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Ecco i principali trend dell’AI per il 2023

Sviluppo nell’analisi predittiva, Large Language Model (LLM), Natural Language Processing (NLP), Robotic Process Automation (RPA), sono alcuni punti chiave considerati in crescita dagli analisti nel prossimo anno

Pubblicato il 02 Nov 2022

Federica Maria Rita Livelli

Business Continuity & Risk Management Consultant//BCI Cyber Resilience Committee Member/CLUSIT Scientific Committee Member/BeDisruptive Training Center Director/ENIA - Comitato Scientifico

L’AI è destinata a ricoprire un ruolo sempre più importante e strategico in quanto in grado di fornire soluzioni sempre più avanzate per produrre ed elaborare grandi quantità di dati, automatizzare le operazioni end-to-end e rendere le attività più veloci ed efficienti. Di seguito le principali tendenze di AI a cui prestare attenzione nel 2023.

Sviluppo nell’analisi predittiva

Una delle principali tendenze dell’AI è lo sviluppo di analisi predittive basato sull’uso di dati, algoritmi statistici e tecniche di machine learning propedeutiche a identificare la probabilità di risultati futuri, basandosi su dati storici.

Large Language Model (LLM)

I Large Language Model si basano sui principi di machine learning; ovvero, gli algoritmi riconoscono, prevedono e generano linguaggi umani basati su set di dati testuali molto grandi. I modelli includono modelli linguistici statistici, modelli linguistici neurali, riconoscimento vocale, traduzione automatica, analisi del sentimento e suggerimenti di testo.

AI 2023

Natural Language Processing (NLP)

Il NLP colma il divario tra computer e esseri umani eliminando la necessità di qualsiasi linguaggio di programmazione. I fornitori di software, integrando questa funzionalità con gli assistenti digitali ad attivazione vocale sui dispositivi mobili, rendono il rilevamento dei dati ancora più intuitivo.

Adozione mainstream dell’AI generativa nel 2023

L’AI generativa si basa fondamentalmente su algoritmi di AI e metodi di machine learning che apprendono dai dati esistenti – forniti in formato testo, file audio e immagini – e creano contenuti completamente nuovi e originali. Essa può essere utilizzata per vari scopi, quali: la creazione di codici software, l’elaborazione di immagini, la facilitazione dello sviluppo di farmaci e l’accelerazione della crescita e dello sviluppo organizzativo.

Sicurezza delle informazioni (InfoSec)

La sicurezza delle informazioni comprende gli strumenti e i processi – costruiti attorno a tre obiettivi principali noti come CIA, i.e. Confidentiality (Riservatezza), Integrity (Integrità) e Avaliability (Disponibilità) – adottati dalle organizzazioni per proteggere le informazioni da potenziali attacchi informatici e impedire l’accesso, l’uso, la divulgazione, l’interruzione, la modifica, l’ispezione, la registrazione o la distruzione non autorizzati delle informazioni.

Adozione diffusa di Robotic Process Automation (RPA) in tutti i settori

L’RPA ha recentemente guadagnato una notevole popolarità poiché consente ai robot software di replicare le azioni umane ed eseguire attività in modo più efficace. Inoltre, la crescente adozione dell’RPA – soprattutto nei settori assicurativo, bancario, finanziario e sanitario – ha generato una maggiore efficienza operativa, ridotto il time-to-market e garantito un’elevata sicurezza. Ne consegue che l’utilizzo di RPA sarà una delle componenti più significative dell’automazione intelligente e destinata a diffondersi ulteriormente nel 2023.

Crescente importanza delle piattaforme low-code/no-code nel 2023

L’automazione low-code e no-code continua a diffondersi, dato che si tratta di piattaforme costituite da programmi software che richiedono poca o nessuna esperienza di codifica. Inoltre, la crescente importanza della codifica – sia nelle attività tecnologiche sia in quelle non tecnologiche – contribuirà all’ulteriore diffusione di piattaforme a basso codice e senza codice.

L’automazione di DevOps Continuos Integration / Continuous Delivery (CI/CD) regolata da test

Quasi tutte le aziende adotteranno sempre più DevOps che hanno consentito l’integrazione continua e la fornitura di software di alta qualità. Inoltre, la fase di test – che è estremamente importante per DevOps CI/CD in ogni passo dello sviluppo – sarà sempre più eseguita in modo automatizzato tramite strumenti di AI. Di fatto, il test automatico e continuo garantisce un miglioramento della qualità del software sviluppato, contribuendo a risolvere tutti i problemi prima del suo rilascio immediato.

Impatto crescente dell’intelligenza aumentata

L’intelligenza aumentata è destinata a essere maggiormente impiegata nei prossimi mesi, considerando il fatto che essa coinvolge robot ed esseri umani che lavorano insieme per migliorare le prestazioni cognitive. Inoltre, le piattaforme che utilizzano l’intelligenza aumentata possono raccogliere in modo più efficiente i dati sia strutturati sia non strutturati.

Ai 2023

Adozione più rapida dell’automazione intelligente nelle PMI nel 2023

Un numero crescente di PMI si sta interessando all’adozione delle tecnologie digitali, soprattutto in termini di ottimizzazione dei processi. Le PMI possono contare su opzioni di automazione più convenienti disponibili sul mercato ed utilizzarle per ridurre i costi, aumentare il livello del servizio clienti e migliorare la competitività.

AI per ovviare alla carenza di personale

Le grandi come le medie e le piccole imprese – a fronte dell’aumento del turnover del personale scaturito dal fenomeno delle “grandi dimissioni” – stanno considerando sempre più l’opportunità di avviare o scalare i propri programmi di automazione, riducendo i costi di assunzione e migliorando l’efficienza dei processi. Inoltre, in contesti caratterizzati da modelli di lavoro ibridi, gli strumenti di lavoro automatizzati risulterebbero più strategici per accelerare la crescita e lo sviluppo dell’organizzazione.

Automazione sostenibile attraverso la valutazione e la scoperta dei processi

Le aziende stanno adottando l’AI per gestire in modo efficiente i processi. Di fatto, i framework di rilevamento e di valutazione dei processi offrono informazioni utili per prendere decisioni informate, stabilire l’ordine di priorità e creare una pipeline di produzione automatizzata, contribuendo anche a promuovere una maggiore efficienza e la conseguente crescita.

Conclusioni

L’utilizzo sempre più diffuso dell’AI impatterà inevitabilmente sulla nostra società e, in particolare, sul mondo del lavoro dato che alcuni compiti cognitivi potranno essere paradossalmente eseguiti meglio dalle macchine. Ne consegue che le organizzazioni dovranno adoperarsi ad abbracciare i cambiamenti in atto e concentrarsi sulla riqualificazione e sul miglioramento delle competenze del personale senza dimenticare che la resilienza dei contesti digitali non può prescindere da una diffusione della cultura digitale e dall’incorporazione dei principi di business continuity e risk management.

Pertanto, il personale, man mano che il processo di digitalizzazione avanza, dovrà imparare a collaborare con l’AI e le tecnologie di automazione. Ne consegue che le attività ripetitive e soggette a errori saranno sempre più automatizzate, mentre il personale aumenterà la propria capacità di fornire input ove necessario. Ovvero, in questa epoca di sviluppi tecnologici, è quanto mai fondamentale comprendere l’importanza dell’interazione tra l’uomo e la tecnologia sempre più permeata dall’AI. Una tecnologia che si conferma come un costrutto umano e che solo pensando “umanisticamente” potremo imparare a gestire, ben consapevoli della necessità di regole orientate al bene comune.

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