I 3 pilastri di un progetto di Intelligenza Artificiale
Se stai per iniziare un progetto di Intelligenza Artificiale, ti consiglio di leggere prima questo articolo per evitare un ostacolo che ti farà perdere tempo e denaro e di cui parleremo più avanti…
Partiamo con un paio di dati alla mano.
Secondo un sondaggio di Gartner fatto su 600 aziende in tutto il mondo, i manager che gestiscono la trasformazione digitale:
- Sovrastimano l’impatto che l’Intelligenza Artificiale può avere sulla loro azienda, e
- Sottovalutano contemporaneamente la sua complessità.
Provo a dirlo in parole ancora più semplici…
I manager hanno grandi aspettative nei confronti dell’Intelligenza Artificiale, ma non hanno chiaro che cosa sia.
Ora, perché è importante fissare bene in mente questo prima di intraprendere un progetto di Intelligenza Artificiale?
Perché un manager in queste condizioni assomiglia ad un un ragazzo che prende il foglio rosa e, preso dall’entusiasmo, crede di saper guidare una Ferrari.
La realtà è che ci metterà una vita prima di diventare davvero bravo a guidarla.
Ecco, un progetto di Intelligenza Artificiale funziona allo stesso modo.
Se hai grandi aspettative, ma non hai ben chiaro come funzioni l’Intelligenza Artificiale, il progetto che hai intrapreso durerà molto più di quello che immagini (perdendo naturalmente sia tempo che denaro).
Ebbene, questa è l’esatta situazione che stanno vivendo moltissime aziende italiane, forse anche la tua.
Anche a causa della pandemia, le aziende si stanno fiondando su questa tecnologia con enormi aspettative, ma pochissime riescono davvero a portare a termine un progetto.
(In Italia la situazione è ancora più grave rispetto al resto dell’Europa perché secondo l’Eurostat siamo tra gli ultimi paesi in Europa tecnologicamente alfabetizzati).
Ora, se stai pensando di intraprendere un progetto di Intelligenza Artificiale e vuoi evitare perdite ingenti (e io credo/spero di sì)…
In questo articolo parleremo dei 3 pilastri su cui costruire un progetto di Intelligenza Artificiale che porti un ROI nel minor tempo possibile.
Quindi, cominciamo subito.
Pilastro n°1: Una strategia ingegnerizzata d’implementazione
Ingegnerizzare un processo aziendale è un’attività fondamentale, a prescindere dall’ambito in cui si opera.
Ma diventa ancora più necessario nel momento in cui stiamo facendo partire un progetto per implementare un sistema di Intelligenza Artificiale, tanto che prende addirittura un nome tutto suo…
AI Engineering.
Quindi, che cosa significa “ingegnerizzare”?
Ingegnerizzare significa strutturare un metodo di lavoro standard che deve essere:
- Replicabile
- Controllabile
In poche parole, hai bisogno di sapere cosa avviene durante il progetto dell’Intelligenza Artificiale ad ogni singolo step per poter intervenire correttamente.
E alla fine poterlo replicare in qualsiasi condizione.
Ora, ingegnerizzare un sistema di Intelligenza Artificiale significa suddividere il processo di creazione e implementazione in due parti.
Nella prima parte si effettua:
- Lo sviluppo dell’algoritmo,
- Il training,
- Il test.
Quindi, si parte dall’elaborazione dei dati a nostra disposizione e in base ad essi si sviluppa l’algoritmo per il contesto specifico, lo si “allena” e alla fine lo si testa all’opera.
In questa fase l’algoritmo è in mano agli sviluppatori e ai data scientist, perché non è ancora pronto per essere implementato.
Il secondo step dell’ingegnerizzazione consiste nell’implementazione del sistema vero e proprio.
Si prende il modello realizzato e lo si immerge nell’ambiente in cui dovrà operare.
In poche parole, è pronto per l’utilizzo.
Perché è importante avere una strategia di AI Engineering?
Perché, come dicevamo prima, non avere chiaro quali sono i processi dietro la creazione e l’implementazione di un sistema di Intelligenza Artificiale è come avere il foglio rosa e credere di saper guidare una Ferrari.
Ok, puoi accenderla e iniziare a guidare, certo, perché quella è la parte semplice…
Ma se non hai chiaro quanto può essere complesso guidare una Ferrari per sfruttare al massimo le sue potenzialità, ti ci vorrà molto più tempo.
Ecco, l’AI Engineering serve agli imprenditori ogniqualvolta acquistano un nuovo macchinario o un nuovo software o un nuovo sistema.
Comprendere la complessità del mezzo è il primo step per poterne sfruttare le potenzialità e, di conseguenza, riuscire ad andare a ROI nel minor tempo possibile.
E ora, sistemata la strategia, passiamo al secondo pilastro.
Pilastro n°2: La raccolta dati automatizzata con le DataOps
Quando si intraprende un progetto di Intelligenza Artificiale, la prima cosa da cui si parte è la raccolta dei dati con cui si costruisce il (o “i”) dataset.
Su quei dataset poi verrà “allenata” l’Intelligenza Artificiale.
Ora, il problema più comune che hanno le aziende, e che forse hai anche tu, è che i dati sono inseriti in un database in maniera del tutto disordinata.
Questo perché nel momento in cui ci troviamo, moltissime aziende fanno fatica a comprendere il valore dei dati, del potere che possono conferire.
E di conseguenza non ne tengono cura come dovrebbero.
Per fortuna, questo non è un vero problema.
Una delle prime cose da fare di fronte al caos dei dati è, per l’appunto, togliere quelli che non hanno alcuno scopo per il training e mettere in ordine i restanti per dargli la forma che noi vogliamo.
Questo è il lavoro dei data scientist in collaborazione con gli esperti di settore, che mettono mano ai dati e creano automazioni per pulirli, che noi chiamiamo DataOps.
Le DataOps funzionano in maniera molto simile ad una segretaria quando va a controllare la casella di posta.
Prende tutte le buste, butta via la pubblicità, da un’occhiata alle comunicazioni importanti e poi le consegna al capo.
Tutto più chiaro adesso?
Ora, i dati raccolti devono passare dal luogo in cui si trovano – database, sensori, videocamere, PLC, documenti – fino all’Intelligenza Artificiale che darà un input.
E il processo di per sé è concluso.
Questo vuol dire che abbiamo finito con i pilastri di un progetto di Intelligenza Artificiale?
C’è ancora un ultimo step da affrontare…
Pilastro n°3: Un team esterno di esperti dell’Intelligenza Artificiale
Come abbiamo visto, due sono le criticità.
La prima è data dalla mancanza di skill ingegneristiche.
La seconda è data dalla mancanza di dati di qualità.
Per quanto riguarda i dati, poco si può fare: o ci sono e vanno ordinati, o se non ci sono bisogna crearli.
Mentre per quanto riguarda le skill ingegneristiche, le possibilità sono altrettanto due.
O si creano dall’interno o ci si affida ad un team esterno di esperti di Intelligenza Artificiale.
Ora, il principio alla base di questo paragrafo è il seguente:
Non ti affideresti mai ad una persona impreparata, senza esperienze né capacità.
E in questi casi la domanda che bisognerebbe porsi è:
“Le persone del mio team sono effettivamente preparate nella costruzione di sistemi di Intelligenza Artificiale?”
Se lo sono, allora sei una delle pochissime persone che ha questa fortuna, specialmente in Italia.
Se non lo sono (come la maggior parte dei team in Italia), allora puoi pensare di creare un team di esperti all’interno della tua azienda.
Creare però un team interno in grado di portare l’Intelligenza Artificiale all’interno dell’azienda vuol dire spendere risorse, sia in termini di denaro che di tempo.
Spendi soldi per creare il sistema e pagare il tuo team, spendi tempo per formarli nel minor tempo possibile.
Affidarsi a persone esterne già esperte velocizza estremamente il processo di introduzione delle tecnologie all’interno dell’azienda.
In tempi rapidi hai a disposizione delle persone che possono integrarsi con il tuo team, senza interrompere il tuo lavoro.
In questo modo diventa sufficiente avere solo una o poche persone di riferimento nell’azienda che sanno che cos’è l’Intelligenza Artificiale, che sono ben consapevoli di come si implementa e che ricevono la formazione dal team esterno.
Vuoi sapere cosa ne pensiamo noi?
L’importante è chiedere assolutamente una consulenza ad un team esterno.
E noi siamo uno di quelli.
Quindi, se stai pensando di intraprendere un progetto di Intelligenza Artificiale, puoi chiedere una demo di un nostro prodotto.
Saremo volentieri a tua disposizione per aiutarti nel valutare la fattibilità di un sistema di Intelligenza Artificiale all’interno del tuo business.
Quindi, puoi cliccare direttamente QUI ⇒ Voglio richiedere una demo!
L’alternativa è quella di creare un tuo team interno, cioè partire con una persona esperta che ci impiegherà comunque del tempo per l’implementazione.
Alla fine i costi non saranno molto diversi, ma il risultato sicuramente sarà diverso sia in termini di tempi che di qualità del sistema.
E tu hai davvero tempo da sprecare mentre magari la concorrenza sta già cercando una soluzione?
Quindi, affidarsi ad un team esterno preparato significa avere il sistema pronto e funzionante in tempi estremamente rapidi, ed essere sicuri di aver investito sull’ultima tecnologia disponibile allo stato dell’arte.
Allora ti ripeto l’invito, chiedici una consulenza o una demo e lo puoi fare cliccando QUI ⇒ Voglio richiedere una demo!
