Intelligenza artificiale e machine learning
L’intelligenza artificiale e il machine learning sono la simulazione dei processi di intelligenza umana da parte di sistemi informatici. Questi sistemi intelligenti includono l’apprendimento (l’acquisizione di informazioni e regole per l’utilizzo delle informazioni), il ragionamento (l’uso delle regole per raggiungere conclusioni approssimative o definitive) e l’autocorrezione.
Nell’ambito dell’intelligenza artificiale e del machine learning, le applicazioni pratiche dal punto di vista delle abilità intellettuali si basano su quattro differenti livelli funzionali:
- Comprensione: attraverso la simulazione di capacità cognitive di correlazione dati ed eventi, l’intelligenza artificiale è in grado di riconoscere testi, immagini, tabelle, video, voce ed estrapolare informazioni da essi;
- Ragionamento: grazie agli algoritmi i sistemi riescono a collegare le molteplici informazioni raccolte;
- Apprendimento: l’intelligenza artificiale sfrutta sistemi con funzionalità specifiche per l’analisi degli input di dati e per la loro corretta restituzione in output;
- Interazione: la tecnologia interagisce con l’uomo attraverso tecnologie che sfruttano il linguaggio naturale.
Intelligenza artificiale e machine learning: applicazioni
L’intelligenza artificiale, grazie ai suoi sistemi intelligenti, può semplificare la vita di aziende e utenti, in particolare in questi settori:
- e-Health: le aziende applicano l’apprendimento automatico per fare diagnosi migliori, più veloci e per individuare un trattamento specialistico e personalizzato. Altre applicazioni riguardano i chatbot, quei programmi online per rispondere alle domande, assistere i pazienti e anche prenotare gli appuntamenti;
- Business e finanza: gli algoritmi di apprendimento automatico vengono integrati nelle piattaforme di analisi e CRM per individuare informazioni su come servire meglio i Clienti. Mentre i chatbot sono stati incorporati nei siti web per fornire un servizio immediato ai Clienti;
- e-Learning: per migliorare le performance dei programmi didattici rivolti sia agli alunni delle scuole sia ai collaboratori delle aziende, ottimizzando la formazione tramite corsi di e-learning personalizzati;
- Industria: i robot, già utilizzati da tempo nel settore industriale, riescono in alcune attività a sostituire l’uomo migliorando le performance produttive;
- Vendite: grazie all’utilizzo di sistemi che permettono agli utenti di trovare una soluzione al problema senza richiedere l’intervento di un esperto;
- Marketing: gli assistenti vocali/virtuali (come Siri di Apple o Alexa di Amazon) sfruttano l’intelligenza artificiale sia per il riconoscimento del linguaggio naturale che per l’analisi dei comportamenti degli utenti. Questo serve a migliorare la customer care e la user experience, per poter così prevedere i comportamenti di acquisto e pianificare strategie di comunicazione e di proposta dei servizi;
- Cybercrime: l’intelligenza artificiale può aiutare a prevenire le frodi grazie alle “advanced analytics” ovvero delle analisi molto sofisticate che legano dati, eventi, comportamenti e abitudini per capire in anticipo eventuali attività fraudolente;
- Supply chain: nella gestione degli ordini, grazie a tecnologie che sfruttano l’intelligenza artificiale per semplificare e integrare tra di loro i processi che riguardano gli acquisti, la gestione del magazzino, le vendite e l’integrazione con il marketing;
- Pubblica sicurezza: per il miglioramento dell’efficienza e dell’efficacia della sicurezza pubblica, per esempio per la sicurezza e la prevenzione dei crimini o per la prevenzione e la gestione di calamità naturali come terremoti e tsunami.
Intelligenza artificiale e machine learning: vantaggi
L’intelligenza artificiale, con i suoi sistemi di machine learning, ha un forte impatto sul lavoro e sulla vita di tutti i giorni, poiché questa tecnologia apporta un valore aggiunto in differenti settori:
- Maggiore precisione nei trasporti: grazie all’automazione, molti lavori vengono svolti con una maggiore accuratezza e con un margine di errore inferiore. Algoritmi sono in grado di elaborare in tempo reale i percorsi più veloci e ridurre il tempo di permanenza nel traffico;
- Diagnostica in campo medico: il machine learning permette di analizzare e mettere a confronto storie cliniche e casi patologici, identificando dettagli che spesso sfuggono all’occhio umano;
- Creazione di nuove professioni: nascita di nuove figure professionali che prima non era possibile neanche immaginare;
- Protezione e sicurezza: elaborare in poco tempo quantità di dati impensabili per gli umani, tenendo sotto controllo i flussi di transazioni finanziarie e prevenendo le frodi;
- Miglioramento dell’ambiente: l’automazione tramite intelligenza artificiale sarà in grado di monitorare lo stato dei campi in tempo reale e in maniera friendly dal punto di vista ambientale. Si pensi all’utilizzo dei droni in agricoltura.
