L’intelligenza artificiale (AI) è oggi una delle tecnologie più promettenti per la crescita. Secondo i recenti dati diffusi dalla società di consulenza Gartner le organizzazioni che hanno implementato l’IA sono cresciute dal 4 al 14% tra il 2018 e il 2019.
Infatti, la stessa società di consulenza include l’Intelligenza Artificiale nei suoi trend tecnologici per l’anno 2020. In particolare, l’IA si è concentrata sul miglioramento della sicurezza IT.
L’IA è una tecnologia chiave nell’Industria 4.0 a causa di tutti i vantaggi che porta alle aziende e tutti coloro che vogliono avviare un processo di trasformazione digitale dovrebbero adottarlo nei loro processi.
Che cos’è l’intelligenza artificiale?
Il concetto di Intelligenza artificiale esiste da molto tempo. Infatti, John McCarthy ha creato il termine Intelligenza artificiale nel 1950 e Alan Turing ha già iniziato a parlare di questa realtà nello stesso anno in un articolo intitolato “Computing Machinery and Intelligence”.
Da allora questa disciplina dell’informatica si è evoluta molto.
Per il professore del Massachusetts Institute of Technology Patrick H. Winston, gli IA sono “algoritmi abilitati ai vincoli esposti da rappresentazioni che supportano modelli di loop che collegano pensiero, percezione e azione. “
Altri autori, come il CEO di DataRobot Jeremy Achin, definiscono l’intelligenza artificiale come un sistema informatico che viene utilizzato per le macchine per eseguire lavori che richiedono l’intelligenza umana.
Per il capo dell’enciclopedia tecnologica di Tech Target, Margaret Rose, è un sistema che simula diversi processi umani come l’apprendimento, il ragionamento e l’auto-correzione.
Come possiamo vedere, le tre definizioni di AI si riferiscono a macchine o sistemi informatici che pensano. Emettono ragionamenti che emulano l’intelligenza umana per eseguire compiti che solo le persone possono fare.
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Tuttavia, altre fonti vanno oltre e definiscono l’IA come un sistema informatico utilizzato per risolvere problemi complessi che vanno oltre la capacità del cervello umano.
In questo senso, AI sfrutta la potenza delle macchine per risolvere problemi complessi che la mente umana non può raggiungere.
Il presidente del Future Life Institute, Max Tegmark, spara in questa direzione e afferma che “poiché tutto ciò che ci piace della nostra civiltà è un prodotto della nostra intelligenza, amplificare la nostra intelligenza umana con l’intelligenza artificiale ha il potenziale per aiutare la civiltà a prosperare come mai prima d’ora”.
Riguardo a questo problema, Google Deep Mind e l’Università di Oxford hanno condotto ricerche le cui conclusioni indicano che l’IA è in grado di decifrare testi greci antichi danneggiati e illeggibili. Mentre il tasso di errore di storici ed epigrafi è 57.3%, il tasso di errore dell’algoritmo responsabile di questa impresa è del 30,1%.
Questi esempi ci mostrano come l’IA vada oltre la capacità umana di risolvere problemi complessi. Ma come funziona l’IA?
Come funziona l’IA?
AI funziona attraverso algoritmi che agiscono da regole di programmazione e il suo sottoinsieme Machine Learning (ML) e le diverse tecniche ML come Deep Learning (DL).
Machine Learning (ML)
Si tratta di un ramo di Intelligenza artificiale e uno dei più comuni che è responsabile per lo sviluppo di tecniche per gli algoritmi che sono stati sviluppati per imparare e migliorare nel tempo. Si tratta di una grande quantità di codice e formule matematiche complesse per consentire alle macchine di trovare la soluzione a un dato problema.
Questo aspetto dell’IA è uno dei più sviluppati per scopi commerciali o aziendali al momento, in quanto viene utilizzato per elaborare grandi quantità di dati rapidamente e depositarli in modo comprensibile per gli esseri umani.
Un chiaro esempio di ciò sono i dati provenienti dagli impianti di produzione in cui gli elementi collegati alimentano un flusso costante di dati sullo stato della macchina, sulla produzione, sulla funzionalità, sulla temperatura, ecc. ad un nucleo centrale.
Questa enorme quantità di dati derivati dal processo produttivo deve essere analizzata al fine di ottenere un miglioramento continuo e un processo decisionale appropriato, tuttavia il volume di questi dati significa che gli esseri umani devono dedicare molto tempo (giorni) all’analisi e alla tracciabilità.
Questo è quando l’apprendimento automatico entra in gioco, consentendo ai dati di essere analizzati mentre sono incorporati nel processo di produzione e identificando modelli o anomalie in funzione in modo più rapido e preciso. In questo modo, avvisi o avvisi possono essere attivati per il processo decisionale.
Tuttavia, il ML è una categoria relativamente ampia. Lo sviluppo di questi nodi di intelligenza artificiale ha dato origine a quello che ora è noto come Deep Learning (DL).
Deep Learning (DL)
È una versione ancora più specifica del Machine Learning (ML) che si riferisce a un insieme di algoritmi (o reti neurali) progettati per l’apprendimento automatico e partecipano al ragionamento non lineare.
In questa tecnica gli algoritmi sono raggruppati in reti neurali artificiali che hanno lo scopo di agire come le reti neurali umane presenti nel cervello. È una tecnica che ti permette di imparare in modo profondo senza un codice specifico per questo.
Il Deep Learning è fondamentale per svolgere funzioni molto più avanzate permettendo l’analisi di una vasta gamma di fattori allo stesso tempo.
Ad esempio, Deep Learing viene utilizzato per contestualizzare le informazioni ricevute dai sensori utilizzati nelle auto autonome: la distanza degli oggetti, la velocità con cui si muovono, le previsioni in base al movimento che stanno facendo, ecc. Usano queste informazioni per decidere come e quando cambiare corsia, tra le altre cose.
Siamo ancora in una fase in cui il DL è ancora in una fase molto precoce di sviluppo del suo pieno potenziale. Vediamo che è sempre più utilizzato nel business convertendo i dati in set molto più dettagliati e scalabili.
AI in ambiente aziendale
AI è già utilizzato in molte applicazioni commerciali e di produzione, tra cui l’automazione, l’elaborazione del linguaggio e l’analisi dei dati di produzione.
Questo permette che a livello generale, le aziende stanno ottimizzando sia i loro processi di produzione, operazioni e migliorare la loro efficienza interna.
AI funziona attraverso diverse regole di programmazione per computer che consentono a una macchina di comportarsi come un essere umano e risolvere i problemi.
L’interesse delle aziende nell’implementazione delle tecniche di IA nei loro processi risiede nei vantaggi che porta.
Vantaggi dell’intelligenza artificiale
Diverse voci nel settore tecnologico difendono i benefici dell’Intelligenza Artificiale (AI).
Il Product Manager di Infinia ML, Andy Chan, a un TED Talks con oltre 40.000 visite su Youtube, analizza i vari vantaggi dell’IA al lavoro.
Kai-Fu Lee, fondatore del fondo di venture capital Sinovation Ventures e una figura di primo piano nel campo della tecnologia, descrive anche i principali vantaggi di AI in un video TED Talks con oltre 600.000 giochi.
Tenendo conto di questi due esperti, questi sarebbero i principali vantaggi dell’IA applicata a un settore aziendale:
- 1. Automatizza i processi.L’intelligenza artificiale consente ai robot di sviluppare attività ripetitive, di routine e di ottimizzazione dei processi automaticamente e senza l’intervento umano.
- 2. Migliora le attività creative. L’IA libera le persone da attività di routine e ripetitive e consente loro di dedicare più tempo alle funzioni creative.
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- 3. Fornisce precisione.L’applicazione di AI è in grado di fornire una maggiore precisione rispetto agli esseri umani, ad esempio in ambienti industriali, le macchine possono prendere decisioni che sono state precedentemente fatte manualmente o monitorate senza AI.
- 4. Riduce l’errore umano. AI riduce i guasti causati da limitazioni umane. In alcune linee di produzione, l’IA viene utilizzata per rilevare, mediante sensori a infrarossi, piccole crepe o difetti in parti non rilevabili dall’occhio umano.
- 5. Riduce il tempo dedicato all’analisi dei dati. Permette l’analisi e lo sfruttamento dei dati derivati dalla produzione da effettuare in tempo reale.
- 6. Manutenzione predittiva. Permette di effettuare una manutenzione delle apparecchiature industriali in base ai tempi e alle condizioni di funzionamento delle stesse, consentendo di aumentarne le prestazioni e il ciclo di vita.
- 7. Miglioramento del processo decisionale sia a livello di produzione che di business. Avendo più informazioni in modo strutturato, consente a ciascuna delle persone responsabili di prendere decisioni in modo più rapido ed efficiente.
- 8. Controllo e ottimizzazione dei processi produttivi e delle linee di produzione Attraverso l’IA, si ottengono processi più efficienti e privi di errori, ottenendo un maggiore controllo sulle linee di produzione in azienda.
- 9. Aumento della produttività e della qualità della produzione. AI non solo aumenta la produttività a livello di macchina, ma rende anche i lavoratori più produttivi e aumenta la qualità del lavoro che fanno. Avere più informazioni permette loro di avere una visione più mirata del loro lavoro e prendere decisioni migliori.
Rischi e barriere dell’IA
Alcune voci ritengono che l’Intelligenza Artificiale (AI) abbia dei rischi. Soprattutto se il potenziale dell’IA viene esplorato e non solo limitato alla riproduzione di compiti umani. Autori come Stephen Hawking o Bill Gates e diversi ricercatori hanno espresso la loro preoccupazione per AI.
Per quanto riguarda gli ostacoli all’ingresso, questi sarebbero alcuni dei più comuni che possono verificarsi nell’ambiente aziendale:
- Disponibilità dei dati. Spesso, i dati sono presentati in modo isolato tra le aziende o sono incoerenti e di bassa qualità, presentando una sfida significativa per le aziende che cercano di creare valore dall’IA su larga scala. Per superare questa barriera, sarà fondamentale elaborare una strategia chiara fin dall’inizio, in modo che i dati possano essere estratti in modo organizzato e coerente.
- Mancanza di professionisti qualificati. Un altro ostacolo che spesso si verifica a livello aziendale per l’adozione di AI è la scarsità di profili con competenze ed esperienza in questo tipo di implementazioni. In questi casi è fondamentale avere professionisti che hanno già lavorato a progetti della stessa portata.
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- Il costo e i tempi di implementazione dei progetti AI. Il costo di implementazione, sia a livello temporale che economico, è un fattore molto importante nella scelta di eseguire questo tipo di progetto. Le aziende che non hanno competenze interne o non hanno familiarità con i sistemi AI, devono valutare l’outsourcing sia dell’implementazione che della manutenzione per ottenere risultati di successo nel loro progetto.
In breve, l’IA è diventata una risorsa molto importante per le aziende in quanto consente loro di essere molto più competitive e ottenere maggiori benefici, soprattutto negli ambienti di produzione e produzione.
È per tutti questi motivi che questi tipi di profili professionali sono sempre più richiesti nel settore industriale, rendendo indispensabile avere gruppi di esperti del settore per sviluppare strategie efficienti per la trasformazione digitale.
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