Uno degli argomenti più caldi nel mondo economico-imprenditoriale attualmente riguarda l’intelligenza artificiale (IA). Da quando la start-up OpenAI ha introdotto nel mercato il suo chatbot ChatGPT si è scatenata una corsa tra i grandi gruppi tecnologici mondiali a investire per costruire un prodotto simile nell’ambito della propria attività aziendale. Da Microsoft a Google, a Baidu, a Snap sono tutti in competizione per arrivare prima sul mercato a suon di miliardi, nella percezione che ciò possa rappresentare il futuro dell’innovazione tecnologica.
L’entusiasmo che si è creato intorno è simile a quello generato dal metaverso lo scorso anno. Il magico mondo virtuale ideato da Mark Zuckerberg ha perso un po’ interesse nel tempo, trovando da subito poco sostegno da parte del grande pubblico, come dimostrano i numerosi problemi rilevati a indossare i visori di realtà virtuale. Per quanto riguarda l’intelligenza artificiale il riscontro di massa è stato subito molto alto e questo fa ben sperare per il successo nel futuro.
Intelligenza artificiale: cos’è e come funziona
L’intelligenza artificiale è quella branca della tecnologia che consente alle macchine di raccogliere una serie di dati e informazioni per svolgere compiti simili a quelli dell’uomo. Utilizzando i linguaggi dell’apprendimento profondo e dell’elaborazione del linguaggio naturale, i computer possono adattarsi a funzioni specifiche lavorando su una quantità enorme di dati e riconoscendo i vari modelli. Quindi, l’IA può essere sfruttata in ogni settore: dalla guida autonoma alla ricerca, alla comunicazione via chat e a molti altri aspetti del quotidiano. Tesla sta addirittura progettando un umanoide, di nome Optimus, che mira a sostituirsi alle funzioni normali esercitate dall’uomo durante la sua vita giornaliera, come quella di fare dei lavori in casa o andare a fare la spesa.
Nello svolgimento delle sue funzioni, l’intelligenza artificiale combina i dati con algoritmi intelligenti per una elaborazione superveloce. In questo modo, permette al software di apprendere automaticamente dai modelli e dalle caratteristiche delle informazioni ricevute. Tutto ciò avviene principalmente attraverso i seguenti metodi e tecnologie:
- machine learning, che automatizza la costruzione dei modelli analitici attraverso le reti neurali, le statistiche e la ricerca operativa e fisica;
- deep learning, che sfrutta i progressi nella potenza di calcolo e nell’apprendimento per imparare i modelli complessi, come il riconoscimento di voci e immagini;
- cognitive computing, che ottiene un’interazione naturale con le macchine in maniera del tutto analoga a quella umana, interpretando voci e immagini, e rispondendo in maniera coerente;
- computer vision, che si basa sulla cattura di immagini e video durante il processo di elaborazione, analisi e comprensione dei contenuti;
- natural language processing, che concerne la capacità della macchina di analizzare, comprendere e generare il linguaggio dell’uomo, anche a voce, per svolgere le attività che gli esseri umani eseguono nel quotidiano.
Intelligenza artificiale: perché è importante
Quanto l’intelligenza artificiale sia importante lo si riscontra nei processi aziendali e nel tornaconto economico che ne deriva. In sintesi, si potrebbero tracciare cinque motivi per cui utilizzare l’IA migliora l’attività di un’azienda.
In primo luogo i prodotti esistenti diventano più “intelligenti”. In sostanza, tali prodotti vengono migliorati attraverso la combinazione di automazione, bot, piattaforme di conversazione e smart machine.
In secondo luogo, grazie all’IA, la programmazione aziendale viene effettuata attraverso algoritmi di apprendimento progressivo, che diventano a questo punto classificatori e predittori.
In terzo luogo, l’elaborazione dei big data consente la costruzione di un sistema di rilevamento delle frodi impensabile fino a qualche tempo fa e ciò garantisce maggiore sicurezza al sistema tecnologico.
In quarto luogo aumenta la precisione nei settori in cui l’IA viene applicata. Ad esempio, con il deep learning, le modalità di riconoscimento degli oggetti e altre tecniche possono rilevare alcune patologie in campo medico come il cancro attraverso l’imaging a risonanza magnetica in modo molto accurato.
Infine, i dati elaborati attraverso l’intelligenza artificiale riescono a far ottenere un vantaggio competitivo alle aziende in termini di quantità di informazioni possedute, soprattutto in settori in cui ciò è fondamentale.
Intelligenza artificiale: i settori in cui viene maggiormente applicata
Ormai sono tantissime le branche dell’economia in cui le funzionalità dell’intelligenza artificiale vengono richieste. Chiaramente i settori a più alto contenuto tecnologico si sposano meglio con gli strumenti di IA. Non bisogna però dimenticare quanto sia prezioso anche l’uso in aree come:
- la sanità, per fornire letture mediche e radiografiche ad personam;
- lo shopping virtuale, per offrire suggerimenti e opzioni di acquisto al consumatore;
- lo sport, per fornire ai coach supporto su come ottimizzare l’organizzazione e le strategie di gioco;
- la cybersecurity, per prevenire le frodi attraverso gli advanced analytics, ossia analisi sofisticatissime che mettono insieme dati, eventi, comportamenti e abitudini per intuire in anticipo eventuali attività criminali tipo la clonazione di una carta di credito o l’attuazione di una transazione non autorizzata;
- la supply chain, mediante la connessione e il monitoraggio costante di tutti gli attori coinvolti dagli acquisti all’inventario, dal magazzino alle vendite, fino all’integrazione con il marketing.
Un po’ di storia
Di intelligenza artificiale se ne è cominciato a parlare durante la seconda guerra mondiale, con il primo progetto che risale al 1943 ad opera di Warren McCulloch e Walter Pitt. I due ricercatori proposero al mondo scientifico il primo neurone artificiale che diede il là ai collegamenti tra i neuroni artificiali e i modelli complessi del cervello umano.
Verso la fine degli anni ’50 arrivarono i primi modelli di reti neurali, che riproducevano il funzionamento della mente umana attraverso una macchina. Ufficialmente il termine intelligenza artificiale ebbe luogo con i primi linguaggi di programmazione. Al riguardo il matematico statunitense John McCarthy introdusse il linguaggio Lisp nel 1958 e Prolog nel 1973.
Fino agli anni ’90 lo sviluppo dell’IA procedette in sordina, con alti e bassi. Lo svolta si ebbe quando vi fu l’ingresso dei processori grafici o GPU, cioè chip di elaborazione dati molto più potenti rispetto ai CPU precedenti. Nei giorni nostri sono arrivati i chip neuromorfici, che intregrano l’elaborazione dati e storage in un unico componente in grado di emulare le funzioni sensoriale e cognitive del nostro cervello. Da qui in poi è tutto un processo di crescita che mira a sostituire integralmente le funzioni dell’essere umano. L’umanoide Optimus di Elon Musk ne è una prova, prima ancora di un’ambizione.
