Il 2022 è stato l’anno in cui nuove applicazioni basate sull’artificial intelligence (AI) hanno fatto il loro ingresso nel mercato, affascinando e sorprendendo anche le persone comuni. Tuttavia, quando parliamo di applicazioni basate su AI non ci riferiamo solo al contesto dell’AI generativa (Generative AI, quella di ChatGPT per intenderci) ma, come ben evidenziato dalle ricerche dell’Osservatorio Artificial Intelligence della School of Management del Politecnico di Milano, a un contesto ben più ampio e ormai in rapida espansione. Secondo l’Osservatorio, infatti, nel 2022 è iniziata l’era dell’implementazione dell’AI.
Fonte: Osservatorio Artificial Intelligence della School of Management del Politecnico di Milano – Report 2022
Prendendo spunto dalle ricerche dell’Osservatorio Artificial Intelligence della School of Management del Politecnico di Milano, ecco una descrizione delle principali tecnologie basate su AI e di alcuni esempi di applicazioni dell’AI in vari settori e di quelle più utilizzate delle imprese italiane.
Tecnologie basate su AI, alcuni esempi
Ci sono molti esempi di tecnologie basate sull’AI che sono ampiamente utilizzate oggi. Riportiamo di seguito alcuni di notevole rilevanza che a nostro avviso stanno profondamente trasformando diversi settori applicativi e di mercato.
Reti neurali artificiali (Artificial Neural Network – ANN) – le reti neurali artificiali sono modelli matematici ispirati al funzionamento del cervello umano. Sono ampiamente utilizzate per il riconoscimento di immagini, il riconoscimento del linguaggio naturale, il riconoscimento vocale e molte altre applicazioni di apprendimento automatico.
Chatbot e Virtual assistant – i chatbot e gli assistenti virtuali basati sull’AI sono sempre più diffusi. Utilizzano tecniche di elaborazione del linguaggio naturale (Natural Language Processing – NLP) per comprendere e rispondere alle domande degli utenti in modo conversazionale.
Algoritmi di apprendimento automatico – gli algoritmi di apprendimento automatico, come le macchine a vettori di supporto (Support Vector Machine – SVM), le foreste casuali e le reti neurali, sono alla base di molte applicazioni di AI. Questi algoritmi sono addestrati sui dati per imparare modelli e prendere decisioni basate su tali modelli.
Recommendation system – i sistemi di raccomandazione si basano sull’AI per analizzare il comportamento degli utenti e fornire raccomandazioni personalizzate. Sono utilizzati in applicazioni come i servizi di streaming video, le piattaforme di e-commerce e le app musicali.
Computer vision – la Computer vision si occupa dell’elaborazione e dell’analisi delle immagini e dei video. Attraverso l’uso di algoritmi di AI, è possibile riconoscere oggetti, persone, riconoscere volti, analizzare espressioni facciali, e molto altro ancora.
Traduzione automatica – gli algoritmi di traduzione automatica utilizzano tecniche di AI per tradurre testi da una lingua all’altra. Questi sistemi, come ad esempio Google Translate, utilizzano l’apprendimento automatico per migliorare la qualità delle traduzioni nel tempo.
Guida autonoma – la guida autonoma si basa sull’AI per percepire l’ambiente circostante, elaborare le informazioni e prendere decisioni di guida senza l’intervento umano. Questo campo utilizza tecnologie come la visione artificiale, i sensori e gli algoritmi di apprendimento automatico per guidare i veicoli in modo sicuro.
Riconoscimento vocale – i sistemi di riconoscimento vocale utilizzano l’AI per convertire il parlato in testo. Questa tecnologia viene impiegata in applicazioni come i comandi vocali, i sistemi di trascrizione automatica e gli assistenti vocali (es. Siri, Alexa, ecc.).
Quali sono le applicazioni dell’AI
L’AI ha diverse applicazioni in vari settori. Man mano che la tecnologia continua ad evolversi, sarà possibile trovare nuovi utilizzi in diversi settori, offrendo nuove opportunità di miglioramento e innovazione. A titolo di esempio riportiamo di seguito alcuni tipi di applicazione dell’AI.
Assistenza sanitaria – diagnosticare e prevedere malattie, analizzare immagini mediche come scansioni e radiografie, migliorare l’efficienza dei processi sanitari e fornire assistenza personalizzata ai pazienti.
Automazione industriale – automatizzare processi industriali complessi, migliorare la produzione e la logistica, ottimizzare la gestione delle risorse e prevedere guasti o anomalie nelle attrezzature.
Veicoli autonomi – consente ai veicoli di percepire l’ambiente circostante, prendere decisioni in tempo reale e guidare in modo sicuro senza l’intervento umano.
Finanza – analisi dei dati finanziari, gestione dei rischi, rilevazione di frodi, trading automatizzato e assistenza nella pianificazione finanziaria.
Assistenza virtuale – gli assistenti virtuali basati sull’AI, come chatbot e agenti conversazionali, sono utilizzati per fornire supporto clienti, rispondere a domande comuni, automatizzare il servizio clienti e migliorare l’esperienza utente.
Riconoscimento di immagini e di voce – riconoscimento e classificazione di immagini, riconoscimento di volti, traduzione automatica, riconoscimento vocale e sintesi vocale.
Sicurezza – migliorare la sicurezza informatica rilevando minacce e intrusioni, analizzando i modelli di comportamento degli utenti e prevenendo attacchi informatici.
Pianificazione e logistica – ottimizzare la pianificazione delle rotte, la gestione dell’inventario, la programmazione della produzione e il monitoraggio dei flussi di lavoro, migliorando l’efficienza e riducendo i costi.
Intelligent Data Processing – analisi dei dati, elaborazione intelligente delle informazioni, estrazione di conoscenza, previsione e modellazione dei dati complessi, supportando la ricerca scientifica in vari campi.
Le tecnologie più utilizzate dalle imprese italiane
Secondo quanto riportato dall’Osservatorio Artificial Intelligence della School of Management del Politecnico di Milano, nel 2022 la quota più significativa del mercato dell’AI italiano (65%) è legata a soluzioni per analizzare ed estrarre informazioni dai dati (Intelligent Data Processing), soprattutto per realizzare previsioni in ambiti come la pianificazione aziendale, la gestione degli investimenti, le attività di budgeting, la manutenzione predittiva, e la sicurezza informativa.
In particolare, nel caso di applicazioni di manutenzione predittiva attraverso l’analisi dei dati, l’AI può identificare segnali di malfunzionamenti imminenti e avvisare in anticipo, consentendo alle imprese di pianificare e intervenire preventivamente. Invece, nel contesto della sicurezza informatica, le imprese italiane sfruttano tecnologie di AI per proteggere i loro sistemi e dati da minacce e attacchi informatici. Grazie all’analisi intelligente dei dati, infatti, è possibile rilevare e mitigare le intrusioni, identificare modelli di comportamento sospetti e migliorare la sicurezza complessiva dei sistemi informatici.
Il 42% del mercato italiano ha visto nel 2022 la realizzazione di iniziative che sfruttano la Computer vision per analizzare il contenuto di un’immagine in contesti come la sorveglianza in luoghi pubblici o il monitoraggio di una linea di produzione.
Il 35% del mercato si invece attestato sull’utilizzo di algoritmi che suggeriscono ai clienti contenuti in linea con le singole preferenze (Recommendation System). A questo si affiancano le applicazioni relative alla così detta Language AI a cui afferiscono, nella nostra classificazione, le classi di soluzioni Chatbot/Virtual Assistant (31%) e NLP (27%). In quest’area vi sono, ad esempio, le applicazioni di Generative AI come ChatGPT, che consentono di estrarre ed elaborare automaticamente informazioni anche da documenti come atti giudiziari, contratti o polizze, o per analizzare le comunicazioni interne o esterne (es. mail, social network, web). I Recommendation System al pari dei chatbot/virtual assistant vedono il loro principale utilizzo in ambito Customer Relationship Management CRM, in cui le soluzioni di AI vengono sfruttate per migliorare l’esperienza del cliente suggerendo contenuti personalizzati, e fornire supporto e automatizzare le interazioni con i clienti.
Infine, una piccola quota del mercato italiano ha visto l’utilizzo di soluzioni di Intelligent Robotic Process Automation in cui l’AI viene utilizzata per automatizzare e migliorare i processi aziendali, riducendo gli errori umani e aumentando l’efficienza operativa. Ciò può includere l’automazione di attività ripetitive o basate su regole, come l’elaborazione dei documenti o la gestione delle risorse.
Fonte: Osservatorio Artificial Intelligence della School of Management del Politecnico di Milano – Report 2022
Come applicare l’intelligenza artificiale per migliorare le aziende
Dai risultati delle ricerche dell’Osservatorio Artificial Intelligence della School of Management del Politecnico di Milano emerge chiaramente l’ampio utilizzo dell’AI come tecnologia abilitante al miglioramento dei processi aziendali, ottimizzazione delle operation, e creazione di proposizioni di valore orientate al cliente in grado di creare un vantaggio competitivo.
Infatti, come abbiamo avuto modo di commentare, l’AI può:
- automatizzare attività ripetitive, basate su regole o ad alto volume, consentendo alle aziende di ridurre gli errori umani, aumentare l’efficienza operativa e ottimizzare le risorse;
- aiutare le aziende a sfruttare i dati aziendali per ottenere insights significativi e guidare le decisioni, supportando la pianificazione strategica;
- migliorare l’esperienza del cliente in diversi modi, sulla base dei comportamenti o delle preferenze, automatizzando e velocizzando i processi di assistenza;
- ottimizzare le operazioni aziendali identificando pattern e tendenze, riducendo i tempi di attesa, migliorando la gestione dell’inventario, ottimizzando la pianificazione dei trasporti o dei percorsi, e massimizzando l’efficienza dei processi aziendali;
- aiutare nel prevedere la domanda di mercato, i trend di vendita, i guasti delle attrezzature o le necessità di manutenzione, migliorando la pianificazione e la gestione delle risorse, e riducendo i costi operativi;
- migliorare la sicurezza informatica delle aziende identificando e mitigando le minacce e le vulnerabilità, rilevare modelli di attacchi informatici, prevenire intrusioni, proteggere i dati sensibili e rafforzare la sicurezza dei sistemi aziendali.
Conclusioni
È importante sottolineare per poter ottenere i vantaggi sopra citati, le aziende devo provvedere ad un’adeguata progettazione delle applicazioni AI da realizzare e pianificare correttamente l’integrazione delle stesse con i processi aziendali esistenti. È consigliabile iniziare con progetti pilota, identificare le aree in cui l’AI può offrire il massimo valore e collaborare con esperti o fornitori specializzati per implementare con successo le soluzioni di AI nelle operazioni aziendali.
