Con l'avanzare del futuro, l'IA è diventata una parola d'ordine onnipresente e un po' fastidiosa che rischia di perdere il suo significato. Ma cos'è l'IA e perché la vostra azienda dovrebbe conoscerla?
AI, ML, DL e altri acronimi che creano confusione
L'intelligenza artificiale è un sistema che assomiglia, o mira ad assomigliare, all'intelligenza umana. Nel 1950, il matematico inglese Alan Turing sviluppò il test di Turing per determinare la capacità di una macchina di rispondere alle domande - e quindi di "ragionare" - nello stesso modo in cui lo farebbe un essere umano.
La sofisticazione dell'"intelligenza" di una macchina dipende dalla programmazione che c'è dietro. L'apprendimento automatico (ML) è un tipo di programmazione ed è essenzialmente la scienza che permette alle macchine di imparare dall'esperienza, proprio come fanno gli esseri umani (il nostro responsabile del team ML, Matteo, ce lo ha spiegato meglio qui).
Quando si parla di IA, l'esperienza deriva dai dati e gli algoritmi sono le regole che governano il modo in cui le macchine imparano dai dati.
Il Deep Learning (DL) è un tipo particolare di ML che si basa sulle reti neurali, un insieme sofisticato di algoritmi ispirati al cervello umano che consentono all'intelligenza artificiale di imparare a conoscere il contesto fornendo esempi coerenti di un determinato modello.
Tutto si riduce al training: l'IA è una tecnologia relativamente nuova e ha bisogno di imparare, proprio come i bambini quando crescono. Il training dell'IA si basa su due elementi importanti: i dati e la configurazione delle reti neurali, ovvero il livello di sofisticazione della programmazione alla base dell'IA.
Sotto l'ombrello dell'IA si nascondono migliaia di dati
L'Intelligenza Generale Artificiale (AGI) è la spaventosa AI fantascientifica spesso rappresentata nei film di Hollywood. Nello scenario dell'AGI, le macchine diventano autocoscienti e sono intelligenti quanto gli esseri umani. Tuttavia, siamo abbastanza lontani dall'AGI, quindi non c'è ancora da preoccuparsi che i robot conquistino il mondo.
Dobbiamo parlare
NLP - Natural Language Processing - è un altro acronimo che si sente spesso. Indica la capacità di una macchina di comprendere il linguaggio umano nel momento in cui viene pronunciato, ed è sostanzialmente la tecnologia alla base di assistenti IA come Siri, Cortana e Alexa.
L'intelligenza artificiale conversazionale sta cambiando il modo in cui interagiamo con i nostri dispositivi in un modo senza precedenti.
Per mettere le cose in prospettiva, la società di consulenza statunitense Future Today Institute prevede che entro la fine del 2020 la metà delle interazioni che avremo con i computer avverrà con la voce e non con la tastiera.
Secondo la società di analisi britannica Juniper Research, entro il 2023 saranno in uso 8 miliardi di assistenti vocali digitali, ovvero un numero pari a quello degli abitanti sul nostro pianeta.
In breve, progressivamente scriveremo meno e parleremo di più con i nostri dispositivi.
L'intelligenza artificiale è qui, ma non per rubarvi il lavoro
Arriva l'inevitabile cliché: l'IA non è il futuro, è il presente. Secondo un'indagine del 2018 di Pega, i consumatori di tutto il mondo utilizzano l'IA più di quanto pensino: sebbene solo il 34% degli intervistati abbia dichiarato di utilizzare tecnologie con intelligenza artificiale, l'indagine ha rilevato che l'84% di loro utilizza effettivamente un servizio o un dispositivo alimentato dall'IA. Alcuni - beh, molti - semplicemente non lo sapevano.
Una recente indagine di PWC ha rilevato che il 27% dei consumatori non è in grado di dire se l'ultima interazione con il servizio clienti sia stata con un umano o con un chatbot.
Da un punto di vista aziendale, PWC ha anche rilevato che il 72% dei dirigenti aziendali ritiene che l'IA rappresenti un vantaggio per il business, e che le aziende stiano effettuando ingenti investimenti in questa direzione.
Gartner ha recentemente pubblicato i risultati di un'indagine condotta alla fine del 2018 che rivela una "sostanziale accelerazione nell'adozione dell'IA" da parte delle aziende leader.
Secondo il rapporto, il numero di progetti di IA implementati dagli early adopters raddoppierà entro il 2020, e gli intervistati hanno indicato la customer experience e il miglioramento del processo decisionale interno come i principali fattori alla base dell'adozione di progetti di IA. "Non si tratta tanto di sostituire i lavoratori umani, quanto di potenziarli e metterli in grado di prendere decisioni migliori più rapidamente", ha dichiarato Jim Hare, research vice president di Gartner.
Ok, ma cosa significa?
Ciò significa che la sfida non è prevedere se l'IA cambierà la nostra vita personale e lavorativa - questo sta già accadendo - ma capire come e prepararsi ad accoglierne i benefici.
I partecipanti all'indagine Gartner hanno dichiarato che una delle principali sfide all'adozione dell'IA è la comprensione dei casi d'uso dell'IA. Ciò non sorprende, dato che le applicazioni sono potenzialmente illimitate.
Dall'ottimizzazione delle campagne di marketing con suggerimenti sul momento migliore per pubblicare sui canali di social media, all'aiuto agli agenti assicurativi per tenere traccia degli obiettivi di vendita e delle prestazioni dei prodotti, fino alla rivoluzione dell'esperienza dei clienti del mobile banking, la lista è infinita.
A noi di iGenius piace chiamarla democratizzazione dei dati: dare la possibilità a qualsiasi team, a prescindere dal livello di confidenza con i dati e le analisi, di accedere ai dati aziendali in tempo reale ovunque, per esempio tramite un'app con l'aiuto di un consulente AI intelligente, e di estrarre informazioni che portino a decisioni operative migliori e più consapevoli.
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