Abbiamo tutti letto frasi come:

"Con l'IA, la maggior parte dei posti di lavoro saranno automatizzati e la gente sarà disoccupata"

"I robot conquisteranno il mondo"

"È una tecnologia di fantascienza"

Come vediamo, l'ignoranza ci porta agli estremi, quindi c'è chi pensa che l'IA dominerà il mondo e altri che pensano che non sia altro che uno slogan.
Crediamo che la verità sia da qualche parte nel mezzo: solo se comprenderemo appieno come funziona e dove si trovano i suoi limiti, essa ci sarà utile.

Così, per evidenziare il vero potere delle AI cercheremo di svelare alcuni miti su di essa.


Mito 1: Intelligenza Artificiale, Machine Learning, Deep Learning Ai sono termini generici che includono un ampio set di tecniche di ingegneria informatica, che vanno dal Machine Learning ai sistemi di classificazione fino alle tecniche di elaborazione e ottimizzazione del linguaggio naturale.

All'interno dell'Intelligenza Artificiale, c'è un sottoinsieme chiamato machine learning, che è definito come il campo di studio che consente alle macchine di valutare eventi per i quali non c'erano informazioni all'inizio. Queste macchine apprendono una serie di criteri, attraverso un processo chiamato "learning",e tali criteri consentono loro di discernere la natura di ciò che vedono, sentono o ricevono in seguito . Sulla base di questo discernimento, la macchina può eventualmente decidere cosa, o meno, fare.

Infine, il deep learning è un insieme di tecniche di machine learning che fornisce incredibili progressi. Le loro tecniche si basano sull'uso di cosiddette reti neurali artificiali profonde.

Mito 2: L'IA può sostituire solo i lavori ripetitivi

L'intelligenza artificiale offre soluzioni per sostituire ovviamente le attività ripetitive, ma va oltre e consente alle aziende di prendere decisioni più precise utilizzando previsioni, classificazioni gerarchiche e raggruppamenti che aiutano a risolvere problemi complessi. Alcuni esempi in cui l'intelligenza artificiale è attualmente utilizzata sono:

Scrivere articoli

Determinare dinamicamente il prezzo delle camere d'albergo e dei sedili degli aerei

Consulenza sulla gestione patrimoniale

Determinare l'importo dei sinistri assicurativi da pagare

Determinare quali annunci mostrare agli utenti Internet

Eseguire transazioni valutarie

Prevedere la produzione di beni e di energia

Interagire con gli esseri umani nel linguaggio naturale

Analizzare le immagini e trovare anomalie o pericoli

Riconoscere l’identità e lo stato emotivo delle persone

Mito 3: L'IA impara da sola

Gli approcci del machine learning possono in genere determinare automaticamente i parametri necessari. Il modello ottenuto è il risultato di un processo di ottimizzazione dei parametri matematici, che viene eseguito autonomamente. Tuttavia, prima che ciò accada, i data scientist esperti restringono il problema, preparano i dati, determinano i set di dati appropriati, rimuovono potenziali distorsioni nei dati di training e, soprattutto, aggiornano  continuamente il software. per consentire l'integrazione di nuove conoscenze e dati nel prossimo ciclo di apprendimento. Attualmente, la maggior parte di queste attività non può essere automatizzata. Per svolgere questi compiti è necessario personale esperto. L'intero ciclo deve essere eseguito manualmente per consentire l'integrazione di nuove informazioni dettagliate e dati nella successiva iterazione del modello. In molti studi europei la mancanza di personale qualificato è stata la principale preoccupazione di tutte le organizzazioni.

Mito 4, il più pericoloso: la mia azienda non ha bisogno di usare l'Intelligenza Artificiale

La maggior parte delle aziende dovrebbe studiare come questa tecnologia può essere applicata a un'ampia varietà di problemi e considerare il potenziale impatto dell'IA applicata sulla loro strategia a medio-lungo termine.

Anche se l'intelligenza artificiale non è una soluzione immediata ai loro problemi, le organizzazioni dovrebbero rivedere periodicamente la decisione di non implementare l'IA, poiché in molti modi questa opzione potrebbe mettere l'azienda in un chiaro svantaggio competitivo.

Enrico Versino