Adaptive AI cos’è, come viene usata dalle aziende

A differenza dei sistemi tradizionali di intelligenza artificiale, l’Adaptive AI può modificare il proprio codice per adattarsi ai cambiamenti e rispondere in modo più rapido agli imprevisti. Molte aziende hanno già implementato all’interno dei loro processi decisionali sistemi di intelligenza artificiale adattiva e Gartner stima che entro il 2026 queste aziende rappresenteranno più del 50% del totale di quelle che adottano sistemi di AI.

Cosa è l’Adaptive AI

L’Adaptive AI (Intelligenza Artificiale Adattiva) è un tipo di intelligenza artificiale in grado di apprendere dai dati in modo autonomo e di migliorare continuamente la sua capacità di fornire previsioni e suggerimenti.

Sono molteplici i campi di applicazione dell’Adaptive AI. Può essere utilizzata ad esempio per creare sistemi di apprendimento che adattino le lezioni in base alle caratteristiche e ai punti di forza degli studenti comportandosi come un tutor individuale. Può essere impiegata anche in campo medico per identificare e prevenire malattie, individuare nuove terapie e persino aiutare nella diagnosi.

In altre parole, l’Adaptive AI, grazie alla sua capacità di adattarsi ai dati in tempo reale, può essere utilizzata in applicazioni dinamiche come la gestione delle scorte, la logistica, il marketing o anche per la rilevazione di frodi.

Perché l’Adaptive AI dovrebbe essere importante per l’azienda

Grazie all’Adaptive AI un’azienda può aumentare la sua efficienza, ridurre i costi e incrementare la produttività. Nello specifico si possono considerare i seguenti vantaggi.

• Miglioramento delle prestazioni: l’Adaptive AI consente di migliorare continuamente le prestazioni perché è in grado di adattarsi ai dati in tempo reale.
• Maggiore produttività: molti processi aziendali possono essere automatizzati riducendo i costi e il tempo necessario per eseguire determinate attività. Questo consente all’azienda di aumentare la propria produttività e ridurre gli errori, migliorando la qualità del lavoro.
• Miglioramento dell’esperienza cliente: l’Adaptive AI può aiutare l’azienda a personalizzare l’esperienza del cliente, fornendo consigli personalizzati e raccomandazioni basate sui dati che arrivano in tempo reale. Un sito di news, ad esempio, può proporre ai suoi lettori contenuti personalizzati aggiornati in tempo reale. Un sistema di machine learning tradizionale, invece, aggiornerebbe i contenuti proposti di giorno in giorno e un evento improvviso, come l’annuncio dell’imminente scoppio di un conflitto, potrebbe essere proposto quando non avrebbe più interesse.
• Rilevamento delle frodi: l’Adaptive AI consente di identificare modelli anomali nei dati e di conseguenza rilevare eventuali frodi. Questo aiuta ad evitare perdite finanziarie e migliorare la reputazione dell’organizzazione.

Fasi di implementazione

L’implementazione dell’Adaptive AI consiste in una serie di fasi che possono essere schematizzate come di seguito:

1. Identificazione dell’obiettivo: la definizione dei risultati che si vogliono raggiungere è un primo passo fondamentale. Ciò significa definire l’obiettivo aziendale che si vuole raggiungere, identificare i dati necessari per raggiungerlo e definire le metriche di successo.
2. Raccolta e preparazione dei dati: i dati sono fondamentali per l’addestramento di qualsiasi modello di intelligenza artificiale, così come per l’Adaptive AI. Tra gli aspetti chiave da considerare nella scelta dei dati c’è innanzitutto la loro pertinenza con gli obiettivi del sistema. I dati devono essere diversi, e rappresentativi del pubblico di destinazione. Devono essere, infine, aggiornati continuamente in modo che il sistema possa adattarsi ai cambiamenti del contesto.

Una volta raccolti i dati, è necessario prepararli per essere utilizzabili all’algoritmo di apprendimento automatico.

1. Selezione dell’algoritmo: la fase successiva consiste nella scelta dell’algoritmo di apprendimento automatico adatto al risultato che si vuole ottenere, scelta che dipende anche dai dati che si hanno in ingresso.
2. Addestramento del modello: una volta selezionato l’algoritmo, è necessario addestrare il modello di apprendimento automatico utilizzando i dati preparati.
3. Valutazione e miglioramento: dopo l’addestramento del modello, è necessario valutare le prestazioni del modello utilizzando metriche di valutazione appropriate. Se le prestazioni del modello non sono soddisfacenti, è necessario migliorarlo mediante tecniche come l’ottimizzazione dell’iperparametro, l’ingegneria delle funzionalità, metodi di ensemble e trasferimento dell’apprendimento.
4. Implementazione del modello: una volta che il modello è stato valutato e migliorato, può essere implementato in un ambiente reale come può essere quello della produzione dell’azienda.
5. Monitoraggio e manutenzione: una volta che il sistema di Adaptive AI è stato implementato, è necessario monitorare continuamente le sue prestazioni e mantenerlo in modo che continui a fornire previsioni accurate nel tempo. Questo può richiedere l’aggiornamento e il riaddestramento del modello con nuovi dati o l’aggiornamento dell’algoritmo di apprendimento automatico utilizzato. Il feedback degli utenti può fornire informazioni preziose sulle modifiche da apportare.

Adaptive AI e continual learning

Sono concetti strettamente correlati in quanto sia l’Adaptive AI che il continual learning si riferiscono alla capacità di un sistema di apprendimento automatico di adattarsi in tempo reale ai nuovi dati e migliorare continuamente le proprie prestazioni.

L’Adaptive AI si riferisce ai sistemi di intelligenza artificiale in grado di imparare e adattarsi alle nuove situazioni e ai nuovi dati che incontrerà nel tempo. Sono progettati per essere flessibili e adattabili, in modo che possano continuare a funzionare efficacemente in un mondo che cambia costantemente.

Il continual learning, d’altra parte, è un approccio all’apprendimento automatico che mira a migliorare la capacità di un sistema di apprendere continuamente attraverso l’addestramento dei modelli di AI su nuovi dati man mano che diventano disponibili, senza dimenticare ciò che è stato appreso in precedenza. Ciò significa che il sistema può apprendere nuove conoscenze e migliorare le proprie prestazioni senza dover essere riaddestrato da zero su tutti i dati disponibili.

Sono entrambi componenti importanti per la realizzazione di sistemi intelligenti che possono imparare ed evolversi nel tempo adattandosi ai nuovi dati e migliorare continuamente le loro prestazioni. E possono essere particolarmente importanti in un ambiente aziendale in rapida evoluzione, in cui i dati e le situazioni possono cambiare rapidamente e in modo imprevedibile.