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Come integrare sistemi di intelligenza artificiale nelle PMI

Indice.

L’intelligenza artificiale sta trasformando anche in Italia il modo di operare di molte imprese. Sebbene si tratti di un cambiamento in atto già da tanti anni, reso possibile da algoritmi volti al miglioramento di efficienza e produttività esistenti da tempo, la recente diffusione degli strumenti generativi ha suscitato l’interesse di un numero nettamente superiore di aziende verso l’argomento. Un impatto particolarmente rilevante si registra nelle PMI che si trovano ad affrontare una concorrenza in costante crescita numerica. Gli strumenti di AI sono visti, in tal senso, come armi per rimanere competitivi in un mercato sempre più digitalizzato.

Oggi voglio condividere con voi un’analisi dei più efficaci sistemi di intelligenza artificiale per le imprese.

Intelligenza artificiale cos’è

Il termine “intelligenza artificiale” (IA oppure AI dall’equivalente in lingua inglese) è stato utilizzato per la prima volta negli anni ‘50 del secolo scorso. Con tale espressione ci si riferisce all’insieme delle operazioni caratteristiche dell’intelletto umano eseguite da computer. Queste includono la comprensione del linguaggio, il riconoscimento di oggetti e suoni, la pianificazione, l’apprendimento e la risoluzione dei problemi.

Categorie di AI

Per prima cosa è utile comprendere la distinzione tra 3 categorie di intelligenza artificiale:

  1. Intelligenza Artificiale Limitata (ANI)
  2. Intelligenza Generale Artificiale (AGI)
  3. Super Intelligenza Artificiale (ASI)

L’ANI è considerata un’AI “debole”, mentre le altre due tipologie sono classificate come AI “forti”. Definiamo l’intelligenza artificiale debole in base alla sua capacità di completare un compito specifico, come giocare una partita a scacchi o riconoscere una persona tra una serie di immagini. L’elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e la visione artificiale, che permettono alle imprese di automatizzare le operazioni e supportare assistenti virtuali come Siri e Alexa, sono esempi di ANI. La visione artificiale riveste un ruolo chiave nello sviluppo dei veicoli autonomi.

Forme avanzate di intelligenza artificiale come AGI e ASI mostrano in modo più evidente tratti comportamentali umani, come la capacità di interpretare il tono e le emozioni. L’intelligenza artificiale forte è caratterizzata dalla sua capacità di confrontarsi con le prestazioni umane. L’Intelligenza Generale Artificiale (AGI) sarebbe in grado di competere alla pari con un essere umano, mentre la Super Intelligenza Artificiale (ASI) supererebbe le capacità di un essere umano. Non esiste ancora alcuna forma di AI forte, ma la ricerca in questo campo è in corso.

Machine learning

Il termine “machine learning” è stato introdotto successivamente all’AI e si riferisce all’abilità di una macchina di apprendere autonomamente senza una programmazione esplicita. Il machine learning o apprendimento automatico, è una delle vie per sviluppare l’intelligenza artificiale. Possiamo definirlo come un sottoinsieme dell’AI che si concentra sulla capacità delle macchine di apprendere dai dati in modo autonomo, aggiornando gli algoritmi di volta in volta che ricevono nuove informazioni sul contesto. L’addestramento richiede l’utilizzo di grandi quantità di dati e di algoritmi efficienti, per adattarsi e migliorare in base alle condizioni che si presentano.

Machine learning e modello analitico

Il machine learning automatizza la creazione del modello analitico, ricorrendo a metodi basati su reti neurali, modelli statistici e tecniche di ricerca operativa per estrarre informazioni nascoste dai dati. Una rete neurale è ispirata al funzionamento del cervello umano e consiste in un sistema di calcolo composto da unità tra loro connesse (come neuroni) che elaborano le informazioni reagendo a stimoli esterni e trasmettendo le relative informazioni tra diverse unità.

Un tipico esempio di machine learning è rappresentato dai sistemi di visione artificiale, che consentono a un sistema informatico di riconoscere oggetti acquisiti digitalmente da sensori di immagine. L’algoritmo usato in questi casi deve essere in grado di distinguere dei soggetti specifici tra animali, oggetti inanimati e persone e allo stesso tempo imparare dalle esperienze passate. In sostanza, deve memorizzare le informazioni precedenti per utilizzarle efficacemente nelle future acquisizioni di visione artificiale, spesso impiegate nei sistemi automotive.

Deep Learning e reti neurali

Le reti neurali, conosciute anche come ANN (reti neurali artificiali) o SNN (reti neurali simulate), rappresentano un sottoinsieme del machine learning e costituiscono l’elemento centrale degli algoritmi di deep learning. La loro struttura e il loro nome sono ispirati al cervello umano e imitano il modo in cui i neuroni biologici trasmettono segnali.

Le ANN sono composte da strati di nodi che includono un livello di input, uno o più livelli nascosti e un livello di output. Ciascun nodo o neurone artificiale è collegato ad altri nodi e ha associati un peso e una soglia. Se l’output di un qualsiasi nodo supera la soglia specificata, il nodo viene attivato e trasmette i dati al livello successivo della rete. In caso contrario, nessun dato viene trasmesso al livello seguente.

Il deep learning utilizza modelli di reti neurali estremamente articolati con numerose unità di elaborazione. Sfrutta i progressi nell’ambito del calcolo e le tecniche di allenamento per apprendere modelli complessi attraverso enormi quantità di dati strutturati e non strutturati. Le applicazioni comuni includono il riconoscimento di immagini e di discorsi. Il concetto di deep learning è talvolta semplicemente indicato come “reti neurali profonde”, con riferimento ai numerosi strati coinvolti.

Connessione tra AI e IoT

L’Internet delle cose (IoT) è una rete di oggetti e dispositivi connessi dotati di varie tecnologie, come sensori, che consentono loro di trasmettere e ricevere dati. È ampiamente utilizzato soprattutto nel settore industriale. La relazione tra AI e IoT può essere paragonata a quella tra il cervello e il corpo umano. Così come il nostro corpo, grazie a vari input sensoriali come la vista e il tatto, è in grado di riconoscere determinate situazioni e reagire di conseguenza, anche l’IoT, attraverso i suoi sensori, acquisisce dati che vengono poi interpretati ed elaborati dall’intelligenza artificiale. Attraverso il sistema di controllo, ovvero il nucleo del circuito, la nostra CPU, siamo in grado di prendere decisioni e attivare attuatori per controllare diverse azioni.

Utilizzo dell’intelligenza artificiale nelle imprese

Negli ultimi anni, le tecnologie legate all’AI hanno registrato una crescita senza precedenti in termini di accessibilità e diffusione. Ciò è dovuto principalmente ai progressi nella ricerca, alla disponibilità di dati sempre più vasti e alla continua evoluzione degli strumenti e delle piattaforme di AI. Questo aumento dell’accessibilità ha permesso a un numero sempre maggiore di aziende, comprese le piccole e medie imprese, di adottare soluzioni di AI per migliorare le proprie operazioni, ottimizzare i processi decisionali e offrire nuovi prodotti e servizi innovativi.

Le piccole e medie imprese possono sfruttare le funzionalità dell’intelligenza artificiale per:

  • gestire processi comuni in aree come la logistica, le risorse umane e le finanze;
  • migliorare la precisione del processo decisionale;
  • automatizzare attività ripetitive;
  • elaborare report utili per definire la strategia aziendale;
  • personalizzare la comunicazione con i clienti e il supporto tecnico in base alle esigenze specifiche;
  • ottenere analisi predittive dai dati aziendali reali.

Analisi dei dati basata sull’intelligenza artificiale

Uno dei maggiori vantaggi dell’adozione di strumenti di intelligenza artificiale nelle imprese è la capacità di acquisire informazioni tramite l’analisi dei dati. Gli algoritmi sono in grado di individuare relazioni tra diverse informazioni per identificare punti di miglioramento e possibili ottimizzazioni. Ciò consente alle organizzazioni di valutare con maggiore precisione le proprie prestazioni, individuare nuove opportunità e adattarsi rapidamente alle condizioni di mercato.

Dall’approccio data-driven all’implementazione dell’AI

Negli ultimi anni, molte aziende hanno adottato un approccio data-driven, utilizzando dati e analisi per guidare le proprie decisioni e strategie aziendali. Tuttavia, con l’avanzare delle tecnologie di AI, si è verificata una transizione verso un approccio AI-Driven. Questo significa che le organizzazioni stanno integrando l’intelligenza artificiale nei propri processi decisionali e operativi, approfittando di algoritmi avanzati per estrarre insights dai dati e automatizzare le attività.

Una strategia puramente data-driven si concentra sull’utilizzo dei dati esistenti per prendere decisioni informate, definire le politiche di sviluppo del prodotto, ridurre i rischi e definire attività tempestive.

L’approccio AI-Driven ricorre ad algoritmi di machine learning e deep learning per automatizzare dei processi di alto o basso valore. Sfrutta la capacità della macchina e dei modelli utilizzati per ottenere minor disturbo, maggiore efficacia ed efficienza in una sempre maggiore gamma di aree aziendali.

Questa transizione consente alle aziende di sfruttare appieno il potenziale dei loro dati e migliorare l’efficienza operativa.

Mappare il viaggio verso l’AI

L’adozione dell’intelligenza artificiale rappresenta un viaggio complesso e multifase per le aziende. Questo viaggio include fasi di valutazione, adozione e integrazione dell’AI nei processi aziendali esistenti.

  • Durante la fase di valutazione, le aziende esaminano esigenze e obiettivi per identificare le opportunità di utilizzo dell’AI
  • Successivamente, durante la fase di adozione, le imprese selezionano e implementano le soluzioni di AI più adatte alle loro necessità.
  • Infine, durante la fase di integrazione, integrano l’AI nei loro processi aziendali, dopo aver appurato che funziona in modo sinergico con altri sistemi e tecnologie esistenti.

Pianificare l’introduzione dell’AI nei processi aziendali

Pianificare l’introduzione dell’intelligenza artificiale nei processi aziendali richiede una strategia ben definita e un approccio strutturato. Questo include la valutazione dei bisogni dell’organizzazione, l’identificazione delle opportunità di utilizzo dell’AI, la selezione delle soluzioni di AI più adatte e l’integrazione delle stesse nei processi aziendali esistenti. Durante tale processo è importante coinvolgere tutte le parti interessate e garantire una comunicazione chiara e continua indispensabile per il successo dell’operazione.

È cruciale è partire da un business case e a ritroso comprendere le tecnologie necessarie, gli impatti che queste avranno sull’organizzazione e gli outcome desiderati. Oppure, al contrario, si può scegliere una tecnologia specifica e valutare in seguito gli elementi appena citati

Ciascuna attività complessa deve necessariamente passare da una fase di trial su un campione di clienti. Ad esempio, se si vuole introdurre un sistema che consiglia prodotti ai propri clienti sulla base dei loro acquisti, si dovrà sviluppare tale attività su una piccola parte di clienti per valutare l’impatto e poi estendere l’attuazione su tutti i clienti

Strumenti e tecnologie per l’ecosistema AI e data driven

L’ecosistema AI e data-driven è composto da una vasta gamma di strumenti e tecnologie. Tra questi vi sono database, piattaforme di analisi e business intelligence (BI), cloud computing e big data. Essi forniscono scalabilità, sicurezza e flessibilità necessarie per gestire e analizzare grandi quantità di dati in modo efficiente e affidabile.
I database permettono di archiviare e gestire grandi quantità di dati in totale sicurezza. Le piattaforme di analisi e BI invece offrono l’opportunità di estrarre insights significativi dai dati attraverso la visualizzazione e l’analisi di questi ultimi, ma soprattutto queste piattaforme erogano servizi di machine learning utili sia per creare e addestrare i propri modelli, sia modelli già addestrati che permettono attività di business facilmente integrabili tramite API all’interno dell’azienda.

I principali sono IBM Watson, AWS, Google e Microsoft Azure, i quali hanno modelli che permettono di riconoscere immagini e creare testo, modelli previsionali, modelli predittivi, già pronti all’uso da integrare all’interno dei proprio processi.

Cloud computing e big data

Il cloud computing e il big data giocano un ruolo chiave nell’ecosistema data-driven e AI poiché offrono scalabilità e sicurezza necessarie per gestire correttamente grandi quantità di dati. Le soluzioni basate su cloud consentono alle aziende di accedere rapidamente alle risorse di calcolo e di archiviazione che occorrono per analizzare i dati e implementare soluzioni di AI avanzate, garantendo al contempo la sicurezza e la protezione dei dati sensibili.

L’importanza dell’integrazione dei dati. API e sistemi interoperabili

L’integrazione dei dati è fondamentale per massimizzare il valore degli stessi e sfruttare appieno le soluzioni di AI. Le API e i sistemi interoperabili consentono alle aziende di integrare facilmente i propri dati provenienti da diverse fonti e sistemi, facendo sì che i dati restino accessibili. Questa integrazione permette alle aziende di poter creare molto più facilmente processo di interscambio e acquisizione di dati tra vari server e piattaforme, dati che sono la vera a propria benzina per poter sfruttare a pieno l’intelligenza artificiale.

Ti aiuto a scegliere gli strumenti di AI più adatti al tuo business

Come business & innovation manager, affianco spesso le PMI nella selezione e integrazione di queste risorse incredibili per rivedere e trasformare i propri modelli di business e sfruttare appieno le potenzialità offerte dalle nuove tecnologie, combinandole tra loro. Solo grazie a conoscenze e abilità specifiche, le imprese possono ricorrere in modo intelligente all’AI evitando i rischi legati alla scelta superficiale degli strumenti da includere nella gestione delle proprie attività.

Se anche tu sei incuriosito dalle possibilità offerte dall’AI e vuoi fare chiarezza sugli strumenti più adatti alla tua impresa, contattami per una consulenza personalizzata.

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