Intelligenza artificiale per l’azienda: una roadmap per il 2022
Sai quanti miliardi vengono investiti ogni anno in Intelligenza Artificiale?
Le aziende a livello globale hanno investito complessivamente 36 miliardi di dollari nel 2020 in start-up di Intelligenza Artificiale.
Mentre sono stati investiti 38 miliardi di dollari solo nei primi sei mesi del 2021.
È sufficiente fare due calcoli per capire che gli investimenti in Intelligenza Artificiale sono matematicamente raddoppiati nel giro di a malapena due anni.
E la logica vuole che questi investimenti aumentino nel 2022…
A tal punto che anche in Italia le aziende cominceranno ad investire più seriamente in questa “novità”.
Ora, come tutte le “novità” c’è chi ne parla male come se fosse un nuovo angelo dell’Apocalisse…
E dall’altra parte c’è invece chi ne parla bene come se fosse l’Elisir di lunga vita.
In quanto esperti di Intelligenza Artificiale ci mettiamo esattamente nel mezzo, mantenendo un approccio più realista e pratico nei confronti dell’Intelligenza Artificiale.
Cerchiamo di mantenere l’approccio dell’imprenditore, basandoci sui numeri, sulla pratica, su ciò che si può e su ciò che si deve fare.
E sappiamo benissimo che le aziende in Italia stanno giustamente avvicinando all’Intelligenza Artificiale…
Ma in generale mancano le informazioni per tracciare la rotta e passare da «mi sto interessando a questa novità dell’Intelligenza Artificiale» a «ho portato l’Intelligenza Artificiale in azienda».
Quindi, in questa puntata vorremmo condividere con te la roadmap per introdurre l’Intelligenza Artificiale in azienda nel 2022.
Ma partiamo prima di tutto con un paio di avvertimenti.
Il 2022 sarà l’anno perfetto per implementare il deep learning in azienda
Ora, se ci segui da un po’, saprai che abbiamo parlato in lungo e in largo di deep learning, quindi potresti chiederti:
«Com’è possibile che sarà il 2022 l’anno definitivo del deep learning?»
Prima di risponderti, è giusto fare un piccolo ripasso di che cos’è il deep learning.
Il deep learning è una rete neurale artificiale ad “apprendimento profondo”, cioè a più strati, basata sul funzionamento delle reti neurali biologiche.
Il suo modo di apprendere ed elaborare informazioni è infatti molto simile a quello del cervello umano.
Infatti, se dai l’immagine di un elefante ad un modello di deep learning, al primo strato l’algoritmo estrarrà la forma dell’elefante, mentre all’ultimo strato estrarrà il colore dell’ultimo pixel dell’immagine, in modo da riconoscere l’elefante al 100%.
Come avrai giustamente pensato, il deep learning è in realtà molto utilizzato in qualsiasi ambito che necessiti di estrarre informazioni dai dati, che siano essi scritti (es. Natural Language Processing), orali (Speech Recognition) o anche su immagini (Image Processing).
Il deep learning oggi viene utilizzato per sostituire attività che fino a qualche anno fa si pensava fossero esclusivamente degli esseri umani: le auto a guida autonoma, per fare un esempio, o le traduzioni istantanee, i sistemi di fraud detection, i chatbot, le diagnosi automatiche e così via.
Quindi, ripetiamo la domanda:
«Perché questa tecnologia che sembra ormai consolidata avrà solo nel 2022 il suo picco massimo?»
La risposta è molto semplice.
Solo poco tempo fa Gartner, la più grande società di consulenza del mondo, ha dichiarato che il peso delle decisioni sta diventando “insostenibile”.
Le aziende stanno diventando sempre più consapevoli di quanto il deep learning possa alleggerire il peso delle decisioni fornendo supporto.
In poche parole, il deep learning sta arrivando in un momento perfetto.
Questo significa che dal 2022 sarà l’algoritmo a prendere le decisioni al posto tuo?
Assolutamente no.
Un modello di deep learning elabora le informazioni al posto tuo e ti fornisce dei dati già riassunti, dandoti indicazioni su quali scelte potresti prendere.
Questo è uno shift importante all’interno del business perché oggi il costo variabile del decision making è legato alle persone e potrà essere sostituito da un costo fisso legato ad un sistema di Intelligenza Artificiale – che non va in ferie e lavora 24 ore su 24.
Insomma, si tratta di un risparmio sotto qualsiasi punto di vista.
Ora, probabilmente se anche a te stanno cari i numeri della tua azienda, ti starai chiedendo:
«Come posso fare per introdurre un sistema di Intelligenza Artificiale nella mia azienda?»
È una buonissima domanda…
Ma secondo noi ce n’è una ancora più importante che dovresti porti:
«La mia azienda è pronta ad introdurre un sistema di Intelligenza Artificiale?»
Ora, nessuno può entrare nella tua testa, ma partendo dalla nostra esperienza, sappiamo bene che le aziende italiane sono ancora un po’ in ritardo sui tempi.
Ed essere in ritardo sui tempi significa essere in ritardo con la concorrenza.
Ma c’è ancora la possibilità di dare un’accelerata, di portarsi al passo con i tempi, e quindi mettersi al pari con la concorrenza seguendo 4 principi guida di cui parleremo proprio adesso.
Primo principio guida: la raccolta dati va centralizzata
Lo ripetiamo da anni e continueremo a ripeterlo: la raccolta dati è un’attività molto importante per la costruzione di un modello di Intelligenza Artificiale.
Se non ti affidi a dei professionisti della raccolta dati – che sono sempre rari in Italia – il rischio è quello di ridurre sul nascere qualsiasi possibilità di successo del progetto.
Un dato sbagliato o una connessione sbagliata tra i dati può creare dei falsi pattern e portare dopo uno sviluppatore fuoristrada, a discapito del risultato che vuoi ottenere.
Ora, secondo alcune storie di successo nel mondo, il metodo più funzionale per implementare l’Intelligenza Artificiale è quello di centralizzare le analytics.
Che cosa sono le analytics?
Sono i dati raccolti all’interno dei vari reparti che danno la percezione in modo grezzo di come sta andando l’azienda.
Avere questi dati centralizzati permette ai data scientist di sviluppare degli algoritmi predittivi che ti permettono di avere uno sguardo completo sulle analytics aziendali e di poter prendere decisioni per il futuro.
Sei in ritardo? Hai un rallentamento della produzione?
Poter rispondere prontamente a queste domande fa la differenza per organizzare il futuro della tua azienda.
Secondo principio guida: mantenere un approccio orientato al risultato
Questa è senza dubbio la miglior strategia per affrontare un progetto di Intelligenza Artificiale.
E per implementarla, è necessario rispondere a 3 domande:
1) Quale problema la tua azienda sta vivendo,
2) Come l’Intelligenza Artificiale può risolverlo,
3) Qual è il risultato che ti aspetti.
Facciamo degli esempi dalla nostra esperienza nell’ambito del controllo difetti tramite tomografie presso TEC Eurolab, centro d’eccelenza di testing distruttivi e non distruttivi.
1) Il problema di TEC Eurolab
Prima dell’introduzione dell’Intelligenza Artificiale, in questa azienda erano impiegate diverse persone per l’analisi delle tomografie, investendo molto tempo e soldi.
2) Come l’Intelligenza Artificiale poteva risolverlo
Con un algoritmo di image processing sarebbe stato possibile automatizzare il processo di controllo qualità.
Abbiamo quindi raccolto e catalogato delle immagini dal tomografo, per poi costruire il dataset e il modello.
3) Il risultato atteso
Grazie all’Intelligenza Artificiale, siamo riusciti a ridurre del 50% il tempo uomo dedicato al controllo qualità.
E questa è l’esperienza ridotta all’osso con TEC Eurolab, che ci porta al terzo principio.
Terzo principio guida: stabilire una strategia post-applicazione del modello
Dopo l’introduzione dell’Intelligenza Artificiale, cosa succede all’azienda?
Ti trovi di fronte a delle persone che occupano meno tempo, perché il loro lavoro è automatizzato dall’Intelligenza Artificiale.
Come impieghi il tempo di queste persone?
Nel caso di TEC Eurolab, gli operai sono diventati “colleghi” dell’Intelligenza Artificiale, potendo utilizzare il loro tempo per ulteriori progetti e ricerche, concentrando il loro effort verso l’innovazione.
Hai intenzione di portare l’Intelligenza Artificiale nella tua azienda?
In un modo o nell’altro hai bisogno di un team.
E per costruirne uno, hai due vie.
La prima è quella di sviluppare il tuo sistema di Intelligenza Artificiale in autonomia, creando il tuo team interno.
Se già ce l’hai, sposti il focus del team verso l’Intelligenza Artificiale.
L’altra opzione è quella di assumere persone esterne che possono occuparsi di centralizzare la raccolta dati e di creare il modello di Intelligenza Artificiale.
È evidente che noi proponiamo questa scelta perché è il nostro lavoro, e se anche a te interessa intraprendere questo tipo di iniziativa, ci puoi contattare compilando il modulo che trovi QUI:
Oppure puoi telefonarci al numero di telefono 800.270.021.
Un nostro operatore ti risponderà non appena disponibile.
