Gli scenari di utilizzo dell'AI/ML

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 moltissimi 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.

Scopri gli scenari di utilizzo dell'IA generativa

Scopri gli scenari di utilizzo dell'IA predittiva

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 sull'azienda.
• Supporto clienti. I chatbot e i sistemi di classificazione delle chiamate utilizzano l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) per servire i clienti più rapidamente e inviare le richieste 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 e altre soluzioni, 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.

Cos'è l'approccio Model-as-a-Service?

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 più 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 dall'IA aumentano il numero di pazienti fruitori dei servizi. Ad esempio, la radiologia o l'imaging biomedico assistiti dall'IA permettono a un maggior numero di professionisti di interpretare gli ultrasuoni e contribuiscono a ridurre gli ostacoli causati dalla mancanza di specialisti e ad aumentare il numero di pazienti che hanno accesso a tale tecnologia.
• 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. 

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.
• Prevenzione della 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. 

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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.

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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 comprendere i dati qualitativi. Inoltre, le soluzioni di sicurezza informatica basate sull'IA aiutano a ridurre l'esposizione alle minacce e accelerano 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. 

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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 quelle informazioni 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.

Comprendere l'IA per le aziende 

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. 

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. 

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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 opportunità di investimento e migliorare i loro algoritmi per previsioni future più accurate.

Accelera l'adozione dell'intelligenza artificiale per migliorare i servizi finanziari

Red Hat® AI è progettato per un'inferenza rapida, flessibile ed efficiente tramite un server basato su vLLM. Collega in modo affidabile i modelli ai dati per unificare la personalizzazione e lo sviluppo di agenti specializzati su un'unica piattaforma. Realizzati su una base open source, i nostri prodotti offrono il pieno controllo dei flussi di lavoro dell'IA, dall'inizio alla fine, su qualsiasi scala. 

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