Panoramica
Le applicazioni (o app) intelligenti sono applicazioni software che integrano l'intelligenza artificiale (IA) per migliorare il flusso di lavoro umano. Ad esempio, applicano l'IA a un problema aziendale specifico e utilizzano i dati per risolverlo in modo efficiente. Le applicazioni intelligenti basate su dati e potenziate dall'intelligenza artificiale possono automatizzare le attività di routine, riducendo gli interventi manuali più soggetti a errori. Sono anche in grado di migliorare la loro capacità di apprendimento nel tempo, adattandosi alle interazioni con gli utenti e a situazioni in continua evoluzione.
Un classico esempio di applicazioni intelligenti sono i sistemi di rilevamento delle frodi con carta di credito, che applicano modelli di IA per rilevare attività sospette, o le applicazioni di posta elettronica che utilizzano l'IA per dare priorità ai messaggi che possono essere più rilevanti per l'utente.
Vantaggi delle applicazioni intelligenti
Gli strumenti di IA possono rispondere a domande mai riscontrate in precedenza e per cui non sono stati specificamente programmati. Utilizzando le funzionalità dell'IA, le applicazioni intelligenti possono offrire maggiori vantaggi rispetto alle applicazioni che dipendono interamente da una logica basata su regole. Si chiama inferenza IA. È la fase operativa dell'IA, ovvero il momento in cui il modello è in grado di applicare alle situazioni concrete ciò che ha appreso dall'addestramento.
Di seguito sono illustrati alcuni dei principali vantaggi delle applicazioni intelligenti.
Adattabilità
Le applicazioni intelligenti sono in grado di acquisire nuove informazioni e utilizzarle per migliorare il loro apprendimento, e con il tempo fornire gradualmente output più accurati. Queste funzionalità sono molto utili in condizioni mutevoli. Si consideri l'esempio del rilevamento delle frodi con carta di credito. Un'applicazione intelligente può perfezionare i suggerimenti in tempo reale come risposta ai nuovi dati sui nuovi tipi di frode.
Inoltre, le applicazioni intelligenti sono in grado migliorare la reattività in base alle interazioni con gli utenti, ad esempio riconoscendo meglio i contenuti con cui un utente è più propenso a interagire.
Elaborazione delle informazioni
Le applicazioni intelligenti basate sull'IA possono aiutare a elaborare le informazioni in entrata nelle aziende, come messaggi in arrivo, presentazioni o dati finanziari.
Alcune applicazioni intelligenti utilizzano l'IA generativa e i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) per creare contenuti in risposta a problemi da risolvere, come un'applicazione di chat che offre suggerimenti mentre si scrive una risposta a un messaggio.
Automazione
Attraverso l'automazione guidata dagli eventi, le applicazioni intelligenti possono agire in base ai cambiamenti che si verificano nell'ecosistema software di cui sono parte. Ad esempio, un'applicazione intelligente per l'automazione IT può rispondere rapidamente alle interruzioni o portare più sistemi online durante i picchi di domanda.
Esperienze adattive
Un’applicazione intelligente può far fronte alle esigenze dell’utente al fine di rispondere con precisione alle domande e svolgere attività. È equiparabile a un chatbot che deduce quando un utente richiede un'immagine anziché un testo e risponde di conseguenza.
Risorse da Red Hat
Scenari di utilizzo delle applicazioni intelligenti
Aziende e sviluppatori di software continuano a trovare nuovi scenari di utilizzo per le applicazioni intelligenti. Di seguito illustriamo alcuni esempi.
Automazione dell'IT
La gestione dei sistemi IT comporta la risposta agli eventi apportando modifiche, ad esempio arrestando o avviando un processo specifico. Un'applicazione intelligente è in grado di analizzare i dati e attivare alcune azioni come passaggio di una pipeline o di un flusso di lavoro.
Esperienza dei clienti
Dai servizi di streaming video agli acquisti online, i consigli personalizzati basati sull'IA sono parte integrante di molti dei nostri prodotti preferiti. Lo stesso concetto può essere applicato alle interazioni in vari settori. La capacità di riconoscere l'aspettativa di un cliente e soddisfarla al momento giusto grazie a un'applicazione intelligente può aumentare la fidelizzazione dei clienti e costituire un notevole vantaggio competitivo.
Scopri gli scenari di utilizzo dell'IA generativa
Processo decisionale
Le decisioni aziendali relative a catene di distribuzione, logistica, finanza e molte altre aree richiedono l'analisi di grandi quantità di informazioni in tempo reale. Le applicazioni intelligenti possono aiutare a elaborare tali dati e fornire consigli affidabili e accurati.
Scopri gli scenari di utilizzo dell'IA predittiva
Analisi dei dati
Analizzando i dati, l'IA è in grado di rilevare andamenti che potrebbero sfuggire a un occhio umano. Per questo motivo, le applicazioni intelligenti sono utili a ricercatori scientifici, analisti aziendali e qualsiasi ruolo che preveda l'interazione con i dati.
Edge degli ambienti industriali
Utilizzare le applicazioni intelligenti per l'edge computing (ovvero l'elaborazione eseguita nella posizione fisica dei dati o in prossimità della loro ubicazione) può aiutare a fornire informazioni più velocemente quando è più necessario. Ad esempio, usando un algoritmo di riconoscimento delle immagini per ispezionare i prodotti mentre scorrono lungo una catena di montaggio, si possono individuare immediatamente i difetti nel reparto di produzione, migliorando la qualità.
Sfide legate all'implementazione delle applicazioni intelligenti
Realizzare applicazioni intelligenti richiede risorse diverse e aggiuntive rispetto alle applicazioni standard basate su logica.
Per creare un'applicazione intelligente, un team di sviluppatori di software solitamente deve:
- Raccogliere e preparare i dati.
- Sviluppare o ottimizzare un modello di intelligenza artificiale.
- Orchestrare, integrare, testare e incorporare il modello.
- Integrare il modello nel processo di sviluppo delle applicazioni.
- Monitorare, gestire e riaddestrare il modello in base alle necessità.
La prima fase implica l'acquisizione e la preparazione dei dati, che svolgono un ruolo cruciale per l'efficacia di un'applicazione intelligente.
È spesso inclusa una fase di machine learning (ML) mentre i data scientist addestrano o ottimizzano un modello per elaborare previsioni basate sui dati. La fase successiva è il test, un altro passaggio fondamentale per assicurarsi che il modello si comporti correttamente e fornisca risultati utili. Per restare sincronizzati durante lo svolgimento di questi passaggi, data scientist, ingegneri e team IT adottano approcci collaborativi come le pratiche MLOps.
A questo punto, il modello deve essere reso accessibile all'applicazione intelligente di rilevanza. Che si tratti di un modello di intelligenza artificiale appena addestrato o di uno esistente, quando è il momento di ottimizzarlo e distribuirlo gli sviluppatori possono scegliere tra una gamma di modelli e architetture.
Gli ambienti di IA sono complessi. Le metodologie di sviluppo di applicazioni cloud native sono ideali per le applicazioni intelligenti. I microservizi, l'architettura serverless e i processi DevOps possono contribuire a fornire applicazioni intelligenti agli utenti in modo più efficiente.
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