Aziende ancora in ritardo sull'IA

di Francesco Pungitore*

A livello globale, il 22% delle aziende sta cercando di approfondire la propria conoscenza dell'Intelligenza Artificiale (IA), ma molte di esse non stanno ancora applicando questa tecnologia nelle loro operazioni quotidiane. Questo è uno dei risultati emersi da un sondaggio condotto da Deloitte. Allo stesso tempo, l'80% delle aziende coinvolte non sono attrezzate per educare la propria forza lavoro su come utilizzare al meglio questa tecnologia.

In Europa, la situazione è ancora più preoccupante. Secondo Eurostat, solo l'8% delle organizzazioni del Vecchio Continente utilizza tecnologie basate sull'IA. Tra queste, ben 7 multinazionali su 10 non sono in grado di applicare correttamente l'intelligenza artificiale in modo tale da accrescere il business e perfezionare l'operatività.

Per quanto riguarda l'Italia, i dati sono ancor più allarmanti. Un'indagine condotta dal Politecnico di Milano ha rilevato che il 94% delle imprese italiane non utilizza l'IA, confermando che il Paese risulta fuori dalla top 15 per l'utilizzo di queste tecnologie.

Eppure, l'IA rappresenta una grande opportunità non solo per le aziende, ma anche per la forza lavoro. Può essere applicata a ogni settore e ambito operativo, e offre un terreno fertile per coloro che hanno competenze non solo tecniche ma anche umanistiche. Le capacità di ricerca informazioni e di elaborazione dei contenuti, ad esempio, sono altamente richieste in un mondo sempre più basato sui dati.

La chiave per sfruttare appieno queste opportunità sta nella formazione e nell'informazione. Le aziende devono impegnarsi a educare i loro collaboratori su come utilizzare l'IA al meglio. Allo stesso tempo, coloro che ritengono l'IA un terreno inesplorato dovrebbero partecipare a eventi e webinar per accrescere le proprie competenze e promuovere l'uso di questa tecnologia.

Infine, è importante sottolineare che l'IA non è solo una questione di codici e dati. È anche uno strumento che può rivoluzionare completamente un'azienda, offrendo nuove opportunità e sfidando i modi tradizionali di fare business.

La strada da percorrere potrebbe non essere ancora ben delineata, ma ciò non dovrebbe scoraggiare le aziende. Al contrario, dovrebbe essere vista come un'opportunità per creare nuovi percorsi e aprire la strada a un futuro più innovativo. E, come dice il proverbio, “se non esiste una strada percorribile, bisogna crearla”.

Come usare l’IA in azienda

L'Intelligenza Artificiale è una tecnologia rivoluzionaria che ha un potenziale enorme per migliorare le operazioni e i processi all'interno delle aziende. Ecco alcuni modi in cui l'IA può essere utile in un contesto aziendale

Automazione dei processi: l'IA può automatizzare compiti ripetitivi e monotoni, consentendo ai lavoratori di concentrarsi su attività più creative e complesse. Questo può includere cose come l'elaborazione dei dati, la gestione delle risorse umane, l'organizzazione degli appuntamenti, il servizio clienti, tra gli altri.

Analisi dei dati: l'IA può analizzare grandi quantità di dati e individuare modelli e tendenze che potrebbero sfuggire all'occhio umano. Questo può aiutare le aziende a prendere decisioni più informate e basate sui dati, migliorando così l'efficienza e la redditività.

Servizio clienti: chatbot e assistenti virtuali alimentati da IA possono fornire un servizio clienti 24/7, rispondendo a domande frequenti e risolvendo problemi comuni. Questo può migliorare l'esperienza del cliente e ridurre il carico di lavoro del team di servizio clienti.

Marketing personalizzato: l'IA può aiutare a creare campagne di marketing personalizzate, analizzando i dati dei clienti per comprendere i loro comportamenti e preferenze. Questo può portare a una maggiore efficacia del marketing e a una maggiore soddisfazione del cliente.

Previsioni: attraverso l'apprendimento automatico, l'IA può aiutare a fare previsioni più accurate sulle vendite, le tendenze del mercato e i comportamenti dei consumatori. Questo può aiutare le aziende a pianificare in anticipo e a rimanere competitive.

Sicurezza: l'IA può aiutare a migliorare la sicurezza informatica, rilevando e prevenendo attacchi informatici. Inoltre, può aiutare a identificare e prevenire frodi finanziarie.

Ricerca e sviluppo: l'IA può accelerare i processi di ricerca e sviluppo, identificando rapidamente le opportunità e aiutando a creare nuovi prodotti e servizi.

Piattaforme e modelli

Per utilizzare efficacemente l'IA in un'azienda, è importante sviluppare una strategia chiara, che includa la formazione del personale, l'investimento in tecnologie di qualità e l'integrazione nei processi aziendali esistenti.

L'uso dell'intelligenza artificiale nelle aziende si basa spesso su piattaforme e modelli specifici che consentono di implementare soluzioni IA personalizzate. Ecco alcuni esempi.

IBM Watson: Watson è una piattaforma di intelligenza artificiale che fornisce un'ampia gamma di servizi, tra cui l'elaborazione del linguaggio naturale, il riconoscimento visivo e l'apprendimento automatico. Watson è particolarmente utile per l'analisi dei dati e l'estrazione di intuizioni.

Microsoft Azure AI: Azure offre una suite completa di servizi e strumenti di intelligenza artificiale, che vanno dall'apprendimento automatico al riconoscimento del linguaggio e dell'immagine. Azure AI può essere facilmente integrato con altre applicazioni Microsoft, il che lo rende una buona scelta per le aziende che già utilizzano prodotti Microsoft.

Google Cloud AI e Machine Learning: questa piattaforma offre una gamma di prodotti IA e ML, tra cui il riconoscimento vocale, la traduzione automatica e l'analisi dei video. Google Cloud è noto per la sua scalabilità e la sua facilità di integrazione con altri servizi Google.

Apprendimento supervisionato: questi modelli di apprendimento automatico sono utili per le previsioni basate sui dati storici. Possono essere utilizzati per la previsione delle vendite, l'analisi del rischio creditizio, la rilevazione delle frodi, tra gli altri.

Apprendimento non supervisionato: questi modelli possono essere utili per l'analisi dei dati e la scoperta di modelli non evidenti. Possono essere utilizzati per la segmentazione dei clienti, l'analisi delle anomalie, la raccomandazione di prodotti, tra gli altri.

Apprendimento per rinforzo: questi modelli possono essere utili per le decisioni sequenziali e l'ottimizzazione. Sono particolarmente utili in ambienti dinamici e incerti, come la logistica e la gestione delle risorse.

Reti neurali profonde (Deep Learning): Questi modelli sono particolarmente utili per il riconoscimento del linguaggio e dell'immagine, la traduzione automatica e il riconoscimento vocale.

Scegliere la giusta piattaforma e il giusto modello dipenderà dalle esigenze specifiche dell’azienda, dalle competenze del team e dal tipo di problemi da risolvere. È importante notare che l'uso efficace dell'IA richiede una comprensione approfondita dei dati, delle tecniche di modellazione e dei processi aziendali.

*giornalista professionista, docente di Filosofia, Storia, Scienze Umane e Tecniche della Comunicazione con Perfezionamento post-laurea in Tecnologie per l’Insegnamento e Master in Comunicazione Digitale