Fino ad oggi abbiamo parlato di ciò che l’Intelligenza Artificiale può fare per le aziende.

Machine Learning, Deep Learning, Analisi e Manutenzione predittiva, Recommendation Engine, Computer Vision e avremo tanto altro di cui parlare.

Ma questi sono una serie di strumenti che permettono alle aziende di migliorare parametri come la produttività, la vendita, la customer experience e altri.

Ora però ci togliamo i panni degli esperti di Intelligenza Artificiale e ci mettiamo nei panni delle aziende.

Quindi…

Se abbiamo detto che l’Intelligenza Artificiale può aiutare le aziende in qualsiasi momento, cosa dovrebbero fare le aziende per essere davvero pronte a partire?

Beh, partiamo da un presupposto.

Le aziende che introducono un sistema di Intelligenza Artificiale in azienda hanno tra le mani uno strumento con un enorme potenziale che permette di:

• Aumentare la produzione,

• Aumentare i profitti delle vendite (cosa che piace molto agli imprenditori),

• Migliorare la qualità dei lavoratori.

Queste cose sembrano troppo belle per essere vere?

Eppure non è nulla di fantascientifico…

Anzi, rappresentano i risultati veri e concreti che si possono raggiungere con l’Intelligenza Artificiale.

Allo stesso modo tutta questa strada è un po’ in salita, come sanno bene gli imprenditori.

In questo caso diciamo che non è una salita fine a se stessa, ma si tratta di un percorso verso un continuo miglioramento.

Perché questo?

Perché stiamo vivendo un periodo in cui i casi d’uso dell’Intelligenza Artificiale stanno aumentando in maniera esponenziale. 

Da una parte aumenta la qualità dei modelli, i quali sono in continua ed automatica evoluzione.

E sappiamo benissimo che il prossimo anno avremo dei modelli migliori e persino più potenti di quelli attuali, per non parlare delle macchine più performanti.

Questo lo vediamo pure nei progetti sui quali lavoriamo quotidianamente…

Ogni tot mesi assieme ai modelli cambia l’hardware, cambia la qualità dell’Intelligenza Artificiale, così possiamo risolvere delle problematiche che prima erano impensabili da risolvere.

Tutto questo per dire che vale la pena intraprendere questo percorso, anche se è in salita.

E se tu imprenditore vuoi implementare un sistema di Intelligenza Artificiale in azienda, i seguenti sono i fattori che influiscono maggiormente sul processo.

Quindi, cominciamo.

Quali sono i fattori che influiscono principalmente in questo processo?

Ne abbiamo identificati principalmente due:

1) Stabilire quali sono i problemi e le questioni che si possono risolvere con l’Intelligenza Artificiale. 

L’Intelligenza Artificiale si può applicare in qualsiasi contesto aziendale, ma bisogna sempre fare un’attenta analisi e valutazione di quali sono i costi e i benefici, cioè identificare gli aspetti di business chiave dove vale la pena implementare l’Intelligenza Artificiale per avere un ritorno immediato dell’investimento.

E questo non è un punto banale da risolvere…

Come abbiamo detto anche in altre occasioni, è “facile” implementare un sistema di Intelligenza Artificiale che funziona al 70-80%, ma molto probabilmente non è la soluzione che può dare i risultati di cui l’azienda ha bisogno.

Facciamo un esempio semplice.

Immaginiamo di dover mettere un sistema di riconoscimento intelligente su un recinto di pecore, per far sì che non passino i lupi ma solo i cani…

E ad un certo punto passano gli husky che assomigliano molto ai lupi…

Quegli husky possono “confondere” l’Intelligenza Artificiale, che farà passare un lupo senza volerlo.

Il fatto è che anche se passa un lupo tra mille cani, può fare un disastro!

Per cui in questo caso anche un sistema che ha una probabilità di errore dell’1 per mille, potrebbe fare grossi danni.

Applicato lo stesso concetto in ambito industriale, un sistema di controllo qualità che non riconosce il 100% dei difetti non può automatizzare la linea di produzione.

Per questo è importante studiare a priori assieme a degli esperti, qual è il ritorno dell’investimento che dipende dal costo della soluzione tecnica e da quanto performante deve essere.

2) Il flusso di lavoro deve poter essere intaccato dall’Intelligenza Artificiale senza creare problemi.

Durante la fase di design di un sistema di Intelligenza Artificiale, uno degli aspetti da considerare è l’impatto che avrà sul flusso di lavoro aziendale una volta che il sistema sarà integrato.

A seconda dei casi ci sono diversi ambiti che necessitano di attenzione.

Un sistema di Intelligenza Artificiale viene innestato all’interno della produzione aziendale, per cui è sicuramente necessario intervenire in altri ambiti come, per fare degli esempi:

• Ottimizzare le risorse umane che saranno impiegate in attività a maggior valore aggiunto;

• Fare interventi dal punto di vista infrastrutturale per gestire grosse quantità di informazione.

• Gestire l’aumento della produzione e guidare l’evoluzione del modello di business.

E così via.

Poi ci sono anche altre problematiche da considerare che sono legate al team di sviluppo…

Come per esempio…

Il cambio di mentalità degli sviluppatori

A livello di sviluppo stiamo cambiando completamente paradigma.

Prima si dava un comando al computer e si costruiva l’infrastruttura, limitando le possibilità di errore.

Nel caso dell’Intelligenza Artificiale, si tratta di insegnare al computer quello che deve fare e come farlo nel miglior modo possibile.

Ora, non è solo una questione di strumenti da utilizzare per lo sviluppo…

È proprio un cambio di mentalità, soprattutto degli sviluppatori perché non sono più loro a risolvere il problema ma devono sviluppare le funzioni affinché sia la macchina a risolvere il problema.

Significa che al momento gli sviluppatori “puri” di Intelligenza Artificiale sono ancora in ambito di ricerca!

Essendoci stata un’esplosione molto rapida negli ultimi tre anni, ancora non c’è un vero e proprio corso di studi sullo sviluppo dell’Intelligenza Artificiale.

L’esplosione dei corsi online viene da persone con una passione e con un interesse personale, non con la laurea.

Sicuramente in futuro ci sarà ci saranno molti più sviluppatori, ma al momento si tratta di dare un’occhiata al mondo dell’Intelligenza Artificiale.

Questo è molto importante perchè il cambio di paradigma e del modo di ragionare è molto profondo. 

Se vogliamo vederlo a livello tecnico, l’integrazione si riduce a un input e un output che dobbiamo interpretare.

Invece, per sviluppare poi la scatola nera che fa i calcoli all’interno c’è ancora molto da fare.

E qui sta proprio sia nell’esperienza sia proprio nell’interpretare i dati. 

Questa è anche una cosa che sottolineiamo perché spesso ci siamo confrontati con aziende che dicono:

“Visto che abbiamo gli sviluppatori per fare il CRM e quelli per fare il sito aziendale, a questo punto ci portiamo dentro anche gli sviluppatori per l’Intelligenza Artificiale”.

Non è così semplice per diversi motivi:

1) Gli sviluppatori devono avere le competenze, 

2) Non è scontato che una persona in questo ambito si mantenga aggiornata,

3) Non è un procedimento scontato come era sviluppare un CRM.

La base stabile dell’Intelligenza Artificiale è forte da almeno 2-3 anni, ma per mantenere sempre un modello performante, bisogna comunque rimanere aggiornati sulle tecniche e sulle ultime innovazioni del settore. 

Spesso i nostri clienti accolgono bene la soluzione di avere un team esterno dedicato solo all’Intelligenza Artificiale.

Di fatto poi si forma una sinergia e spesso ci viene chiesta proprio una partnership o comunque garantire un rapporto di lavoro a lungo termine.

Questo perché hanno capito che aprire la porta all’Intelligenza Artificiale porta molti più vantaggi.

Man mano che la vedono lavorare e vedono i risultati, i clienti si interessano a portarla e inserirla in nuovi settori e reparti delle aziende.

Da quel momento cominciano anche a farsi delle domande…

Per esempio, “Come posso migliorare i miei processi aziendali?”

Di fatto, l’Intelligenza Artificiale si pone come tecnologia per risolvere i problemi…

E risolve un tipo di problemi che fino ad ora sono stati messi in un angolo perché non c’era modo di trovare una soluzione.

15 anni fa nessuno ipotizzava di passare dai registri cartacei ad un CRM per gestire i clienti.

Ora il problema è molto simile: c’è un’operazione che può essere ottimizzata e – nel paniere delle tecnologie – per farlo c’è l’Intelligenza Artificiale.

E se non sei informaticamente pronto ad installare un sistema di Intelligenza Artificiale in azienda, bisogna prima capire qual è il problema che vuoi risolvere e poi vedere quali dati hai a disposizione.

Al giorno d’oggi, con le basi dati attuali e dopo gli anni di esercizio, noi di BlueTensor abbiamo dei nostri modelli sviluppati da cui si può partire.

Se si tratta di riconoscere dei problemi sui prodotti, abbiamo dei modelli già preparati a cui basta integrare altro materiale, ma buona parte della base dati l’abbiamo fornita noi.

Eventualmente lavoriamo con il cliente per archiviare questi dati in un certo modo con una certa qualità.

C’è tutto un percorso che noi forniamo e lavoriamo con il cliente per avere un prodotto nostro verso di lui funzionante alla massima efficienza.

La delicata questione sulla privacy

La privacy è un argomento molto delicato in quest’ambito.

L’Intelligenza Artificiale ha bisogno di dati per migliorare se stessa e i compiti che le vengono affidati.

Spesso nei progetti in cui si cerca di modellare il comportamento degli utenti dobbiamo utilizzare i dati che recuperiamo dalla navigazione, dai vari cookies che l’utente accetta. 

I comportamenti che poi recuperiamo di fatto all’Intelligenza Artificiale non hanno a che vedere con il nome e cognome di un utente.

Di fatto, gli utenti vengono modellati nell’insieme dei dati come gruppi di persone che eseguono un pattern comune. 

Nel momento in cui tu vai a cercare degli scarponi di montagna e un altro utente cerca dei componenti della moto, di fatto vengono messi in due gruppi diversi.

E queste informazioni vengono prese in esame per consentire a noi una navigazione più facile verso l’oggetto che stiamo cercando.

Il punto è che all’Intelligenza Artificiale – dopo aver accumulato i dati – non interesserà sapere qual è il nome o il cognome dell’utente che ha fatto quella ricerca.

Il nostro comportamento ripetitivo sul sito farà un match sul modello: da una parte ci saranno pezzi di moto e dall’altra scarponi di montagna, o comunque macro aree “moto” e “montagna”. 

Quindi, i sistemi che abbiamo fatto finora non intaccano la privacy delle persone.

Qui è molto delicata perché di fatto, anche se noi difendiamo la privacy, anche solo scegliere un film su Netflix rileva tante informazioni su di noi che poi Netflix immagazzina e magicamente ti fa trovare dei film che ti piacciono.

È una profilazione – fa parte del nostro essere noi stessi – che Netflix ha prodotto di fronte ad un nostro gesto spontaneo come scegliere un film.

Per farla breve, non vengono presi per forza dati personali.

Soprattutto perché con alcune regolamentazioni attuali, il nome e il cognome vengono separati dai dati che vengono raccolti e poi viene tutto criptato.

L’Intelligenza Artificiale, alla fin fine, non sa chi sei.

Lei ipotizza dal tuo comportamento che sia tu, ma il suo ipotizzare è non è legato ad un nome.

Noi esseri umani compiamo azioni che si ripetono per il 90%, perciò l’Intelligenza Artificiale non ha bisogno di sapere se sono Mario Rossi che la mattina va a prendere il caffè.

Lei sa che il 90% della popolazione la mattina va a prendere il caffè, quindi riesce a mettermi in quel gruppo senza avere bisogno di violare la mia privacy.

Gli elementi che garantiscono il successo di un progetto di Intelligenza Artificiale

Gli elementi fondamentali alla base del successo di un progetto di Intelligenza Artificiale sono tre.

1) Identificare BENE il caso d’uso.

Bisogna definire i risultati specifici, misurabili ed entro quali tempi si vogliono ottenere, che come abbiamo detto prima non è una cosa banale. 

2) Creare un team solido.

Per creare questo team c’è bisogno di membri con delle competenze trasversali e che lavorano quindi in una logica di squadra.

In questo caso, le qualità del singolo giocatore vengono messe a fattor comune tra risorse tecniche che ne sanno di Intelligenza Artificiale e risorse aziendali. 

Per entrambi questi fattori coinvolgere persone competenti anche con una consulenza mirata può essere l’elemento che può fare la differenza.

3) Avere persone interne all’azienda che comprendano cosa si sta introducendo in azienda.

Un rapporto aperto con i tecnici che seguono l’inserimento dell’Intelligenza Artificiale porta benefici.

Nel momento in cui il team interno comprende ed accetta l’arrivo dell’Intelligenza Artificiale, ci troviamo avvantaggiati.

Comunque si vede che c’è l’interesse a chiudere il progetto funzionante e condividere insieme i successi di questa nuova tecnologia.

Questo da una spinta in più all’introduzione al progetto e poi anche ai possibili cambiamenti di flusso all’interno della metodologia di lavoro, all’interno dell’azienda.

I consigli per gli imprenditori

In passato abbiamo già consigliato di informarsi e formarsi su queste tematiche perché la formazione in questo ambito rappresenta sicuramente un ottimo investimento. 

Ora è arrivato il momento di fare un primo passo verso questo mondo iniziando, ad esempio, a trovare all’interno del proprio business nuove opportunità implementabili con l’Intelligenza Artificiale e iniziare a pensare a come coinvolgere un team interno ed eventuali risorse esterne.

Non avere paura, non cercare scuse per non affrontare questa tecnologia perché se non è ora, sicuramente è solamente un “quando” e non un “forse”.

Questa tecnologia, come diciamo spesso, è la nuova elettricità, quindi o adesso o in futuro verrà introdotta nell’azienda.

È solo una scelta del quando.