Cinque prerequisiti per ottimizzare l'uso dell'IA

La percezione dell'IA varia notevolmente. Mentre alcuni la vedono come una minaccia, altri ne sottolineano i vantaggi. Il fatto è che l'IA, se utilizzata con successo, apporta immensi benefici alla maggior parte delle aziende: aumenta l'efficienza e la qualità della produzione; consente alle banche e alle compagnie assicurative di offrire ai propri clienti servizi perfettamente personalizzati; permette ai chatbot di informare in modo interattivo i chiamanti sui prodotti; in generale, l'IA è in grado di analizzare ed elaborare i dati provenienti da un'ampia varietà di fonti in modo tale da fungere da base importante per le decisioni aziendali.

Tuttavia, le applicazioni basate sull'intelligenza artificiale devono essere sviluppate e implementate in modo ottimale. Squirro descrive i prerequisiti più importanti a tal fine.

1. utilizzare grandi quantità di dati

Per le prestazioni delle tecnologie AI utilizzate, come l'analisi predittiva, il machine learning e il deep learning, è fondamentale che gli algoritmi utilizzati "apprendano" dalla maggior quantità possibile di dati e forniscano quindi risultati migliori sotto forma di analisi significative e raccomandazioni per l'azione. L'alta velocità e l'affidabilità delle analisi sono fondamentali affinché le aziende possano utilizzarle come base per le loro decisioni, che spesso sono necessarie in tempi brevi.

2. rendere accessibili i dati non strutturati

I dati strutturati rappresentano solo il cinque per cento circa di tutti i dati disponibili; la stragrande maggioranza è non strutturata. Ciò significa che le aziende utilizzano solo una minima parte del capitale di dati disponibili come base per le decisioni aziendali. A differenza degli strumenti precedenti, le soluzioni di IA sono anche in grado di analizzare i dati provenienti da qualsiasi fonte, sia strutturata che non strutturata. Le aziende devono assicurarsi che vengano utilizzate per analizzare entrambi i tipi di dati. Ciò consente alle soluzioni di IA di raggiungere un livello completamente nuovo di raccomandazioni di azione, che migliora immediatamente la qualità delle decisioni aziendali.

3. garantire algoritmi trasparenti

L'utilizzo delle tecnologie AI rappresenta un passo verso l'ignoto, almeno inizialmente. A causa del gran numero di parametri e processi tecnici coinvolti nell'analisi e nell'elaborazione dei dati, può essere difficile per le aziende capire come il software di IA sia arrivato a un risultato. La trasparenza degli algoritmi è quindi importante per l'accettazione da parte degli utenti, siano essi dipendenti o clienti: Come e perché la soluzione di IA è arrivata al suggerimento? In alcuni settori, come quello bancario e assicurativo, la trasparenza è addirittura obbligatoria per motivi di conformità.

4. qualificare meglio gli sviluppatori per l'IA

Fin dall'inizio della storia dei computer, si è applicato il principio secondo cui le applicazioni eseguono solo i compiti programmati dagli sviluppatori. Questo non cambia nemmeno per le soluzioni di IA. Per questo motivo l'esperienza, la competenza e la creatività degli sviluppatori sono fondamentali per la qualità e le prestazioni delle soluzioni di IA. Oltre all'uso di assistenti allo sviluppo di software basati sull'IA, è quindi essenziale una buona formazione e un continuo sviluppo professionale degli sviluppatori: nell'apprendimento automatico, nell'apprendimento profondo e nell'elaborazione del linguaggio naturale. Solo così è possibile creare soluzioni di IA ottimizzate.

5. combinare l'intelligenza artificiale con l'intelligenza umana

L'attuale tecnologia AI è in grado di elaborare grandi quantità di dati in tempi brevissimi e di analizzarli per individuare modelli e tendenze. Gli strumenti di IA automatizzati, come i bot e i robot, sono quindi indispensabili in molti settori, ma realizzano solo una parte del potenziale. Questo è possibile solo con l'intelligenza aumentata. Questa "intelligenza aumentata" combina i risultati degli algoritmi che lavorano automaticamente con l'esperienza e l'intuizione degli esperti umani: infatti, non è sufficiente che i responsabili delle decisioni adottino le raccomandazioni di una soluzione di IA 1:1. Possono solo realizzare l'enorme potenziale. Possono realizzare l'enorme potenziale solo se aumentano l'intelligenza artificiale con le proprie capacità cognitive.

"Computer più veloci e grandi quantità di dati forniscono una base sempre migliore per l'utilizzo di soluzioni di IA. Tuttavia, possono realizzare il loro vero potenziale solo se vengono utilizzate in modo ottimale", afferma Dorian Selz, CEO e co-fondatore di Squirro. "L'analisi di dati anche non strutturati, algoritmi trasparenti e, non da ultimo, sviluppatori altamente qualificati sono i prerequisiti per questo. Ma è la combinazione di intelligenza artificiale e umana che migliora in modo massiccio la qualità delle decisioni aziendali".

Informazioni su Squirro

Squirro offre soluzioni di intelligenza aumentata. La tecnologia combina l'intelligenza artificiale, l'apprendimento automatico e l'analisi predittiva, consentendo alle aziende di trasformare i propri dati in approfondimenti guidati dall'intelligenza artificiale. Squirro è stata fondata nel 2012 e attualmente ha uffici a Zurigo, Londra, Monaco, New York, San Francisco e Singapore.