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L’Intelligenza Artificiale si sta umanizzando

Roberto Chinelli, CTIO e Data&AI Lead, Avanade Italy

Prendiamo spunto dalla survey ‘Human AI is here’, realizzata da Forbes Insights con la collaborazione di Avanade, Accenture e Microsoft per commentarne i principali risultati con Roberto Chinelli, CTIO e Data&AI Lead, Avanade Italy. Lo studio analizza la crescente adozione dell’Intelligenza artificiale (AI) nel mondo delle imprese ed evidenzia la consapevolezza dei benefici che possono derivarne ma al tempo stesso la complessità delle sfide da affrontare per trarne vantaggio, con particolare attenzione alla necessità di collaborazione e alleanza  fra uomo e macchina.

 

di Elisabetta Bevilacqua

 

Roberto Chinelli, CTIO e Data&AI Lead, Avanade Italy
Roberto Chinelli, CTIO e Data&AI Lead, Avanade Italy

«L’intelligenza artificiale rappresenta un nuovo trend tecnologico che per sua natura evoca più timori di altri – esordisce Roberto Chinelli, CTIO e Data&AI Lead, Avanade Italy – Va infatti a toccare l’aspetto che maggiormente ci differenzia come esseri umani, l’intelligenza. L’obiettivo di questa survey è verificare la percezione che se ne ha all’interno delle aziende».

L’AI, che sta diventando una delle primarie voci di investimento, nonostante per ora sia difficile quantificarne l’entità, viene vista come un’opportunità da tutti coloro che hanno già cominciato ad adottarla in alcune aree e hanno ottenuto i primi risultati. L’aspetto più interessante è che anche l’insuccesso sia percepito come utile fonte di ispirazione e spinga a proseguire anziché ad abbandonare i processi di adozione.

«L’analisi evidenzia anche una questione etica, che riguarda in generale l’uso di algoritmi che prevedono la manipolazione di elevate quantità di dati», aggiunge il manager Avanade. A questo aspetto si collega il tema dei bias, ossia errori e pregiudizi indotti in modo inconsapevole nel processo di apprendimento dell’algoritmo. Gli intervistati manifestano la consapevolezza dei rischi nel vedere il sistema di machine learning come una scatola nera, anche se i percorsi si differenziano, fra leader e laggard (ritardatari), le due categorie in cui Forbes Insight ha suddiviso gli oltre 300 C-level di diversi settori industriali a livello internazionale coinvolti nella ricerca.

 

Come ridurre i bias nei sistemi di AI - fonte: survey ‘Human AI is here’
Figura 1: Come ridurre i bias nei sistemi di AI (fonte: survey ‘Human AI is here’)

Molte delle cose fin qui dette si applicano, secondo l’esperienza di Avanade, anche alle imprese italiane. «C’è la percezione dell’urgenza di investire sull’AI che si manifesta nella ricerca e reclutamento di data scientist», è l’osservazione di Chinelli che interpreta la corsa per attrarre le persone più qualificate come la volontà di sottrarre alla concorrenza risorse che diventeranno sempre più strategiche.

Si assiste anche nelle imprese italiane a diverse sperimentazioni, soprattutto nei settori che prevedono contatti diretti con i clienti, per sostituire con dispositivi intelligenti i sistemi semi-automatici, palesemente poco efficaci.
«Le aziende manifestano anche la volontà di monetizzare il patrimonio informativo aziendale attraverso algoritmi per estrarre dalle grandi quantità di dati di cui dispongono per estrarre l’oro sepolto», sottolinea Chinelli. L’attenzione ai dati, che rappresenta il presupposto per un’implementazione efficace dell’AI,  è una delle caratteristiche che emergono dalla survey, dove si evidenzia, fra le principali difficoltà, l’integrazione dei dati multipli e la definizione delle priorità degli insight. «Non è facile, anche per le aziende più evolute, raccogliere, classificare e garantire l’elevata qualità di volumi molto elevati di dati esterni eterogenei», è il commento.

 

Le principali sfide per estrarre valore dai dati (fonte: survey ‘Human AI is here’)
Figura 2: Le principali sfide per estrarre valore dai dati (fonte: survey ‘Human AI is here’)

Un’ulteriore area di interesse per le aziende italiane è l’applicazione degli algoritmi intelligenti ai processi automatici dei sistemi informativi aziendali per trasformarli in processi automatici intelligenti in grado di prendere decisioni, in precedenza riservate agli umani che lo facevano però con lentezza, frustrazione e rischio di errori. Questa considerazione apre il tema della collaborazione uomo-macchina visti non come avversari ma come alleati.

 

SIMBIOSI UOMO-MACCHINA

«Possiamo automatizzare alcuni task ma non eliminare completamente una funzione aziendale grazie all’automazione intelligente o all’AI. In realtà si sta rivelando vincente l’accoppiata uomo-macchina», è la prima considerazione di Chinelli, che porta esempi di esperimenti di successo dove  l’uomo insegna alla macchina e la macchina esegue compiti che l’uomo non sarebbe in grado di fare o realizzerebbe in tempi molto più lunghi.
Un altro ambito di applicazione si trova quando l’AI può sollevare il lavoratore umano dai lavori ripetitivi a basso valore aggiunto che creano insoddisfazione e frustrazione.

Azioni per comunicare con i dipendenti il ruolo che l’AI gioca o giocherà nell’organizzazione (fonte: survey ‘Human AI is here’)
Figura 3: Azioni per comunicare con i dipendenti il ruolo che l’AI gioca o giocherà nell’organizzazione (fonte: survey ‘Human AI is here’)

«L’introduzione di una macchina o un algoritmo sarebbe però controproducente in casi nei quali  le persone eseguono un lavoro con soddisfazione e con elevate performance – avverte – Si deve realizzare una sorta di simbiosi fra AI e uomo perché la tecnologia risulti efficace». Un esempio di successo è stato realizzato dalla stessa Avanade, che ha introdotto un sistema AI per supportare il recruiting (nello screening del curriculum), una funzione particolarmente delicata per una società di servizi e consulenza. «Dopo la lettura di centinaia di curriculum l’efficacia dell’operatore umano rischiava di decadere, mentre si è introdotto un algoritmo, realizzato in co-design con le persone dell’HR, che seleziona i curriculum per analogia, con le caratteristiche delle persone già assunte».

 

 

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