Cos'è l'intelligenza artificiale?

Quali sono le origini e la storia dell'AI?

Per 'intelligenza artificiale' si intendono sistemi informatici costruiti per eseguire compiti che hanno da sempre richiesto l'intelligenza umana, quali l'apprendimento, il ragionamento, il riconoscimento di schemi, la risoluzione di problemi e il processo decisionale. L'AI è alla base di molte delle esperienze digitali più trasformative di oggi, dalla traduzione e suggerimenti in tempo reale all'automazione, dagli assistenti vocali all'analisi predittiva nel business.

La visione delle macchine intelligenti affonda le radici nella filosofia e nella matematica. 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". Nella sua accezione moderna, l'AI subisce poi una rapida accelerazione grazie a precursori come Alan Turing, che introduce il "Turing Test" per l'intelligenza delle macchine, e John McCarthy, che conia il termine "intelligenza artificiale" e negli anni '50 trasforma i suoi studi in una branca della scienza. Da allora, i progressi compiuti a livello di capacità di calcolo, dati e progettazione di algoritmi hanno portato l'AI dalla teoria alla pratica, trasformando pressoché ogni settore e aspetto della vita quotidiana.

Tipi e livelli di AI

L'intelligenza artificiale si presenta in forme diverse, ognuna definita dalle sue capacità e dai modi in cui supporta gli esseri umani nella risoluzione di problemi del mondo reale. Le più potenti soluzioni di AI aziendale di oggi, come quelle che troviamo nelle applicazioni SAP, si concentrano su compiti definiti in modo molto preciso, quali la previsione della domanda, il riconoscimento di immagini o l'automatizzazione di procedure ripetitive. Questi sistemi operano in tandem con i dipendenti, migliorando la produttività, riducendo gli errori e fornendo le informazioni necessarie per un processo decisionale informato.​

Classificazione dell'AI per capacità

Forme più generali o autonome di AI, che potrebbero teoricamente eguagliare o superare l'intelligenza di un essere umano in senso lato, rimangono oggetto di ricerca accademica e dibattito responsabile. Capire come l'AI integra i punti di forza umani può aiutare le organizzazioni ad adottare queste tecnologie in modo responsabile e a ottenere risultati significativi. La tabella seguente analizza i principali tipi e livelli di AI, mostrando dove le capacità oggi disponibili generano un valore di business comprovato.​

AI specializzata

La tipologia più comune riscontrata nella vita di tutti i giorni e nel business è l'AI ristretta, nota anche come AI debole. Tali sistemi affrontano compiti specifici, quali il riconoscimento vocale, l'analisi delle immagini e la formulazione di suggerimenti. Nel business, l'AI ristretta potenzia i chatbot, l'analisi predittiva e l'automazione intelligente, contribuendo a favorire l'efficienza e l'accuratezza anche nei processi complessi.​

AI generica

L'AI generale prefigura un futuro teorico in cui le macchine possono adattarsi, apprendere e ragionare senza soluzione di continuità in qualsiasi campo, andando a ricalcare l'ampiezza dell'intelligenza umana. Mentre la ricerca in corso esplora ciò che potrebbe essere possibile, l'AI generale allo stato attuale non esiste. Piuttosto, i progressi registrati nel deep learning e nell'integrazione dei dati continuano ad espandere le capacità dei sistemi AI specializzati.​

Tipi di funzionalità di AI

L'AI può essere categorizzata anche in base ai metodi di elaborazione delle informazioni, che vanno dai semplici sistemi reattivi basati su regole agli agenti adattivi con funzionalità di memoria, previsione e collaborazione. Ogni tipologia si rapporta ai vari settori industriali con punti di forza e casi d'uso diversi, dai robot autonomi nella manifattura al rilevamento avanzato delle frodi nella finanza.

La tabella seguente spiega come questi diversi tipi e livelli di AI sono applicati attualmente in applicazioni aziendali pratiche.

*Ad oggi in fase principalmente teorica.

Come funziona l'intelligenza artificiale?

L'AI utilizza vasti set di dati per riconoscere schemi, apprendere dall'esperienza e prendere decisioni informate. In un contesto aziendale, i dati vengono raccolti e utilizzati per addestrare un modello di AI; il modello addestrato viene quindi distribuito per inferenza, nel senso che l'intelligenza artificiale applica ciò che ha appreso a dati nuovi, ancora sconosciuti, per generare previsioni o decisioni in condizioni del mondo reale con velocità, precisione e adattabilità.

Machine learning

I modelli di machine learning apprendono dai dati storici e migliorano nel tempo, individuando tendenze e formulando previsioni.

Deep learning

Il deep learning utilizza reti neurali complesse per riconoscere schemi nelle immagini, nel linguaggio o in altri dati, aprendo la strada ad applicazioni come il riconoscimento delle immagini e gli assistenti vocali.

Reti neurali

Le reti neurali sono un tipo specifico di architettura di machine learning che eccelle nell'elaborazione di set di dati vasti e complessi. Sono alla base di soluzioni sofisticate per previsioni, insight sui clienti, analisi dei rischi e personalizzazione.

Elaborazione del linguaggio naturale (NPL)

L'NLP permette ai computer di comprendere e rispondere al linguaggio umano e rende possibile lo sviluppo di chatbot intelligenti e sistemi di traduzione linguistica.

AI generativa

L'AI generativa crea nuovi contenuti, quali testo, immagini o codice, in base ai prompt, ponendo le basi per una creatività e produttività di nuova generazione.

Inferenza AI

L'inferenza AI indica il processo di applicazione di un modello di intelligenza artificiale addestrato su dati originali del mondo reale al fine di generare previsioni o classificazioni nei workflow aziendali. Ad esempio, dopo aver addestrato una rete neurale con i dati storici delle vendite o delle transazioni, può dedurre i risultati probabili per nuovi lead di vendita o rilevare anomalie man mano che si verificano, favorendo l'efficienza operativa e un miglior processo decisionale.

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Applicazioni dell'AI

L'intelligenza artificiale è il motore di una gamma diversificata di applicazioni che permettono alle aziende di operare in modo più rapido, mirato e resiliente attraverso l'automazione, la previsione ed esperienze migliorate.​

Esempi di tutti i giorni

Le voci seguenti dimostrano come l'AI sia già presente in strumenti e servizi di uso quotidiano che le persone utilizzano in casa o sul lavoro, spesso senza rendersi conto che alla loro base c'è l'AI.

• Assistenti digitali
  Strumenti ad attivazione vocale come Siri, Alexa e Google Assistant aiutano con promemoria, appuntamenti e comando in vivavoce dei dispositivi, semplificando operazioni di routine sia ambito professionale che domestico.​
• Consigli personalizzati
  Le piattaforme di streaming (Netflix, Spotify) e i rivenditori online sfruttano l'AI per analizzare i comportamenti passati, offrendo consigli di prodotti e contenuti su misura per ogni utente.​
• Riconoscimento di immagini e OCR
  I sistemi AI riconoscono gli oggetti, traducono i segnali stradali, eseguono il riconoscimento facciale per la sicurezza ed estraggono testo/dati da foto o documenti scansionati.​
• Sistemi autonomi
  Funzionalità di parcheggio autonomo e assistenza ai conducenti di vetture, robot di magazzino e droni fattorini utilizzano l'AI per interpretare l'ambiente circostante e reagire in tempo reale.​
• Chatbot e agenti virtuali
  Numerosi siti Web e app utilizzano chatbot basati sull'AI per rispondere a domande, risolvere problemi di assistenza tecnica e gestire richieste di routine dei clienti 24/7.​
• Automazione per smart home
  Termostati, illuminazione e sistemi di sicurezza si regolano automaticamente apprendendo dai comportamenti quotidiani, contribuendo così alla comodità, al comfort e al risparmio energetico.​

Principali funzioni aziendali

I seguenti punti elenco illustrano il modo in cui l'AI supporta i processi aziendali di base, aiutando i vari reparti a lavorare più rapidamente, ridurre gli errori e assumere decisioni più informate.

• Finanza: automatizza la riconciliazione delle fatture, il monitoraggio delle transazioni, il rilevamento delle frodi, la valutazione dei rischi e le previsioni finanziarie. I modelli di machine learning snelliscono i cicli di chiusura e supportano la conformità della revisione contabile.​
• Supply chain e logistica: alimenta la previsione della domanda, la gestione dello stock in tempo reale, l'ottimizzazione degli itinerari di consegna, le ispezioni di qualità e la manutenzione predittiva in modo da evitare carenze o eccedenze di magazzino e costosi tempi di inattività.​
• Procurement: migliora le prestazioni e la compliance dei fornitori, automatizza il sourcing e ottimizza l'analisi della spesa seguendo i suggerimenti intelligenti supportati dall'AI e il rilevamento delle anomalie.​
• Vendite e marketing: personalizza il customer journey, indirizza il targeting delle campagne e ottimizza i modelli di pricing analizzando grandi volumi di dati di clienti e mercato.​
• Risorse umane: accelera l'acquisizione dei talenti grazie allo screening dei candidati basato sull'AI, prevedi i fenomeni di abbandono volontario dell'azienda e sostieni il coinvolgimento dei dipendenti e l'apprendimento personalizzato.​
• Customer experience: distribuisci l'AI conversazionale, chatbot e motori di suggerimenti per prestare assistenza rapida e personalizzata e massimizzare la soddisfazione.​

Esempi di settori specifici

Questi esempi illustrano come in vari settori si ricorra all'AI per risolvere criticità specifiche, dall'affidabilità degli impianti alla cura dei pazienti.

• Manifattura
  Prevedi i guasti alle apparecchiature prima che si verifichino, ottimizza le linee di produzione, abilita la programmazione in tempo reale di domanda/offerta e migliora la tracciabilità grazie alla visione computerizzata e all'AI abilitata dall'IoT.​
• Retail
  Facilita le offerte di prodotti iper-personalizzate, automatizza il riapprovvigionamento dello stock e analizza il feedback dei clienti per un miglioramento continuo.​
• Settore sanitario
  Supporta la diagnostica, la programmazione delle risorse e le raccomandazioni terapeutiche personalizzate utilizzando l'analisi dei dati dei pazienti basata sull'AI.​
• Utilities ed energia
  Prevedi la domanda, riduci le interruzioni di servizio, ottimizza la distribuzione dell'energia e analizza le condizioni delle infrastrutture in modo da informare le decisioni.​

Applicazioni aziendali di uso comune

I punti seguenti riguardano casi d'uso comuni e trasversali dell'AI che possono essere implementati nella quasi totalità delle organizzazioni per snellire l'operatività e il lavoro della conoscenza.

• Elaborazione documentale
  L'AI è in grado di estrarre e classificare i dati da fatture, contratti e report, riducendo l'immissione manuale, migliorando l'accuratezza e accelerando i controlli di compliance.
• Ricerca intelligente ed estrazione mirata dei dati
  Individua all'istante le informazioni e i file utili all'interno di vasti archivi digitali, rendendo possibili decisioni più rapide e sicure in tutte le funzioni aziendali.
• Gestione automatizzata degli incidenti e operazioni IT
  L'AI monitora i sistemi in continuo, rileva le anomalie e gestisce automaticamente gli incidenti per mantenere stabili e sicure le applicazioni aziendali critiche 24 ore su 24.
• Query in linguaggio naturale
  Gli utenti possono semplicemente porre domande aziendali nel linguaggio normale (per esempio, "Fammi vedere i prodotti con le migliori prestazioni del mese scorso") e ricevere informazioni o elaborazioni grafiche immediate, democratizzando l'accesso all'analisi.
• Rilevamento delle anomalie
  L'AI individua schemi inconsueti nelle transazioni, nei registri di sistema o nei comportamenti degli utenti, facilitando così la prevenzione delle frodi, la gestione dei rischi e allarmi precoci per i team operativi.
• Automazione dei workflow
  Dall'instradamento delle richieste dei clienti alla programmazione della manutenzione, l'automazione migliorata dall'AI garantisce il corretto funzionamento dei processi con una supervisione manuale minima.

Queste applicazioni favoriscono risultati più mirati, rapidi e affidabili, lasciando gli addetti liberi di concentrarsi su attività creative e strategiche di maggior valore.

I vantaggi dell'AI

L'intelligenza artificiale genera un valore significativo in tutti i settori, trasformandoli in termini di produttività, processi decisionali, customer experience e risultati operativi:​

• Automazione e produttività
  L'AI automatizza mansioni di routine quali l'immissione dei dati, l'elaborazione delle fatture e la generazione di report, lasciando i dipendenti liberi di impegnarsi in attività strategiche di maggior valore e innalzando la produttività aziendale.
• Processo decisionale migliorato
  L'analisi potenziata dall'AI e i modelli predittivi aprono la strada a decisioni più rapide e accurate per la previsione della domanda, la pianificazione finanziaria e la gestione del rischio, permettendo alle organizzazioni di anticipare i cambiamenti del mercato e rispondere in modo proattivo.
• Customer experience migliorata
  Chatbot intelligenti, motori di suggerimenti e interfacce personalizzate rafforzano l'engagement, accelerano la risposta dell'assistenza e aiutano i brand a costruire relazioni più solide con i clienti.
• Risparmi sui costi ed efficienza
  Ottimizzando operazioni quali la gestione della supply chain, l'HR e l'approvvigionamento, l'AI può contribuire a ridurre i costi operativi, ridurre al minimo gli sprechi e orientare un'allocazione delle risorse più efficiente.
• Innovazione e agilità
  L'AI consente alle organizzazioni di sperimentare rapidamente, sostenere il lancio di nuovi prodotti e adattare rapidamente i processi in risposta al mutare delle esigenze del mercato e dei clienti.
• Collaborazione e condivisione delle conoscenzeGli strumenti potenziati dall'AI facilitano la collaborazione tra reparti, mettendo a disposizione di tutti i principali stakeholder informazioni e insight critici.

L'etica e le sfide dell'AI

Entrando sempre più a far parte delle realtà aziendali e della vita quotidiana, l'intelligenza artificiale porta con sé non solo opportunità, ma anche responsabilità. Affrontare le implicazioni etiche dell'AI è essenziale per avere la certezza che le tecnologie rimangano affidabili, eque e sicure. La progettazione responsabile dell'AI risponde a interrogativi chiave come "L'AI è sicura?" e “Quali sono le principali questioni etiche che le aziende e la società civile devono considerare man mano che l'AI si evolve?”

L'adozione dell'intelligenza artificiale si accompagna a svariate e complesse considerazioni etiche e sfide di natura pratica per le aziende e la società:​

• Distorsioni ed equità
  I modelli di AI possono perpetuare e amplificare le distorsioni presenti nei dati di addestramento, con il rischio di tradursi in risultati iniqui nelle decisioni di assunzione, concessione di prestiti o assegnazione di risorse. Per affrontare le distorsioni occorrono test continui, fonti di dati diversificate e pratiche di sviluppo trasparenti.
• Trasparenza e spiegabilità
  Molti algoritmi di AI, soprattutto i modelli di deep learning, funzionano come scatole nere, per cui diventa difficile per gli utenti capire come vengono prese le decisioni. Costruire sistemi che offrano spiegazioni chiare contribuisce a creare fiducia e facilita il rispetto delle regole.
• Protezione e sicurezza dei dati
  Essendo spesso basati su enormi quantità di dati, i sistemi AI devono fare i conti con questioni di privacy, consenso e sicurezza delle informazioni. Le aziende devono dotarsi di solidi quadri di governance dei dati e rispettare le normative regionali vigenti in materia.
• Sicurezza e deepfake
  La potenza dell'AI generativa si misura anche nella sua capacità di creare immagini, audio o video (deepfake) iperrealistici ma falsi, che finiscono per alimentare la disinformazione e rischi per la privacy, la democrazia e la reputazione dei marchi.
• Regolamenti e compliance
  Le leggi e le norme che disciplinano l'AI continuano ad evolversi a livello internazionale. Stando sempre al passo con le normative, le aziende si tutelano dall'esposizione a rischi giuridici e rafforzano l'uso etico.

Le organizzazioni sono chiamate a promuovere una cultura dell'AI responsabile, implementando pratiche eque, trasparenti e responsabili, monitorando proattivamente i rischi e adattandosi costantemente ai progressi delle tecnologie e all'evoluzione delle aspettative della società.

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