L’intelligenza artificiale (IA) è stata al centro dell’attenzione per molti decenni e ha subito una rapida evoluzione negli ultimi anni. L’IA è un campo che si occupa di creare macchine che possono eseguire compiti che richiedono intelligenza umana, come il ragionamento, l’apprendimento e la comprensione del linguaggio. Negli ultimi anni, abbiamo visto l’emergere di una vasta gamma di approcci di IA, dai sistemi esperti alla generative AI, ognuno dei quali ha le sue forze e debolezze.
Ma cosa si intende esattamente quando si parla di sistemi esperti o di generative AI?
Per capirlo e comprendere le potenzialità di queste tecnologie e i vantaggi del loro sviluppo iniziamo partendo dal comprenderne il loro funzionamento.
I sistemi esperti: cosa sono e come funzionano
I sistemi esperti (expert system) sviluppati come concetto negli anni ’70 dallo scienziato informatico Edward Feigenbaum, professore di informatica alla Stanford University e fondatore del Knowledge Systems Laboratory di Stanfor, sono stati i primi tipi di intelligenza artificiale ad essere utilizzati in diverse applicazioni.
Destinati a integrare, non a sostituire, gli esperti umani, attraverso questi sistemi basati su regole predefinite era possibile:
- Effettuare diagnosi;
- Prendere decisioni;
- Risolvere problemi.
I campi di applicazione in cui sono stati utilizzati i sistemi esperti infatti includono:
- Servizi finanziari;
- Ingegneria meccanica;
- Telecomunicazioni;
- Sanità;
- Agricoltura;
- Servizio clienti;
- Trasporti;
- Diritto.
I sistemi esperti sono limitati dalle capacità di apprendimento e adattamento, poiché si basano su algoritmi predefiniti e non possono imparare da nuove informazioni. Ciò ne ha limitato in passato l’applicazione industriale, mentre oggi si assiste ad una rinascita di queste tecnologie grazie alla possibilità di combinarle con tecniche generativi, dando vita ad approcci detti neuro-simbolici.
Deep Learning e reti neurali: cosa sono e come funzionano
Con l’avanzare della tecnologia, sono stati sviluppati approcci di IA più avanzati, come le reti neurali, che utilizzano il cosiddetto “deep learning” per apprendere autonomamente dai dati che ricevono.
Le reti neurali sono costituite da strati di neuroni artificiali che elaborano informazioni attraverso connessioni sinaptiche artificiali. L’apprendimento delle reti neurali avviene attraverso l’adattamento dei pesi delle connessioni, che consentono alla rete di migliorare gradualmente le sue capacità di riconoscere e classificare i dati in input. Il deep learning è utilizzato in molte applicazioni, come l’elaborazione delle immagini, il riconoscimento vocale e la traduzione automatica.
Le reti neurali sono state utilizzate in una vasta gamma di applicazioni, tra cui il riconoscimento vocale e facciale, la guida autonoma e la previsione del mercato finanziario. Grazie alle reti neurali, l’IA è diventata in grado di risolvere problemi più complessi e adattarsi alle nuove informazioni.
La Generative AI
Oltre alle reti neurali, l’IA ha visto l’emergere di un altro approccio avanzato chiamato generative AI.
La generative AI è un’area dell’intelligenza artificiale che utilizza algoritmi di apprendimento automatico per generare nuovi dati come immagini, testo o suoni, imitando le caratteristiche e le strutture dei dati di input. La generative AI è utilizzata per creare soluzioni personalizzate e adattabili per diverse applicazioni, come l’arte digitale, la musica e la moda.
Ad esempio, la generative AI può essere utilizzata per creare modelli di abbigliamento personalizzati per i clienti, basati sulle loro preferenze di stile, oppure per creare pezzi di musica generati automaticamente in base ad uno specifico genere o stato d’animo.
La generative AI può anche essere utilizzata per generare nuovi contenuti in modo autonomo, come ad esempio la creazione di un dipinto digitale o di un logo per un’azienda. In generale, la generative AI sta diventando sempre più importante nella creazione di soluzioni personalizzate e uniche per molte applicazioni diverse.
Gli approcci ibridi: vantaggi ed applicazioni nei settori manufacturing e smart cities
La combinazione di diversi approcci di IA sta portando a risultati innovativi e potenzialmente rivoluzionari.
La combinazione di sistemi esperti e generative AI può portare a soluzioni personalizzate e adattabili per il settore del manufacturing. Ad esempio, un’azienda manifatturiera potrebbe utilizzare un sistema esperto per analizzare i dati di produzione e identificare le inefficienze, mentre la generative AI potrebbe essere utilizzata per creare un modello di produzione personalizzato per ogni cliente. In questo modo, l’azienda potrebbe offrire soluzioni uniche e adattate alle esigenze dei clienti, aumentando la fidelizzazione.
Nel settore delle smart cities, la combinazione di sistemi esperti e generative AI può portare a soluzioni innovative per gestire il traffico, monitorare la qualità dell’aria e migliorare la sicurezza pubblica. Ad esempio, i sensori potrebbero essere utilizzati per rilevare il livello di inquinamento dell’aria, e un sistema esperto potrebbe analizzare i dati per identificare le fonti di inquinamento e proporre soluzioni di mitigazione. Nel frattempo, la generative AI potrebbe essere utilizzata per creare un sistema di segnalazione del traffico personalizzato per ogni guidatore, in base ai suoi percorsi e alle sue preferenze.
In generale, la combinazione di sistemi esperti e generative AI può portare a soluzioni innovative e personalizzate per molte applicazioni diverse. Tuttavia, è importante considerare attentamente quali approcci di IA utilizzare in base alle specifiche esigenze dell’applicazione, in modo da ottenere i migliori risultati possibili.
AI: i benefici per le imprese
Comprendere anche quali siano i principali vantaggi che le imprese che decidono di adottare le soluzioni di intelligenza artificiale potranno ottenere è oggi più che mai fondamentale.
Vediamo allora alcuni benefici ottenibili ed alcune delle soluzioni sviluppate da Revelis per l’ottimizzazione di diversi processi di business.
- Automatizzazione di processi riducendo i costi e migliorando l’efficienza. In questi casi per efficientare i processi, i-Plan, la soluzione realizzata da Revelis, può essere la soluzione adatta. Si tratta infatti di una piattaforma di ragionamento automatico che consente il calcolo automatico dei team di lavoro nei contesti della logistica e delle aziende manifatturiere ottimizzando i processi di pianificazione dei turni di lavoro;
- Personalizzazione ad esempio nel campo del marketing per offrire un’esperienza più coinvolgente. È da evidenziare come mentre il 62% dei consumatori ha espresso preoccupazione per il pregiudizio dell’IA, il 69% degli intervistati a un sondaggio di Salesforce ha affermato di essere aperto al suo utilizzo da parte dei marchi se migliorerà la loro esperienza di acquisto. In questo caso ARTICA, una delle soluzioni Revelis AI per il Text Analytics è un ottimo esempio di come è possibile migliorare l’esperienza dei clienti attraverso le funzionalità delle applicazioni AI. Il suo funzionamento avviene attraverso algoritmi di Natural Language Processing combinati con modelli di machine learning e deep learning ed il suo scopo è quello di analizzare i testi dei ticket proposti dagli utenti e supportare la risoluzione degli stessi;
- Miglioramento della qualità dei prodotti ad esempio attraverso l’analisi di grandi quantità di dati per individuare i punti deboli e suggerire miglioramenti. In questi casi implementare tecniche di Computer Vision può permettere il controllo qualità anche in ambito industriale e Colibrì ovvero la piattaforma che utilizza reti neurali per implementare tecniche di Computer Vision sviluppata da revelis è un ottimo esempio di come sfruttare le applicazioni AI per migliorare la qualità dei prodotti;
- Innovazione ad esempio per lo sviluppo di servizi e prodotti;
- Supporto alle decisioni grazie alle informazioni estratte dalla big data Analysis è possibile prendere decisioni data-driven;
- Riduzione degli errori ad esempio nell’elaborazione di grandi quantità di dati.
Conclusioni
Già nel 2022 Gartner aveva inserito l’intelligenza artificiale generativa nella classifica dei trend tech strategici per il 2022 ed oggi a confermare questo trend anche per il 2023 troviamo la DAMO Academy di Alibaba, che nelle sue previsioni sui principali trend tecnologici che potrebbero dare forma a molti settori nel prossimo futuro di recente condivisi, ha sottolineato come l’IA generativa sarà tra le principali tendenze tecnologiche nel 2023.
Secondo il World Economic Forum inoltre, il campo dell’IA generativa può generare migliaia di miliardi di dollari di valore economico e in effetti, sono già emerse oltre 150 startup che stanno già operando nel campo.
Le tecnologie di intelligenza artificiale generativa che hanno fatto grandi passi avanti e fatto raggiungere grandi progressi alle imprese di vari settori utilizzando l’apprendimento automatico, l’elaborazione del linguaggio naturale, la visione artificiale e il deep learning, sono dunque destinate a crescere ulteriormente nel prossimo futuro e sarà possibile vedere gli effetti del suo impatto sia a livello economico-finanziario sia a livello sociale.
Continua a leggere il blog Revelis per essere sempre al passo con le ultime novità nel campo dell’intelligenza artificiale e se anche tu vuoi sfruttare tutte le potenzialità delle applicazioni AI per il tuo business, contattaci.
