Esempi di intelligenza artificiale oggi possono essere osservati in molti settori. Dalla medicina, alla pubblica amministrazione fino al mondo manifatturiero.

Questo perchè ovunque ci sia un dato da analizzare o elaborare, l’intelligenza artificiale può fare la differenza per:

• Ottimizzare il lavoro umano
• Automatizzare processi complessi
• Analizzare e trovare correlazioni tra dati

Prima di vedere nello specifico esempi di intelligenza artificiale, cerchiamo di capire di più cos’è questa tecnologia.

L’espressione Intelligenza artificiale, coniata ormai da più di mezzo secolo, si riferisce alla volontà dell’uomo di cercare di riprodurre il funzionamento del proprio cervello in maniera artificiale, ad esempio tramite un computer.

Oggi quello che siamo in grado di ottenere è un IA (intelligenza artificiale) debole, cioè capace solo di riprodurre alcune funzioni del cervello umano.

Funzioni come creatività, ingegno, facoltà di pensiero sono ancora molto lontane dal poter essere riprodotte artificialmente.

Nel 1950 Alan Turing pubblicò l’articolo “COMPUTING MACHINERY AND INTELLIGENCE” proponendo la domanda “Può una macchina pensare?” e descrivendo una procedura, chiamata successivamente Test di Turing, per determinare se una macchina possa imitare una conversazione umana. [1]

All’epoca di Turing non esisteva ancora la tecnologia necessaria per mettere in pratica le sue ricerche o anche semplicemente elaborarle. Lui stesso progettò le specifiche del primo computer digitale della storia nel 1945 (ACE). Oggi qualsiasi laptop è nell’ordine del milione di volte più potente rispetto al computer migliore di allora.[2]

A causa dei limiti della tecnologia gli esperimenti di Turing furono solo marginali.

Le sue ricerche vennero poi portate avanti da una comunità ristretta di ricercatori che introdussero la teoria che in alcuni casi viene utilizzata ancora oggi.

I principali esperimenti di allora furono:

1. Analisi di un immagine 20×20 pixel
2. Teorie per l’auto-apprendimento autonomo da parte di un computer

Dal 1950 fino al 2000 l’IA è sempre stato un concetto molto affascinante, ma di scarso valore pratico. I problemi principali erano 2:

1. Mancanza di potenza di calcolo adeguata
2. Mancanza di enormi quantità di dati

Questi problemi hanno rallentato l’utilizzo dell’IA e la sua espansione al mondo industriale pratico, rimanendo confinata solo nella teoria delle università.

Nel 2000 con l’avvento di internet abbiamo assistito ad una rapida esplosione del numero di dati prodotti. Pensate che oggi in un anno produciamo più dati che in tutto il 20esimo secolo.

In secondo luogo i computer hanno iniziato a diventare molto più potenti, pensate ai vostri primi computer e quelli presenti oggi. C’è stata un’evoluzione incredibile in termini di potenza di calcolo disponibile.

Per questo motivo, dal 2000 in poi, alcuni grandi imprese hanno investito per applicare la teoria dell’AI nel proprio business.

L’intelligenza artificiale oggi è impiegata in diversi settori ed è destinata ad assumere una rilevanza sempre maggiore all’interno della maggior parte dei processi produttivi.

Ogni giorno assistiamo ad una vera e propria “corsa agli investimenti” da parte delle Big Tech decise ormai da tempo a competere tra loro per diventare leader di mercato.

Cerchiamo di capire insieme quali sono i motivi per cui alcune big tech (Google, Facebook e altri) decidono di investirci miliardi di dollari.

I sistemi di IA riescono ad apprendere conoscenza attraverso i dati che noi gli forniamo.

Dai dati, i sistemi di IA apprendo come funziona un determinato processo e riescono a generare predizioni adattandosi alle diverse condizioni.

I grandi vantaggi sono:

1. Lo fanno in modo automatico
2. Più dati gli forniamo e più diventano bravi

Le aziende che investono ed utilizzano IA riescono ad automatizzare i propri processi di business, diminuendo i costi ed aumentando i ricavi.

Imprese come Facebook, IBM, Amazon, Ikea, Microsoft, Apple e altri, hanno da tempo introdotto AI nei loro processi rimanendo o diventando market leader.

Nel grafico possiamo vedere che sempre più imprese in tutto il mondo investono in IA. Il grafico è preso dal report annuale di IBM sull’introduzione di IA nelle imprese[3].

Dati della compagnia Mckinsey in merito ai risultati di un questionario svolto presso aziende di tutto il mondo. Il grafico riporta il ROI (ritorno sull’investimento) delle aziende che hanno introdotto l’utilizzo dell’ Intelligenza Artificiale nei propri processi.

Nel report oltre il 63% degli intervistati riporta un ritorno positivo nell’introduzione di AI nei propri processi aziendali. [4]

Youtube utilizza algoritmi di IA automatici per consigliarti video da vedere secondo i tuoi interessi, non esistono operatori umani che eseguono questa operazione.

Questo aumenta la probabilità di guardare nuovi video e quindi per Youtube più possibilità di mostrarti pubblicità. Questi algoritmi si chiamano sistemi di raccomandazione.

Questo processo sarebbe molto costoso se non fosse gestito in modo automatico.

Con l’IA è come avere uno staff tecnico virtuale che ti aiuta a prendere decisioni sulla base dei dati forniti riducendo i costi.

Abbiamo visto un tipico esempi di intelligenza artificiale e come le big tech sfruttano questa tecnologia. Qui vediamo come altri settori usano questa tecnologia.

Questi sono solo alcuni degli esempi in cui l’intelligenza artificiale è applicata. Come detto all’inizio dell’articolo ovunque ci sia un dato da analizzare, l’intelligenza artificiale può essere applicata.

Abbiamo analizzato l’utilizzo dell’intelligenza artificiale da parte di Youtube che ha integrato ormai da anni i sistemi di raccomandazione per consigliare nuovi video, aumentando la probabilità che un utente ne guardi di più, con l’obiettivo di incrementare la pubblicità venduta.

Altre grandi imprese utilizzano l’IA per ottimizzare i propri processi.

Se sei interessato ad approfondire come applicare l’intelligenza artificiale nel tuo business, scrivici la tua richiesta compilando il form qui sotto.

[1] A. M. TURING, “I.—COMPUTING MACHINERY AND INTELLIGENCE“, Mind, Volume LIX, Issue 236, October 1950, Pages 433–460, https://doi.org/10.1093/mind/LIX.236.433

[2] https://en.wikipedia.org/wiki/Automatic_Computing_Engine

[3] https://filecache.mediaroom.com/mr5mr_ibmnewsroom/191468/IBM%27s%20Global%20AI%20Adoption%20Index%202021_Executive-Summary.pdf

[4] MCKinsey Report

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