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Brandvoice tratto dal numero di settembre 2022 di Forbes Italia. Abbonati!
La cultura popolare, attraverso libri, film e serie televisive, ci ha mostrato come scrittori e autori si sono immaginati il futuro e, di conseguenza, la tecnologia. I robot sono sempre stati al centro dei racconti del domani e sono stati messi in scena come creature senzienti e intelligenti al pari degli esseri umani. L’intelligenza artificiale che fa parte delle opere di finzione è sempre un passo avanti a noi e non ci accorgiamo di stare interloquendo o interagendo con software creati sempre dagli esseri umani.
Possiamo dichiarare che c’è una distorsione fra quello che, negli anni, è stato rappresentato dai media e la realtà tecnologica che attualmente stiamo vivendo. Le opere multimediali hanno creato un’idea di futuro affascinante ma oscura, in cui i robot prendono prima il nostro lavoro e poi il nostro posto nel mondo, ma questo non è esattamente quello che sta succedendo o quello che succederà. Per questo sfatiamo quattro miti sull’intelligenza artificiale che sono entrati a far parte dell’immaginario collettivo, ma che tuttavia non rappresentano una visione autentica delle cose.
Mito 1: L’intelligenza artificiale renderà il lavoro umano obsoleto
Che l’innovazione tecnologica renderà obsoleto il lavoro umano è una delle paure più comuni dopo ogni nuova invenzione. Infatti, se pensiamo alle scoperte delle prime macchine avvenute con la rivoluzione industriale o con i primi computer, già si parlava di disoccupazione di massa e questo non è avvenuto. Anzi, le innovazioni hanno aumentato la produttività e creato nuovi posti di lavoro, migliorando lo stile di vita e la stessa cosa accadrà con l’intelligenza artificiale. I sistemi attuali di AI eccellono nel compiere azioni singole, mentre le occupazioni umane presentano tante azioni correlate fra loro. Quello che è certo è che l’intelligenza artificiale causerà una trasformazione nei posti di lavoro, come la tecnologia ha sempre fatto, ma darà vita anche a nuove opportunità lavorative. L’intelligenza artificiale viene addestrata per compiere azioni ripetitive e nasceranno ruoli sempre più complessi per le persone e ciò comporta anche l’aumentare dei salari. La nascita di nuove tecnologie chiede alle persone di essere sempre più specializzate in settori specifici, come data science e cloud engineering: si stanno quindi creando i lavori del futuro. La sfida del domani, che dobbiamo affrontare oggi, riguarda la regolamentazione e l’organizzazione di queste nuove opportunità, per garantire stabili carriere in questo panorama in mutamento.
Mito 2: L’intelligenza artificiale è sempre più vicina a quella umana
I sistemi basati su intelligenza artificiale si avvicinano sempre di più nel completare azioni umane complesse, come la generazione di melodie musicali o giocare ai giochi da tavolo, ma rimangono comunque limitate e prive di creatività. Non è l’intelligenza artificiale a scegliere di creare una melodia o capire i suoni musicali, ma sono gli scienziati e i ricercatori che hanno permesso agli strumenti che hanno costruito di riconoscere pattern nelle melodie per riuscire a costruirne altre. L’intelligenza artificiale, allo stato attuale, non è in grado di parlare in maniera reale o di dipingere. La scoperta di nuove tecniche scientifiche applicate all’AI, che presto potranno risolvere problemi multipli, la stanno in un certo senso avvicinando sempre di più agli esseri umani ma le macchine con l’intelligenza umana rimangono ancora molto lontane.
Mito 3: L’intelligenza artificiale, il machine learning e il deep learning sono la stessa cosa
Il termine intelligenza artificiale viene usato nel linguaggio comune per comodità, ma il significato non viene sempre inteso allo stesso modo. Possiamo pensare all’AI come la scienza in grado di rendere le cose intelligenti e diventa necessario distinguerlo dal machine learning (ML). Con ML si definisce un ramo dell’intelligenza artificiale in cui i computer apprendono e riconoscono i pattern dagli esempi, piuttosto che attraverso la programmazione che segue regole specifiche. Oggi esistono diverse tecniche di machine learning e il deep learning è una di quelle di cui si parla di più. Si tratta di una tecnologia ispirata al cervello umano e, quindi, costruita su una rete neurale. Questa tecnologia può capire pattern estremamente complessi come identificare le immagini e riconoscere la voce.
Mito 4: La mia azienda non ha bisogno di una strategia basata sull’intelligenza artificiale
Se ci pensi bene l’intelligenza artificiale ti appare come qualcosa di lontano da te che viene utilizzata solamente da grandi scienziati o enormi aziende per dare vita a robot o sistemi estremamente complessi. Tuttavia l’avanzare della tecnologia e il repentino progresso ha permesso a sempre più persone di poter lavorare all’AI e di creare tecnologie scalabili e aperte a tutti. I dati e la sua analisi sono sempre più accessibili e indispensabili per il futuro delle aziende. L’intelligenza artificiale viene utilizzata infatti come aiuto nei processi aziendali per migliorare i diversi dipartimenti e per accelerare le possibilità di business. Questi sistemi tecnologici possono supportare l’azienda in diversi modi, dalla previsione di un acquisto futuro di un consumatore fino alle campagne di marketing più adatte per il target di riferimento, facendo risparmiare ingenti quantità di tempo e denaro attraverso l’ottimizzazione delle risorse. A differenza dell’analisi tradizionale, l’intelligenza artificiale che si basa sul machine learning utilizza molti più dati dettagliati e, grazie all’allenamento (definito training), i modelli usano i nuovi dati per realizzare previsioni sempre più precise. L’analisi dei dati permette alle aziende di ricevere insight scoprendo nuove correlazioni e pattern tra i dati che prima risultavano inaccessibili, migliorando le performance aziendali. Per rimanere competitivi nel settore di riferimento e gestire consapevolmente l’enorme quantità di dati, diventa necessario prendere decisioni con il supporto dell’intelligenza artificiale.
Implementare una strategia AI in azienda oggi è possibile grazie a soluzioni come quella offerta da Vedrai, gruppo specializzato nella realizzazione di modelli previsionali a supporto delle piccole e medie imprese. Attraverso software basati su modelli di machine learning, si possono prevedere scenari di business per i diversi reparti aziendali. Per esempio, è possibile simulare l’impatto di un investimento e osservarne l’impatto in uno specifico arco temporale o vedere l’andamento del prezzo delle materie prime di riferimento. Tutto ciò permette a chi deve prendere decisioni in azienda di ridurre il margine di errore.
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