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Intelligenza artificiale, quali le prospettive per le imprese?

1 aprile 2019


Intelligenza artificiale, quali le prospettive per le imprese?

In Italia sono poche le aziende che si sono cimentate con questa tecnologia che ha enormi possibilità di sviluppo. Ma l’interesse è alto, anche da parte delle istituzioni europee.

Nonostante l’intelligenza artificiale sia un argomento sulla bocca di molti da diverso tempo, è raro possedere la piena capacità di comprenderne l’applicazione. Questo anche perché ha contorni ancora da scoprire e delineare, e opportunità che si moltiplicano. Per questo Assolombarda ha organizzato un workshop nell’ambito degli EU Industry Days della Commissione Europea per presentare i principali trend tecnologici in ambito intelligenza artificiale con focus su alcune filiere industriali (ICT, life science, meccatronica, design e arredo). Sono linee guida e scenari per districarsi nel mondo dell’A.I. e saperne cogliere tutte le opportunità.

Partiamo innanzitutto da una definizione, utile a inquadrare il fenomeno. Secondo l’Osservatorio del Politecnico di Milano che se ne occupa, “l’artificial intelligence è il ramo della computer science che studia lo sviluppo di sistemi hardware e software dotati di specifiche capacità tipiche dell’essere umano ed in grado di perseguire autonomamente una finalità definita prendendo delle decisioni che, fino a quel momento, erano solitamente affidate agli esseri umani”.

A conti fatti in Italia ancora pochi si sono già approcciati a questo ambito: solo il 12% delle aziende ha un progetto a regime, l’8% è in fase di implementazione, mentre il 31% ha in corso dei progetti pilota e il 21% ha invece stanziato del budget per concretizzare un’idea progettuale. Il 19% ha un interesse futuro, non ancora concreto, e il 9% non ha alcun interesse (dati Politecnico).

A seconda del livello di diffusione, è possibile identificare come “emergenti” le soluzioni negli ambiti di Language Processing, relative all’elaborazione del linguaggio per la traduzione e la produzione di testo in modo autonomo a partire da dati; di Demand Forecast, per la pianificazione della domanda di produzione e la pianificazione dei materiali e delle capacità del magazzino; di Predictive Maintenance, ovvero la capacità di predire le condizioni che si stanno per verificare sulle macchine; di Image Processing, per il riconoscimento del volto di persone o cose e in generale per l’estrazione di informazioni dall’immagine. Inoltre, altre soluzioni smart sono quelle di Fraud Detection, basate solitamente su algoritmi Machine Learning, in grado di identificare le transazioni sospette, portando significativi aumenti nella capacità di identificare frodi; di Recommendation, che hanno l’obiettivo di indirizzare preferenze, interessi e decisioni dell’utente basandosi su informazioni da lui fornite in modo diretto o indiretto. Infine le soluzioni di Virtual Assistant/Chatbot, software in grado di erogare servizi a un interlocutore umano interagendo attraverso lo scritto e il parlato, già abbastanza diffuse.

Sono invece ancora in una fase davvero iniziale le soluzioni di Dynamic Pricing, che utilizza un algoritmo in base a cui un’azienda vende i suoi servizi/prodotti a prezzi flessibili, che variano nel tempo in considerazioni di determinate variabili; di Autonomous Robot, in grado di eseguire azioni senza intervento umano traendo informazioni dall’ambiente circostante; di Intelligent Object, oggetti che imparano dalle abitudini e dalle persone che vi interagiscono e grazie a sensori sono in grado di eseguire azioni e prendere decisioni senza l’intervento umano; Content Design, l’analisi dei dati disponibili per creare nuovi contenuti o progettare nuovi servizi o prodotti e Autonomous Vehicle, mezzi a guida autonoma capaci di percepire l’ambiente esterno e di individuare le manovre corrette da fare.

Sempre secondo i dati raccolti dal Politecnico, il 50% delle aziende che ha già in corso progetti di A.I. ha come obiettivo prefissato il miglioramento dell’efficienza dei processi, ovvero la riduzione dei costi. Il 37% l’aumento dei ricavi ed il 13% lo sviluppo di soluzioni per un supporto decisionale.

Vero è anche che intraprendere un percorso di adozione di soluzioni di intelligenza artificiale è un processo complesso: nelle fasi iniziali, la realizzazione del business case è l’attività più critica, per difficoltà nel valutare i requisiti e il rapporto costi-benefici. Mentre nelle fasi finali è impegnativa la necessaria attività di change management, seguita dall’attività di release & deployment del progetto. Insomma, di strada da fare ce n’è ancora tanta. Un buon segno arriva però dalle startup, dove per definizione c’è più fermento: quelle operanti nel mercato dell’intelligenza artificiale hanno raccolto a livello globale 6 miliardi di dollari dal 2013 ad oggi, con un finanziamento medio in crescita nell’ultimo anno da 8,8 a 13,1 milioni di dollari.

Qualcosa si muove anche a livello istituzionale. Il prossimo 9 aprile la Commissione Europea pubblicherà le nuove linee guida sull’implementazione etica dell’intelligenza artificiale, prima a farlo a livello mondiale, dove la competizione sul tema è forte, con due giganti come Cina e Usa che sono scesi massicciamente in campo, intenzionati a cogliere tutte le opportunità che questo nuovo strumento può offrire. Per questo l’Europa, innescando un dibattito sul tema, può avere un ruolo dirimente anche nel porre ordine e chiarezza, proponendosi come leader nello sviluppo dell’intelligenza artificiale in un dibattito che tenga conto della persona.

 

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