{"id":12272,"date":"2024-01-31T10:26:46","date_gmt":"2024-01-31T10:26:46","guid":{"rendered":"https:\/\/intellico.ai\/?p=12272"},"modified":"2024-07-05T13:36:15","modified_gmt":"2024-07-05T13:36:15","slug":"verso-il-futuro-quali-domande-porsi-per-adottare-lia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/intellico.ai\/it\/blog\/verso-il-futuro-quali-domande-porsi-per-adottare-lia\/","title":{"rendered":"Verso il Futuro: quali domande porsi per adottare l\u2019IA?"},"content":{"rendered":"\n

La rivoluzione dell’IA \u00e8 iniziata (e ne siamo tutti consapevoli)<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Negli ultimi anni, il mercato dell’Intelligenza Artificiale<\/strong> (IA) ha mostrato una crescita esponenziale. Secondo un rapporto di Precedence Research<\/em>, le dimensioni del mercato globale dell’intelligenza artificiale (IA) sono state valutate a 454,12 miliardi USD nel 2022 e si prevede che raggiungeranno circa 2.575,16 miliardi di dollari entro il 2032<\/strong>, progredendo con un tasso di crescita annuo composto (CAGR) del 19% dal 2023 al 2032.<\/p>\n\n\n\n

L’IA Generativa<\/strong> sta inoltre mostrando un potenziale significativo nell’aumentare la produttivit\u00e0 in vari settori, tra cui lo sviluppo software, le customer operations, la ricerca e sviluppo di prodotti, le vendite e il marketing [1]. L’IA, infatti, pu\u00f2 generare nuovi contenuti, automatizzare compiti ripetitivi e fornire soluzioni innovative a problemi complessi. Riconoscendone l’enorme potenziale, i big player in ambito tech sono in accesa competizione nello sviluppo di Large Language Models<\/strong> (LLM), che sono all’avanguardia di questa ondata tecnologica. Questi modelli, caratterizzati dalla loro capacit\u00e0 di comprendere e generare il linguaggio umano, stanno diventando un elemento tecnologico chiave nella trasformazione di diversi settori.<\/p>\n\n\n\n

Nel nostro precedente articolo \u201cIntelligenza Artificiale & Business: la tua azienda \u00e8 pronta per l\u2019IA?<\/em>\u201d abbiamo presentato un framework per valutare il livello di \u201cAI-readiness\u201d di un\u2019azienda. Assumendo che la vostra azienda sia in linea con questi criteri, quali sono le domande chiave da porsi per procedere all\u2019implementazione di soluzione IA?<\/p>\n\n\n\n

Innanzitutto: per cosa pu\u00f2 servire davvero l\u2019IA?<\/p>\n\n\n\n

Cosa nasconde la buzzword \u201cIntelligenza Artificiale\u201d<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

L’Intelligenza Artificiale<\/strong>, spesso vista come un campo unitario e omogeneo, in realt\u00e0 comprende un’ampia gamma di concetti e applicazioni. Al vertice di questa diversit\u00e0 c’\u00e8 l’Intelligenza Artificiale Generale<\/strong> (AGI), una forma teorica di IA che pu\u00f2 comprendere, apprendere e applicare la sua intelligenza in modo ampio e universale, simile alle capacit\u00e0 cognitive umane. D’altra parte, l’IA Ristretta<\/strong> (anche detta Debole) si concentra su compiti specifici e opera entro limiti ben definiti. Oggi, l’IA Ristretta \u00e8 la forma pi\u00f9 comune e diffusa, ma l’avanzamento dei modelli multimodali sta alimentando nuove discussioni e speculazioni sull’eventuale emergere dell’AGI. <\/p>\n\n\n\n

Ma come capire quando davvero serve l’IA?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

La prima domanda fondamentale da porsi \u00e8 se il problema richiede una risposta deterministica, precisa e definitiva, o una risposta probabilistica, dove i risultati si basano su probabilit\u00e0 e previsioni. Minimizzare un percorso nella pianificazione delle consegne ai clienti o ottimizzare la programmazione per ridurre le indisponibilit\u00e0, ad esempio, sono compiti che possono essere completati con algoritmi di ottimizzazione, specialmente quando la variabilit\u00e0 delle alternative \u00e8 ristretta e segue regole e vincoli predefiniti.<\/p>\n\n\n\n

La seconda domanda da porsi \u00e8 se un approccio statistico potrebbe ugualmente portare a risultati soddisfacenti. Quando il numero di variabili \u00e8 limitato e le relazioni sono per lo pi\u00f9 lineari, l’analisi statistica potrebbe essere un approccio semplice ma efficace. Questo pu\u00f2 verificarsi per l’analisi di serie temporali nella previsione della domanda o nei controlli di qualit\u00e0. Al contrario, quando ci si trova di fronte a una gamma crescente di variabili e le cui interazioni risultano essere progressivamente non lineari, diventa evidente l’indispensabilit\u00e0 dell’IA. L’IA supera i limiti sia di analisi della mente umana sia i vincoli computazionali di metodi tradizionali nell’individuare correlazioni complesse e insights da banche dati consistenti, offrendo efficienza e profondit\u00e0 di analisi.<\/p>\n\n\n\n

L’ultima domanda \u00e8 relativa al tipo di compito da svolgere. Questa domanda \u00e8 fondamentale nel discernere l’applicazione di IA appropriata. L’IA pu\u00f2 essere classificata in due tipi funzionali: predittiva e generativa. L’IA predittiva analizza i dati storici per fare previsioni su eventi futuri, ampiamente utilizzata in applicazioni come la previsione della retention dei clienti nel retail o la previsione della domanda in contesti dove diversi aspetti impattano sulle scelte di acquisto (es: promozioni, product bundling). L’IA generativa, tuttavia, va oltre creando nuovo contenuto, come testo, video, immagini, esemplificata da strumenti come Chat-GPT o DALL-E che genera immagini a partire da descrizioni testuali.<\/p>\n\n\n\n

Garantire il cosiddetto \u201cHuman In The Loop\u201d<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Quando si parla di IA per i processi decisionali, emerge un differente livello di criticit\u00e0 delle applicazioni \u201cmachine-driven\u201d, tipicamente su 3 livelli [2]:<\/p>\n\n\n\n

    \n
  • Higher-level decision support: <\/em><\/strong>le decisioni sono in primo luogo prese dall\u2019umano, considerando principi di etica, esperienza, bias da eliminare, logica, emozione, competenza e stile personale – Decisions are primarily made by humans<\/em><\/li>\n\n\n\n
  • Augmented machine support: <\/em><\/strong>l\u2019IA genera raccomandazione, fornisce analitiche a supporto della mente umana per comprendere e validare le analisi<\/li>\n\n\n\n
  • Highly automated settings<\/em><\/strong>: <\/em>richiedono <\/em>di pensare a guardrail ed al coinvolgimento del decisore in casi eccezionali<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n

    L\u2019Explainable AI<\/strong> (XAI) cerca di affrontare questa sfida fornendo spiegazioni leggibili e comprensibili sui risultati dei modelli, consentendo agli utenti di comprendere come e perch\u00e9 vengono raggiunte determinate conclusioni in particolare per il primo e secondo tipo di processi decisionali. L\u2019utente comprende la logica su cui si fondano le previsioni e pu\u00f2 migliorare la propria base di conoscenza per il processo decisionale o fornire feedback al modello per migliorare i criteri di previsione. Il risultato \u00e8 un decision-maker \u201cpotenziato\u201d che rimane \u201cal posto di comando\u201d, ma con una migliore comprensione delle determinanti. Questo diventa di valore in settori in cui le relazioni tra fattori sono molteplici e complesse da analizzare con tecniche tradizionali come la sanit\u00e0, le formulazioni chimiche e altro ancora. <\/p>\n\n\n\n

    Secondo, infatti, un sondaggio condotto da IBM [3] nel 2022, 4 aziende su 5 hanno dichiarato di non poter applicare l\u2019AI su larga scala poich\u00e9 non in grado di spiegare come l\u2019AI avesse raggiunto una decisione. Tra le barriere di adozione dell\u2019AI troviamo la necessit\u00e0 di evitare bias non intenzionali e di controllare il deterioramento delle performance dei modelli (drifting), la necessit\u00e0 di comprendere meglio l\u2019importanza dei dati di input e di spiegare perch\u00e9 il modello restituisca una certa previsione.<\/p>\n\n\n\n

    Come Intellico<\/strong>, stiamo esplorando e sviluppando, pertanto, tecniche avanzate di XAI, come Graph Neural Networks <\/strong>(GNNs) per l\u2019IA predittiva e Knowledge Graphs per l\u2019IA generativa, che possono giocare un ruolo chiave nell\u2019aumentare il livello di comprensione dell\u2019umano sui risultati delle predizioni. Le GNNs sono un tipo di reti neurali che sviluppano le soluzioni su una struttura a grafo, rendendole particolarmente efficaci per cogliere e rappresentare relazioni e interconnessioni nelle predizioni. I Knowledge Graphs<\/strong> invece rappresentano un approccio per rappresentare le interconnessioni concettuali tra dati, fornendo uno schema dinamico e omnicomprensivo per generare nuovi contenuti e idee. Questi approcci non solo aumentano la comprensione dei meccanismi sottostanti le predizioni o la generazione di contenuti, ma cos\u00ec facendo aumentano anche la fiducia nell\u2019affidabilit\u00e0 ed accuratezza dei modelli stessi.<\/p>\n\n\n\n

    Conclusione<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

    L’IA \u00e8 diventata uno strumento pragmatico che le imprese stanno attivamente sfruttando per un vantaggio competitivo. La chiave per un’integrazione efficace dell’IA risiede nella comprensione della sua natura versatile e della sua capacit\u00e0 di adattamento a vari contesti. In Intellico<\/strong>, abbiamo adottato un approccio mirato nell’accompagnare i nostri clienti in questo percorso, attraverso sessioni di envisioning dedicate. Queste sessioni sono progettate per fornire le basi concettuali necessarie per comprendere la trasformazione in atto e orientare gli sforzi progettuali in modo pi\u00f9 consapevole ed efficiente, identificando le aree in cui l’IA pu\u00f2 aggiungere il massimo valore in relazione ai problemi specifici da affrontare<\/p>\n\n\n\n

    [1] The economic potential of generative AI: The next productivity frontier, McKinsey, 2023<\/p>\n\n\n\n

    [2] AI Isn\u2019t Ready to Make Unsupervised Decisions, HBR 2022<\/p>\n\n\n\n

    [3] Global AI Adoption Index 2022, IBM 2022<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

    Negli ultimi anni, il mercato dell\u2019Intelligenza Artificiale (IA) ha mostrato una crescita esponenziale. 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