Intelligenza artificiale e machine learning: due aree che si stanno evolvendo rapidamente che puntano sempre di più all’innovazione per stare al passo con la digitalizzazione e stimolare la crescita delle aziende.
Prima di mettere a confronto intelligenza artificiale e machine learning e bene capire di cosa si stratta.
Cos’è l’intelligenza artificiale e perché è importante?
Partiamo dal fatto che secondo il dizionario Merriam-webster , intelligenza è “la capacità di apprendere o comprendere o di affrontare situazioni nuove o difficili”.
È anche definito come l’uso esperto della ragione e la capacità di applicare la conoscenza per manipolare il proprio ambiente o pensare in modo astratto misurato da criteri oggettivi (come i test).
L’intelligenza artificiale (AI) è quindi, basata sull’idea della capacità di una macchina o di un programma per computer di pensare (ragionare), capire e imparare come gli esseri umani.
Dalla definizione di intelligenza, possiamo anche dire che l’intelligenza artificiale è lo studio della possibilità di creare macchine in grado di applicare la conoscenza ricevuta dai dati nella manipolazione dell’ambiente.
Dando una versione definitiva possiamo dire che L’Intelligenza Artificiale, in inglese Artificial Intelligence (AI), è il ramo della computer science che studia lo sviluppo di sistemi hardware e software dotati di capacità tipiche dell’essere umano ed in grado di perseguire autonomamente una finalità definita prendendo delle decisioni che, fino a quel momento, erano solitamente affidate agli esseri umani.
L’Intelligenza artificiale fa già parte della nostra vita quotidiana ed è ormai utilizzata in più della metà delle grandi aziende italiane.
Esistono già numerosi esempi di come l’introduzione dell’Intelligenza Artificiale nei processi aziendali abbia portato impatti positivi.
In che modo? Automatizzando parti ripetitive e a basso valore aggiunto dei processi stessi, in precedenza svolti dall’uomo, riducendo errori e permettendo lo sviluppo di nuovi prodotti e servizi.
Siamo all’inizio, ma nei prossimi anni assisteremo a un salto quantico.
A differenza dei software tradizionali, un sistema IA non si basa sulla programmazione (cioè sul lavoro di sviluppatori che scrivono il codice di funzionamento del sistema) ma su tecniche di apprendimento: vengono cioè definiti degli algoritmi che elaborano un’enorme quantità di dati dai quali è il sistema stesso che deve derivare le proprie capacità di comprensione e ragionamento.
Intelligenza artificiale e machine learning quali possono essere i vantaggi per le aziende?
L’IA aggiunge valore alle attuali capacità dei computer fornendo in modo continuo e affidabile attività e informazioni computerizzate.
L’IA può aiutare a migliorare i risultati finanziari di un’azienda attraverso:
- processi e attività automatizzati;
- riduzione degli errori umani;
- incremento della produttività e dell’efficienza operativa;
- miglioramento delle decisioni operative con accesso a dati in tempo reale;
- migliore apprendimento dei dati con accesso potenziato a grandi quantità di dati;
- miglioramento del servizio grazie alla conoscenza del cliente;
- generazione di lead di qualità.
Entrando nello specifico, esistono cinque modi in cui l’IA può essere utile per un’organizzazione:
- Raccolta e analisi dei dati: l’IA rende la raccolta e l’analisi dei dati economica, intuitiva e tempestiva, consentendo di acquisire automaticamente maggiori informazioni sui clienti e di assicurarsi business sia nuovo che consolidato.
- Assunzioni più intelligenti: gli algoritmi di machine learning possono determinare le pratiche migliori per esigenze specifiche di assunzione e creare una short list dei candidati migliori.
- Efficienza del back office: l’IA può gestire attività quali contabilità, schedulazione e altre funzioni quotidiane in un attimo, senza errori.
- Servizio clienti: gli assistenti virtuali per il servizio ai clienti lavorano 24 ore al giorno, 7 giorni alla settimana e possono aiutare clienti attivi e potenziali senza la supervisione di addetti umani.
- Marketing mirato: consultare e classificare tutti i dati disponibili su un prodotto o servizio è una delle specialità dell’IA, che consente all’azienda di focalizzarsi su un marketing che individua specificamente le esigenze dei clienti.
Quando intelligenza artificiale e machine learning generano valore aziendale
I vantaggi dell’Intelligenza Artificiale per il business aziendale non solo legati alla riduzione dei costi bensì alla generazione – diretta o indiretta – di valore.
Ad esempio, in ambito e-commerce gli algoritmi di AI possono favorire esperienze d’acquisto personalizzate, da cui percentuali di conversione molto migliori rispetto a quelle tradizionali.
Nel marketing, la sentiment analysis permette, tramite tecnologie cognitive, di comprendere le esigenze dei potenziali clienti e prevederne i comportamenti di acquisto, sulla base dei quali vengono poi create strategie e servizi ad hoc.
In ambito di Industria 4.0 e smart manufacturing, invece, un’ipotesi dall’ottimo potenziale è l’implementazione di AI all’interno del supply chain management, laddove può svolgere attività di coordinamento dell’intera filiera e degli attori coinvolti.
Soprattutto può integrare e automatizzare i processi che riguardano l’intera catena di approvvigionamento.
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Dopo aver definito L’intelligenza artificiale nella sua importanza e vantaggi passiamo al Machine learning.
Cos’è il machine learning e perché e importante?
l Machine Learning (ML) è un sottoinsieme dell’intelligenza artificiale (AI) che si occupa di creare sistemi che apprendono o migliorano le performance in base ai dati che utilizzano.
Intelligenza artificiale è un termine generico e si riferisce a sistemi o macchine che imitano l’intelligenza umana.
I termini machine learning e AI vengono spesso utilizzati insieme e in modo interscambiabile, ma non hanno lo stesso significato. Un’importante distinzione è che sebbene tutto ciò che riguarda il machine learning rientra nell’intelligenza artificiale, l’intelligenza artificiale non include solo il machine learning.
Attualmente, il machine learning è utilizzato ovunque. Quando interagiamo con le banche, acquistiamo online o utilizziamo i social media, vengono utilizzati gli algoritmi di machine learning per rendere la nostra esperienza efficiente, facile e sicura. I
l Machine Learning e la tecnologia associata si stanno sviluppando rapidamente e noi abbiamo appena iniziato a scoprire le loro funzionalità.
Machine learning e modalità di apprendimento
In linea di principio, il Machine Learning funziona sulla base di due approcci diversi, che permettono di distinguere l’apprendimento automatico in due sottocategorie a seconda del fatto che si forniscano al computer esempi completi da utilizzare come indicazione per eseguire il compito richiesto (apprendimento supervisionato) oppure che si lasci lavorare il software senza alcun aiuto esterno (apprendimento non supervisionato).
Machine Learning con apprendimento supervisionato
In questa tipologia di apprendimento vengono dati al sistema dei set di dati come input e le informazioni relative ai risultati che ci si aspetta di ottenere.
Quest’attività viene fatta con l’obiettivo che il sistema identifichi una regola generale e colleghi, di conseguenza, i dati in ingresso e in uscita, in modo da poter riutilizzare poi in futuro la stessa regola per altri compiti simili.
Machine Learning con apprendimento non supervisionato
In questa seconda tipologia di apprendimento vengono forniti al sistema solo dei set di dati, senza aggiungere indicazioni sul risultato desiderato.
L’obiettivo dell’attività, in questo caso specifico, è quello di identificare negli input dati al sistema una struttura logica senza che questa sia stata preventivamente etichettata.
Approcci utilizzati nelle tipologie di apprendimento
Sono fondamentali per capire poi quale sarà lo scopo dell’analisi:
- Classificazione: è un tipo di apprendimento supervisionato dove l’algoritmo viene istruito dal supervisore a riconoscere un numero predefinito e limitato di categorie, o classi, tramite una serie di esempi pratici come, ad esempio, il riconoscimento di soggetti specifici all’interno di una foto
- Regressione: è un tipo di apprendimento anche questo supervisionato, che a differenza della classificazione, non ha un numero predefinito di classi. L’algoritmo è infatti usato per determinare un risultato su una scala continua di valori come, ad esempio, il valore economico di una casa in base alle sue caratteristiche
- Clustering: è un tipo di apprendimento non supervisionato in cui l’algoritmo va a raggruppare dati simili in gruppi, o cluster, sulla base delle loro caratteristiche. Un esempio di clustering applicato all’analisi di mercato è la categorizzazione dei clienti in diversi gruppi in base alle loro abitudini di acquisto
Machine learning e vantaggi
l machine learning rappresenta un approccio altamente innovativo alla formazione online. Ad oggi, gli utilizzi dell’automazione più diffusi nell’e Learning sono la generazione automatica di quiz e l’invio di feedback immediati. Quiz che ottimizzano il tempo prezioso ad amministratori e formatori.
Ridurre l’impegno delle risorse umane è uno dei principali vantaggi del machine learning, che ha quindi l’obiettivo di aumentare l’efficienza dei percorsi formativi in modalità eLearning, valorizzando il tempo e il lavoro degli operatori.
I vantaggi dell’automazione applicata all’eLearning non finiscono qui: ecco alcuni impieghi dell’apprendimento automatico.
Automazione dei contenuti
Il machine learning permette di valutare il livello dei partecipanti ai corsi con un quiz iniziale, grazie al quale si possono distribuire contenuti più idonei al livello di apprendimento di ciascun utente.
Proporre contenuti specifici per ogni partecipante può aiutare a stimolare interesse ed engagement nel percorso formativo.
Specie nell’ambito della formazione aziendale, l’automazione non può che essere un’azione fondamentale per velocizzare l’apprendimento e l’aggiornamento delle risorse, come accennato nel nostro articolo sullo smart learning.
Miglioramento continuo
Gli algoritmi del machine learning sono in grado di apprendere tramite l’analisi dei dati raccolti sulla piattaforma LMS. Man mano che vengono fornite nuove informazioni, la precisione e l’efficienza del modello migliorano, fornendo percorsi di formazione sempre più efficaci.
La precisione nel trovare i contenuti formativi adatti o le domande da porre per il superamento dei moduli, migliora costantemente.
Automazione delle notifiche e dei feedback
Aggiornare gli utenti con comunicazioni periodiche sull’andamento dei corsi è fondamentale. Affidare tale processo ai sistemi di automazione assicura un processo più efficiente e facile da pianificare. Le comunicazioni diventano immediate, così come l’interazione tra gli utenti e i formatori.
Assistenza automatica e immediata
Rispondere alle domande e far fronte alle difficoltà riscontrate dai singoli utenti durante il percorso di formazione online è una componente importante dei progetti eLearning. Anche in questo caso, l’automazione può essere una grande alleata. È possibile implementare metodi di assistenza che funzionino con la ricerca tramite tab, oppure le chatbots, in modo da fornire risposte tempestive e ridurre al minimo le criticità.
Intelligenza artificiale e machine learning: ecco le promesse più interessanti per l’impresa
Sono molte le applicazioni dell’apprendimento automatico. Possiamo ricordarne alcune particolarmente interessanti in applicazioni commerciali.
Ottimizzazione del prezzo.
Si ottiene come trade off tra obiettivi aziendali, prezzi dei concorrenti, stagionalità, richiesta locale, quantità vendute, costi operativi).
Intelligenza artificiale e machine learning: previsione della domanda.
Il sistema fa previsioni in anticipo su cosa gli utenti compreranno in un determinato periodo dell’anno, evitando le attese sulle consegne e perdita in competitività
Intelligenza artificiale e machine learning: ricerche intelligenti.
Migliora l’esperienza di acquisto del cliente dove il matching esatto non è il solo obiettivo. Per esempio, i prodotti devono essere trovati nonostante eventuali errori ortografici. E-commerce come Zalando o Amazon, ad esempio, fanno un uso importante della tecnologia di cui parliamo.
Sistemi di Cross-Selling e Up-Selling (o di raccomandazione).
Il Cross Selling consiste infatti nel proporre al cliente che ha già compiuto l’acquisto di prodotti o servizi aggiuntivi. Lo fanno tipicamente le compagnie aeree che propongono – insieme al volo – anche il noleggio di un mezzo, la prenotazione dell’Albergo o l’acquisto di un’escursione.
L’Up Selling, invece è una tecnica di vendita che incentiva il cliente ad acquistare un numero maggiore dello stesso prodotto.
Come? Con degli incentivi economici: lo sconto sull’acquisto di più prodotti o la possibilità di avere una estensione della garanzia.
Intelligenza artificiale e machine learning: quali sono le differenze?
Intelligenza artificiale (IA) e Machine Learning (ML) sono due tra le tecnologie più di tendenza utilizzate per la creazione di sistemi intelligenti
Sebbene queste siano tecnologie correlate e talvolta siano usate come sinonimo l’una per l’altra, entrambe descrivono aspetti e settori applicativi diversi.
L’Intelligenza artificiale è un ambito di ricerca indirizzato a realizzare sistemi informatici intelligenti in grado di simulare la capacità e il comportamento del pensiero umano, mentre il Machine Learning, o apprendimento automatico, è un sottoinsieme dell’Intelligenza Artificiale che consente ai sistemi informatici di apprendere dai dati senza essere programmati in modo esplicito.
Dunque, potremmo dire che tutto ciò che riguarda il machine learning rientra nell’intelligenza artificiale, mentre l’intelligenza artificiale non include solo il Machine Learning.
Dopo averti messo a confronto Intelligenza artificiale e machine learning evidenziandone importanza e vantaggi mi auguro che tu stia già intraprendendo questa strada per dare maggior valore alla tua azienda.
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