Innovazione

Intelligenza Artificiale

    1

  • L’Intelligenza Artificiale (IA) ha raggiunto un livello di maturità che ne permette l’utilizzo anche nei processi core delle aziende, abilitando il raggiungimento di importanti vantaggi operativi. Si rende necessario un approccio coordinato a diversi livelli (processi, organizzazione, tecnologia) e investimenti mirati

  • 2

  • L’IA è un insieme combinato di tecnologie che agiscono in modo sinergico, il cui risultato è quello di consentire il funzionamento di computer e robot come se fossero animati da intelligenza simil-umana

  • 3

  • Il machine learning è alla base di ogni applicazione di IA (analisi predittiva, natural language processing, machine vision, ecc.) ed ha una importante sinergia con il mondo degli Analytics e più in generale con la gestione di grandi moli di dati

  • 4

  • Il Robotic Process Automation (RPA) permette di automatizzare una serie di attività ripetitive e predicibili, digitalizzando i processi aziendali e garantendo importanti risparmi economici

  • 5

  • Business Changers, grazie a delle partnership con vendor software internazionali, ha sviluppato competenze ed esperienze significative per la realizzazione di progetti RPA di successo

L’umanità ha appena intrapreso un nuovo eccitante viaggio: quello dell’Intelligenza Artificiale. Dove ci porterà non è possibile predirlo ora, ma le aziende hanno la possibilità di capitalizzare i vantaggi dell’IA già da subito


Le tecnologie di intelligenza artificiale hanno raggiunto un grado di maturità che permette di passare dalla sperimentazione all’effettivo utilizzo in casi reali, come una molteplicità di aziende sta già facendo. Le aziende devono capitalizzare l’intelligenza artificiale in aree strategiche del business (come ad esempio l’interazione con il cliente finale). Tale approccio richiede un coordinamento a diversi livelli (processi, organizzazione, tecnologia) e investimenti mirati.

A livello globale, il numero di investimenti, la creazione di start up e le richieste di brevetto crescono di giorno in giorno. Governi ed università studiano i più disparati ambiti di applicazione. Secondo alcuni opinionisti, l’intelligenza artificiale promette di essere la più grande rivoluzione tecnologica della storia. Si parla anche di superintelligenza, ovvero un’intelligenza delle macchine superiore a quella degli umani. Secondo una ricerca delle università di Oxford e Stanford, c’è una possibilità pari al 50% che le macchine, grazie all’intelligenza artificiale, siano in grado di superare gli umani in tutte le attività operative entro il 2062.

Si tratta di una possibilità concreta o vi è un po’ di hype (ovvero ipervalutazione delle effettive possibilità della tecnologia)? Innanzitutto, cos’è l’intelligenza artificiale (abbreviata IA in italiano ed AI in inglese)? L’IA è un insieme combinato di tecnologie che agiscono in modo sinergico, il cui risultato è quello di consentire il funzionamento di computer e robot come se fossero animati da intelligenza simil-umana. Una componente chiave è rappresentata dalla capacità di apprendere (machine learning); ovvero grazie alla raccolta ed alla analisi dei dati storici la macchina è in grado di prendere decisioni in autonomia tra diverse opzioni.

Il machine learning è alla base di ogni applicazione della IA, tra cui ma non solo:

  • Analisi predittiva, volta ad identificare potenziali eventi futuri, dal mercato dei capitali al meteo, fino al comportamento di acquisto delle persone
  • Natural language processing (NLP), ovvero la capacità di comprendere ed utilizzare il linguaggio umano
  • Machine vision, per il riconoscimento di input visuali con livelli di accuratezza impossibili per l’uomo

La modalità di apprendimento di una macchina può essere di tre tipi: supervisionata, non supervisionata, rinforzata. La modalità supervisionata mette a disposizione un insieme di dati organizzati, categorizzati e descritti, dai quali la macchina è in grado di apprendere e prendere in seguito delle decisioni. La modalità non supervisionata, al contrario, mette a disposizione dati non categorizzati né descritti, dove l’organizzazione dei dati ed il conseguente apprendimento viene eseguito direttamente dalla macchina. Infine, nella modalità rinforzata la macchina apprende tramite prove ed errori, grazie ad un meccanismo di feedback su ciascuna prova effettuata basato su premi o penalizzazioni.

I recenti miglioramenti del machine learning si devono ai progressi scientifici ottenuti in ambito reti neurali, le quali sono composte da un insieme di nodi computazionali che imitano il funzionamento dei cervelli biologici. Allo stesso tempo, la fase di training è fondamentale affinché l’IA possa funzionare in modo efficace ed evitare comportamenti errati (e talora imbarazzanti).

In tal senso gli Analytics (definita come la disciplina che si occupa di identificare modelli rilevanti, altrimenti detti insights, partendo da una mole significativa di dati) possono creare un effetto fortemente sinergico ed amplificare i benefici associati al machine learning.

Un’altra tecnologia chiave componente il mondo dell’IA è il RPA (Robotic Process Automation), che permette di automatizzare una serie di attività ripetitive e predicibili, liberando il tempo per gli umani per effettuare attività a maggior valore aggiunto. Le possibilità di automazione della tecnologia RPA potrebbero essere percepite come un rischio da parte degli impiegati di un’azienda o di una pubblica amministrazione. In realtà i dati misurati dalle aziende che hanno implementato il RPA evidenziano non un taglio di personale ma una riallocazione dello stesso verso attività più interessanti e sfidanti, che hanno permesso di arricchirne il bagaglio delle competenze.

L’implementazione di una soluzione RPA rappresenta spesso per le aziende il primo passo verso l’adozione dell’IA. Business Changers ha stretto partnership con aziende leader in ambito di soluzioni RPA ed ha l’esperienza e le competenze per la realizzazione di un progetto di successo.

Il viaggio dell’IA è appena agli inizi e non è nemmeno predicibile dove arriverà e quanto rivoluzionario sarà. Si tratta però di un viaggio che non può non essere percorso e che le aziende e pubbliche amministrazioni devono adottare il prima possibile, per rimanere competitive e vive sul mercato (le prime) e per garantire servizi sempre di maggior qualità ai cittadini (le seconde).

L’umanità ha appena intrapreso un nuovo eccitante viaggio: quello dell’Intelligenza Artificiale. Dove ci porterà non è possibile predirlo ora, ma le aziende hanno la possibilità di capitalizzare i vantaggi dell’IA già da subito


Le tecnologie di intelligenza artificiale hanno raggiunto un grado di maturità che permette di passare dalla sperimentazione all’effettivo utilizzo in casi reali, come una molteplicità di aziende sta già facendo. Le aziende devono capitalizzare l’intelligenza artificiale in aree strategiche del business (come ad esempio l’interazione con il cliente finale). Tale approccio richiede un coordinamento a diversi livelli (processi, organizzazione, tecnologia) e investimenti mirati.

A livello globale, il numero di investimenti, la creazione di start up e le richieste di brevetto crescono di giorno in giorno. Governi ed università studiano i più disparati ambiti di applicazione. Secondo alcuni opinionisti, l’intelligenza artificiale promette di essere la più grande rivoluzione tecnologica della storia. Si parla anche di superintelligenza, ovvero un’intelligenza delle macchine superiore a quella degli umani. Secondo una ricerca delle università di Oxford e Stanford, c’è una possibilità pari al 50% che le macchine, grazie all’intelligenza artificiale, siano in grado di superare gli umani in tutte le attività operative entro il 2062.

Si tratta di una possibilità concreta o vi è un po’ di hype (ovvero ipervalutazione delle effettive possibilità della tecnologia)? Innanzitutto, cos’è l’intelligenza artificiale (abbreviata IA in italiano ed AI in inglese)? L’IA è un insieme combinato di tecnologie che agiscono in modo sinergico, il cui risultato è quello di consentire il funzionamento di computer e robot come se fossero animati da intelligenza simil-umana. Una componente chiave è rappresentata dalla capacità di apprendere (machine learning); ovvero grazie alla raccolta ed alla analisi dei dati storici la macchina è in grado di prendere decisioni in autonomia tra diverse opzioni.

Il machine learning è alla base di ogni applicazione della IA, tra cui ma non solo:

  • Analisi predittiva, volta ad identificare potenziali eventi futuri, dal mercato dei capitali al meteo, fino al comportamento di acquisto delle persone
  • Natural language processing (NLP), ovvero la capacità di comprendere ed utilizzare il linguaggio umano
  • Machine vision, per il riconoscimento di input visuali con livelli di accuratezza impossibili per l’uomo

La modalità di apprendimento di una macchina può essere di tre tipi: supervisionata, non supervisionata, rinforzata. La modalità supervisionata mette a disposizione un insieme di dati organizzati, categorizzati e descritti, dai quali la macchina è in grado di apprendere e prendere in seguito delle decisioni. La modalità non supervisionata, al contrario, mette a disposizione dati non categorizzati né descritti, dove l’organizzazione dei dati ed il conseguente apprendimento viene eseguito direttamente dalla macchina. Infine, nella modalità rinforzata la macchina apprende tramite prove ed errori, grazie ad un meccanismo di feedback su ciascuna prova effettuata basato su premi o penalizzazioni.

I recenti miglioramenti del machine learning si devono ai progressi scientifici ottenuti in ambito reti neurali, le quali sono composte da un insieme di nodi computazionali che imitano il funzionamento dei cervelli biologici. Allo stesso tempo, la fase di training è fondamentale affinché l’IA possa funzionare in modo efficace ed evitare comportamenti errati (e talora imbarazzanti).

In tal senso gli Analytics (definita come la disciplina che si occupa di identificare modelli rilevanti, altrimenti detti insights, partendo da una mole significativa di dati) possono creare un effetto fortemente sinergico ed amplificare i benefici associati al machine learning.

Un’altra tecnologia chiave componente il mondo dell’IA è il RPA (Robotic Process Automation), che permette di automatizzare una serie di attività ripetitive e predicibili, liberando il tempo per gli umani per effettuare attività a maggior valore aggiunto. Le possibilità di automazione della tecnologia RPA potrebbero essere percepite come un rischio da parte degli impiegati di un’azienda o di una pubblica amministrazione. In realtà i dati misurati dalle aziende che hanno implementato il RPA evidenziano non un taglio di personale ma una riallocazione dello stesso verso attività più interessanti e sfidanti, che hanno permesso di arricchirne il bagaglio delle competenze.

L’implementazione di una soluzione RPA rappresenta spesso per le aziende il primo passo verso l’adozione dell’IA. Business Changers ha stretto partnership con aziende leader in ambito di soluzioni RPA ed ha l’esperienza e le competenze per la realizzazione di un progetto di successo.

Il viaggio dell’IA è appena agli inizi e non è nemmeno predicibile dove arriverà e quanto rivoluzionario sarà. Si tratta però di un viaggio che non può non essere percorso e che le aziende e pubbliche amministrazioni devono adottare il prima possibile, per rimanere competitive e vive sul mercato (le prime) e per garantire servizi sempre di maggior qualità ai cittadini (le seconde).

    1

  • L’Intelligenza Artificiale (IA) ha raggiunto un livello di maturità che ne permette l’utilizzo anche nei processi core delle aziende, abilitando il raggiungimento di importanti vantaggi operativi. Si rende necessario un approccio coordinato a diversi livelli (processi, organizzazione, tecnologia) e investimenti mirati

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  • L’IA è un insieme combinato di tecnologie che agiscono in modo sinergico, il cui risultato è quello di consentire il funzionamento di computer e robot come se fossero animati da intelligenza simil-umana

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  • Il machine learning è alla base di ogni applicazione di IA (analisi predittiva, natural language processing, machine vision, ecc.) ed ha una importante sinergia con il mondo degli Analytics e più in generale con la gestione di grandi moli di dati

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  • Il Robotic Process Automation (RPA) permette di automatizzare una serie di attività ripetitive e predicibili, digitalizzando i processi aziendali e garantendo importanti risparmi economici

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  • Business Changers, grazie a delle partnership con vendor software internazionali, ha sviluppato competenze ed esperienze significative per la realizzazione di progetti RPA di successo