Ambiti d’uso pratico dell’IA in azienda  

Sono sempre di più i professionisti che considerano l’Intelligenza Artificiale (IA) come uno degli strumenti tecnologici fondamentali che aiuterà le imprese a ottenere un successo costante. 

Del resto, sono i numeri a parlare. Si stima, infatti, che nel prossimo biennio crescerà il numero di imprese che implementerà l’intelligenza artificiale. Un dato che sicuramente non sorprende poiché i processi di IA non possono far altro che aiutare il lavoro agile. 

Quest’ultimo si è rivelato di estrema importanza in pandemia ed è diventato imprescindibile. Con l’applicazione di tali processi le imprese migliorano la loro strada verso il futuro. 

L’importanza che le imprese stanno riservando all’IA è emersa anche da uno studio di Gartner che ha previsto che ammonteranno a 62,5 miliardi di dollari nel 2022 le entrate in software di IA, con un aumento del 21,3% rispetto al 2021. 

Per la rivista Forbes, invece, dal 2019 al 2020, circa l’83% delle imprese ha aumentato i propri investimenti in IA. Un dato che naturalmente è destinato a crescere alla fine di quest’anno. 

Quando si fa riferimento a intelligenza artificiale in azienda bisogna fare i conti con un’area tecnologica in costante evoluzione e molto ampia. Certamente, rivoluzionerà le pratiche tecnologiche aziendali ma, sostanzialmente, di cosa si tratta? 

Per Intelligenza Artificiale aziendale si fa riferimento all’applicazione delle tecnologie a processi d’azienda quotidiani al fine di automatizzarne lo svolgimento. 

In particolare, si può snellire il processo decisionale basato sui dati. Chi lavora in azienda, a tutti i livelli, potrà gestire meglio il proprio business.

Le aree di applicazione riguardano l’elaborazione delle immagini, il riconoscimento della voce, la PNL e tanto altro. 

Prima di pensare di introdurre l’IA nella propria impresa, bisognerebbe definire i casi d’uso rilevanti per la propria attività e quelli prioritari. Soltanto in questo modo essa otterrà valore. 

Di seguito approfondiremo: l’apprendimento automatico, l’apprendimento profondo e l’elaborazione del linguaggio naturale come casi d’uso dell’IA in azienda. 

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Apprendimento automatico (Machine Learning)

Per machine learning (ML), o apprendimento automatico in italiano, si fa riferimento al sistema che forma le fondamenta dell’intelligenza artificiale. Si tratta, infatti, del modo che permette ai computer di elaborare informazioni. 

È stato Arthur Samuel (ingegnere del MIT), nel 1959, a coniare il termine. Egli lo spiegò come la possibilità che avevano i computer di apprendere anche se non fossero stati programmati in modo esplicito per farlo. 

Semplicisticamente parlando, dunque, si può dire che il machine learning fa riferimento alla strada che l’IA utilizza per potersi esprimere. Praticamente, l’elaboratore riceve dei dati che analizza. 

Da essi apprende e, automaticamente, modifica gli algoritmi al suo interno al fine di aumentare le informazioni in suo possesso. 

L’algoritmo, dunque, si modifica apprendendo in modo automatico, adeguandosi alle situazioni dell’ambiente, previo addestramento possibile al meglio quanti più dati ci sono. In pratica, la macchina con l’apprendimento potrà migliorare le sue prestazioni in modo automatico.

Come si può applicare l’apprendimento automatico in azienda? Un esempio riguarda la visione artificiale che caratterizza alcuni sistemi. In pratica la macchina può vedere e riconoscere degli oggetti acquisendo l’immagine digitalmente con dei sensori appositi. 

Mano a mano che la macchina acquisisce oggetti, sarà in grado di osservare, acquisire i dati e fare differenziazioni sempre più importanti. Oltre che in questo campo di applicazione che può apparire quasi semplicistico, le applicazioni sono tante, sia in azienda che nell’uso quotidiano. 

Una classica applicazione di machine learning può essere quella del riconoscimento vocale degli smartphone o di applicazioni domotiche.

Un altro utilizzo permette alle imprese di realizzare pubblicità che tracciano gli utenti. In pratica, in base a chi utilizzerà il web potranno essere fatte proposte pubblicitarie collegate ai suoi gusti e interessi, generate in base all’analisi dei dati raccolti durante le sue navigazioni. 

Apprendimento profondo (Deep Learning)

La definizione di apprendimento profondo (in inglese deep learning) è una variazione dell’apprendimento automatico. In pratica, si estendono le funzionalità del machine learning permettendo di rilevare delle rappresentazioni intermedie. 

Grazie a queste ultime, si potrà far fronte a dei problemi più complessi. Essi potranno essere risolti automaticamente ed accuratamente, senza che si debba intervenire manualmente. 

L’applicazione del DL in azienda riguarda la rete Deep Neural Network. Essa si serve di diversi livelli di unità di elaborazione, connesse tra di loro, al fine di reperire rappresentazioni a metà strada nei dati di input che non sono ancora stati elaborati. 

In questo modo, restituisce un framework che può essere applicato come modello a molti casi in azienda. 

Tra le applicazioni più moderne di DL si può trovare il doppiaggio automatico dei video ma anche la colorazione automatica delle immagini in bianco e nero oppure la classificazione degli oggetti presenti in una fotografia. 

Elaborazione del linguaggio naturale (Natural Language Processing)

Per elaborazione del linguaggio naturale (in inglese, Natural Language Processing, NLP) si fa riferimento a tutti quegli algoritmi di IA che possono analizzare, rappresentare e alla fine comprendere il linguaggio naturale. 

Il testo contenuto può essere compreso, tradotto o addirittura prodotto in autonomia secondo input e dati forniti in precedenza.

È facile comprendere come la NLP si occupi soprattutto di testi ovvero sequenze di parole che mettono in chiaro alcuni messaggi. Il testo si può rintracciare su pagine web ma anche su ciò che può essere scritto sui social. 

Il riconoscimento della voce, invece, riguarda l’elaborazione del parlato ed è un ambito a parte. 

Quando la macchina elabora un testo scritto dall’uomo entrano in gioco molteplici aspetti che riguardano la lingua spaziando dalla fonetica alla sintassi, passando per la semantica e la pragmatica.

 L’uso serve per automatizzare compiti semplici: in primis il riconoscimento della lingua, arrivando poi, a questioni più complesse come l’analisi del sentiment. 

Nell’impresa NLP può essere adoperato per diversi scopi:

• analizzare un testo individuandone gli elementi chiave
• interpretare un testo per incasellarlo in una particolare categoria
• analisi del sentiment per verificare l’umore di chi ha scritto il testo (applicabile soprattutto per le recensioni)
• comprendere il testo per prevedere gli intenti futuri 
• ricerca delle parole in archivi e documenti
• generazione automatica di testo
• riassunti e traduzioni automatici.