L’intelligenza artificiale è una tecnologia consolidata e, al contempo, in continua evoluzione. Meglio sarebbe, anzi, non considerarla come una tecnologia monolitica bensì come un insieme di tecnologie, tra cui il machine learning, il deep learning, l’elaborazione del linguaggio naturale, la visione computerizzata e l’AI generativa. Se questa è stata la tecnologia “fenomeno” del 2023, altri e più consolidati tipi di intelligenza artificiale da tempo stanno dimostrando la propria utilità in aziende di ogni settore.
“L’AI è una tecnologia un po’ matura e un po’ acerba”, commenta Giovanni Mazzucato, project leader di Axiante. “In alcune aree è già consolidata e ha dimostrato di funzionare, in altre non è ancora stata messa a fuoco. Si parla oggi molto di AI generativa ma non va dimenticata l’importanza del machine learning e delle tecnologie che aiutano a fare ordine tra i dati. Negli ultimi vent’anni i dati sono esplosi ed è emerso il fenomeno dei Big Data: l’AI aiuta quel calderone a prendere forma, a etichettare e rendere fruibili quei dati tanto numerosi ed eterogenei”.
Nelle aziende, i casi d’uso sull’AI applicata all’analisi e alla categorizzazione dei dati sono innumerevoli.
Axiante ha tra le proprie specializzazioni i progetti di
data warehousing, nei quali vengono raccolti e integrati dati da differenti applicazioni, come gestionali, Crm e altri sistemi su cui si poggia il business. In questi progetti l’AI può, innanzitutto, accelerare le operazioni di
data preparation e data quality, analizzando grandi volumi di dati strutturati e non (tratti da Erp e Crm, ai dati dei social media, dalle transazioni dei retailer) per ricercare eventuali anomalie, normalizzare e categorizzare il materiale di partenza.
Giovanni Mazzucato, project leader di Axiante
“Il grande vantaggio di fondo dell’AI”, sintetizza Mazzucato, “è l’automazione dei processi che velocizza molte attività e le rende possibili su larga scala, anche su Big Data, su ordini di grandezza che non sarebbero gestibili con procedure manuali”. L’AI può anche aiutare a scoprire relazioni, insight, pattern e tendenze sui dati già pronti per l’analisi, e un esempio tipico è la Sentiment Anaysis, lo studio del comportamento dei consumatori o degli utenti online.
A tutto ciò, sul piano delle interfacce, si affiancano le capacità di comprensione del linguaggio naturale (natural language processing), che permettono agli utenti non tecnici di interrogare un software con semplici domande e ottenere risposte immediatamente comprensibili (anche in forma visuale, con grafici o dashboard). In ambiti come quello manifatturiero e nelle catene di fornitura, inoltre, l’AI sta diventando preziosa per la manutenzione predittiva (quindi per la riduzione dei guasti e dei tempi di fermo macchine) e per la previsione della domanda (quindi per poter ottimizzare le logiche di produzione e di magazzino).
L’intelligenza artificiale non è solo una rincorsa all’ultima novità e non è solo AI generativa. I suoi utilizzi più consolidati continueranno ad evolvere sull’onda degli sviluppi tecnologici e dell’ampliamento del panorama d’offerta. “Il mercato dell’intelligenza artificiale”, sottolinea Mazzucato, “è probabilmente ancora agli inizi: oggi è stimato intorno ai 150-160 miliardi di dollari, un valore non enorme se rapportato al giro d’affari dei colossi del software. Però le proiezioni prefigurano per il 2030 un valore nell’ordine di mille miliardi di dollari. L’offerta di strumenti che aiuterà ad analizzare grandi moli di dati aumenterà e diventerà sempre più ricca di funzionalità, oltre a migliorare nella facilità d’uso. In Axiante proponiamo soluzioni ritagliate sulle esigenze dei nostri clienti e questo significa offrire sempre un valore aggiunto”.