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Intelligenza artificiale, l’evoluzione che favorisce l’analisi dei dati

19 Mar 2020 | Intelligenza Artificiale

L’espressione intelligenza artificiale spesso fa venire in mente i robot e le auto a guida autonoma, macchine lucenti e appariscenti che eseguono senza fatica attività quotidiane con velocità ed efficienza sovrumane. Eppure, l’IA è molto di più.
I pezzi senzienti di metallo dominano l’immaginazione popolare, ma oggi l’intelligenza artificiale è più probabile che sia un blocco oscuro ma essenziale di qualsiasi attività commerciale. La maggior parte delle aziende comprende l’importanza dell’utilizzo dei dati per ridurre i costi e servire i clienti in modo efficace, ma cosa succede quando i dati sono troppo voluminosi per capirli? L’intelligenza artificiale interviene per aiutare a trasformare quella che altrimenti sarebbe una raffica di dati non connessa in intuizioni significative in ogni aspetto dell’azienda.

Dal coding ai big data, dall’intelligenza artificiale ai risultati aziendali

Le idee per la programmazione sono esistite nella mente umana per centinaia di anni, ma solo nel XX secolo l’hardware ha permesso a una serie di linguaggi di programmazione di manipolare le nuove macchine e creare la condizione di “big data” che è il mondo moderno.
Di recente abbiamo raggiunto un livello di progresso tale per cui i nostri dispositivi generano quantità di dati strabilianti. Secondo un recente articolo di Forbes, si prevede che la quantità di dati appena creati nel 2020 raggiungeranno i 35 trilioni di gigabyte. Due anni fa eravamo a 33 zettabyte, il che ha portato IDC a prevedere che, nel 2025, 175 zettabyte (o 175 trilioni di gigabyte) di nuovi dati verranno creati in tutto il mondo. È troppo per essere elaborato da qualsiasi lavoratore umano o squadra di lavoratori. Le organizzazioni fanno invece affidamento sull’intelligenza artificiale per aggregare, analizzare e valutare i dati, cosa che accade in tutti i settori.
Il settore bancario, ad esempio, beneficia enormemente dell’intelligenza artificiale. Alla HDFC Bank in India, l’apprendimento automatico analizza i dati demografici, geografici e di altro tipo per le domande di prestito agevolato. Ciò consente agli analisti della banca di identificare rapidamente i migliori candidati e gestire il rischio dell’azienda.
Nella gestione dei contenuti, l’IA ha decine di applicazioni d’uso poiché i dipartimenti apparentemente diversi come marketing, ricerca editoriale e aziendale. Trovare, leggere e raccomandare articoli è un processo secolare per ottenere le notizie che oggi si deve alla collaborazione di algoritmi AI personalizzati e team di massimo 20 dipendenti.

I dati sono le fondamenta e l’IA è il DNA

Nonostante tutta la sua potenza, l’IA non è nulla senza dati. La capacità di un algoritmo di individuare modelli e offrire suggerimenti dipende da tutto ciò che può trarre da dati grezzi. Tuttavia, man mano che i dati proliferano, si corre il rischio che diventino caotici. I dati oggi non sono solo stringhe di numeri, lettere e simboli. Potrebbero essere migliaia di personaggi che rappresentano il linguaggio umano. Quindi, come si può dare un senso a tutto ciò?
L’elaborazione del linguaggio naturale (PNL), un sottocampo dell’informatica che si basa fortemente sull’apprendimento automatico, lavora al nesso tra computer e linguaggio naturale. È un esempio di tecnologia cognitiva in grado di analizzare rapidamente set di dati di grandi dimensioni e non strutturati, come dati medici, contratti e letteratura legale, per suscitare tendenze e scoprire soluzioni a problemi complessi. È un compito dispendioso in termini di tempo che un essere umano fatica a completare, ma che ora può essere svolto in pochi secondi.
Un altro esempio di risoluzione di un classico problema di apprendimento automatico – l’identificazione corretta dei numeri scritti a mano – ci viene dai ricercatori di Caltech, che hanno sviluppato una rete neurale artificiale fatta di DNA. Se abbiamo la capacità di programmare l’IA in circuiti biomolecolari sintetici, le aziende dovrebbero essere in grado di utilizzare l’IA per servire meglio i propri clienti. Integrando i back-end tecnologici con il middleware e colmando le lacune con l’IA, le applicazioni diventano piattaforme flessibili e innovative dove ciò accade. Costruiti con velocità e agilità, possono ridurre il numero di passaggi in un processo da 20 a quattro, mentre si evolvono con la domanda dei clienti.
Un altro esempio è la traduzione. Una persona che parte da zero potrebbe impiegare anni (se non una vita) ad imparare a tradurre un lavoro dall’inglese al giapponese. Un algoritmo basato sull’apprendimento automatico ora può farlo istantaneamente mentre digiti.

È in questi modi che l’IA si dimostra il DNA dei dati. I dati da soli non possono risolvere automaticamente un problema, come un database contenente ogni parola in ogni lingua del mondo sarebbe inutile senza un interprete per colmare le lacune. L’evoluzione dell’IA non può essere arrestata e talvolta la fusione tra uomo e macchina è sorprendente.

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