Panoramica
In genere con l'espressione intelligenza artificiale (IA), in inglese artificial intelligence (AI), si intendono processi e algoritmi in grado di simulare l'intelligenza umana e capaci di imitare funzioni cognitive quali intuizione, apprendimento e risoluzione dei problemi. Il machine learning (ML) e il deep learning (DL) sono sotto categorie dell'intelligenza artificiale che utilizzano gli algoritmi per identificare degli schemi nei dati e utilizzarli per eseguire analisi predittive. L'obiettivo del machine learning è consentire all'essere umano di interpretare i dati con maggiore rapidità e precisione di quanto sarebbe in grado di fare da solo.
Le tecnologie di AI/ML sono ormai largamente diffuse in svariati settori e ambiti aziendali e stanno rapidamente trasformando il modo in cui le aziende operano. Analizzare i processi e carichi di lavoro della propria azienda serve a comprendere i vantaggi specifici che l'AI/ML può offrire e a superare le sfide che caratterizzano determinati scenari di utilizzo.
Vantaggi e sfide per le aziende che utilizzano intelligenza artificiale e apprendimento automatico
Sempre più spesso si ricorre all'AI/ML per semplificare, migliorare e aumentare la scalabilità delle funzioni aziendali. Di seguito alcuni esempi:
- Dati e analisi. L'AI/ML automatizza l'immissione, lo storage e la sicurezza dei dati, oltre a generare analisi predittive sul business.
- Assistenza clienti. I chatbot e i sistemi di classificazione delle chiamate utilizzano l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) per soddisfare le richieste dei clienti più rapidamente e inviare quelle più complesse ai canali giusti.
- Operazioni. L'automazione robotica dei processi (RPA) impiega robot software per eseguire attività ripetitive prima svolte da dipendenti umani. In combinazione con l'intelligenza artificiale, questa tecnologia è in grado di analizzare set di dati non strutturati con una velocità e una precisione che i processi manuali non possono eguagliare.
- Marketing e vendite. Grazie agli algoritmi di deep learning gli addetti al marketing possono svolgere analisi sui consumatori per applicare strategie mirate e personalizzare le campagne pubblicitarie. Inoltre, i team commerciali possono utilizzare l'intelligenza artificiale per elaborare le informazioni e individuare rapidamente i potenziali clienti.
- Risorse umane. I bot addestrati su modelli di IA di base sono utili per lo screening dei CV durante il processo di selezione del personale. Inoltre, è possibile utilizzare le reti neurali artificiali per raccogliere e analizzare i sondaggi sulla soddisfazione dei dipendenti e implementare i cambiamenti suggeriti più rapidamente.
Quando si adottano queste soluzioni e altre, è importante prevedere e limitare le principali criticità legate all'AI/ML, come la presenza di bias o di sistemi di IA a "scatola nera". Questi difetti possono avere conseguenze importanti soprattutto in settori regolamentati come la sanità, la giustizia penale o il settore finanziario. Perciò le aziende che puntano su programmi di AI/ML per migliorare la produttività e le prestazioni devono assicurarsi di attuare strategie volte a ridurre i bias e a incrementare la trasparenza. Per farlo, sono necessari innanzitutto frequenti riaddestramenti e manutenzioni, oltre a processi di progettazione inclusivi e una maggiore attenzione alla diversità di rappresentazione all'interno dei dati raccolti.
Risorse da Red Hat
AI/ML per il settore sanitario
I progressi nel campo dell'intelligenza artificiale hanno un impatto significativo sulla cura dei pazienti perché permettono al personale medico di diagnosticare le malattie e fornire un piano terapeutico in maniera più accurata. Di seguito alcuni modi in cui l'intelligenza artificiale nel settore sanitario si dimostra un'importante risorsa per pazienti, prestatori di servizi sanitari e amministratori:
- Diagnosi rapide. Gli algoritmi di IA e gli strumenti di analisi predittiva in tempo reale sono utilizzati per generare diagnosi più velocemente in modo da garantire ai pazienti cure tempestive.
- Accesso allargato alle offerte sanitarie. I sistemi di diagnosi assistiti da IA aumentano il numero di pazienti fruitori dei servizi. Ad esempio, la radiologia o l'imaging biomedico assistiti da IA permettono a un numero maggiore di professionisti di interpretare gli ultrasuoni e contribuiscono a ridurre i rallentamenti causati dalla mancanza di specialisti e ad aumentare il numero di pazienti sottoposto a tali esami.
- Sviluppo di farmaci e ricerca clinica. Gli strumenti di intelligenza artificiale computazionale sono in grado di migliorare o persino sostituire gli approcci "trial and error" utilizzati per lo sviluppo di farmaci e per la ricerca clinica e forniscono modelli più rapidi ed efficienti per monitorare l'intero processo.
AI/ML per il settore delle telecomunicazioni
Le tecnologie di AI/ML vengono applicate sempre più spesso nel settore delle telecomunicazioni per svolgere diversi compiti, come ottimizzare le prestazioni della rete 5G e migliorare la qualità dei prodotti e dei servizi. Le applicazioni principali sono:
- Qualità del servizio. L'intelligenza artificiale consente di ottimizzare le prestazioni della rete perché è in grado di analizzare i dati raccolti da un provider di telecomunicazioni per rilevare i volumi di traffico, i rallentamenti e le interruzioni, e utilizzare questi dati per suggerire le azioni necessarie.
- Miglioramenti audio/video. L'elaborazione del linguaggio naturale e la visione artificiale permettono di migliorare la qualità delle chiamate ottimizzando la nitidezza delle immagini e la chiarezza della voce.
- Prevenire la perdita di clienti. Le tecnologie di riconoscimento vocale sono in grado di svolgere sentiment analysis sulle chiamate con clienti effettivi e potenziali per prevedere le fuoriuscite di clienti. Questo scenario di utilizzo non riguarda solo il settore delle telecomunicazioni.
AI/ML per il settore manifatturiero
L'automazione intelligente sta trasformando il volto del settore manifatturiero introducendo nuove modalità di produzione, stoccaggio e trasporto.
- Robot. I robot industriali vengono utilizzati in stabilimenti e centri manifatturieri per svolgere attività ripetitive e pericolose al posto dei dipendenti umani, come lo smistamento dei pacchetti e la gestione dei macchinari pesanti. In questo modo si riduce il rischio di errore umano.
- Gestione della catena di distribuzione. L'apprendimento automatico è in grado di esaminare la logistica della catena di distribuzione e di gestire l'inventario per razionalizzare spedizioni e stoccaggio.
- Analitica industriale. L'analitica industriale si basa su algoritmi di AI/ML con cui è possibile esaminare le prestazioni produttive, rilevare eventuali ostacoli e introdurre flussi di lavoro più efficienti.
AI/ML per l'amministrazione pubblica
L'intelligenza artificiale e il machine learning supportano gli enti governativi di tutto il mondo nello svolgimento delle loro funzioni e sono impiegati nell'interesse della collettività.
- Servizi pubblici migliorati. Gli strumenti di AI/ML sono in grado di acquisire i dati sull'utilizzo e sull'efficacia dei servizi pubblici, come trasporti, servizi igienico-sanitari e servizi sociali, e utilizzare tali dati per guidare lo sviluppo di nuove offerte e migliorare quelle esistenti.
- Gestione dei dati. L'elaborazione del linguaggio naturale è utile per organizzare e gestire i documenti pubblici perché riduce in maniera significativa il tempo e lo sforzo necessari per interpretare i dati qualitativi. Inoltre, le soluzioni di sicurezza informatica basate sull'intelligenza artificiale aiutano a ridurre l'esposizione alle minacce e velocizzano la risposta agli incidenti.
- Politica pubblica basata sui dati. Le capacità predittive dell'intelligenza artificiale e del machine learning sono in grado di guidare la politica pubblica grazie a previsioni basate sui dati e soluzioni basate sulle evidenze.
AI/ML per la vendita al dettaglio e l'ecommerce
Interagiamo con sistemi di AI/ML ogni volta che acquistiamo su siti di ecommerce. Le applicazioni principali sono:
- Suggerimenti personalizzati. I sistemi di AI/ML monitorano il comportamento online dei clienti e utilizzano le informazioni acquisite per generare suggerimenti personalizzati tramite pubblicità digitali o interazioni sul sito.
- Chatbot. I chatbot vengono impiegati per migliorare l'esperienza dei clienti, ma possono anche fungere da addetti alle vendite automatizzati. Utilizzano l'elaborazione del linguaggio naturale per comprendere le esigenze degli utenti e aiutarli a trovare ciò che cercano.
- Cassa automatica. Alcune aziende utilizzano l'intelligenza artificiale per snellire il funzionamento delle casse automatiche grazie a sistemi che scansionano i prodotti e addebitano ai clienti l'importo corretto.
AI/ML per i veicoli automatizzati
Con la diffusione dei veicoli automatizzati e delle autovetture elettriche è aumentato il bisogno di soluzioni innovative che permettano alle persone di raggiungere in sicurezza la loro destinazione.
- Percezione dell'ambiente e guida assistita. Gli strumenti di visione artificiale, come rilevatori dell'angolo cieco o sistemi di frenata intelligente, aiutano i conducenti a rilevare e interagire con gli oggetti circostanti, come gli altri veicoli, i pedoni o eventuali ostacoli.
- Autovetture a guida autonoma. Le tecnologie di AI/ML sono essenziali per garantire la sicurezza dei conducenti e di coloro che li circondano. Sono alla base dei sistemi di regolazione della velocità adattivi, di rilevamento della corsia e di frenata automatica.
- Manutenzione predittiva. Gli algoritmi di machine learning raccolgono i dati dei veicoli e li analizzano per prevedere i componenti che saranno maggiormente soggetti a usura o guasti e consigliano i corretti interventi di manutenzione per evitare problemi.
AI/ML per il settore dell'istruzione
Le tecnologie di NLP come ChatGPT hanno trovato grande diffusione nell'ambito della ricerca accademica e delle stesura di articoli scientifici, ma l'applicazione dell'AI/ML nel campo dell'istruzione non si limita a questo.
- Progettazione intelligente dei corsi. L'intelligenza artificiale generativa permette di raccogliere tutti gli elementi necessari e organizzarli in un corso. È in grado anche di generare materiali didattici e compiti a casa.
- Ricerca assistita. Quando si conducono ricerche, gli strumenti di IA possono analizzare Internet e i database alla ricerca di materiali didattici pertinenti ed estrarre aree di interesse specifiche, fungendo da veri e propri assistenti virtuali.
- Tutoraggio. L'AI/ML è in grado di creare materiali di studio e di verifica delle conoscenze personalizzati per gli studenti che necessitano di tutoraggio supplementare.
AI/ML per il settore finanziario
Le moderne aziende di servizi finanziari utilizzano l'AI/ML per sviluppare applicazioni che generino risultati misurabili, come una maggiore soddisfazione dei clienti, l'offerta di servizi diversificati e una maggiore automazione aziendale.
- Rilevamento delle frodi. Gli istituti bancari utilizzano il machine learning per rilevare transazioni non autorizzate o pericolose e avvisare i clienti in tempo reale. La biometria vocale, tecnologia che identifica le peculiarità univoche della voce, viene impiegata per proteggere gli account e garantire l'accesso solo agli utenti autorizzati.
- Fatturazione. L'intelligenza artificiale permette di automatizzare le attività amministrative di routine, riduce i costi e gli errori.
- Investimenti. Le società d'investimento utilizzano il deep learning per trovare le opportunità di investimento e migliorare i loro algoritmi per previsioni future più accurate.
Soluzioni Red Hat per artificial intelligence e machine learning
Se le applicazioni dell'AI/ML variano anche di molto in base al settore, qualunque azienda può trarre notevoli vantaggi dall'adozione di una base affidabile ed efficiente.
Red Hat OpenShift è una piattaforma unificata che consente di realizzare, modernizzare e distribuire applicazioni in maniera scalabile. Accelera i cicli di vita dell'intelligenza artificiale e del machine learning e la distribuzione intelligente delle applicazioni, oltre a offrire ai data scientist l'agilità, la flessibilità, la portabilità e la scalabilità necessarie per addestrare, testare e distribuire i modelli in produzione.
Red Hat® OpenShift® AI offre un ambiente flessibile che consente a data scientist, ingegneri e sviluppatori di creare, distribuire e integrare progetti in modo più rapido ed efficiente. Tra i vantaggi: sicurezza e integrazione del ciclo di vita dell'operatore.
Grazie all'ecosistema di partner certificati di Red Hat è possibile integrare nell'architettura un'ampia gamma di soluzioni di AI/ML e di strumenti per lo sviluppo di applicazioni. In questo modo le aziende possono adottare efficacemente le tecnologie di AI/ML per le applicazioni intelligenti e ottenere risultati migliori per il business.
Scopri le esperienze di aziende, operanti nel settore della sanità, dell'istruzione e dell'automotive, che hanno adottato le soluzioni Red Hat per eseguire i carichi di lavoro di AI/ML.
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