ambito sanitario per centinaia di milioni di pazienti.
Trasparenza dell'AI e AI spiegabile: la trasparenza dell'AI si riferisce all'apertura e alla chiarezza del modo in cui i sistemi AI operano per garantire che le loro operazioni, i processi decisionali e i risultati siano comprensibili e interpretabili dall'uomo. Ciò è fondamentale per creare fiducia nelle applicazioni dell'AI e affrontare i timori relativi a pregiudizi, responsabilità ed equità. L'AI spiegabile si concentra specificamente sullo sviluppo di modelli e algoritmi di AI in grado di fornire spiegazioni per le decisioni e previsioni effettuate in modo comprensibile per gli utenti e gli stakeholder. Le tecniche di AI spiegabile mirano a demistificare sistemi di AI complessi, rivelando i fattori e le caratteristiche che ne influenzano gli output, consentendo agli utenti di fidarsi, verificare e, potenzialmente, correggere le decisioni relative all'AI, ove necessario.
Deepfake: Il termine deepfake è un neologismo nato dall'unione delle espressioni “deep learning” e “fake”. Il deepfake è un metodo sofisticato per creare o alterare contenuti multimediali, come immagini, video o registrazioni audio, utilizzando l'AI. I deepfake consentono la manipolazione di espressioni facciali, gesti e discorsi nei video, spesso in modo altamente realistico. Questa tecnologia ha acquisito visibilità per la sua capacità di creare contenuti convincenti ma fittizi che possono essere utilizzati per vari scopi, dall'intrattenimento e dall'espressione artistica ad applicazioni più preoccupanti come la disinformazione e il furto d'identità.
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