Che cos'è l’intelligenza artificiale?
Dalla pianificazione e previsione fino al controllo qualità e alla personalizzazione, l'IA è ormai parte integrante dei sistemi e degli strumenti che garantiscono la competitività delle industrie odierne.
Dal lancio di ChatGPT nel 2022, l'intelligenza artificiale (IA) è stata quasi sempre al centro dell'attenzione. Questo particolare tipo di IA generativa è chiamato modello linguistico di grandi dimensioni (LLM) ed è realizzato utilizzando una vera e propria rete neurale che gli consente di interagire con noi in scambi sempre più simili a quelli umani. Per questo motivo, è molto più coinvolgente e "simile" ad altre forme di IA. Ma è importante ricordare che i LLM rappresentano solo una frazione delle soluzioni, degli strumenti e dei dispositivi basati sull'IA che aumentano e migliorano sempre di più le operazioni aziendali moderne. Dall'ottimizzazione delle supply chain alla segnalazione di anomalie in sistemi complessi, l'IA è già integrata nelle piattaforme e nei processi che garantiscono il funzionamento delle industrie moderne. Alcuni di questi strumenti funzionano silenziosamente dietro le quinte. Altri aiutano i team in prima linea a lavorare più velocemente, a ridurre i rischi o a prendere decisioni più efficaci. Ma ovunque le si trovi, le soluzioni basate sull'IA stanno cambiando sempre più il modo in cui il lavoro viene svolto.
Per intelligenza artificiale (IA) si intende la capacità delle macchine di risolvere problemi, svolgere compiti e simulare funzioni cognitive umane quali la percezione, il ragionamento, l'apprendimento e il processo decisionale. A differenza dei software tradizionali, che seguono regole fisse, i sistemi diIA migliorano le loro prestazioni nel tempo analizzando i dati, individuando schemi ricorrenti e adeguando il proprio comportamento in base ai risultati e al feedback. Alcuni sistemi di IA si basano su regole o alberi logici. Altri utilizzano modelli statistici addestrati su grandi set di dati. Il filo conduttore è che l'IA consente alle macchine di gestire la complessità, l'ambiguità e la variabilità.
L'idea che le macchine potessero pensare è antecedente ai computer e ha avuto inizio con domande come: La logica può essere automatizzata? Il ragionamento può seguire delle regole? Una macchina potrà mai imparare? Già negli anni '50 pionieri come John McCarthy e Alan Turing esploravano metodi sistematici per quantificare e formalizzare il pensiero.
Negli anni '90 i sistemi basati su regole erano in grado di tradurre il processo decisionale in codice. Funzionavano bene in ambiti ristretti, ma non erano facilmente scalabili né adattabili. È stata proprio questa limitazione unita alla rapida crescita della memoria e della potenza di calcolo dei computer, a stimolare i progressi decisivi nel campo del deep learning. In questo modo i modelli hanno iniziato ad apprendere schemi direttamente dai dati, invece di essere programmati manualmente per farlo.
Oggi l'IA è una realtà in rapida e costante evoluzione. E sebbene richieda ovviamente supervisione, addestramento e gestione da parte dell'uomo, è diventata storicamente unica tra le tecnologie per la sua capacità di utilizzare dati ed esperienze per perfezionare e migliorare le proprie prestazioni.
Si parla molto di IA. In particolare i risultati che produce stanno diventando sempre più difficili da distinguere da quelli ottenuti dagli esseri umani. Spesso viene descritta come una scala gerarchica: dai sistemi ristretti e specifici per determinati compiti fino a forme di intelligenza ipotetiche che eguagliano o superano la nostra. Ecco come si suddividono questi tipi e qual è la situazione attuale.
L'IA aiuta le macchine a fare cose che normalmente richiedono l'intelligenza umana. In sintesi, ecco i risultati principali che ci aspettiamo dalla moderna IA, sia in ambito personale che aziendale:
L'analisi dei modelli è una componente fondamentale di tutto l'addestramento dell'IA. Questo le permette di prevedere cosa potrebbe succedere in seguito. Ciò comprende attività quali la previsione della domanda, l'individuazione anticipata dei guasti alle apparecchiature o l'anticipazione del comportamento dei clienti.
L'IA deve essere in grado di elaborare il linguaggio, riconoscere le immagini o interpretare i dati provenienti da sensori, telecamere o qualsiasi altra fonte. È così che gli assistenti vocali percepiscono una domanda, o che una telecamera di controllo qualità individua i difetti su una linea di produzione.
Un aspetto fondamentale dell'IA è la capacità di valutare e soppesare le opzioni e di suggerire la soluzione migliore. Tale capacità si basa su obiettivi o regole e si fonda su una grande quantità di dati di addestramento e sulla valutazione dei risultati passati. Queste decisioni possono quindi dare luogo a una risposta umana o automatizzata.
Le reti neurali utilizzate nel deep learning consentono all’IA di accedere a dati in qualsiasi formato e di utilizzarli per favorire conversazioni naturali tra persone e sistemi. Ciò semplifica la gestione di grandi insiemi di dati e consente a clienti e dipendenti di interagire con i sistemi e le informazioni.
L'IA non è un singolo strumento. Si tratta di un sistema composto da elementi che interagiscono tra loro per elaborare le informazioni, apprendere dai dati e generare risultati. Il modello è la parte del sistema che impara dai dati. Identifica modelli, crea associazioni o trova relazioni. I modelli possono essere semplici o complessi, a seconda delle attività che devono svolgere.
I sistemi di IA hanno bisogno di dati per imparare, ragionare e rispondere. Ciò include la cronologia delle vendite, le immagini dei prodotti, le interazioni con i clienti o le letture dei sensori. La qualità, la struttura e la varietà contano tanto quanto il volume.
L'addestramento perfeziona il modello utilizzando i dati. Il sistema apprende quali input portano a quali risultati. L'obiettivo è migliorare l'accuratezza e il processo decisionale senza dover ricorrere a istruzioni umane esplicite.
L'inferenza non è vero e proprio "pensiero", ma ci si avvicina molto. Una volta addestrato, il modello utilizza i dati appresi per rispondere alle domande, classificare gli input e suggerire azioni sulla base dei modelli che ha riconosciuto.
I cicli di retroazione consentono ai modelli di continuare ad apprendere anche dopo la fine dell'addestramento. Si adattano alle nuove condizioni e ai nuovi dati, rafforzando ciò che funziona, correggendo gli errori e migliorando le prestazioni nel tempo.
I sistemi di IA originali erano rigorosamente basati su regole. Ciò significava che i sistemi seguivano istruzioni esplicitamente programmate per ogni scenario. Anche se i componenti basati su regole sono ancora una parte fondamentale dell'addestramento dell'IA moderna, i metodi basati sull'apprendimento sono indispensabili per raggiungere l'attuale livello di complessità. A differenza dei modelli basati su regole, l'apprendimento consente ai sistemi di iniziare a individuare schemi ricorrenti nei dati e di migliorare le proprie prestazioni nel tempo senza che venga loro indicato esplicitamente cosa fare.
Sistemi basati su regole
La prima IA era guidata dalla logica. I programmatori scrivevano regole del tipo “se accade questo, allora fai quello” che il sistema doveva seguire. Questi modelli hanno funzionato bene per attività strutturate, come il calcolo delle imposte o la risoluzione dei problemi delle apparecchiature, pur non riuscendo a gestire sfumature o cambiamenti.
Machine learning
Il machine learning si è evoluto di pari passo con l'aumento della velocità e della potenza di calcolo. Questo ha permesso all'IA di dimostrare il proprio potenziale e di sviluppare la capacità di apprendere effettivamente dai dati. Anziché ricevere istruzioni su cosa fare, il sistema analizza gli esempi e individua gli schemi ricorrenti.
Deep learning
Il deep learning è una forma più complessa di machine learning che utilizza modelli stratificati chiamati reti neurali. Questi sistemi sono in grado di elaborare immagini, audio e linguaggio con modalità simili a quelle con cui il cervello umano organizza le informazioni. Richiedono set di dati più consistenti, ma consentono poi di affrontare problemi più complessi, come previsioni articolate o comprensione del contesto.
Apprendimento per rinforzo
L'apprendimento per rinforzo si basa su tentativi ed errori. Il sistema valuta le diverse opzioni, raccoglie feedback (positivi o negativi) e impara cosa funziona. Si tratta del tipo di IA impiegata in contesti in cui vi sono molti elementi in movimento, sia in senso letterale che figurato. E la risposta migliore deriva dall'esperienza, come nel caso dell'automazione della robotica o dell'ottimizzazione dei flussi di lavoro.
I termini IA agentica e IA gen (o generativa) non indicano tanto componenti o differenze tecnologiche, quanto piuttosto distinzioni relative al modo in cui questi strumenti di IA vengono utilizzati o ai risultati che ci si aspetta da essi.
Nelle aziende e nei settori odierni l'IA viene utilizzata in modi sempre più importanti e essenziali. Di seguito è riportato un riepilogo delle funzionalità che offre in questo esempio di attività e applicazioni principali:
Identifica ciò che è presente o segnala ciò che è insolito, analizzando rapidamente qualsiasi dato fornito, come immagini, transazioni e flussi di dati dei sensori. Ciò significa individuare tempestivamente eventuali problemi, tra cui difetti sulla linea di produzione, un crescente malcontento dei consumatori o segnali di frode.
Aumenta la resilienza grazie alla sua capacità di anticipare la domanda, adeguare le scorte, pianificare la manodopera o ottimizzare i percorsi di consegna. Queste attività vengono svolte con modelli predittivi che imparano dai comportamenti passati per consigliare il percorso più efficiente da seguire.
Utilizza l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) per interpretare i dati e gli input. Questo aiuta i team a individuare, integrare e sintetizzare contenuti estremamente complessi. Fornisce ai clienti risposte più rapide e pertinenti e supporta comunicazioni e reportistica più accurate.
Analizza le interazioni nel tempo per personalizzare le esperienze, prevedere le azioni successive o consigliare contenuti rilevanti. Per i team, ciò contribuisce a migliorare la precisione sia nel lavoro fisico che in quello amministrativo. E i clienti beneficiano di risultati sempre più rilevanti.
Simula e modella rapidamente diversi scenari. In contesti complessi come le supply chain o il settore manifatturiero, ciò consente ai team di testare idee e piani di emergenza in un ambiente privo di rischi, fornendo ai dirigenti la sicurezza necessaria per prendere decisioni rapide e competitive.
Applica la visione artificiale per interpretare immagini, video o feed di telecamere dal vivo. Ciò consente di svolgere attività quali segnalare problemi di qualità su una linea di produzione, monitorare le scorte tramite dati immagine o verificare il rispetto delle norme di sicurezza in loco, il tutto senza bisogno di un controllo manuale.
I settori chiave di oggi fanno sempre più affidamento su soluzioni basate sull'IA per affrontare la complessità e competere in un mercato difficile.
I distributori utilizzano l'IA per automatizzare i magazzini, pianificare i percorsi, tracciare le merci e allocare la manodopera. I team logistici ottimizzano le consegne in tempo reale utilizzando i dati relativi al traffico, alle condizioni meteorologiche e alle tempistiche.
I marchi di moda utilizzano l'IA per individuare tempestivamente le tendenze di stile, modellare il comportamento dei clienti e personalizzare le esperienze digitali. Inoltre, supporta una pianificazione più intelligente della domanda e l'ottimizzazione degli sconti anticipando ciò che verrà venduto e quando.
Le aziende del settore alimenti e bevande utilizzano l'IA per prevedere la domanda, ridurre gli sprechi e prolungare la durata di conservazione. I sistemi di visione controllano la qualità, mentre i modelli predittivi ottimizzano la produzione e la pianificazione delle forniture.
I team sanitari utilizzano l'IA per rilevare modelli ricorrenti nelle immagini diagnostiche, negli esami di laboratorio e nelle cartelle cliniche. Aiuta a stabilire le priorità delle attività, a suggerire trattamenti e a semplificare il lavoro amministrativo, migliorando la rapidità e la qualità dell'assistenza.
Le aziende manifatturiere utilizzano l'IA per prevedere i guasti alle attrezzature, ridurre i tempi di inattività e migliorare il controllo qualità. Individua i difetti in tempo reale e impara dagli errori del passato per individuare i problemi con maggiore anticipo.
I governi sfruttano l'IA per individuare le frodi, analizzare grandi volumi di dati relativi ai cittadini e automatizzare la valutazione delle priorità di assistenza. In questo settore altamente esaminato, contribuisce ad allineare le risorse alle esigenze, a segnalare le eccezioni e a migliorare la trasparenza nelle modalità di erogazione dei servizi.
Come dice l'adagio: "da un grande potere derivano grandi responsabilità". L'IA ha una straordinaria capacità di ottimizzare e trasformare aziende e settori. Ma per farlo bene e in sicurezza, deve essere gestita con rispetto, professionalità e dedizione.
I migliori strumenti e soluzioni software attualmente disponibili integrano l'IA in modo altamente controllato e regolamentato, prevedendo misure di protezione e garanzie in ogni fase. Detto questo, ogni azienda dovrebbe definire una serie di linee guida chiare per la propria governance e il miglior utilizzo delle risorse:
Ci è voluto quasi un secolo per passare dal motore a vapore al motore a combustione interna. Tuttavia, nel giro di pochi anni, la potenza di calcolo e i sistemi software sono passati dall'essere semplici dispositivi per risparmiare manodopera a diventare veri e propri strumenti "intelligenti" e programmabili, in grado di fornire le informazioni necessarie per prendere decisioni accurate e di sostenere operazioni industriali vaste e complesse. Oggi, le migliori soluzioni software vengono eseguite su piattaforme unificate basate sul cloud e si avvalgono di sofisticate funzionalità di IA e machine learning. Fortunatamente ciò significa che i leader aziendali di oggi avranno la resilienza e la forza necessarie per prosperare e competere in un futuro in rapida evoluzione.
Scopri come le potenti soluzioni di IA specifiche per settore di Infor si integrano direttamente nei tuoi processi mission-critical, aiutandoti ad aumentare produttività e resilienza.