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L’intelligenza artificiale nel 2018

La fine dell’anno è il classico momento in cui si fanno le previsioni sull’anno successivo: è un esercizio poco rischioso e che può solo portare un vantaggio, nel caso almeno una previsione risulti azzeccata: nessuno infatti hai mai tempo di andare a controllare le previsioni fatte l’anno prima, mentre l’autore può fare una bellissima figura andando a ripescare la previsione giusta fra le N fatte e facendolo notare a tutti :-). Per aumentare la probabilità di indovinarne almeno una, ecco le mie 5 previsioni sull’Intelligenza Artificiale, o IA, per il 2018.

1. Meno hype e più sostanza
Il mito che grazie all’intelligenza artificiale (e al machine learning) basta poco e semplice lavoro, e tutto il resto viene da sé, verrà finalmente sfatato, consentendo paradossalmente di aumentare la penetrazione e il valore dell’IA nel mondo reale.
Un qualsiasi sistema (compresa la mente umana) che deve “imparare” deve essere sottoposto a una fase di training: istruire un sistema usando tecniche di machine learning, infatti, richiede un ingente investimento di risorse, tempo e pazienza da parte di persone esperte. Anche nel caso di modelli semplici, possono essere necessari giorni e giorni di lavoro per avere un primo risultato che poi andrà raffinato e in seguito mantenuto: come dico sempre, nemmeno questa volta è stata trovata la ricetta per un pasto gratis.

2. L’intelligenza artificiale non ci salverà dalle fake news
Le fake new esistono da sempre (ma perché dobbiamo usare un’espressione inglese quando ne abbiamo N in italiano che sono perfette?) e non sarà certo l’IA a sconfiggerle, nel 2018 e per tanti anni ancora. Sicuramente, utilizzando un po’ di IA, si può ridurre il lavoro delle persone incaricate di monitorare le fonti e di individuare le notizie false prima possibile (Google e Facebook stanno assumendo migliaia di persone per occuparsi di questa attività: un esempio di creazione di nuovi posti di lavoro grazie all’IA) e altrettanto certamente vedremo miglioramenti continui su questo fronte, ma graduali e non rivoluzionari.

3. IA e insight
L’implementazione di soluzioni baste sull’IA per sostituire attività umane ripetitive aumenterà in modo molto significativo e l’automazione dei processi di customer care e di back office renderà disponibile una nuova classe di dati non strutturati: questi dati faciliteranno l’identificazione e la condivisione di nuove intuizioni (o insight) che forniranno maggior supporto ai processi decisionali e alle attività di ricerca alla base del business.

4. Modelli digitali
Un trend in crescita nel 2018 sarà la possibilità di accedere a rappresentazioni digitali sempre più sofisticate di molti aspetti del mondo reale. Specifiche funzionalità di intelligenza artificiale renderanno semplice e relativamente economico realizzare simulazioni e analisi molto avanzate. Si potrà perciò testare a livello pratico una quantità illimitata di possibilità, per tracciare nuovi scenari in settori strategici come quello dell’energia e dell’industria manifatturiera, così come nel marketing digitale o in ambito sanitario. Ad esempio, i sistemi digitali del futuro potrebbero fornire dati medici e biometrici, e modelli digitali di intere città per fare avanzate simulazioni.

5. Capire il ROI dell’IA
Le aziende inizieranno a calcolare il ritorno sull’investimento (ROI) legato all’impiego dell’intelligenza artificiale in modo più pragmatico. Ci saranno due tipi di misurazione: oltre al calcolo tradizionale correlato ai livelli di efficienza ottenuti attraverso l’automazione (come la diminuzione delle chiamate dei clienti o l’automazione del back office), sarà possibile anche un secondo tipo di calcolo, collegato alla crescita dei ricavi ottenibile dalla maggior disponibilità delle risorse umane che, almeno in parte, possono essere utilizzate per attività a maggior valore aggiunto. Questa seconda misurazione è più difficile da eseguire ma non può essere ignorata perché cattura una parte rilevante dell’effettivo valore dato dall’IA.