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Alla intelligenza artificiale serve un salto di qualità: Infor

Intelligenza artificiale e machine learning devono andare oltre le funzioni di base e diventare elementi davvero operativi nelle imprese. Con maggiore concretezza.

Tecnologie
Oggi si parla davvero molto di intelligenza artificiale e di machine learning. Tanto che per le aziende interessate non è scontato capire cosa sia già concretamente possibile fare, grazie alle nuove tecnologie, e cosa sia invece ancora "hype". Come d'altronde è successo, e succederà ancora, a qualsiasi novità tecnologica. Il punto chiave, probabilmente, è capire che siamo ancora in una situazione molto fluida. Nello sviluppo tecnologico come nelle applicazioni pratiche.

Un problema importante è che spesso si ha una rappresentazione sin troppo "futuristica" delle applicazioni di intelligenza artificiale. Si passano cioè per funzioni di AI elementi che sono invece nel campo, più semplice, dell'automazione software. Creando così aspettative non del tutto corrette su quello che l'intelligenza artificiale può fare adesso. E soprattutto potrà fare in futuro.

Il 2020 potrebbe essere l'anno in cui l'intelligenza artificiale fa un salto di qualità nelle imprese. Lo sostiene Infor, secondo cui le applicazioni aziendali di AI e machine learning registreranno tre evoluzioni importanti.

franki chamaki unsplashLa prima, già anticipata da diversi osservatori tecnologici, sta nella maggiore comprensione del contesto. Lo si vedrà in maniera evidente, spiega Infor, nel campo degli assistenti digitali. Oggi si limitano ad eseguire in maniera più o meno "smart" quello che gli utenti chiedono. Il passo successivo è raggiungere una maggiore autonomia, appunto comprendendo il contesto in cui i loro utenti stanno operando. Questo per consigliare i potenziali passaggi successivi, identificare gli errori, correggere automaticamente gli input ricevuti.

Nelle applicazioni aziendali sarà più importante una seconda evoluzione: accettare che la descrizione della realtà fatta dagli algoritmi di AI è migliore di quella degli operatori umani. Oggi, sottolinea Infor, nell'utilizzo delle applicazioni business gli utenti hanno più fiducia nelle proprie previsioni che in quelle dei sistemi che utilizzano. Nel 2020, però "le piattaforme AI e di Machine Learning inizieranno a sfidare il pensiero convenzionale nell'ambito dei processi aziendali e dei risultati attesi".

Capiremo cioè che le previsioni fatte dagli algoritmi sono più affidabili delle sensazioni che derivano dall'esperienza diretta. E questo consentirà alle aziende di riprogettare di propri processi sulla base di stime e valutazioni oggettive. Con risultati migliori.

Complessivamente, queste ad altre evoluzioni contribuiranno a raggiungere un terzo obiettivo. Quello fondamentale di rendere l'AI davvero operativa nelle imprese. Mettere cioè in grado le nuove tecnologie di portare vantaggi concreti a qualsiasi settore di mercato. Questo avverrà, secondo Infor, anche attraverso lo sviluppo di modelli specifici per ambiti verticali. Come manufacturing, Sanità, retail.
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