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L’integrazione tra intelligenza artificiale e data-driven

Indice.

Dopo aver parlato di come integrare sistemi di intelligenza artificiale nelle PMI e di data-driven decision-making nelle aziende, oggi voglio rendere più chiaro lo stretto legame tra i due concetti. Quando si parla di intelligenza artificiale, è impossibile non considerare l’importanza dei dati. Infatti, senza una quantità significativa di dati di qualità, i modelli di AI non possono “apprendere” e migliorare le loro performance. Al contempo, un approccio data-driven efficace richiede strumenti avanzati di intelligenza artificiale per analizzare, interpretare e utilizzare queste informazioni in modo strategico.

Evoluzione e rivoluzione: breve storia dell’AI e dell’importanza crescente dei dati

L’intelligenza artificiale ha una storia affascinante che risale agli anni ‘50, con i primi tentativi di creare macchine in grado di imitare l’intelligenza umana. Da allora, l’AI ha attraversato diverse fasi di sviluppo, passando da semplici algoritmi a sistemi complessi di machine learning e deep learning.

Parallelamente, l’importanza dei dati è cresciuta in modo esponenziale. Negli anni ‘90, con l’avvento di internet, si è assistito a una vera e propria esplosione di dati disponibili. Oggi siamo nell’era dei Big Data, dove la raccolta e l’analisi dei dati sono diventate attività determinanti per qualsiasi impresa.

Questa evoluzione ha creato le basi per l’attuale rivoluzione AI, dove i dati non sono solo un sottoprodotto delle operazioni aziendali, ma una risorsa strategica essenziale.

Comprendere l’AI: cos’è l’intelligenza artificiale e come funziona

L’intelligenza artificiale è una disciplina informatica che mira a creare modelli in grado di eseguire attività che solitamente richiedono l’intelligenza umana. Questi compiti includono ad esempio riconoscimento vocale, visione artificiale e traduzione linguistica. Ma come funziona esattamente l’AI? Tre strumenti chiave che ne consentono il funzionamento sono:

  1. algoritmi di machine learning che permettono ai computer di imparare dai dati. Più dati vengono forniti, migliore sarà l’apprendimento;
  2. reti neurali le quali simulano la struttura del cervello umano per processare informazioni in maniera sofisticata;
  3. modelli di intelligenza artificiale creati tramite varie technic tra cui il machine leasing, tramite i quali svolgere dei compiti ripetitivi e specifici. Si richiede un input e il modello restituisce l’output per il quale è stato programmato (un testo come ChatGpt, vero o falso per le etichette, ecc)

Il ruolo dei dati. Come l’AI li utilizza per “apprendere” e migliorare

I dati sono il combustibile che alimenta gli algoritmi di AI. Ecco come funziona il processo:

  1. l’azienda insieme a delle figure specializzate come un data scientist sceglie e raccoglie dati da diverse fonti, come social media, transazioni commerciali e sensori IoT, sulla base degli obiettivi del modello che deve essere creato;
  2. i dati grezzi vengono puliti e trasformati in un formato utilizzabile tramite il cosiddetto preprocessing;
  3. gli algoritmi di AI vengono “allenati” nella fase di training con i dati, per la costruzione di un modello che andrà a rispondere a casi d’uso specifici utili appunto per riconoscere pattern e fare previsioni;
  4. l’azienda integra il modello all’interno di un processo specifico finalizzato a svolgere il tipo di operazione per cui è stato creato. Si avranno output per ciascun input che viene inviato.

Come costruire una base data-driven per l’AI

Raccogliere dati di qualità è il primo passo per un’integrazione efficace tra AI e approccio data-driven in azienda. il vero grande lavoro su cui si basa la bontà di un modello è la raccolta e l‘organizzazione dei dati. Bisogna ricordare che:

  • da come vengono selezionati, organizzati e bilanciati i dati dipenderà la qualità del modello che si allena. Il rischio di partire con pochi dati o dati qualitativamente poco significativi è di creare poi modelli con grandi problemi di bias o di fatto inutilizzabili;
  • per creare il proprio modello è necessario sviluppare un processo di training, utilizzando una delle strutture disponibili sul mercato. Solitamente questo tipo di tecnologie è messo a disposizione da Google Cloud, Azure Microsoft, TensorFlow, AWs e altre aziende tecnologiche che dispongono di grandi infrastrutture;
  • una volta creato un modello potremo poi integrare un’architettura che ci permetta di utilizzarlo all’interno di uno o più processi nei quali fornire input e ottenere risposte.

Questo tipo di processo, ovviamente semplificato in questo articolo, è la base per tutti i progetti di cui sentiamo sempre più parlare Nell’ambito sanitario inizieremo ad avere la possibilità di trovare marker tumorali sulla base di immagini. Nell’automotive la guida autonoma sarà possibile grazie a telecamere che trasmettono ai modelli di AI le immagini in tempo reale; tali modelli comprendono la situazione della strada per poter impostare la traitettoria dell’auto. Potremmo fare tanti altri esempi che coinvolgono aspetti della nostra quotidianità.

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Pulizia e preparazione dei dati

Non tutti i dati raccolti sono immediatamente utilizzabili. La pulizia e la preparazione dei dati sono fasi cruciali. Infatti è necessario eliminare dati non utili come duplicati e informazioni irrilevanti e assicurare che quelli che utilizziamo siano in un formato standard e uniforme. Bisogna anche gestire i dati mancanti in modo che non influenzino negativamente l’analisi.

Data governance: allenare i modelli con dati conformi

La gestione dei dati richiede attenzione particolare per questioni etiche e normative. È indispensabile accertarsi che la raccolta e l’uso dei dati siano conformi alle normative come il GDPR e l’AI Act Europeo.

Un passaggio fondamentale quando si creano progetti di machine learning è in primis fare in modo di verificare e comprendere se i dati utilizzati per fare il training possano essere utilizzati a tale scopo.

A tal proposito una prima linea guida vincolante è la publbicazione dell’AI act che disciplina i tipi di rischi, quali modelli possono essere creati e quali tipi di dati possono essere utilizzati.

Sfide e considerazioni etiche: la privacy e la sicurezza dei dati

Le principali sfide legate alla privacy e alla sicurezza che un’impresa si trova ad affrontare nel processo di digitalizzazione, integrazione di tool di AI e analisi e raccolta dei dati sono:

  • anonimizzazione. È determinante occuparsi di rimuovere informazioni identificative dai dataset;
  • crittografia. La protezione dei dati durante la trasmissione e l’archiviazione è un aspetto di grande importanza;
  • consenso informato. Si deve ottenere il consenso esplicito degli utenti prima di raccogliere i loro dati.

Vantaggi dell’integrazione tra intelligenza artificiale e data-driven nelle aziende

L’integrazione di AI e dati porta a una serie di vantaggi per le imprese, nell’ottica di diventare più competitive, efficienti e reattive ai cambiamenti del mercato, tra cui:

  • miglioramento della precisione nelle previsioni;
  • ottimizzazione delle operazioni aziendali;
  • personalizzazione delle esperienze utente;
  • supporto nelle decisioni strategiche.

La nota positiva è che le PMI prima di avventurarsi in un progetti di costruzione dei propri modelli comunque attività costose e complesse, possono pensare di integrare uno o più dei modelli già presenti sul mercato all’interno dei propri processi. Questo significa che aziende come Google, Microsoft, ecc hanno già allenato per noi dei modelli, che svolgono molto bene dei compiti specifici e possiamo decidere di integrarli all’interno dei nostri processi.

Ad esempio potremmo utilizzare un modello Speech-to-Text di Google che Converte con precisione la voce in testo utilizzando un’API con cui passargli i dati. Oppure, Document AI, utile per estrarre dati dai documenti e così via, si trovano decine di modelli già pronti a fare cose molte specifiche. Chiaramente esistono numerosi alri modelli funzionali all’analisi dei dati, specifici per svolgere attività di regressione, clusterizzazione, categorizzazione, ecc

Prevedere i trend e il comportamento dei consumatori

L’analisi predittiva utilizza algoritmi di AI per esaminare i dati storici e prevedere trend futuri. Questo approccio è particolarmente utile per:

  • prevedere il comportamento dei consumatori e ottimizzare le campagne pubblicitarie e la strategia di marketing aziendale;
  • anticipare la domanda e gestire le scorte in modo efficiente;
  • identificare rischi e opportunità di investimento.

Vuoi portare una strategia di innovazione nella tua azienda? Parliamone.

Ottimizzare le operazioni aziendali con l’AI

L’intelligenza artificiale può automatizzare numerosi processi aziendali, migliorando l’efficienza e riducendo i costi di:

  • customer service, con chatbot AI per gestire le richieste dei clienti in tempo reale;
  • supply chain, con l’ottimizzazione della logistica e della gestione delle scorte;
  • produzione, grazie al monitoraggio e alla manutenzione predittiva delle macchine;
  • personalizzazione, tramite la creazione di esperienze utente su misura basate sui dati (raccomandazioni di prodotti in base al comportamento d’acquisto, contenuti mirati, assistenza basata sulle esigenze specifiche).

Utilizzare l’AI per supportare decisioni complesse

L’AI può analizzare grandi quantità di dati per supportare le decisioni strategiche. È in grado di identificare pattern nascosti che potrebbero sfuggire all’occhio umano, creare scenari ipotetici per valutare diverse strategie e scegliere le opzioni più vantaggiose basate su criteri specifici.

Trasformare i dati in strategie concrete

Avere dati è inutile se non si traducono in azioni concrete. Il punto quindi è costruire dei processi in cui si integrano modelli di AI che ci forniscono insight, insight e informazioni che che grazie al ricorso a dashboard interattive, permettono di visualizzare i dati in maniera comprensibile.

La cosa fondamentale non è tanto creare analisi, quanto creare progetti ben strutturati che portino a un miglioramento delle attività aziendali.

Cosa fare quando l’integrazione tra AI e approccio data-driven in azienda è avviata

Una volta avviato il processo descritto, bisogna tenere traccia di come e perché vengono prese determinate decisioni basate sugli strumenti di AI. Si devono assegnare chiare responsabilità per la gestione e l’implementazione dell’intelligenza artificiale in azienda.

Un aspetto da non dimenticare è quello della comunicazione, infatti è necessario informare stakeholders e utenti sull’impiego e sui benefici dell’AI, educare i dipendenti sui vantaggi e gli usi dell’AI e promuovere la collaborazione tra i diversi dipartimenti per sfruttare al meglio i dati.

Tendenze emergenti: le nuove frontiere dell’AI e come i dati stanno guidando l’innovazione

L’intelligenza artificiale è in continua evoluzione e le tendenze emergenti includono:

  • AI generativa per la creazione di contenuti originali;
  • miglioramento delle interazioni uomo-macchina;
  • AI etica e sviluppo di linee guida e standard per farne un uso sempre più etico.

Abbracciare l’AI per un futuro data-driven

L’integrazione tra intelligenza artificiale e approccio data-driven rappresenta una sinergia potente che può trasformare le imprese. Tuttavia, è essenziale trovare un equilibrio tra l’intuizione umana e le capacità dell’AI. Gli esseri umani apportano creatività e giudizio etico, mentre l’AI offre velocità e precisione nell’elaborazione dei dati.

Per le aziende che desiderano intraprendere o proseguire il loro viaggio nell’AI data-driven, mi occupo di identificare aree specifiche dove questo approccio può offrire valore aggiunto. Accompagno ciascuna impresa nell’adozione di un metodo flessibile da migliorare continuamente sulla base dei risultati ottenuti.

Con la giusta strategia e un focus sulla gestione etica dei dati, possiamo sfruttare al massimo le potenzialità dell’intelligenza artificiale per un futuro più innovativo e data-driven. Contattami per una consulenza personalizzata.

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