L’Intelligenza Artificiale è ai vertici della sua popolarità, ma al di là dell’aspetto più evidente che affascina i più, l’AI inizia a essere anche all’interno delle tecnologie, a farne parte del DNA che le governa. Un motore che spesso lavora in maniera silente ma che sviluppa una grande energia per il business, sfruttando come carburante la quantità di dati che in azienda si produce o transita per attivare e nutrire algoritmi in grado di dare risposte a determinate, puntuali, esigenze. L’Intelligenza Artificiale entra così di diritto nelle tematiche enterprise, contribuendo al governo delle tecnologie più tipicamente legate al business, ambito d’azione di Oracle.
«L’approccio di Oracle al tema dell’Intelligenza Artificiale è di tipo cross-industry – dichiara Luisella Giani, EMEA Industry Strategy Director di Oracle -, non relegandola all’ambito strettamente B2B, ma estendendone l’impatto anche su aree B2C, come il Retail, per esempio. Settori diversi ma con sfide comuni, le quali presuppongono approcci integrati tra tecnologie e target anche diversi tra di loro. Una “democratizzazione” dei target di utenza che si basa sulla necessità di analisi, gestione e visualizzazione dei dati, che accomuna diversi ambiti, tesi sempre più a fare fruttare i dati».
Intelligenza artificiale: per molti ma non per tutti
La popolarità dell’AI, dicevamo, è alta, ma a livello aziendale siamo ancora in una fase di acculturamento, con approcci timidi sul fronte progettuale. C’è da dire che alcune aziende non dispongono ancora di un’infrastruttura di dati sufficiente, in grado di essere analizzata e data in pasto al machine learning, di attivarne gli algoritmi di calcolo, essendo caratterizzate da una frammentazione dei dati che li rende inappetibili come “foraggio” utile per l’AI. O, magari, perché derivano da fusioni societarie dove c’è stata diversa gestione delle informazioni, difficile da uniformare o non ancora interpretabili con una visione integrata.
Gli aspetti da considerare per l’applicazione del machine learning
«Ma pensiamo che presto questa sperimentazione e “moda” passerà a una reale fase di scaling, con concretizzazione di progetti che renderanno evidenti i vantaggi dell’AI in azienda – riprende Giani -. Oggi la parola Artificial Intelligence è usata anche in maniera impropria, mentre esistono alcuni parametri che non tutte le aziende ancora capiscono. Per essere efficaci, infatti, bisogna capire quali aiuti possono arrivare dall’AI a livello strategico, sugli aspetti di operation, di produzione o di creazione di nuovi modelli di business. Si deve, innanzitutto, capire quali dati possiede l’azienda e se ne ha in quantità sufficiente da essere utilizzati per individuare dei pattern specifici da suggerire qualche informazione al business. Ulteriore aspetto fondamentale è, ovviamente, verificare che l’azienda sia in cloud, condizione indispensabile per ottenere informazioni in tempo reale senza processi complicati. Infine, un altro parametro è capire quale problema esiste e se è risolvibile con strumenti già in possesso, cambiando solamente dei processi, oppure se serve adottare un approccio totalmente nuovo che preveda l’intervento dell’AI».
Le startup agevolate nel comprendere l’approccio AI di Oracle
Sul tema dell’Intelligenza Artificiale, l’Italia risulta essere abbastanza allineata rispetto alle altre Country, soprattutto per quanto riguarda le grandi aziende. Anzi, nel nostro Paese emerge un panorama di startup focalizzate proprio nell’Intelligenza Artificiale, molte delle quali stanno collaborando con Oracle in progetti interessanti. Come con Kruell, azienda specializzata nel facial recognition con il progetto Wonderstore di in-store analitycs. O come WaterData, che ha soluzioni di Liquid Pricing in ambito Retail che adotta un sistema di dinamic pricing o, ancora, Bitron, che si occupa di meccatronica e si cala nel mondo manifatturiero, che associa IOT e Machine Learning con analisi dei dati a partire dalla sensoristica con obiettivi di analisi predittiva. O, ancora, nell’ambito dello Sport, con un progetto che ha coinvolto Luiss Lab, che applica analisi e tecnologie con sensori allo sportivo per ricavarne informazioni dinamiche.
Integrato, “a chiamata” o collaborativo. I tre approcci di Oracle al mondo AI
«In Oracle crediamo che l’AI stia già cambiando molti dei modi di fare business e di analizzare i dati – spiega la manager di Oracle -, per questo non teniamo l’AI separata dal resto, ma la integriamo nei nostri prodotti, vedi l’Autonomous Database. Ci sono applicazioni, le Adaptive Intelligent App, che rappresentano un layer di machine learning che si attiva già nel momento in cui la app viene avviata, in ambiti come il marketing o lo human capital management, utilizzando i dati del machine learning insieme a quelli dell’Oracle Data Cloud, proprio o di terze parti. Oracle opera, infatti, anche come Data Broker, che nell’Oracle Data Cloud gestisce 7 miliardi di profili, anonimi ma utili per nutrire l’algoritmo di AI. Strumenti che danno informazioni che vengono usate per attivare delle azioni in risposta per effettuare analisi prescrittive, basandosi su analisi di dati storici o di terze parti per avere una profilazione anonima della tipologia di utenti e suggerire e valutare le azioni che è meglio intraprendere».
Cloud e dati nella piattaforma DataScience
Un’altra modalità di approccio all’Artificial Intelligence è poi quella più classica, che usa cloud e big data per progetti specifici in cui il cliente richiede l’uso di un algoritmo per un la risoluzione di un determinato problema. In tal caso si mette in campo il cloud, i dati e il sistema di business intelligence per la creazione dell’algoritmo stesso e in questo Oracle sfrutta il vantaggio derivato da nuove tecnologie, come quelle ereditate dalla recente acquisizione di DataScience.com, che offre a data scientist strumenti per comunicare tra di loro e definire una pipeline dei meccanismi di machine learning. Con l’obiettivo di creare una piattaforma utile ai data scientist per la gestione di progetti di machine learning che usano cloud e i dati.
Infine, il terzo aspetto riguarda la collaborazione con le startup, sia a livello italiano sia internazionale, attraverso l’Oracle Data Cloud Accelerator, mediante il quale si attiva la partnership con startup che hanno elaborato algoritmi molto specifici. In tal caso Oracle si propone come intermediario per facilitare i propri clienti a interagire con la startup identificata, che risiede ed è visibile sul Cloud Oracle con servizi e costi definiti. A queste modalità, si aggiunge infine tutto il mondo delle chatbot o dei digital assistant, che agevolano la customer experience con interfacce conversazionali, e quindi più naturali, che vanno verso l’umanizzazione della tecnologia per una maggiore facilità d’interazione.
Oracle Academy lancia il curriculum Big Data e Machine Leraning
Una strategia che nel suo complesso tende a unire il potenziamento degli aspetti business con una maggiore fruibilità dei servizi, anche in ottica di customer experience, per una nuova cultura nell’approccio alla tecnologia. Ma di cultura c’è fortemente bisogno anche e soprattutto sul fronte dell’impiego dell’AI e del Machine Learning in ambiti enterprise. Per questo motivo Oracle si è impegnata nella creazione di competenze e nello sviluppo di una cultura su AI lanciando il curriculum Oracle Academy, indirizzato ai Big Data e machine learning.
Formazione anche per i partner
«Si tratta di un curriculum specifico su AI – dettaglia Giani -, un programma di educazione destinato a studenti e a insegnanti delle scuole superiori per tenersi al passo con le tecnologie AI e ottenere un certificato all’interno della Oracle Academy. Sono moduli addizionali indirizzati non solo al programmatore, ma a tutti coloro che vogliono avere informazioni aggiuntive sul tema AI.
Mentre, sul fronte dei partner, sono state organizzate giornate di formazione e approfondimento a cadenza trimestrale, come previste dal partner program. Molti nei nostri partner hanno poi la possibilità di partecipare direttamente all’Openworld, il nostro evento che si tiene ogni anno a San Francisco, e apprendere in diretta la roadmap per il prossimo anno, dove il tema AI è ricorrente e sarà sempre più integrato anche in termini DevOps, per entrare di fatto all’interno del DNA delle nuove tecnologie Oracle».
