Intelligenza artificiale: perché serve alla tua azienda

<figure class="wp-caption alignleft" id="attachment_32995" style="width: 200px"><img alt="Chwee Chua, Global research director, Big Data, Analytics & Cognitive/Artificual Intelligence, IDC" class="wp-image-32995 size-full" height="300" src="https://assets.appian.com/uploads/assets/sites/4/2018/04/Chwee-Chua.jpg" width="200"/><figcaption>Chwee Chua, Global Research Director di Big Data, Analytics & Cognitive/Artificial Intelligence di IDC</figcaption></figure>

<a href="https://www.idc.com/getdoc.jsp?containerId=PRF004581" rel="noopener" target="_blank">Chwee Chua</a> è Global Research Director di Big Data, Analytics & Cognitive/Artificial Intelligence per la regione Asia-Pacifico di International Data Corporation.

Chua è specializzato nel rilevare e monitorare l'adozione dell'intelligenza artificiale (IA) in qualsiasi settore, dalle banche alla <a href="https://www.appian.com/industries/healthcare/">sanità</a>, al manufacturing, fino all'automazione aziendale e agli smartphone.

I più scettici temono la diffusione su larga scala dell'IA e profetizzano uno scenario in cui si cede ogni controllo alle macchine, affidando loro i dati necessari per prendere decisioni importanti.

Ma Chua e altri, più fiduciosi, non la pensano affatto così.

Secondo loro, in un futuro non molto lontano, i progressi di IA e machine learning ci catapulteranno in un'era in cui sarà possibile creare assistenti digitali predittivi con cui sostenere vere e proprie conversazioni, come quelli che compaiono nei moderni film di fantascienza.

“Alcuni produttori di smartphone stanno già lavorando allo sviluppo di dispositivi comprensivi di reti neurali”, spiega Chua. “Presto vedremo potenti sistemi di IA all'opera sui nostri cellulari. Si tratta proprio del tipo di <a href="https://www.appian.com/digital-transformation/">trasformazione digitale</a> che presto rivoluzionerà il modo in cui lavoriamo e viviamo”.

Operativo nella sede di Singapore, Chua vanta più di dieci anni di esperienza nella rilevazione di trend relativi a dati, analisi e tecnologie per la trasformazione digitale e monitora i mega trend di IA, big data e cognitive computing nella regione Asia-Pacifico.

La rapida ascesa dell'IA ha scatenato una miriade di commenti. In questa intervista di Digital Trailblazer, Chua ci aiuta a fare chiarezza e capire perché perdere il treno dell'IA può mettere le aziende in una posizione di vulnerabilità rispetto alla concorrenza.

Speriamo che ti possa essere utile.

<strong>Appian:</strong> Benvenuto a Digital Trailblazers. Ultimamente il tema dell'intelligenza artificiale sta prendendo molto piede, soprattutto nei titoli di giornale. Sono in tanti, là fuori, a cercare di vendere l'IA, cosa che genera tonnellate di pubblicità. Che consiglio darebbe ai manager che vogliono chiarirsi le idee in merito?

<h2>Fare chiarezza nel clamore sull'AI</h2>

<strong>Chua:</strong> Penso tu abbia ragione. Si parla un sacco di intelligenza artificiale. Quasi tutti ormai aggiungono il prefisso “AI” ai loro prodotti e servizi per cavalcare l'onda dell'ultimo trend. La verità però è che l'80 % delle volte non hanno niente a che fare con l'intelligenza artificiale.

<blockquote>"Più di un anno fa, abbiamo esaminato alcuni bot per chat già esistenti. L'80 % non era nient'altro che FAQ e l'utente doveva solo digitare parole chiave da cercare per ottenere una risposta alle domande poste. Affinché i manager scendano in campo, è importante che capiscano le funzioni dell'IA che i fornitori cercano di vendere".</blockquote>

La vera domanda è: si tratta davvero di IA, o è solo qualcosa che viene definito come tale?

https://twitter.com/IDC/status/976838452707766278

<strong>Appian:</strong> Insomma, pare ci sia una certa confusione in merito all'IA e a cosa sia esattamente. In base alla sua esperienza, quali sono le convinzioni errate più diffuse sull'IA?

<strong>Chua:</strong> Una delle principali è che l'IA sia semplice. In realtà, si tratta di una cosa molto complessa. Direi che il 95 % dell'IA va ben al di là della tecnologia plug-and-play, ed è molto più elaborata. Si parla tanto delle auto che si guidano da sole, ma ci vorrà ancora del tempo prima che siano pronte al lancio: si tratta di prodotti molto costosi, che richiedono svariate tecnologie, sensori e algoritmi per funzionare a dovere.

Quindi l'idea che l'IA sia solo plug-and-play è uno degli errori principali. In alcuni casi si possono usare le API (Application Programming Interfaces), ma l'IA non è così facile da implementare. Ci vuole tempo per riuscire a utilizzarla.

<h2>Gli ostacoli maggiori al successo dell'AI</h2>

<strong>Appian:</strong> Riguardo alla difficoltà degli approcci tradizionali all'adozione dell'IA, quali sono alcuni degli errori più gravi che hai visto nella sua implementazione?

<strong>Chua:</strong> Ritorniamo al punto di voler seguire la moda invece di rendersi innanzitutto conto del problema da risolvere in azienda. Il trucco sta nel definire per prima cosa i giusti casi di utilizzo. È necessario definire prima il problema da risolvere e i dati che servono a farlo.

<strong>Appian:</strong> Hai citato i dati. Molti esperti dicono che i dati sono come l'ossigeno per l'IA. Perché sono così importanti per implementarla?

<blockquote>"Le questioni legate ai dati rappresentano gli ostacoli più grandi alla riuscita dell'implementazione dell'IA. Molte aziende si sono rese conto delle problematiche legate ai dati solo quando hanno cercato di implementare soluzioni IA. Il primo passo verso l'adozione di questa tecnologia consiste nel produrre set di dati puliti con cui alimentare i sistemi IA".</blockquote>

Ci siamo resi conto che molte aziende faticano ad affrontare questo problema. Perché l'IA funzioni, sono necessari tantissimi dati di buona qualità. E bisogna anche resistere alla tentazione di sprecare denaro su una soluzione che non è stata ben ponderata.

<a href="https://www.cnbc.com/video/3000620819?__source=cnbcembedplayer" rel="noopener" target="_blank">L'età dell'oro dell'IA</a> di <a href="//www.cnbc.com/?__source=cnbcembedplayer" rel="noopener" target="_blank">CNBC</a>.

<h2>API catalizzatrici dell'adozione dell'AI</h2>

<strong>Appian:</strong> In una tua recente intervista su CNBC, hai dichiarato che siamo nell'età dell'oro dell'IA. Cosa intendevi? E in che modo questo concetto si inserisce nel quadro più generale della trasformazione digitale?

<strong>Chua:</strong> Prima di arrivare alla situazione attuale, abbiamo attraversato due o tre periodi bui per l'IA. In passato, sembrava che non riuscissimo a raggiungere la maturità tecnologica. Penso che invece ora ci troviamo nelle condizioni ideali, in cui convergono tre diversi componenti necessari per poter mantenere la promessa dell'IA: dati, software e hardware.

Ci troviamo in un momento in cui tutti questi elementi possono aiutare ad accelerare il valore commerciale dell'IA. La trasformazione dell'informazione è una delle dimensioni della trasformazione digitale. Ed è lì che si annida l'IA: consumo e ingestione di dati per offrire il valore di business necessario per la trasformazione digitale.

<strong>Appian:</strong> Hai detto che ci troviamo in un momento di flessione, che abbiamo la possibilità di accelerare per arrivare al valore commerciale dell'IA.

<strong>Chua:</strong> Sì, quello che vedo adesso, in termini di accelerazione dell'adozione dell'IA, è l'utilizzo delle applications programming interface (API).

<blockquote>"IDC prevede che, entro il 2021, più della metà delle grandi aziende avrà eseguito circa il 40 % delle integrazioni dell'IA tramite ecosistemi API".</blockquote>

Questo consentirà alle aziende di espandere il campo d'azione digitale ben oltre le classiche interazioni con i clienti. Le API esterne permettono alle aziende di accelerare l'innovazione e ampliare la gamma di prodotti e servizi che sono in grado di offrire. Sono le catalizzatrici della trasformazione digitale.

<h2>A rischio i lavori manuali e ripetitivi</h2>

<strong>Appian:</strong> In quali settori vedi più opportunità per la trasformazione digitale guidata dall'IA? E quali sono invece i settori che, con maggior probabilità, hanno la maggiore esposizione all'interruzione dall'adozione dell'AI?

<strong>Chua:</strong> Nel mondo, molte aziende di marketing si stanno facendo avanti come precursori dell'utilizzo dell'IA. Sono state tra le prime aziende a capire che si trovavano proprio sopra un tesoro sotterrato di dati digitali. Per questo hanno iniziato a utilizzare questa nuova tecnologia.

Oggi anche le aziende di <a href="https://www.appian.com/industries/financial-services-banking-and-capital-markets/">servizi bancari e finanziari</a> stanno adottando l'IA, seguite dal settore della sicurezza informatica. Per quanto riguarda invece i settori maggiormente a rischio, penso che lo sia qualsiasi campo con processi manuali ripetitivi, perché il vantaggio più immediato dell'IA è l'automazione.

<strong>Appian:</strong> Come saprai già, molte di queste aziende con complessi processi manuali risalgono all'era pre-digitale. Cosa possono fare le aziende tradizionali per prepararsi all'ascesa dell'IA?

<strong>Chua:</strong> La sfida più grande ora è non mettersi in una posizione di attesa, come un aeroplano che continua a sorvolare la pista aspettando di poter atterrare. Non fare come Kodak, che ha inventato la macchina fotografica reflex digitale, ma ha poi deciso di rimanere fedele alle pellicole tradizionali, dovendo infine uscire dal mercato perché tutti sono passati al digitale.

https://twitter.com/cioec/status/990928000731549696

<h2>Oltre gli assistenti digitali</h2>

La sfida più impegnativa per le aziende tradizionali è quella di integrare l'IA nel loro modello aziendale per creare valore per i propri clienti. Questo è il primo passaggio.

<strong>Appian:</strong> Un'altra sfida a cui devono far fronte i leader aziendali è capire le diverse componenti dell'IA. Gli esperti parlano di IA generale e IA specializzata. Qual è la differenza?

<strong>Chua:</strong> L'IA specializzata si dedica a un singolo compito. A volte viene chiamata "narrow" (ristretta), ed è, ad esempio, il riconoscimento ottico dei caratteri (funzionalità dei computer per riconoscere testo stampato o scritto), la scansione, la traduzione e l'analisi del sentiment.

Le auto che si guidano da sole sono un altro esempio di IA ristretta, dato che si dedica a un unico set di abilità specifiche. L'intelligenza artificiale generale, invece, può riprodurre qualsiasi compito umano. Ma non abbiamo ancora raggiunto questo livello. Le tecnologie che più le si avvicinano sono la robotica e la domotica. Tuttavia, siamo ancora nelle fasi iniziali dell'IA generale.

<h2>La prossima rivoluzione industriale</h2>

<strong>Appian:</strong> Quindi in realtà gli assistenti digitali di larga diffusione come Echo di Amazon e Siri di Apple rappresentano solo aspetti primitivi dell'IA.

<strong>Chua:</strong> Sì. Ma presto avremo macchine più intelligenti che possono gestire molto più delle interazioni con i clienti tipiche degli assistenti digitali di oggi.

<strong>Appian:</strong> Dato che siamo sul tema dell'interazione umano-IA, quale impatto pensi che l'IA avrà sulla forza lavoro del futuro? Dovremmo preoccuparci?

<blockquote>"Dobbiamo guardare all'IA come alla prossima rivoluzione industriale, perché migliorerà il nostro modo di lavorare. I lavori manuali e poco qualificati saranno sostituiti, proprio come è successo nella prima rivoluzione industriale. Questo consentirà ai lavoratori di dedicarsi a compiti di maggior valore".</blockquote>

Come qualsiasi altra tecnologia, l'AI sostituirà alcune mansioni, ma non distruggerà milioni di posti di lavoro. Amplierà i nostri orizzonti, migliorerà l'elaborazione delle informazioni e il modo in cui prendiamo decisioni, creando anche nuove figure professionali.

<h2>Attenzione al lato oscuro dell'AI</h2>

<strong>Appian:</strong> Anche il machine learning e il deep learning attirano molta attenzione da parte della stampa. Secondo te, come cresceranno queste tecnologie legate all'IA? Miglioreranno e saranno più veloci?

<blockquote>"È necessario difendersi dalle accuse pensate per paralizzare sistemi che funzionano grazie all'apprendimento automatico. È un elemento preoccupante, se si pensa che sempre più aziende adottano il machine learning e il deep learning, specialmente nell'ambito della sicurezza pubblica".</blockquote>

In alcuni aeroporti già si utilizza la scansione dei passaporti e il riconoscimento facciale senza l'aiuto di funzionari doganali e addetti all'immigrazione. In questi casi, gli attacchi a danno dei sistemi IA potrebbero avere implicazioni molto serie.

Ma in generale mi aspetto un boom di crescita per il machine learning e il deep learning. Proprio come ci siamo abituati alla comodità del tracciamento del GPS, ci aspettiamo anche che la comodità del machine learning renderà i compiti e i lavori molto più semplici.

https://twitter.com/jeffreed415/status/970309403353276417

<h2>Machine Learning: una sottocategoria dell'AI</h2>

<strong>Appian:</strong> Per i dirigenti aziendali che non hanno familiarità con il gergo dell'IA, come descriveresti la differenza tra machine learning e deep learning?

<strong>Chua:</strong> È una domanda che ci fanno spesso. In generale il machine learning è una sottocategoria dell'IA e comprende una serie di algoritmi che abilitano il riconoscimento nel tempo di trend o modelli. Ne esistono di due tipi: supervisionato e non supervisionato, senza input da parte degli umani

Il deep learning è invece una sottocategoria del machine learning. Ha molte applicazioni nel mondo digitale, dal riconoscimento vocale a quello delle immagini o persino dell'informatica biomedicale. Può essere visto come una serie di strati di elaborazione non lineare, in cui ciascuno strato utilizza il risultato derivante dallo strato precedente come input.

<strong>Appian:</strong> Tu hai anche scritto del modo in cui le piattaforme di apprendimento automatico consentiranno alle aziende di generare funzioni self-service, senza aver bisogno di competenze tecniche avanzate. Quali sono le implicazioni aziendali di questo aspetto?

<strong>Chua:</strong> Penso che abbiano molto valore.

<blockquote>"Non si chiede ai dirigenti aziendali di avere competenze tecniche avanzate, ma di riuscire a prendere decisioni di business chiave. La buona notizia è che le piattaforme automatizzate di apprendimento automatico consentono anche agli utenti non specializzati di realizzare cose prima impossibili".</blockquote>

<h2>Incremento dell'intelligenza umana</h2>

Un mio amico si diverte a fare battute sul fatto che il machine learning ti fa sentire come se stessi lanciando una navicella nello spazio, perché ti permette di svolgere calcoli molto complessi (ride). Ovviamente non è così. Ma basti pensare alle auto moderne.

Sono così attrezzate con tecnologie IA e sistemi per evitare gli incidenti, che fanno sembrare esperto anche il peggiore dei guidatori. È così che l'IA incrementa la nostra intelligenza naturale, aggiungendo la capacità di prendere decisioni e compiere azioni che prima non eravamo in grado di fare.

<strong>Appian:</strong> Sembra che stiamo assistendo a una convergenza sempre maggiore tra automazione e IA. Cosa ne pensi di questo trend?

<strong>Chua:</strong> L'automazione non comprende solo la robotica. Rappresenta solo una parte dell'equazione. Abbiamo anche bisogno di automazione attivata dall'IA. La robotica senza l'IA non massimizza la produttività.

Ritorno a quello che ho detto di Kodak e di come hanno fallito perché hanno aspettato troppo a lungo per adattarsi al digitale. E le stesse aziende di fotocamere digitali sono state spazzate via dalle capacità fotografiche dei moderni smartphone.

<h2>L'integrazione dell'AI nei dispositivi mobili</h2>

Le aziende moderne che capiscono come inserire l'IA nei propri dispositivi mobili cambieranno drasticamente le modalità di lavoro e di interazione con i clienti da parte dei brand. Alcuni produttori di smartphone hanno già sviluppato dispositivi con reti neurali che attivano potenti sistemi di IA nei cellulari stessi. Questo tipo di cambiamento rivoluzionerà il modo in cui lavoriamo e viviamo nel futuro.

<strong>Appian:</strong> Hai detto che la qualità dei dati è uno degli ostacoli per una IA direttamente produttiva. Quali sono le altre barriere che rallentano l'implementazione dell'IA?

<blockquote>La mancanza di talenti è un grosso problema perché non ci sono abbastanza data scientist e specialisti dell'IA. Infatti, il 73 % delle aziende intervistate ha dichiarato di non avere nessuna di queste figure. È una questione importante, perché le aziende prive di competenze nell'IA saranno presto surclassate da quelle che dispongono di figure esperte".</blockquote>

<strong>Appian:</strong> E infine, quali sono le tue previsioni in merito all'AI per il 2018 e per gli anni a venire?

<h2>La spinta decisiva alla trasformazione digitale</h2>

<strong>Chua:</strong> In uno dei nostri pronostici del 2017 sosteniamo che nella regione dell'Asia-Pacifico, l'AI spingerà oltre il 30 % delle grandi imprese a generare ricavi dal servizio Data as a Service vendendo dati grezzi interni.

<blockquote>"Entro il 2019, oltre il 40 % delle iniziative di trasformazione digitale sfrutterà i servizi IA. Ed entro il 2021, si prevedere che l'AI sarà integrata nel 75 % delle app aziendali e circa il 50 % dei clienti interagirà con questa tecnologia".</blockquote>

Tra due anni, gli assistenti personali digitali e i bot influenzeranno il 10 % di tutte le vendite. E l'intelligenza artificiale sarà un elemento chiave per la crescita di molte aziende.

<strong>Appian:</strong> Quindi vedi nell'IA un catalizzatore della crescita aziendale. L'IA però esiste da almeno qualche decennio e molti si dichiarano ancora scettici. L'ostacolo è stato finalmente superato? L'IA, oggi, è più realtà che moda?

<strong>Chua:</strong> Sì. Abbiamo notato un'accelerazione mai vista prima nello sviluppo dell'IA. E le aziende che non approfittano di questo trend si sgretoleranno.

<h2>Informazioni su questa serie</h2>

Questa intervista rientra nella nostra serie Digital Trailblazer. Partecipa anche tu al dibattito con innovatori e grandi pensatori sul tema della trasformazione digitale. Fai clic sul banner qui sotto per leggere la serie per intero

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