L'intelligenza artificiale (IA) è una tecnologia straordinaria. Soltanto qualche anno fa era quasi impensabile prevederne la rapida diffusione, passando da uno scenario futuro a una realtà che sta trasformando il nostro presente. Cos'è l'IA? E perché è così importante per le aziende e per la società?
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Approfondiremo di seguito i diversi aspetti dell'intelligenza artificiale, dal machine learning ai sistemi di automazione più avanzati, analizzando come queste tecnologie trovino già applicazione in settori come la medicina, la finanza e la produzione industriale.
Vogliamo dare una panoramica completa, ma allo stesso tempo accessibile. Spiegare che cos'è l'intelligenza artificiale in parole semplici, in modo che tutti possano diventare più consapevoli delle opportunità e dei cambiamenti che porterà nel prossimo futuro.
L'intelligenza artificiale è la tecnologia che consente ai computer di simulare capacità umane come apprendimento, ragionamento e adattamento. Attraverso algoritmi avanzati e l'analisi di grandi quantità di dati, l'IA può riconoscere schemi, fare previsioni e prendere decisioni autonome. Gli algoritmi che guidano l’IA sono spesso definiti come "black box" perché possono essere difficili da interpretare, portando a un dibattito crescente sulla necessità di "spiegabilità" o trasparenza dell'IA.
Dai chatbot che rispondono alle domande in tempo reale, agli algoritmi che personalizzano la nostra esperienza online, l'intelligenza artificiale è ormai onnipresente, influenzando settori come la medicina, la finanza, lo sviluppo software, la manifattura, la robotica e molto altro ancora.
Per quanto sia un tema che è diventato molto popolare negli ultimi anni, le origini di questa tecnologia risalgono a diversi decenni fa. Il concetto di intelligenza artificiale (IA) nasce infatti nel 1950, quando Alan Turing pubblica l'articolo "Computing Machinery and Intelligence". In questo lavoro, il matematico inglese propone un criterio per determinare se una macchina può essere considerata "intelligente" (il cosiddetto Test di Turing).
Il termine "intelligenza artificiale" è invece di qualche anno successivo, il 1955, ad opera di John McCarthy, un informatico americano. Nel 1956, McCarthy e altri scienziati organizza la celebre conferenza "Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence", punto di avvio di un nuovo filone nella computer science che si pone l'obiettivo di creare macchine in grado di svolgere compiti che richiedono intelligenza umana.
Spesso "intelligenza artificiale" e "machine learning" vengono utilizzati come sinonimi, ma si tratta di due termini con significato diverso. L'IA è un concetto ampio che comprende tutte le tecnologie che simulano l'intelligenza umana. Il machine learning, invece, è una sotto-branca dell'IA focalizzata sull'apprendimento dai dati. Semplificando, l'IA può includere algoritmi di ML, ma non tutto l'ML è IA. Ad esempio, i sistemi di IA possono anche basarsi su regole predefinite senza apprendimento automatico. Un'altra differenza cruciale è che il machine learning richiede enormi quantità di dati per allenare i modelli, mentre alcune forme di IA possono operare anche senza dataset così estesi, utilizzando invece logiche e inferenze basate su regole.
Cosa si può fare oggi con l'intelligenza artificiale? Si tratta di una tecnologia già presente nella nostra vita quotidiana da diverso tempo, spesso senza che ce ne siamo consapevoli. Gli assistenti vocali come Siri, Alexa e Google Assistant utilizzano l'IA per comprendere e rispondere alle richieste degli utenti, grazie a tecniche di elaborazione del linguaggio naturale (NLP). Anche i sistemi di raccomandazione che troviamo su piattaforme come Netflix e Amazon utilizzano modelli di IA per suggerimenti personalizzati. Un’altra applicazione che si sta diffondendo, ad esempio, è la personalizzazione delle offerte bancarie o assicurative.
L’intelligenza artificiale ha trovato applicazione in numerosi settori industriali. Nella medicina, ad esempio, l'IA viene utilizzata per la diagnosi precoce di malattie, l'analisi delle immagini mediche e la ricerca di nuovi farmaci. Nel settore finanziario, viene impiegata per rilevare attività fraudolente, gestire il rischio e ottimizzare i portafogli di investimento. Anche la produzione industriale sta beneficiando dell'IA grazie alla manutenzione predittiva e all'automazione delle linee di assemblaggio, aumentando la produttività e riducendo i tempi di inattività. In particolare, una delle applicazioni più interessanti è la robotica collaborativa, dove i robot lavorano fianco a fianco con le persone per svolgere attività manuali complesse, migliorando la sicurezza e riducendo l'errore umano.
Automatizzando attività ripetitive e complesse, l'IA consente agli utenti di concentrarsi su progetti ad alto valore aggiunto e di accelerare lo sviluppo di nuovi prodotti. Le aziende, ad esempio, possono utilizzare l'analisi dei dati potenziata dall'IA per identificare tendenze di mercato a cui rispondere più rapidamente.
Le applicazioni sono già numerose e possono migliorare la qualità della vita, come nel caso degli agenti AI che automatizzano compiti di basso valore e rendono i servizi più efficienti. Ci sono poi interessanti sviluppi che vanno dalle automobili a guida autonoma per migliorare la sicurezza stradale, agli algoritmi che ottimizzano le reti energetiche per ridurre il consumo di energia. I dispositivi domestici del futuro, inoltre, saranno più intuitivi e capaci di rispondere meglio alle esigenze degli utenti. Un esempio interessante è l'uso di assistenti virtuali che monitorano i parametri vitali degli anziani a casa e avvisano tempestivamente i medici in caso di anomalie, riducendo in modo significativo la necessità di ricoveri ospedalieri.
Nonostante i numerosi vantaggi, l'IA ha anche dei limiti. L’entusiasmo per una tecnologia rivoluzionaria potrebbe metterli in secondo pianto ma è fondamentale tenerli in considerazione.
Dal punto di vista tecnologico, creare modelli IA che comprendano in modo profondo il contesto di riferimento rimane una sfida ancora da supere. Da un lato, la costante crescita della capacità di calcolo di server, computer e super-computer, creerà le basi per ulteriori sviluppi, dall’altro occorre considerare che queste infrastrutture consumano molta energia.
Inoltre, c'è la questione della privacy: l'uso intensivo di dati personali da parte di sistemi IA solleva preoccupazioni su come vengono raccolti, conservati e utilizzati tali dati. La protezione della privacy e la trasparenza nei processi di IA sono temi centrali che richiedono un'attenta regolamentazione. Allo stesso modo, la sicurezza informatica è un altro tema cruciale, soprattutto quando si parla di IA integrata in infrastrutture critiche come la sanità o la rete elettrica.
L'intelligenza artificiale pone anche questioni etiche e sociali rilevanti. La crescente automazione potrebbe ridurre il bisogno di manodopera in determinati settori, sollevando interrogativi sull'occupazione e sulla riqualificazione dei lavoratori. Inoltre, vi è il rischio di bias e discriminazioni nei modelli di IA, che potrebbero perpetuare pregiudizi esistenti se non sviluppati con attenzione. Un esempio concreto è l'uso dell'IA nei sistemi di giustizia penale per prevedere la recidività, che ha sollevato preoccupazioni sull'equità e la trasparenza delle decisioni giudiziarie.
In uno scenario in costante trasformazione, l’unico modo per coglierne le opportunità è imparare costantemente. Servono nuove competenze e la formazione, ancora una volta, è la chiave per approcciare la complessità. Avere a disposizione una nuova tecnologia e non sapere come sfruttarla, oppure utilizzarla in modo inefficiente, è un problema che riguarda qualunque innovazione. Partire dagli obiettivi che si vogliono raggiungere, che devono essere il più possibile specifici, è sempre un primo passo per chiarie che direzione prendere.
Non si può parlare di intelligenza artificiale senza citare una delle grandi preoccupazioni che gravitano attorno alla sua diffusione: il lavoro. Il timore che la tecnologia ridurrà sensibilmente i posti di lavoro disponibili è comprensibile, ma spesso infondata.
L'automazione basata sull'IA sostituirà molte attività ripetitive, creando però nuove opportunità di lavoro. I lavoratori dovranno acquisire competenze tecniche che consentano loro di lavorare a fianco dell'IA, integrando le capacità umane con quelle delle macchine. L'IA non eliminerà il lavoro umano, ma richiederà una trasformazione del modo in cui lavoriamo e collaboriamo con le tecnologie. L'attenzione si sposterà dalle mansioni ripetitive all'interpretazione dei dati, alla gestione della tecnologia e alla risoluzione di problemi complessi che richiedono creatività e giudizio umano.
Concludiamo l’articolo raccontando cosa stiamo facendo noi con l’intelligenza artificiale. Il nostro Team AI, coordinato dal Reparto Ricerca & Sviluppo, è impegnato a sviluppare nuovi strumenti integrati alla Suite ERP SAEP per offrire un supporto avanzato all’operatività dei nostri clienti.
Abbiamo intervistato i ragazzi del nostro team. Ecco un estratto:
“Le soluzioni SAEP AI aiutano le aziende a velocizzare task ripetitivi e a migliorare l’efficienza generale. Ad esempio, utilizziamo l’AI per l’inserimento e processamento automatico dei dati, oppure il riconoscimento delle immagini nell’elaborazione di documenti. Questi strumenti permettono di ridurre il tempo necessario per compiti manuali e di migliorare la precisione delle operazioni quotidiane.
L’AI è anche un importante strumento di analisi per grandi quantità di dati aziendali, identificando pattern e tendenze che aiutano i manager a prendere decisioni strategiche migliori.”
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