L’AI continua la rivoluzione anche nel campo aziendale, apportando considerevoli modifiche in numerosi settori. Le frontiere delle nuove tecnologie spaziano progressivamente i loro confini; sembra proprio non abbiano limiti fisici e digitali. Di più, secondo le stime ufficiali la loro adozione progressiva da parte di imprese e aziende impennerà il PIL inerente a 13 trilioni di dollari in meno di un decennio, entro il 2030.
Seppur inconcepibile, tale cifra non lascia spazio al dubbio. Già scontata agli occhi della comunità internazionale, l’Intelligenza Artificiale estende oggi le sue potenzialità in qualsiasi campo socio-economico. Supporto insostituibile per i colossi tecnologici, come Google, Microsoft e Meta, l’AI è oggi ineguagliabile non solo per le industrie dei software, ma anche per piccole e medie imprese orientate all’innovazione 4.0.
AI e Machine Learning: qual è il futuro delle aziende?
La quarta rivoluzione industriale è finalmente realtà. Non si può tornare indietro: l’Industria 4.0 ha raggiunto anche i confini italiani. Figlia della trasformazione sociale, digitale ed economica a livello mondiale, la rivoluzione con suffisso 4.0 è oggi presente in diverse aree del territorio nazionale e instrada ogni giorno persone, imprese e aziende verso l’evoluzione tecnologica e la sostenibilità ambientale.
L’orientamento alla Transizione 4.0 guarda anzitutto alle enormi capacità della combinazione uomo-macchina. Insieme ai meccanismi di centralizzazione e conservazione delle informazioni – possibili grazie all’automazione di attività di calcolo, connettività e cloud computing – le potenzialità derivate dall’unione di cibernetica, Internet of Things (IoT) e Big Data, apportano un notevole valore all’interno di qualsiasi organizzazione e realtà aziendale.
La maggior parte di vantaggi deriva proprio dall’interazione tra uomo e macchina attraverso interfacce “touch” e realtà aumentata, oggi potenziata dalle attività di machine learning, dei macchinari adibiti all’analisi, raccolta e interpretazione dei dati. In generale, il sapiente utilizzo di robotica, machine-to-machine e nuove tecnologie scommette sull’automazione in nome della produttività della realtà di riferimento, avvalorando le prestazioni e razionalizzando i costi.
Dietro l’AI, il Deep Learning: che cos’è e a cosa serve
Come accennato in precedenza, nell’ampio ramo dell’Intelligenza Artificiale spicca il Machine Learning per le sue elevate capacità di simulazione dell’Intelligenza Naturale sulla base di tecniche complesse apprendimento avanzato. Tali operazioni consentono a computer o applicazioni di eseguire e automatizzare compiti generalmente associati alla forza lavoro umana. Tra le principali attività si ricordano il riconoscimento di immagini, suoni, traduzioni o elaborazioni linguistiche.
L’apprendimento automatico e avanzato da parte di un macchinario o software è reso possibile grazie a un subset macchina che opera su strutture di reti neurali artificiali: il Deep Learning. Ed è proprio all’interno dei confini del Machine Learning che si cela la parte “Deep”, così chiamata proprio per la sua profondità in termini livello. In tale substrato avvengono tutte le attività di ricezione, analisi e trasformazione degli input di informazione in entrata, trasformate nei livelli successivi in risposte e attività predittive.
Sulla base di modelli di apprendimento supervisionato o apprendimento non supervisionato (inserimento di input dati con o senza informazioni relative ai risultati desiderati con l’obiettivo) tali strutture matematiche si ispirano alla complessità dei sistemi neuronali biologici. Al pari della neurotrasmissione, anche il modello artificiale presenta intricati livelli di trasferimento di input e informazioni: l’interconnessione è nodale per risolvere problemi complessi e compiti non facilmente codificabili da parte di dispositivi e Machine Learning.
Quali vantaggi per le aziende? La risposta nei casi d’uso
I vantaggi del Deep Learning a livello aziendale sono innumerevoli, indipendentemente dal settore. Al giorno d’oggi si contano sei campi di applicazione principali:
- automotive
- cybersecurity
- data science
- health care
- marketing
- manufacturing
In generale, si può confermare l’adozione deep learning in piena linea con mission e obiettivi del modello Industry 4.0, specialmente l’automatizzazione dei processi. Di più, grazie all’alta predittività figlia delle accurate modalità di analisi, classificazione ed elaborazione dei dati, l’adozione “deep” consente di personalizzare la produttività complessiva, diminuendo sensibilmente costi, energia e rischi connessi.
A seguire una breve lista dei principali casi d’uso delle nuove tecnologie deep learning all’interno di imprese e aziende più innovative:
- sistemi di computer e image vision per auto senza conducente
- riconoscimento facciale, di immagini, suoni e porzioni di testo
- robot droni adibiti alla spedizione e consegna di pacchi
- identificazione e riconoscimento vocale e linguistico
- identificazione di entità e oggetti denominati
- generazione di didascalie, descrizioni articoli, testi
- riconoscimento di sequenze genetiche o molecole farmaceutiche
- traduzione, analisi e interpretazione di testi
