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Se ci fermiamo a pensare a come, negli ultimi anni, l’intelligenza artificiale sia passata da essere tematica a uso esclusivo di università e convegni ad argomento comune nelle conversazioni informali, comprendiamo come questa tecnologia faccia ormai parte, a vari livelli, della quotidianità di ognuno di noi.
L’intelligenza artificiale, insieme ai suoi software generativi come ChatGPT e Midjourney, è diventata un tema all’ordine del giorno, tanto da trasformarsi in un vero e proprio trend. Nonostante abbia preso piede in maniera così preponderante solo negli ultimi anni, l’Ai è una disciplina scientifica la cui prima apparizione risale alla metà degli anni ‘50.
L’evoluzione dell’intelligenza artificiale
Da allora, quelli che si sono evoluti sono principalmente 3 aspetti: la capacità di calcolo delle macchine, l’implementazione di nuovi modelli e l’estensione dei campi applicativi. Un esempio di questo sviluppo è l’AI Causale. Per aiutarci ad entrare meglio in questo argomento e a capire bene di cosa stiamo parlando ci viene in soccorso Judea Pearl, vincitore del premio Turing nel 2011 grazie al suo libro The book of Why in cui dichiara che per costruire macchine veramente intelligenti, bisogna insegnare loro una causa e un effetto.
Questa affermazione fa parte di un ragionamento più grande che tende a spiegare come e per quale motivo in questi ultimi dieci anni sono stati sviluppati diversi tipi di intelligenza artificiale, uno su tutti è quello relativo all’apprendimento automatico e alla ricerca di modelli nei dati. Ma se questi tipi di approcci si sono sempre focalizzati sulla modellizzazione per la previsione, nel corso del tempo è diventato sempre più importante identificare e capire la causalità che sta alla base dei fenomeni e come questi possono influenzare il futuro.
Oggi siamo in grado di avere a disposizione una nuova tecnologia rivoluzionaria chiamata AI Causale, ovvero la scienza che identifica le relazioni causa-effetto, che applicata nel contesto aziendale significa associare variabili interne di una impresa a dati di contesto, un nuovo sistema di intelligenza artificiale che utilizza dunque la causalità per andare oltre le strette previsioni di apprendimento automatico e che può essere integrata direttamente nel processo decisionale umano.
Come l’AI Causale rivoluzionerà il modo di prendere decisioni di business
Secondo una recente ricerca realizzata da Oracle, il 70% dei leader aziendali preferirebbe che l’intelligenza artificiale prendesse decisioni sui dati al posto loro, ritenendo che un’organizzazione che ricorre alla tecnologia a supporto del processo decisionale sia più affidabile e abbia più successo; tuttavia non credono di avere a disposizione gli strumenti giusti per farlo. Questa situazione sta avendo un impatto negativo sulle loro capacità di prendere decisioni tempestive, con l’85% dei leader aziendali che soffre di stress decisionale, e spesso rimpiange, sentendosi in colpa o mettendo in discussione, la validità di una decisione presa nell’ultimo anno.
L’AI Causale si pone proprio l’obiettivo di aiutare e supportare questi manager a rendere efficace il processo decisionale, consentendo loro di comprendere dati determinati della causa esatta di un evento. Grazie a questo approccio i leader aziendali hanno a disposizione uno strumento che gli permette di visualizzare i risultati prodotti in maniera più intuitiva ed immediata, poiché gli vengono fornite una serie di spiegazioni, ma soprattutto analisi delle cause.
Entrando ancora di più nel dettaglio di una tecnologia così innovativa, ci basta pensare che al centro del successo dell’AI Causale vi è l’inferenza causale. Di cosa si tratta? Parliamo di una metodologia utilizzata dai ricercatori per determinare sia l’effetto indipendente di un evento sia per trarre le conclusioni causa-effetto che ne derivano dai dati. I modelli causali consentono, dunque, di simulare eventi calcolando risultati ipotetici per la valutazione di diversi tipi di scenari.
Questo approccio consente alle imprese di rispondere in modo efficiente alla domanda “What – If”, producendo un notevole vantaggio competitivo e un risparmio di tempo e risorse, che altrimenti verrebbero impiegate in test fisici, numerosi e costosi.
Suite Vedrai, la Causal AI sbarca in Italia
Vedrai, la tech company che supporta le imprese nei processi decisionali in condizioni di incertezza, in queste settimane sta lanciando sul mercato un prodotto la cui tecnologia si basa anche sull’AI Causale e supportato dall’analisi prescrittiva e dalla potenza di calcolo di un Supercomputer. Vedrai ad oggi è uno dei primi player italiani a disporre di una tecnologia proprietaria, PAF (Prescriptive Analytics Framework) e di un prodotto, la Suite Vedrai, altamente innovativo e in grado di migliorare la qualità delle decisioni prese e degli output del processo.
L’obiettivo del gruppo made in Italy, è dunque quello di diventare l’alternativa data-driven alla consulenza strategica, trasformando analisi complesse in informazioni utili e comprensibili per aiutare l’azienda di riferimento a raggiungere gli obiettivi tracciando una via chiara ed efficace. Tutto questo è possibile grazie all’aiuto di Consulenti Virtuali che, alimentati da una AI conversazionale, traducono in modo chiaro ed empatico i risultati di complesse analisi per l’utilizzatore del prodotto. La promessa, è che l’AI Causale sia di fatto l’unica tecnologia in grado di “ragionare” e supportare in maniera chiara e sicura le scelte dell’uomo.
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