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Poco tempo fa è uscito un articolo su Analytics Insights che parla dei top trend che cambieranno i prossimi dieci anni attraverso l’Intelligenza Artificiale.

E si tratta effettivamente di tutta una serie di previsioni di avvenimenti che succederanno da qui fino al corso dei prossimi dieci anni cioè fino al 2030. 

Quindi, non perdiamoci in chiacchiere e cominciamo subito.

1. L’Alba delle Industrie dell’Intelligenza Artificiale

Il nuovo decennio sarà testimone di investimenti massicci da parte dei giganti della tecnologia nell’Intelligenza Artificiale.

Nel 2020 emergeranno molte industrie di modelli di Intelligenza Artificiale ed aiuteranno su larga scala le tecnologie di Intelligenza Artificiale e le soluzioni commerciali associate  per facilitare le imprese.

Per esempio, le soluzioni dell’Intelligenza Artificiale, nell’industria del customer service, troveranno il proprio uso negli e-commerce, nell’istruzione, nella finanza e nelle industrie annesse.

Anche il nostro obiettivo con BlueTensor è proprio quello di spingere e di essere protagonisti in questo settore e proporre i nostri algoritmi e le nostre soluzioni che vanno in questo senso.

Ma siciamo che sul fatto che siamo all'”alba” di questo sviluppo è abbastanza banale…

Basta scrivere “Intelligenza Artificiale” su Google Trend e i grafici sono in crescita esponenziale.

Lo vediamo anche nell’attività che facciamo quotidianamente com’è cambiata negli ultimi anni…

Fino a due anni fa o anche fino a sei mesi fa si andava nelle aziende e bisognava spiegare cos’è l’Intelligenza Artificiale, qual è la differenza tra Intelligenza Artificiale e Machine Learning…

Oggi capita ancora di partire facendo chiarezza e parlando nel dettaglio di queste cose, ma sempre più spesso il focus si sposta su:

– Come possiamo far vendere di più all’azienda con l’Intelligenza Artificiale?

– Come possiamo far produrre di più l’azienda con l’Intelligenza Artificiale?

Questo è un indicatore chiaro del fatto che le aziende sono più consapevoli dell’importanza dell’introduzione di queste tecnologie e, di conseguenza, consapevoli anche che questo mercato sta aumentando.

E ci accorgiamo che molte società che fino all’altro ieri facevano esclusivamente sviluppo software generalista (magari sistemi gestionali che avevano molto poco o nulla a che fare con l’Intelligenza Artificiale) ora iniziano a proporre e promuovere questo tipo di servizi.

Quello che facciamo a livello produttivo lo facciamo anche sulla parte di ricerca e sviluppo.

Questo perché naturalmente il livello di conoscenza che acquisiamo e che dobbiamo accrescere ci porta continuamente a creare nuovi modelli e a migliorare le performance dei modelli esistenti.

Quindi sì, sicuramente ci sarà un mercato emergente proprio dei modelli di Intelligenza Artificiale.

Quando andiamo a installare o a sviluppare una soluzione di Intelligenza Artificiale, il nostro lavoro consiste nel riassumere tutti i dati raccolti in un modello di Intelligenza Artificiale.

Quindi quel modello ha un valore molto importante per l’azienda perché, di fatto, è come se assumessi una persona che nel tempo di sei mesi ha l’esperienza per risolvere quel problema e, di fatto, racchiude tutta l’esperienza e i passaggi di competenze degli ultimi dieci anni in un’unica soluzione, che è un modello di Intelligenza Artificiale.

Secondo l'”alba” l’abbiamo passata da un po’ perché la tecnologia è stabile e sta dando degli ottimi e buoni risultati in base ai campi in cui è applicata. 

Per esempio, gli assistenti vocali ci sono ormai da due tre anni e sicuramente la loro percezione dell’ambiente in cui lavorano e le informazioni dell’ambiente in cui lavorano crescono e continuano a migliorarsi.

Quindi, la parola “alba” è un po’ superata.

Diciamo che stiamo salendo verso quello che poi sarà l’epoca d’oro, insomma.

Non siamo ancora a quel livello ma siamo in salita.

2. L’Ascesa dell’Intelligenza Digitale.

Che cos’è l’Intelligenza Digitale e quale sarà effettivamente il suo impatto sul mondo del business?

La Digital Intelligence è la capacità che avrà la digitalizzazione di diventare “intelligente”, cioè di imparare dai dati e quindi passare da un’epoca in cui tutti i processi vengono digitalizzati a un’epoca in cui questi sistemi di calcolo diventano autonomi nell’apprendere nel prendere decisioni per aumentare e ottimizzare la produttività.

Su questo punto in Italia siamo un po’ indietro.

Chi ha fatto quest’affermazione ha una visione più globale, dove ci sono aziende che sicuramente hanno già investito nella digitalizzazione gli anni scorsi e adesso hanno dei processi già strutturati e digitalizzati.

E ora, una volta che il processo è stato digitalizzato, lo step successivo è quello di renderlo intelligente.

In Italia molte aziende devono ancora lavorare sulla digitalizzazione strutturata.

In questo lavoro noi aiutiamo le aziende a rendersi pronte anche per implementare quella che sarà l’Intelligenza Digitale…

Ma comunque su questo c’è ancora molto da fare, soprattutto in Italia.

3. L’applicazione su scala mondiale di tecnologie di Deep Learning

Detto in soldoni, il Deep Learning diventerà un imperativo nello sviluppo delle tecnologie di Intelligenza Artificiale.

E anche se viene descritto come una “nuova frontiera” – cosa che in realtà non è -, questa cosa l’abbiamo già detta nell’articolo sul Machine Learning e sul Deep Learning.

Alla fin fine, la tecnologia continuerà ad evolversi.

Sicuramente, la quantità di dati continuerà a crescere come un masso che rotola.

Di fatto, con tutte le tecnologie che recuperano dati e li archiviano, recuperare dati non sarà più un problema perchè con il tempo le cose andranno sempre più a favore del Deep Learning. 

Magari, il collo di bottiglia sul Deep Learning è sicuramente la potenza di calcolo, perché al momento non ci sono cambi di tecnologia tanto maturi da sostituire il Deep Learning.

Quindi, il prossimo step sarà la creazione di nuove tecnologie a livello hardware che permettano al Deep Learning di essere veramente efficace in tempi brevi.

Perchè un problema con cui dobbiamo confrontarci, è quello delle performance. 

Perchè sicuramente il cliente è contento del risultato che riusciamo a dare, ma dobbiamo riuscire a darlo nel minor tempo possibile qualunque sia la situazione – cosa che il collo di bottiglia dell’hardware ci impedisce.

Solo di recente il dipartimento della difesa degli Stati Uniti d’America ha investito qualche miliardo su quello che potrà essere il futuro del Deep Learning, cioè progettare macchine che saranno in grado di adattarsi al contesto.

Il futuro sarà passare dallo Statistical Learning al Contestual Adaptacion.

Da sistemi che apprendono dai dati e che hanno bisogno dell’operatore che addestra e prepara i dati e dà in pasto alle macchine per apprendere, a sistemi che si adatteranno al contesto e quindi avranno maggiore autonomia operativa.

Certo, è qualcosa che fa un po’ paura da un certo punto di vista, ma è una cosa che alla quale prima o poi andremo incontro.

4. I Lavoratori Digitali trasformeranno il luogo di lavoro.

I lavoratori digitali cresceranno più del 50% entro il 2022.

Questo vuol dire che che l’Intelligenza Artificiale ci ruberà davvero il lavoro?

Allora, vediamo di rispondere un’altra volta a questa domanda.

L’Intelligenza Artificiale toglierà il lavoro a tutte le persone che non sapranno aggiornarsi e ricollocarsi, cioè passare da un lavoro di bassa manovalanza a un lavoro con un valore aggiunto.

Di fatto ci sarà bisogno di più risorse, che però dovranno essere qualificate.

Non ci sarà più bisogno della risorsa che rimane sulla catena di montaggio a guardare i pezzi che passano, ma ci sarà bisogno di una persona che va ad addestrare l’Intelligenza Artificiale. 

È un cambio di passo, non è come altre tecnologie in passato che ci hanno fatto avanzare.

L’Intelligenza Artificiale ci costringe a pensare in un modo diverso.

Le macchine non saranno più dei mezzi meccanici stupidi che seguono quello che gli diciamo di fare.

Le macchine avranno anche un loro modo di lavorare in autonomia.

5. Messa in leva della Process Intelligence.

I sistemi tecnologici individuali come i CRM, CRS, EHR etc… provvedono alla visibilità nei processi controllati attraverso le loro piattaforme.

Per ottenere visibilità le organizzazioni avranno bisogno di mettere in leva le tecnologie di Processing Intelligence che provvedono una visione accurata, comprensiva e in tempo reale di tutti i processi. 

È un po’ come avere uno schermo enorme in cui sarà possibile vedere esattamente cosa succede in tutta l’azienda.

Ovviamente, il valore aggiunto non è vedere quello che capita in tempo reale ma è avere una sorta di “sfera magica” che mi fa vedere come andranno le cose in base alle decisioni che io prendo oggi. 

In un mondo che cambia alla velocità della luce un imprenditore non può pensare di essere competitivo continuando a fare i compiti ripetitivi che possono essere sostituiti da una macchina.

Vent’anni fa chi faceva manualmente l’operazione ripetitiva a un certo punto si è trovato sostituito dalla macchina, dall’automazione industriale che svolge le operazioni in maniera ripetitiva.

Per fare un paragone, potremmo dire che dopodomani saranno i “pensieri ripetitivi” che verranno sostituiti dalle macchine.

Tutte quelle operazioni che oggi anche i manager per gran parte dell’attività fanno in maniera sistematica sui dati saranno tutte attività sostituite dagli algoritmi dell’Intelligenza Artificiale.

Per cui se io fossi un manager incomincerei a pensare che più della metà del lavoro che faccio oggi, un domani non è detto che lo faccia ancora.

Quindi devo capire come fare a focalizzare le mie risorse su operazioni che potranno essere a valore aggiunto per l’azienda dove lavoro. 

6. L’Intelligenza Artificiale avrà un ruolo principale nel migliorare il lavoro dei dipendenti e per migliorare la customer experience.

Ancora una volta si parla dell’Intelligenza Artificiale come quella leva in più che la concorrenza non ha, sia sull’ottenere un determinato lavoro sia sul migliorare la custom experience

Nel momento in cui introduci l’Intelligenza Artificiale in azienda e capisci le potenzialità anche solamente partendo da una PoC – come succede spesso con i nostri clienti – inizi a considerare tutta la linea di produzione perchè capisci che introdurre questa tecnologia ti da dei vantaggi ed alleni la mente a capire come i problemi che trovi sul flusso di lavoro possono essere risolti dall’Intelligenza Artificiale.

Quindi, non è solo una questione di produzione e guadagno che viene toccata da questa tecnologia ma è tutta la filiera.

Perchè, di fatto, possiamo passare dall’analisi infettologica alla customer experience con eventualmente un assistente all’acquisto, ma anche il supporto può essere gestito da un’Intelligenza Artificiale. 

Ormai ai livelli a cui siamo arrivati si fa fatica a distinguere se è una persona o un bot che ci risponde in una chat di supporto.

Quindi, non è questione solo mirata alla produzione è proprio una funzione che copre a 360 gradi l’azienda.

7. L’Intelligenza Artificiale monitorerà e migliorerà i processi aziendali.

In realtà questa è una cosa che si sta ripetendo da parecchio, ma magari aggiungiamo qualcosa anche noi.

La cosa in più che abbiamo di recente da qualche anno a questa parte è il miglioramento degli algoritmi di Natural Language Processing.

Questi algoritmi hanno a che fare con la comprensione e l’elaborazione del linguaggio naturale e stanno producendo risultati molto soddisfacenti (che fino a qualche anno fa erano impensabili).

Oggi abbiamo delle interfacce e dei sistemi conversazionali intelligenti – come Alexa di Amazon, Siri di Apple, Home di Google – che permettono di imitare il dialogo umano, ma anche di rispondere a domande su argomenti di diversa natura.

Questi sistemi di elaborazione del linguaggio naturale permettono di automatizzare ancora di più i processi aziendali, tanto da sostituire egregiamente e migliorare (altrettanto egregiamente) la customer experience, quindi il cliente in fase di acquisto e anche assistere il manager aziendale che non ha più bisogno della persona fisica per chiedere delle informazioni.

In poche parole, tante cose possono essere sostituite dall’assistente virtuale e questo è sicuramente un vantaggio che abbiamo in più rispetto a qualche anno fa.

8. Un grande sviluppo dell’Intelligenza Artificiale Quantistica.

Per spiegare meglio questo punto, partiamo dalla definizione di computer quantistico.

Il computer quantistico parte da un modo diverso di elaborare le informazioni.

Non entriamo nello specifico, ma concettualmente ci da accesso ad una potenza di calcolo enorme. 

Naturalmente l’Intelligenza Artificiale ha bisogno di grandi potenze di calcolo per permettere di creare e simulare una rete neuronale biologica per avere una risposta veloce. 

Il computer quantistico aggiunto all’Intelligenza Artificiale darà risultati sbalorditivi perché permetterà all’Intelligenza Artificiale di validare più situazioni contemporaneamente.

Non ci validerà solo un’inferenza a livello di “sì” o “no”, ma potremmo validare la domanda che abbiamo fatto valutando più casistiche allo stesso tempo.

Quindi avremo una risposta più precisa e immediata a domande anche molto complesse.

Perciò, sì sicuramente farà la differenza.

C’è da dire che il computer quantistico ancora non è pronto su scala commerciale ma sicuramente sarà una bella sfida per quello che è l’Intelligenza Artificiale e quello che può dare.

9. I DATA daranno benzina al fuoco dell’Intelligenza Artificiale

E questa benzina potrebbe bruciarci?

La raccolta dei dati sarà come una nuova caccia all’oro tanto che prima o poi addirittura potremmo scoppiare per la quantità di dati raccolti?

Secondo noi non scoppierà niente, nel senso che più di tanto i dati non potranno aumentare rispetto alla capacità di acquisire.

Lla capacità di stoccaggio sarà sempre superiore alla capacità di acquisizione dei dati o comunque sarà l’andamento proporzionale.

Dal punto di vista dell’importanza dei dati assolutamente sì, la qualità del sistema di Intelligenza Artificiale, dipende dalla qualità dei dati.

Il che vuol dire avere dati di qualità, non solo dati abbondanti.

E il nostro gran chiacchierare sul dati vediamo che ha dato i suoi frutti perchè incontrando le aziende in più occasioni abbiamo incontrato aziende che hanno iniziato già da tempo la raccolta dei dati.

Ancora non sanno esattamente cosa farne, ancora hanno delle interfacce di Business Intelligence molto scarne e molto primitive, diciamo, però intanto hanno i dati e sono consapevoli del fatto che un domani – quando decideranno di implementare l’Intelligenza Artificiale – hanno i dati pronti e li daranno in pasto alla macchina e riusciranno a ricavare informazioni dai dati.

Per cui assolutamente sì, saranno il carburante per il motore dell’Intelligenza Artificiale.

10. Un’integrazione sempre più profonda dell’Intelligenza Artificiale all’interno dei luoghi di lavoro.

Abbiamo parlato di Arvind Krishna, dell’opinione che ha dato nei confronti dell’Intelligenza Artificiale, cioè che le aziende per necessità dovranno dotarsi di intelligenza Artificiale.

Il politecnico di Milano ha confermato che entro il 2023 il 90% delle aziende in Italia si saranno dotate di questi sistemi.

Ma quali possono essere determinati settori che potranno “sfuggire alla morsa” dell’Intelligenza Artificiale? 

Probabilmente i settori che potranno “sfuggire” a questi sistemi, sono i settori dell’artigianato più spinto, cioè dove ci sono delle situazioni di nicchia e dove l’operatività sarà fatta ancora totalmente a mano.

In poche parole, lì dove la produzione sarà proprio manuale. 

Anche questi settori qua, per quanto riguarda la vendita e l’assistenza ai clienti ci sarà comunque lo zampino dell’Intelligenza Artificiale…

Se parliamo di produzione e di produttività ci saranno dei settori che saranno privi di Intelligenze Artificiali, ma dire che nessun settore sarà toccato dall’Intelligenza Artificiale non sarà possibile.

Prima o poi introdurremo l’Intelligenza Artificiale come base di qualsiasi processo di sviluppo di software.

Chip sempre più potenti, IoT sempre più piccoli…

Ormai anche con l’Edge Computing stiamo portando l’Intelligenza Artificiale sempre più vicina alla macchina, sempre più vicina al confine con il mondo reale.

Il valore aggiunto di avere un’Intelligenza Artificiale è comunque il fatto di dare una potenza decisionale di contesto, nel riconoscere le situazioni su un device sempre più piccolo e sempre più vicino a noi.

Su tutto anche l’orologio che capisce se stiamo correndo piuttosto che stiamo camminando, sono comunque analisi di dati, ed è comunque un’Intelligenza Artificiale che abbiamo su di noi. 

Ma andrà sostituire gli algoritmi anche più semplici proprio per questa capacità di elaborare in autonomia senza la necessità di un controllo supervisore.

In conclusione…

Il mondo dell’Intelligenza Artificiale lo stiamo esplorando proprio n questo momento.

C’è chi parla dell’alba dell’AI, e chi ne parla come qualcosa di già stabilito.

In Italia, siamo comunque un pochettino indietro, ma allo stesso modo stiamo andando avanti.

È tutto un processo e un guardare in avanti.