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Applicazione dell'intelligenza artificiale nelle imprese

Intelligenza artificiale, Machine Learning e Deep Learning - dov'è la sottile differenza?

L'intelligenza artificiale (IA) sta avendo ad oggi un grande influsso sulla nostra vita quotidiana. Nel mondo del lavoro, l'IA avrà probabilmente un impatto maggiore nei prossimi anni rispetto a qualsiasi altra innovazione tecnologica. Le aziende dovranno quindi impegnarsi di più nell’implementazione di applicazioni di IA per essere pronte a questo cambiamento tecnologico. Perciò, questo articolo è dedicato al tema dell'IA e alle sue possibili applicazioni nel business. Prima di trattare le possibili applicazioni dell’IA, è utile fornire una definizione generale e introdurre termini come Machine Learning (ML) e Deep Learning (DL), che sono molto spesso (e impropriamente) usati come sinonimi. Fondamentalmente, possiamo dire che questi tre termini sono concetti diversi, i quali operano a livelli diversi. In generale, il Deep Learning è un sottoinsieme del Machine Learning, e il Machine Learning è a sua volta un sottoinsieme dell'Intelligenza Artificiale.

Differenza tra intelligenza artificiale, Machine Learning e Deep Learning

L'intelligenza artificiale consente lo sviluppo di macchine e sistemi intelligenti. Un chiaro obiettivo dell'IA è quello di realizzare macchine con la capacità di imitare l’intelligenza umana. Attraverso l'IA un sistema informatico è in grado di eseguire compiti che normalmente richiedono la presenza dell’uomo e delle sue abilità, come la percezione visiva, il riconoscimento vocale, il processo decisionale e la traduzione tra lingue. Nonostante l’IA sia per definizione una branca dell'informatica, ad oggi questa tecnologia influenza qualsiasi ambito del mondo reale.

Il Machine Learning è un sottoinsieme dell'IA. In altre parole, tutte le applicazioni di ML possono essere considerate IA, ma non tutta l'IA è considerata ML. Per esempio, algoritmi basati su regole, sistemi esperti e grafi di conoscenza possono essere chiamati IA senza essere applicazioni di ML. Per esempio, le regole possono essere viste come un sistema di contabilità con conoscenza dettagliata della legislazione fiscale che, sulla base di informazioni di input, utilizzando regole statiche e predefinite, restituisce come risultato l'importo delle imposte dovute. Un aspetto che distingue l'apprendimento automatico dai grafi di conoscenza statici e dai sistemi esperti è la sua capacità di evolversi continuamente man mano che si rendono disponibili nuovi dati. In questo caso, l’apprendimento automatico si rende dinamico e capace di apprendere nuove informazioni, oltre ad affinare l’accuratezza dei risultati forniti.

Il Deep Learning è un sottoinsieme del ML e rappresenta la fase successiva nello sviluppo dell'apprendimento automatico. Gli algoritmi di DL sono idealmente basati sui modelli di elaborazione delle informazioni che si ritrovano nel cervello umano. Ogni qualvolta riceviamo una nuova informazione, il cervello cerca di confrontarla con un elemento conosciuto prima di darle un senso: questo stesso approccio viene utilizzato dagli algoritmi di DL. Quando si parla di Deep Learning, solitamente si fa riferimento a reti neurali artificiali “profonde” (dall’inglese “deep”). Tecnicamente, la “profondità” di una rete neurale è data dal numero di strati e di neuroni virtuali che essa utilizza per processare l’informazione ricevuta come input. Grazie all’imitazione del cervello umano, le reti neurali sono in grado di processare dati non strutturati come testi, immagini, suoni, video.

Potenziali applicazioni dell'intelligenza artificiale

L'IA è utilizzata in molteplici aree dell’ambiente aziendale. Per esempio, le tecnologie di IA sono applicate nello sviluppo dei prodotti sotto forma di sistemi di "design generativo" per identificare soluzioni di design ottimizzate per la produzione additiva. Gli assistenti di progettazione basati su IA sono in grado di riconoscere i modelli utilizzati dall’uomo nel processo di progettazione e sono quindi in grado di contribuire al supporto e alla graduale automazione del design e dello sviluppo di un nuovo prodotto. Nell'ambito dei processi aziendali, le fonti di dati non strutturate come internet possono essere analizzate più facilmente secondo criteri che si avvicinano di più a quelli dei propri clienti, con il più alto margine di contribuzione, facilitando così l'acquisizione mirata di clienti. Una delle applicazioni classiche dell'IA nell’ambito della produzione è il controllo della qualità basato sul riconoscimento di immagini. Ricevendo come input una moltitudine di figure rappresentanti parti difettose, i sistemi IA apprendono i criteri di qualità attraverso processi di ML e DL e possono essere integrati nel processo di produzione per identificare prodotti difettosi in modo autonomo. Un'altra applicazione comune è riscontrabile nel settore della manutenzione predittiva: utilizzando il monitoraggio delle condizioni basato sull'IA, le macchine e i sistemi sono costantemente supervisionati, ed eventuali guasti possono essere identificati prima ancora che si verifichino realmente, spesso con gravi ripercussioni sulla produttività. Questo tipo di applicazione riduce i tempi di inattività e consente l’ottimizzazione di interventi di manutenzione preventiva, fino a quando non ce ne sia effettivamente bisogno. Un altro caso d'uso riguarda l'automazione dei processi di produzione. Attraverso soluzioni IA, i sistemi robotici possono acquisire abilità cognitive di alto livello, rendendosi più sicuri nel lavoro con gli umani e in grado di eseguire autonomamente compiti complessi, come, ad esempio, la movimentazione di componenti liberamente posizionati nello spazio. I sistemi di assistenza ai lavoratori basati sull'IA possono supportare gli operatori nei processi decisionali e fornire informazioni contestuali ai bisogni correnti.

Sfide nell'introduzione dell'intelligenza artificiale in azienda

Una delle maggiori sfide nell'introduzione dell'IA nelle aziende è rappresentata dalla mancanza di competenze specifiche e di personale qualificato. Ad oggi, le applicazioni IA sono di rado disponibili immediatamente e richiedono perciò un cospicuo impegno da parte del personale aziendale. Nella maggior parte delle nuove implementazioni è necessario indagare i casi d'uso nello specifico per sviluppare applicazioni IA mirate, richiedendo perciò l’impegno delle aziende in fase iniziale attraverso attività di ricerca e sviluppo e di collaborare con partner tecnologici per accelerare il processo di realizzazione. Anche se il numero di fornitori di servizi di IA sul mercato sta aumentando rapidamente, la competenza dei partner esterni per il trasferimento tecnologico rimane spesso un fattore limitante per la riuscita implementazione dei progetti di IA. Oltre a ciò, è importante creare le condizioni ideali all'interno dell'azienda per far sì che le soluzioni innovative di IA vengano percepite positivamente dai collaboratori, così da facilitare lo sviluppo a lungo termine. Questo comporta un sensibile aumento della richiesta di figure altamente qualificate nel campo della digitalizzazione e dell'IA. Infine, il reclutamento di tali figure da parte delle PMI viene reso difficile a causa della presenza delle grandi aziende internazionali, le quali rappresentano un polo attrattivo preponderante per le suddette figure.

Autore

Prof. Dominik Matt, Professore presso la Facoltà di Scienze e Tecnologie della Libera Università di Bolzano e Direttore di Fraunhofer Italia Research

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