Tra tutte le tecnologie che hanno un impatto rilevante sul mondo del business, Intelligenza Artificiale e Machine Learning sono le più titolate. Stiamo parlando di tecnologie che abilitano un nuovo modo di lavorare, che creano nuovi modelli operativi e di business, che rappresentano sempre d
i più il perno su cui si regge il vantaggio competitivo aziendale. Per non parlare della forza che sono in grado di imprimere all’evoluzione della società: concetti come le auto a guida autonoma, la telechirurgia e le Smart City non potrebbero esistere se non fossero sorretti dall’Intelligenza Artificiale e dal Machine Learning.
Intelligenza Artificiale e Machine Learning: cosa sono
Semplificando, nell’espressione Intelligenza Artificiale rientrano metodologie e tecniche che permettono ai software di fornire prestazioni che sono sempre state di pertinenza (esclusiva) umana. È un concetto estremamente ampio, talvolta abusato, ma è anche la base su cui le aziende investono per un futuro di successo. Non è (più) un concetto astratto, fantascientifico o lontano: non c’è una sola industry che non si avvalga, per motivi diversi e specifici, di tecnologie riconducibili al mare magnum dell’IA. Machine Learning, dal canto suo, è il principale subset di IA, (così come Deep Learning è un suo subset) e consiste nella capacità di un sistema di apprendere dai dati in modo autonomo, senza istruzioni esplicite. All’interno del mondo dei bit, Machine Learning rappresenta il tipico meccanismo umano di apprendimento dall’esperienza ed è impiegato da un’infinità di sistemi di business utilizzati quotidianamente, dagli ERP ai CRM fino ai chatbot e ai software dipartimentali.
I pilastri delle Data-Driven Company
Una cosa è certa: le aziende non stanno impiegando Intelligenza Artificiale e Machine Learning col fine di sostituire gli addetti in carne ed ossa. Piuttosto, queste sono le tecnologie che abilitano il cambiamento verso la data-driven company e ne sorreggono l’operatività e i processi decisionali: Intelligenza Artificiale e Machine Learning, infatti, sono gli strumenti cui rivolgere lo sguardo per ottenere interpretazioni attendibili e previsioni affidabili che rendono il business più efficiente e aprono nuove prospettive. Non dimentichiamo che AI può creare nuovi modelli di business: si pensi al Fintech, un settore nel quale la valorizzazione dei dati è il fondamento di aziende agili e promettenti, in grado di sviluppare nuovi servizi e fornire user experience mai viste prima.
I principali impieghi di IA e Machine Learning, e prospettive future
Partendo da queste basi, le possibilità che Intelligenza Artificiale e Machine Learning offrono alle imprese sono innumerevoli, andando a toccare ogni funzione aziendale e industry.
Si pensi, a titolo d’esempio, alla manifattura: qui, IA è alla base del modello industriale 4.0, dell’ottimizzazione strategica dei processi e di svariate applicazioni ad hoc come la manutenzione predittiva, che permette ai produttori di abbattere i costi di fermo e di presentarsi al mercato con un’agilità mai vista prima. Pensiamo anche alle enormi potenzialità in ambito sanitario, laddove Intelligenza Artificiale e Machine Learning potrebbero agire su almeno tre fronti: il perfezionamento del patient journey, l’ottimizzazione della governance delle strutture sanitarie e la ricerca medica, potendo diventare un pilastro della cosiddetta medicina personalizzata e di metodologie avanzate come la radiomica e la radiogenomica. Nel Retail, poi, Intelligenza Artificiale e Machine Learning sono quegli strumenti che permettono all’azienda di adottare un approccio predittivo nei confronti di nuovi trend di consumo e delle esigenze dei propri clienti, così da conoscerli meglio e intervenire con strategie e attività di marketing totalmente personalizzate a beneficio della fidelizzazione.
Difficile ipotizzare fin dove Intelligenza Artificiale e Machine Learning si spingeranno nel mondo del business. La certezza è un incremento progressivo di pervasività, determinato non solo dai progressi della Data Science e dai benefici che sono in grado di garantire, ma anche dall’evoluzione dei sistemi hardware a supporto. Scenari come le driverless cars o i cobot (robot collaborativi, impiegati in ambito industriale) sono attuali e, a loro volta, abilitano una nuova relazione collaborativa tra uomo e macchina, che sarà il vero e paradigma dell’azienda del futuro.
