L’Intelligenza Artificiale (IA) è già una componente fondamentale della nostra quotidianità e viene impiegata da più della metà delle più importanti imprese italiane. Tutti conoscono le auto senza guidatore o gli assistenti vocali come Siri di Apple, Cortana di Microsoft o Alexa di Google, ma gli esempi meno noti sono molteplici.
Questi sistemi avanzati, dotati della capacità di apprendere autonomamente, ci aiutano a scegliere prodotti, film o musica che rispecchiano i nostri gusti, gestiscono le interazioni con i clienti tramite chat, riconoscono volti per autorizzare accessi, organizzano i documenti secondo il loro contenuto, assistono i professionisti sanitari nell’analisi di immagini diagnostiche e nelle diagnosi, e selezionano i curricula più adatti per trovare il candidato perfetto per un lavoro.
L’adozione dell’IA nei processi aziendali ha già dimostrato di apportare benefici significativi, automatizzando compiti ripetitivi e di scarso valore aggiunto precedentemente svolti da persone, minimizzando gli errori e favorendo la creazione di nuovi prodotti e servizi. Questo è solo l’inizio: nei prossimi anni ci aspettiamo una trasformazione ancora più radicale.
Le principali aziende a livello mondiale stanno già esplorando queste nuove frontiere e chi riuscirà per primo a ottenere risultati tangibili godrà di un vantaggio competitivo decisivo.
La nascita dell’AI
La genesi dell’Intelligenza Artificiale (IA) si fa risalire al 1943, anno in cui Warren McCulloch e Walter Pitt concepirono una delle prime reti neurali, ossia modelli matematici volti a emulare le funzioni neuronali del cervello umano per affrontare problematiche varie. Tuttavia, è solo a partire dalla fine degli anni ’50 che l’interesse per l’IA si intensifica significativamente. Fu Alan Turing, nel 1950, a suggerire l’idea che i computer potessero emulare il comportamento umano.
John McCarthy, un matematico americano, fu colui che nel 1956 battezzò il campo come “Intelligenza Artificiale” e fu anche pioniere nello sviluppo dei primi linguaggi di programmazione dedicati all’IA, come Lisp (1958) e Prolog (1973), che permisero di elaborare soluzioni generali ai problemi.
L’interesse per l’AI ha vissuto alti e bassi dagli anni ’80, con significativi progressi nei modelli matematici, che diventavano sempre più capaci di replicare funzioni cerebrali come il riconoscimento di pattern. Tuttavia, durante questo periodo vi fu una minore attenzione verso le reti neurali e, più in generale, verso l’hardware.
La situazione cambiò nuovamente negli anni ’90 con l’avvento delle GPU (Graphics Processing Unit), chip di elaborazione grafica notevolmente più veloci delle CPU tradizionali, che trovavano applicazione principalmente nel settore dei videogiochi ma che si rivelarono capaci di accelerare compiti di elaborazione complessi, rinnovando l’interesse verso l’AI.
Cos’è l’Intelligenza Artificiale
Possiamo definire l’AI come una disciplina della scienza informatica, incentrata sulla creazione di sistemi hardware e software capaci di emulare funzioni caratteristiche dell’intelligenza umana, operando autonomamente per raggiungere obiettivi specifici e prendere decisioni precedentemente delegate agli umani.
Queste funzionalità umane includono principalmente l’analisi e l’interpretazione del linguaggio naturale (attraverso il Processamento del Linguaggio Naturale o NLP) e delle immagini (mediante il processamento delle immagini), oltre all’apprendimento, al ragionamento, alla pianificazione e all’interazione con esseri umani, altre macchine e l’ambiente circostante.
A differenza dei programmi informatici tradizionali, che si affidano direttamente alla codifica manuale da parte degli sviluppatori, i sistemi di Intelligenza Artificiale utilizzano metodologie di apprendimento automatico. Ciò significa che vengono impostati algoritmi progettati per analizzare vasti insiemi di dati, dai quali il sistema è in grado di sviluppare autonomamente le proprie capacità di comprensione e decisione.
Diverse tipologie di AI
Nell’ambito dei sistemi di Intelligenza Artificiale (AI) prevalenti, si possono riconoscere essenzialmente cinque classi principali:
- AI conversazionale: Questi sono chatbot e assistenti virtuali progettati per imitare le conversazioni umane usando il linguaggio naturale, sfruttando vasti insiemi di dati per interpretare input vocali o scritti, processare interrogativi, capirli e fornire risposte rapide ed efficaci.
- AI predittiva: Attraverso l’analisi di dati presenti e l’esame di tendenze storiche, supportato da algoritmi di AI e apprendimento automatico, questa forma di AI è in grado di prevedere futuri sviluppi o accadimenti.
- AI generativa: Questa tecnologia permette di creare contenuti come testi, immagini, video o perfino codici sorgente a partire da istruzioni iniziali semplici, semplificando notevolmente la produzione di contenuti digitali e software.
- AI autonoma: Considerata l’evoluzione più intrigante e contemporaneamente più controversa dell’AI, questa categoria comprende sistemi che operano completamente indipendenti da qualsiasi interazione o comando umano, agendo in modo autonomo senza la necessità di essere sorvegliati.
- Artificial General Intelligence (AGI): Questo termine descrive il confine avanzato della ricerca in AI, dove si concepisce la possibilità che un software possa imparare e eseguire compiti di varia complessità in modo autonomo, avvicinandosi alle capacità di un essere umano conscio e pensante.
Modelli di apprendimento
Deep Learning
Questi modelli di apprendimento, emersi nel 2012, si ispirano alla struttura e al meccanismo di funzionamento del cervello umano, tentando di replicare il processo cognitivo umano. In questo ambito, il semplice modello matematico non è sufficiente: il Deep Learning richiede l’implementazione di reti neurali artificiali specializzate (note come reti neurali profonde) e un’intensa capacità di calcolo, necessaria per gestire i diversi livelli di elaborazione e analisi simili a quelli delle connessioni neurali nel cervello.
Anche se può apparire come una tecnologia appartenente al futuro, in realtà questi sistemi sono già ampiamente utilizzati oggi per l’identificazione di schemi, il riconoscimento vocale e di immagini, così come nelle applicazioni di elaborazione del linguaggio naturale (NLP).
L’Intelligenza Artificiale nei processi di business
L’Intelligenza Artificiale, sebbene le sue origini risalgano agli anni ’50, ha visto una vera e propria esplosione di applicazioni pratiche solo di recente, grazie agli avanzamenti significativi nella capacità di elaborazione, nella disponibilità di grandi quantità di dati e nelle tecniche avanzate per analizzarli al fine di affrontare questioni complesse.
Oggi, le tecnologie fondamentali dell’IA sono consolidate e rese accessibili a un pubblico più ampio attraverso API e servizi basati sul cloud a prezzi competitivi. Ciononostante, è necessaria una pianificazione accurata per integrare l’AI nei processi aziendali esistenti.
Mentre fino a un decennio fa, le principali difficoltà nell’adozione dell’AI da parte delle aziende erano legate alla mancanza di strumenti adeguati o a capacità di analisi insufficienti, attualmente la sfida è soprattutto di natura culturale e legata alla necessità di competenze specializzate. Gli esperti indicano che oggi, il 70% dello sforzo in un progetto di AI è dedicato alla ristrutturazione dei processi, mentre solo il 20% riguarda lo sviluppo degli algoritmi e un ulteriore 10% è attribuito agli aspetti tecnologici.
I settori che stanno guidando l’adozione dell’AI includono il settore bancario, finanziario e assicurativo, l’automotive, l’energia, la logistica e le telecomunicazioni.
L’Intelligenza Artificiale in Italia
