6 tipi di Intelligenza Artificiale che gli imprenditori e i manager possono portare in azienda
Hai chiaro che cosa potrebbe fare l’Intelligenza Artificiale per te e per la tua azienda?
Questa domanda può suonare un po’ arrogante, ma c’è un motivo per cui la facciamo (di frequente).
Lavorando a stretto contatto con imprenditori e manager, ci siamo accorti di un cambiamento avvenuto negli ultimi e tempi e di un problema maturato.
Partendo dal cambiamento…
Rispetto al 2020, le aziende hanno un’idea più chiara di che cos’è l’Intelligenza Artificiale, come funzionano i dati, l’apprendimento automatico e così via.
Il problema?
Il problema è che non hanno ben chiaro che cosa l’Intelligenza Artificiale può fare per la loro azienda.
E questo è un grosso ostacolo per lo sviluppo digitale di un’azienda, perché non fa altro che creare rallentamenti nella corsa contro la concorrenza che magari è più consapevole.
(E il livello di consapevolezza verso l’Intelligenza Artificiale sta schizzando verso l’alto).
Quindi, in questo articolo vogliamo mettere in fila:
► Le 6 tipologie di Intelligenza Artificiale che gli imprenditori e i manager possono portare in azienda e come funzionano in questo 2021;
► 6 casi d’uso diversi per ognuna delle tipologie di AI.
Vediamoli subito.
1. Steroid AI – Intelligenza Artificiale sotto steroidi
Negli ultimi anni c’è stata una crescita esponenziale della qualità e della complessità degli algoritmi, nonché della quantità di dati a disposizione.
E tutto questo grazie anche (se non soprattutto) alla crescita esponenziale delle performance di calcolo degli hardware.
Pensiamo ad esempio alla storia dei GPT – il gioiello di OpenAI – e a tutti i modelli di Intelligenza Artificiale che hanno potuto aumentare i propri parametri proprio grazie alla disponibilità di hardware più performanti.
Stiamo andando verso un futuro dove questi modelli saranno sempre più presenti e l’Intelligenza Artificiale potrebbe sostituire non solo le operatività manuali, ma anche mentali.
Pensa per esempio a tutti i settori dove è necessario generare documenti tecnici e legali…
Bene, attraverso questi modelli è possibile ricavare le informazioni, addestrare un sistema che modella parte della conoscenza di un operatore esperto per generare documenti in maniera molto più snella e veloce.
2. Composite AI – Combinazione di multiple tecniche di Intelligenza Artificiale
Facciamo subito un esempio generico sulla computer vision, anche se si possono utilizzare varie tecniche in diversi ambiti dell’Intelligenza Artificiale.
Parliamo di MUM, uno degli ultimi modelli di Google che, analizzando un’immagine di un cane, riesce sia a riconoscere il cane che ad inserirlo in un contesto più grande: “un cane che rincorre una palla“.
Da qui si approfondisce il concetto di Neurosymbolic AI, cioè di un’Intelligenza Artificiale che riesce a comprendere i contenuti di un’immagine (un cane), ma costruisce anche un graph delle strutture simboliche per crearne un contesto più preciso (che rincorre una palla).
Questo livello di comprensione non può emergere solo con la Computer Vision, ma solo con modelli che mettono in relazione “cane”, “palla” e “rincorrere” (inteso come concetto di movimento).
Nella manutenzione predittiva si può riuscire a costruire la logica fuori dai dati per raggiungere l’obiettivo di costruire un modello a più livelli con la possibilità di raggiungere un obiettivo di un modello condiviso con multiple tecniche.
3. Generative AI – Un AI che genera idee
Questa tipologia di Intelligenza Artificiale fa tanto effetto wow, ma non ci sono tanti casi d’uso concreti.
Esistono sì i Generative Adversarial Network (GAN), cioè algoritmi che vengono addestrati per generare contenuti che non esistono.
Per fare un esempio concreto, esiste un sito che genera immagini di persone che ‘non esistono‘, ossia generate tramtie un algoritmo.
L’applicazione di questo tipo di algoritmi li abbiamo in contesti di editing immagini e video e anche nella creazione di contenuti.
Un’azienda che deve creare dei contenuti potrebbe ottenere un sacco di benefici da questo tipo di soluzione.
Il generatore di immagini di Canva, per esempio, è un innovativo strumento che offre la possibilità di creare immagini in pochi clic, in maniera del tutto gratuita.
Basta inserire un semplice input testuale e l’algoritmo genererà un’immagine senza che tu sia un designer o un marketer.
4. Autonomous AI – Robot e agenti che imparano autonomamente
L’Intelligenza Artificiale ‘classica’ parte da un training e un dataset fisso, anche se esistono dei prototipi che permettono l’autoapprendimento, cioè la possibilità di imparare dai propri errori e dalla quotidianità senza richiedere l’intervento umano e adattarsi perseguendo l’obiettivo per cui sono stati programmati.
Possiamo avere degli agenti fisici come il prototipo del TeslaBOT, le macchine a guida autonoma o gli agenti virtuali per monitorare lo stato emotivo degli astronauti e fornire supporto emotivo.
5. Augmented Intelligence – Unire l’expertise umana con le capacità della macchina
Molti utilizzano il termine “Intelligenza Aumentata” direttamente al posto di “Intelligenza Artificiale”, proprio per cercare di renderla meno “cattiva” e far passare il concetto che l’Intelligenza Artificiale sostiene gli esseri umani e non li sostituisce.
Rientrano nel concetto di Intelligenza Aumentata tutte quelle metodologie dove la macchina riesce ad immagazzinare informazioni per fornire suggerimenti.
E ci sono tantissimi esempi concreti per questo tipo di tecnologia.
Nel settore vendite esistono sistemi che ascoltano le conversazioni fra un commerciale e un potenziale cliente, in modo da creare un modello che capisce quali sono le sue esigenze e le modalità comunicative.
In questo modo si può giungere con più probabilità alla chiusura, supportando lo stesso commerciale.
Un altro esempio è legato agli algoritmi di deep learning che vengono addestrati per riconoscere degli oggetti – dei difetti, in ambito industriale.
E ci sono anche tantissime applicazioni in ambito medico dove l’Intelligenza Artificiale va a supportare il medico nella definizione di una diagnosi o di una patologia.
Noi su questo abbiamo realizzato un progetto molto importante l’anno scorso, un sistema per il supporto e la diagnosi e monitoraggio della polmonite da Covid per mezzo dell’analisi automatica di immagini ecografiche.
Questo progetto è andato così bene che adesso abbiamo anche creato uno spin-off UltraAI, all’interno del quale trovate informazioni e videotestimonianze che dimostrano come l’Intelligenza Artificiale può analizzare in automatico dati ecografici per dare un sistema di supporto ai medici che magari stanno iniziando ad utilizzare quel tipo di dato, tramite l’Intelligenza Artificiale hanno un tipo di dato che li aiuta nell’analizzare in maniera molto semplice e veloce quel tipo di dati.
6. Transcendent Intelligence – Sinergia tra esseri umani ed Intelligenza Artificiale
Qui la fantascienza si è sbizzarrita per anni, ed ecco che Elon Musk la rende realtà.
Infatti Neuralink già da un paio d’anni propone di inserire dell’hardware collegato all’Intelligenza Artificiale nel cervello, e permetterci un livello ulteriore di autonomia per fare determinate attività.
Come abbiamo già fatto notare in precedenza, si sta lavorando sulla percezione delle onde cerebrali per permettere cose come la scrittura mentale.
Putroppo, la conoscenza che noi abbiamo del cervello si trova al momento in una sorta di zona grigia.
Esistono sono studi su studi e si continua ad analizzarlo, ma ci sono ancora molte domande senza risposta per ciò che riguarda il funzionamento del cervello.
Infatti, questo tipo di Intelligenza Artificiale rappresenta un passo tecnologico che ancora non siamo riusciti a fare del tutto.
Eppure già ci sono dei risultati: ad esempio, con degli elettrodi posti nella corteccia occipitale si è riusciti a far riconoscere ad una donna cieca alcuni caratteri e i bordi di alcuni oggetti.
Ci vorrà ancora del tempo, certo, ma è una tecnologia su cui molti stanno già scommettendo.
Se non l’hai ancora capito, l’Intelligenza Artificiale non è più un’opzione.
Così come tutte le aziende sanno che c’è da investire in marketing, lo stesso vale per l’Intelligenza Artificiale.
Ora non ne possiamo fare a meno.
Non ti diremo che l’Intelligenza Artificiale è la Nuova Elettricità e così via, sono discorsi triti e ritriti.
L’unico invito che possiamo fare è quello di investire in Intelligenza Artificiale.
E non significa dover investire in progetti complessi o simili, anzi.
Bisogna investire “il giusto” in base al proprio business, alle dimensioni e al contesto.
Potrebbe essere avviare un semplice percorso di formazione interno per capire cos’è l’Intelligenza Artificiale, un primo progetto applicato ad un dato specifico (altrimento detto Proof of Concept o PoC), implementare un Minimum Viable Product (MVP) che può dare dei risultati in un contesto specifico.
Oppure ancora, sviluppare delle progettualità più ampie e complesse.
Ecco, in base al tuo percorso, il consiglio è prendere un po’ di budget e investirlo in questa tecnologia (che è di oggi, non più del futuro).
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