Intelligenza artificiale: altro che macchine che ci portano via il lavoro. Prepariamoci a un'era di previsioni più veloci, accurate ed economiche (Parte 2)

<figure class="wp-caption alignleft" id="attachment_35262" style="width: 198px"><img alt="" class="wp-image-35262" height="296" src="https://assets.appian.com/uploads/assets/sites/4/2018/11/GoldfarbA-5023_lower-resolution-1.jpg" width="198"/><figcaption>Avi Goldfarb, esperto di intelligenza artificiale, economista e coautore di “Prediction Machines”</figcaption></figure>

<em>(Secondo e ultimo episodio della nostra serie sull'intelligenza artificiale, con la partecipazione dell'esperto di IA Avi Goldfarb (<span dir="ltr"><a href="https://twitter.com/avicgoldfarb">avicgoldfarb</a>), autore dell'acclamato "Prediction Machines: The Simple Economics of Artificial Intelligence. </span><strong><a href="https://www.appian.com/blog/artificial-intelligence-forget-the-job-killing-hype-get-ready-for-a-new-era-of-better-faster-cheaper-predictions/">Leggi la prima parte qui</a>.</strong></em>

Con l'aiuto di approfondimenti, osservazioni ed esempi, Goldfarb ci dimostra perché dovremmo prestare maggiore attenzione alla straordinaria evoluzione dell'intelligenza artificiale (IA) come mezzo per ridurre i “costi di previsione”.

Inoltre, illustra il suo semplice schema per capire quali vantaggi può apportare l'IA alla tua organizzazione.

La verità è che viviamo in un'epoca di grande incertezza.

Dagli anni '60 in poi, la vita media di un'azienda delle 500 di S&amp;P si è <a href="https://www.innosight.com/insight/creative-destruction/">ridotta da più di 60 anni a meno di 20</a>.

E i ricercatori prevedono che nel 2027 si arriverà ad appena 12 anni.

Intanto <a href="https://www.mckinsey.com/business-functions/digital-mckinsey/our-insights/why-digital-transformation-is-now-on-the-ceos-shoulders">il 40 % delle attuali aziende Fortune 500 scomparirà</a> nel giro dei prossimi 10 anni.

<span style="font-weight: 400">Nessuno sa perché il tasso di "mortalità" delle grandi aziende sia così alto.</span>

<span style="font-weight: 400">Ma non è necessario conoscere la risposta per sfruttare le incredibili funzionalità dell'IA e scoprire gli schemi ricorrenti nascosti sotto montagne di dati per:</span>

<ul>

<li>Eliminare ogni incertezza</li>

<li>Fare previsioni migliori</li>

<li>Generare nuove opportunità di guadagno e di crescita</li>

</ul>

Per riprendere le parole del professore dell'MIT e autore Erik Brynjolfsson nella sua recensione di "Prediction Machines", il modo migliore per fare un po' di chiarezza nel nebuloso mondo dell'IA e del clamore che la circonda è leggere questo blog.

Speriamo che troverai degli spunti interessanti.

<strong>Appian</strong>: L'altra volta hai parlato della difficoltà di distribuire i benefici dell'IA in modo giusto ed equo, o almeno percepito come tale. Una questione tutt'altro che facile, che non può non ricondurre a un altro tema scottante, ossia alle considerazioni di carattere etico sull'uso dell'intelligenza artificiale e dell'<a href="/platform/intelligent-automation/">automazione intelligente</a>.

<strong>Goldfarb</strong>: Penso che l'etica sia una parte molto importante del discorso sull'IA, in più di un senso. Prima di tutto c'è una questione morale, di cui si discute già da parecchio tempo, che riguarda l'etica di gestire una grande azienda valutando fino in fondo i compromessi stipulati in termini di efficienza che possono influire sulle persone all'interno dell'organizzazione.

https://twitter.com/rotmanschool/status/1054125133957382144

<h2>Affrontare la questione etica dei pregiudizi dell’IA</h2>

<strong>Appian</strong>: Eppure, il problema non riguarda solo l'IA.

<strong>Goldfarb</strong>: No, ma di certo è una parte fondamentale del discorso sul tema. Dopo vengono le questioni etiche sui posti di lavoro e la sostituzione del personale. Perciò il problema numero due è: che livello di perfezione deve aver raggiunto la tecnologia per sostituire gli esseri umani?

Il terzo problema è come codifichiamo ciò a cui diamo valore. Infine, bisogna considerare che i dati usati per addestrare le macchine vengono forniti dagli esseri umani e, in quanto tali, sono pieni di pregiudizi.

La questione etica in questo caso è: come ci si sente a utilizzare macchine che hanno meno pregiudizi degli esseri umani, ma che comunque non ne sono prive? E il problema è: come affrontiamo la questione?

<strong>Appian</strong>: Un ottimo modo per introdurre la prossima domanda. In ambito lavorativo si parla molto di sfruttare l'IA per snellire i processi aziendali e ridurre i costi della manodopera. Per te però l'IA non si limita a ridurre i costi di un'organizzazione, ma è uno strumento di trasformazione.

Qual è il rischio di puntare troppo sull'efficienza? E, se lo si fa, si rischia di perdere il vero valore aziendale dell'IA come tecnologia trasformativa?

<h2>L’evoluzione della traduzione automatica e della fiducia</h2>

<strong>Goldfarb</strong>:

<blockquote>Le opportunità d’uso dell'IA più interessanti non riguardano il risparmio sui costi, ma la possibilità di trasformare le aziende e creare nuove opportunità, con modelli di business che fino a qualche tempo fa non erano possibili a causa della nostra pessima capacità di previsione.</blockquote>

Prendiamo la traduzione automatica: per quanto ancora ben lontana dall'essere valida quanto la traduzione fatta da esseri umani in carne e ossa, in determinati contesti è comunque sufficiente, per esempio per consentire il commercio al di là dei propri confini nazionali in modi prima impensabili.

Secondo ricerche recenti, questa tecnologia ha un impatto considerevole sulle possibilità di un'azienda di vendere all'estero tramite digitale.

<blockquote>Oggi, l’evoluzione delle funzionalità di traduzione consente di comunicare meglio e con maggiore fiducia nel proprio interlocutore.</blockquote>

https://twitter.com/joshgans/status/1042401667369590784

<strong>Appian</strong>: E per quanto riguarda l'esperienza cliente? Quali effetti avranno migliori capacità di previsione in questo settore?

<strong>Goldfarb</strong>:

<blockquote>Migliori capacità di previsione dovrebbero migliorare l’esperienza cliente in molti modi diversi: dalla traduzione automatica per capirsi meglio, a previsioni più accurate su ciò che acquisteranno i consumatori, in modo da dare loro esattamente ciò che vogliono.</blockquote>

<h2>Portare le previsioni nel retail a un nuovo livello</h2>

Pensa al motore di raccomandazione di Amazon, utilizzato per offrire agli utenti consigli per gli acquisti. Funziona piuttosto bene: su 20 cose che mi propone, in genere me ne interessa almeno una e, se pensi che hanno un catalogo con milioni e milioni di articoli, fare previsioni migliori può rivelarsi davvero vantaggioso.

Allo stesso tempo, però, il modello imprenditoriale di Amazon ricorda un po' un'azienda di cataloghi vecchio stile, come Sears, anche se a un livello più alto. È online e l'intera procedura è molto, molto più avanzata, ma ci sono innegabili parallelismi tra fare acquisti su Amazon e sfogliare un catalogo, scegliere quel che si vuole e farselo spedire a casa.

<strong>Appian</strong>: Stai dicendo che, con migliori capacità di previsione, potrebbero non aspettare nemmeno che l'utente proceda all'acquisto?

<strong>Goldfarb</strong>:

<blockquote>Potenzialmente, potrebbero spedirti un prodotto solo perché sanno che lo vuoi e tu ti ritroveresti ad aprire il pacco a casa tua e a rimanere a bocca aperta, perché ti hanno mandato la marca di detersivo che usi proprio al momento giusto.</blockquote>

Certo, non sempre ci azzeccheranno, per cui dovranno capire come gestire i resi. Ma il punto è che la possibilità di fare previsioni migliori può davvero incentivare l'esperienza cliente in tanti modi diversi, creando nuove opportunità di business.

https://youtu.be/wWvXVehccjw

<h2>L’IA è sempre più abile a colmare i vuoti</h2>

<strong>Appian</strong>: Considerata la rapida evoluzione dell'IA, tanti sostengono che ci troviamo a una svolta in materia di adozione dell'intelligenza artificiale. È così o sono solo chiacchiere?

<strong>Goldfarb</strong>: Molte grandi aziende stanno adottando l'IA e scoprendo modi sempre nuovi per utilizzarla, ma, al tempo stesso, diverse organizzazioni pensavano che avrebbero potuto trarne vantaggio e invece non sono riuscite ad applicarla.

Perciò sì, in gran parte si tratta di chiacchiere, e in alcuni contesti le aspettative sono esagerate, ma è pur vero che si tratta di una tecnologia in grado di cambiare il modo di operare delle aziende.

<blockquote>In sostanza, come abbiamo detto prima, quello che le macchine sono diventate molto brave a fare è fornire le informazioni mancanti, facendo previsioni.</blockquote>

Perciò, come economista, penso che fare previsioni sia sempre più facile e che lo si possa considerare un modo per ridurre i costi. E si sa che cosa succede quando una cosa diventa più conveniente: tutti ne vogliono comprare di più.

Di conseguenza, più le previsioni diventano economiche e precise, più cercheremo di ottenerne e, a 10-20 anni da oggi, le aziende di maggior successo useranno l’IA come mezzo per distinguersi dal resto.

Ricordi come, alla fine degli anni '90, l’avvento di internet ha suscitato tanto clamore? Beh, c’è stato chi ha scommesso contro il suo successo.

Eppure, 20 anni dopo è difficile dire che l’uso di internet non abbia trasformato il nostro modo di vivere.

<h2>L’arte di vincere con IA e big data</h2>

<strong>Appian</strong>: Parlando di trasformazioni, nel tuo libro ti occupi anche di machine learning.

<strong>Goldfarb</strong>: Negli ultimi dieci anni, e in particolare negli ultimi sei, è successo che una particolare branca dell'IA chiamata machine learning, o apprendimento automatico, sia migliorata a tal punto che incarichi che fino a dieci anni fa ci sembravano strettamente umani ora possono essere portati a termine dalle macchine.

Se si parla di IA oggi, nel 2018, e non se ne è parlato nel 2008 o nel 1998, è perché negli ultimi dieci anni il machine learning, questa particolare applicazione dell'intelligenza artificiale, ha fatto passi da gigante.

<blockquote>Il machine learning è solo uno dei tanti tipi di IA, ma, nel contesto a cui facciamo riferimento oggi, è “l’IA”.</blockquote>

<strong>Appian</strong>: L'altra volta hai parlato anche di come l'ascesa dell'IA farà incrementare il valore dei dati. Cosa comporterà tutto questo per le organizzazioni abituate a occuparsi di enormi quantità di dati, come banche, servizi finanziari o aziende sanitarie?

<strong>Goldfarb</strong>: Le tecnologie predittive hanno bisogno di dati per funzionare. Più dati si hanno a disposizione, più le previsioni risulteranno accurate.

Pertanto, le aziende e i settori che hanno a che fare con grandi quantità di dati trarranno enormi vantaggi dalla tendenza all'uso dell'IA.

Le opportunità più importanti, tuttavia, risiederanno nella capacità di identificare nuove tipologie di dati e creare le infrastrutture necessarie per raccoglierli.

<blockquote>Insomma, non si tratta solo dei dati che si hanno a disposizione in questo momento, ma anche dei dati che si riuscirà a raccogliere in futuro.</blockquote>

<h2>L’IA incontra l’Internet of Things</h2>

<strong>Appian</strong>: Cosa che porta a pensare alle grandi quantità di nuovi dati che verranno generati dall'Internet of Things.

<strong>Goldfarb</strong>: Proprio così, in particolare nelle organizzazioni che stabiliscono rapporti con gli utenti finali. Un'opportunità irrinunciabile per raccogliere i relativi dati e diventarne titolari.

<blockquote>Così, tante aziende che hanno rapporti diretti (IoT) con i clienti avranno a disposizione incredibili opportunità per sfruttare l’IA.</blockquote>

<strong>Appian</strong>: Per finire, quali tendenze terrai d’occhio nel 2019 e negli anni a venire?

<strong>Goldfarb</strong>: Mi aspetto che sempre più aziende introdurranno l’IA nella propria organizzazione.

In un certo senso, quindi, il 2017 e il 2018 per noi sono stati gli anni in cui capire che le aziende tecnologiche leader nel mondo, come Amazon, Google, Microsoft, Facebook e simili, stavano investendo nell’IA, dandogli sempre più importanza.

Penso che nel 2019 e nei due anni successivi, sempre più aziende e società di assicurazioni, finanza, sanità, vendita al dettaglio ecc. approfondiranno l’argomento e inizieranno a sfruttare queste tecnologie.