Intelligenza artificiale e Big Data: insieme per risolve sfide complesse
20 agosto 2018
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Intelligenza artificiale e Big Data: insieme per risolve le sfide complesse

intelligenza artificiale e big data
Antonello Salerno - @antsalerno

Intelligenza artificiale e Big Data: lo studio realizzato dalla MIT Technology Review in collaborazione con Pure Storage rivela che ad apprezzare di più l’intelligenza artificiale sono gli executive che lavorano a stretto contatto con i Big Data: per l’86% è fondamentale per prendere le decisioni migliori

 

Intelligenza artificiale e Big Data sembrano essere il binomio perfetto per chi deve prendere decisioni di business. Se l’intelligenza artificiale è ormai entrata nel lessico quotidiano del business come sinonimo di acceleratore di competitività, coloro che ne comprendono più da vicino le potenzialità sono i manager e gli executive che vivono a più stretto contatto con il mondo dei dati, e che quindi sanno quanto possa essere difficile analizzare e “mettere a valore” le informazioni prodotte in tempo reale dalle aziende. Sia in chiave “real time”, per interpretare al meglio cosa succede sul mercato, sia soprattutto in ottica predittiva. Man mano infatti che la mole di informazioni che è possibile raccogliere cresce, cresce anche la difficoltà di trarne “conclusioni” utili allo sviluppo della compagnia.

Così l’86% dei dirigenti IT individua nei dati un fattore chiave per prendere decisioni migliori, ma ben l’80% esprime preoccupazioni su come analizzarli, in un quadro in cui le sfide principali riguardano il volume, le modalità di raccolta e l’analisi. E’ quanto emerge da una studio pubblicato nei giorni scorsi dalla MIT Technolgy Review, realizzato in collaborazione con Pure Storage su un campione di più di 2.300 manager It e business leader; uno studio dal quale sembra rafforzarsi sempre più, in ottica business, la correlazione tra intelligenza artificiale e big data.

Dallo studio emerge che è ormai partita la competizione tra le aziende in questo campo, con quelle rimaste più indietro che si sentono spronate a recuperare il gap accumulato per non rimanere tagliate fuori dal mercato, mentre a guidare il gruppo sono le società che hanno adottato modalità di lavoro più “agili”, e che utilizzano gli analytics (da leggersi come binomio intelligenza artificiale e big data) per sperimentare nuove possibilità di trarre valore dai dati. Una competizione che è più serrata anche a causa della carenza di personale specializzato: gli esperti di analytics sono infatti oggi pochi rispetto alla domanda, e questo mette in difficoltà soprattutto le piccole e medie imprese.

Di fronte a queste difficoltà una delle risposte possibili e più immediate è abbracciare l’automazione: così l’83% del campione considera l’intelligenza artificiale come uno dei fattori in grado di cambiare lo status quo, sia nel campo dell’analisi dei dati sia in quello dei processi produttivi (è qui che l’integrazione tra intelligenza artificiale e big data sembra dare i risultati migliori in termini di efficacia). Una eventualità talmente percepita nelle aziende che a 4 intervistati su 5 è stato chiesto di prendere in considerazione soluzioni basate sull’intelligenza artificiale.

Su questa prospettiva di sviluppo di innestano però diverse preoccupazioni, come quella che riguarda la perdita di posti di lavoro dovuta all’innovazione tecnologica e all’automazione: si tratta però, secondo quanto emerge dalla ricerca, di argomenti diffusi principalmente tra chi ha meno dimestichezza con le nuove tecnologie, e nello specifico con il settore delle decisioni “data-driven”: chi invece vive a più stretto contatto con queste tecnologie è più generalmente più entusiasta e fiducioso rispetto agli effetti dell’adozione dell’intelligenza artificiale in azienda.

A questa dinamica il report di MIT Technology Review associa il rischio che l’adozione dell’intelligenza artificiale possa subire un rallentamento in alcune aziende, a meno che queste non facciano il massimo per informare, formare ed educare i propri dipendenti.

Ma quella “culturale” non è l’unica barriere che frena la diffusione dell’intelligenza artificiale: gli atri ostacoli, di ordine più pratico, sono i  costi, l’adeguatezza delle infrastrutture e la carenza di personale qualificato: fattori che potrebbero mettere molte aziende nella situazione di dover valutare attentamente i casi d’uso in cui poter implementare l’Ai, oltre che ripensare le proprie politiche sulle assunzioni.

Al di là delle preoccupazioni in ogni caso, l’80% degli intervistati pensa che l’avvento dell’intelligenza artificiale in azienda avrà ricadute positive sul loro settore, e quasi i due terzi si aspettano investimenti in soluzioni che utilizzano l’Ai nel futuro più prossimo.

 

Giornalista dal 2000, dopo la laurea in Filologia italiana e il biennio 1998-2000 all’Ifg di Urbino. Ho iniziato a Italia Radio (gruppo Espresso-La Repubblica). Poi a ilNuovo.it, tra i primi quotidiani online nati in Italia, e a seguire da caposervizio in un’agenzia di stampa romana. Dopo 10 anni da ufficio stampa istituzionale sono tornato a scrivere, prima su CorCom, nel 2013, e poi anche per le altre testate del gruppo Digital360. Mi muovo su tutti i campi dell’economia digitale, con un occhio di riguardo per cybersecurity, copyright-pirateria online e industria 4.0.

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