Intelligenza artificiale: molti ne parlano, ma pochi la conoscono fino in fondo. Eppure, spiega Gianfranco Fedele già CTO di Laila, l’AI garantisce alle imprese aumenti di fatturato, di contatti e conversioni.
Non bastasse, il proliferare di soluzioni consente oggi costi ridotti e minor tempo: parliamo dell’Intelligenza Artificiale “Ready-to-use” ovvero software dotati di funzionalità AI integrate o in grado di automatizzare il processo decisionale basato su algoritmi.
Gianfranco ha quindi identificato 3 rami delle Intelligenze Artificiali che possono offrire soluzioni a problemi annosi e ricorrenti del business, non solo online:
Computer Vision
Data Analysis
NLP ovvero Natural Language Processing
La Computer Vision offre soluzioni tecnologiche che, passando attraverso le immagini raccolte dalle telecamere, elaborano informazioni spesso neppure visibili all’occhio umano.
La Data Analysis elabora i dati storici di qualsiasi attività e ne estrapola strategie commerciali e strumenti previsionali.
La NLP nasce per analizzare e comprendere il linguaggio naturale e produrre analisi o addirittura agenti in grado di interagire con gli utenti in tempo reale.
Vediamo alcuni esempi:
COMPUTER VISION:
Medicina preventiva
La computer vision consente di realizzare algoritmi in grado effettuare un’approfondita diagnostica per immagini attraverso l’esame (ad esempio) di immagini radiologiche.
Le AI in questo caso vengono istruite sulla base di immagini di pazienti affetti da patologie di vario tipo. Le AI così acquisiscono la capacità di identificare in una radiografia elementi riconducibili alle patologie note anche in assenza di una evidenza chiara e lampante.
Rilevazione di oggetti
In ambito industriale di stanno diffondendo AI in grado di identificare la presenza di oggetti in un’area specifica e di segnalarne la presenza ai responsabili della sicurezza.
Nella logistica, algoritmi simili permettono di inventariare rapidamente gli oggetti presenti in un magazzino, determinandone il numero e la tipologia in base ad un QRcode sulla confezione.
Classificazione dei contenuti
Nell’ambito dell’industria alimentare, algoritmi di AI sono in grado di classificare i prodotti (frutta e verdura) determinandone attraverso la semplice osservazione: dimensioni, integrità e stato di maturazione. Una volta classificati, gli alimenti vengono smistati in catene di produzione differenti.
Sicurezza: Riconoscimento e Monitoraggio
Nell’ambito della sicurezza aziendale, sistemi di computer vision consentono di monitorare la presenza di persone in determinate aree soggette a restrizione e, se già note, di identificarle attraverso un sistema di riconoscimento facciale.
Marketing: Analisi del comportamento
Nell’ambito della sicurezza stradale e della vigilanza di aree in cui sono presenti un gran numero di soggetto contemporaneamente, alcuni algoritmi di computer vision consentono di identificare “comportamenti” riconducibili a comportamenti ritenuti illeciti come: scavalcare una staccionata, forzare una serratura o partecipare a una rissa.
Marketing: Analisi delle espressioni del volto
Nel Marketing si stanno diffondendo AI in grado di leggere le espressioni del volto umano e stabilire il livello di soddisfazione di un soggetto nell’atto di interagire con un prodotto o un servizio. Talora le AI in questione vengono attivate online dove, previo autorizzazione, si lavora per stabilire il livello di soddisfazione di un utente connesso ad un sito o intento a giocare con un videogioco.
DATA ANALYSIS:
Credit Scoring
In ambito creditizio, le AI possono supportare gli istituti di credito nella determinazione dell’affidabilità creditizia e della solvibilità di una persona. Operando l’istruzione della AI sulla base delle esperienze passate dell’istituto stesso, si ottengono previsioni affidabili basate su analogie tra i profili dei debitori più o meno virtuosi. Queste nuove strategie rottamano le vecchie pratiche del credit scoring e garantiscono una maggiore affidabilità.
Market Prediction
La previsione dell’andamento del mercato azionario può essere affidato ad AI istruite sulla base dell’esperienza delle aziende quotate in passato. La quantità e la qualità delle informazioni nonché lo storico dell’andamento dei mercati possono essere fornite in fase di istruzione delle AI che, così addestrate, possono effettuare previsioni molto affidabili.
Analisi del cash-flow per la prevenzione dello stato di crisi
Alcune AI vengono utilizzate in ambito business per effettuare analisi del cash-flow. Basandosi su uno storico di esperienze pregresse, le AI possono supportare gli esperti di business anticipando un eventuale stato di crisi.
NLP :
Assistenza clienti
Le AI possono essere sfruttate per sostituirsi all’uomo nei customer care aziendali. In grado di leggere e comprendere il significato dei testi scambiati in chat con gli utenti, le AI possono intavolare conversazioni con gli utenti e fornire loro risposte e di coinvolgere l’interlocutore in attività commerciali che rientrino nell’ambito di strategie commerciali pianificate a monte.
Analisi della Sentiment
Per chi voglia misurare il gradimento della propria immagine pubblica attraverso un’analisi automatica di quanto pubblicato online: coinvolge i social media, nell’ambito dei quali viene citato il nome, ovvero il brand, di cui si vuole misurare l’interesse del pubblico.
Scrittura automatica di contenuti
Le AI oggi consentono di supportare i giornalisti nella scrittura dei loro articoli generando contenuti validi in maniera automatica, sulla base di una traccia specificamente indicata dall’autore. Questi contenuti hanno la caratteristica di replicare in maniera affidabile una struttura ed un lessico allineati ad allo stile dell’autore che, operando l’inserimento della notizia nell’ambito del testo, vedrà i propri tempi di lavoro ridursi drasticamente.
Analisi dei trend
Spesso per determinare quali siano i trend del mondo dell’informazione, ovvero per comprendere quali siano le notizie su cui si focalizzano di più gli utenti online, si sfruttano algoritmi che in prima battuta scandagliano il web e trasferiscono le informazioni in un sistema di archiviazione: in seconda battuta il contenuto viene esaminato da AI sono in grado di individuare i trend in maniera quasi istantanea grazie all’utilizzo di un sistema di apprendimento automatico.
Ma quali sono, invece, gli ostacoli al proliferare dell’utilizzo delle AI?
“Molte aziende – spiega Fedele – molte aziende non stanno sfruttando appieno il potenziale del machine learning ed altre funzionalità AI. Ironia della sorte, il problema sarebbe dovuto alle persone. Spesso infatti le AI sono viste dai dipendenti come soluzioni alternative all’adozione di personale, e per questo motivo vengono osteggiate dagli stessi che temono di perdere il ruolo.
Inoltre, flussi di lavoro inefficienti impediscono di sfruttare il valore delle implementazioni AI.
Ma non esistono tecnologie buone e tecnologie cattive: esistono usi distorti e usi consapevoli. Non sono strumenti per la riduzione del personale ma per l’aumento della competitività, sanno adattarsi alle situazioni e proporsi come strumenti di normalizzazione dei processi aziendali”.
La comunicazione coi clienti, i flussi di cassa e le campagne di marketing sono solo alcuni degli ambiti aziendali caratterizzati da una complessità elevata che richiede un continuo re-setting delle configurazioni.
E la GIG economy, una delle nuove modalità di lavoro digitale, è l’esempio perfetto di come un’intera azienda possa essere gestita da algoritmi di AI ai quali sono affidati tutte le fasi della competizione commerciale, della gestione del personale e spesso anche delle relazioni coi clienti.
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