Intelligenza artificiale e imprese

09/06/2020

I trend e le nuove sfide

Martina Miliani e Leonello Trivelli

Se solo qualche anno fa l’intelligenza artificiale (o Artificial Intelligence, AI) sembrava appartenere al mondo della fantascienza, oggi nell’epoca della trasformazione digitale, essa rappresenta una grande opportunità per l’innovazione e l’automazione dei processi delle aziende. L’intelligenza artificiale è ormai applicata in tutti i settori economici e contribuisce ad ampliare in maniera consistente le opportunità di business per le imprese. Un’efficace rappresentazione di come le aziende hanno impiegato strumenti di AI durante il 2019 è stata recentemente pubblicata dall’Università di Stanford, e in particolare dall’Istituto per la Human-Centered Artificial Intelligence. Dallo studio emerge come l’intelligenza artificiale venga ampiamente adottata in ogni contesto dell’economia: dalle telecomunicazioni all’automotive, dai servizi finanziari alla logistica. Anche a livello di funzioni aziendali l’intelligenza artificiale trova applicazioni molto diverse tra loro, come nei servizi operativi e nello sviluppo di nuovi prodotti e servizi. La grande diffusione di soluzioni basate sull’intelligenza artificiale all’interno delle imprese ne sta favorendo la costante evoluzione: la quantità di brevetti e di pubblicazioni scientifiche sul tema sta crescendo considerevolmente.

L’intelligenza artificiale e le sue applicazioni sono dunque destinate a rimanere sulla cresta dell’onda anche per il 2020, e a cambiare il volto di molte piccole e grandi imprese, anche in seguito alle nuove modalità di interazione tra sistemi di AI e gli esseri umani.

Robotic process automation

Uno dei temi più caldi è senza dubbio quello della Robotic Process Automation. Si tratta sostanzialmente dell’introduzione di robot o software robot all’interno dei processi aziendali con lo scopo di far svolgere loro task specifici, schematici e ripetitivi.

A questo proposito, lo studio del McKinsey Global Institute “A Future That Works: Automation, Employment, and Productivity” descrive chiaramente come, entro l’anno 2055, circa la metà dei task lavorativi che oggi svolgiamo saranno svolti da questo tipo di tecnologie.

Se da un lato la Robotic Process Automation potrà andare a sostituirsi al lavoro dell’uomo per quel che riguarda mansioni molto semplici, d’altra parte l’intelligenza artificiale sta mettendo in discussione anche le posizioni manageriale, e i ruoli di grado più alto all’interno degli organigrammi aziendali. Ad esempio, l’intelligenza artificiale viene utilizzata per l’analisi dei curricula e dei profili dei dipendenti delle aziende, al fine di individuare i candidati più adatti ad intraprendere percorsi di re-skilling o di crescita all’interno dell’organizzazione.

Sistemi conversazionali

Tra gli approcci all’intelligenza artificiale, anche l’elaborazione del linguaggio naturale (Natural Language Processing) assume di un ruolo di primo piano. Applicata anche nell’ambito della Robotic Process Automation, essa acquisisce una valenza fondamentale nell’ambito delle interface conversazionali, siano esse scritte (chatbot) o parlate (assistenti vocali).

I chatbot, assistenti virtuali che simulano una conversazione con un essere umano via chat, sono sempre più presenti nostre vite. A prescindere dal settore di attività, sempre più aziende integrano un chatbot all’interno delle proprie app e dei propri siti, divenendo ormai uno strumento imprescindibile nel mondo del customer service. Il fatto che siano in grado di rispondere prontamente alle richieste poste dagli utenti, come se dall’altra parte dello schermo ci fosse davvero una persona, consente ai chatbot di essere applicati in qualsiasi contesto. A tal proposito, sono sempre di più i provider che offrono questo tipo di servizi, e di certo nel 2020 l’interesse nei loro confronti non andrà a scemare.

Dal 2012, quando Siri fece la propria comparsa sugli iPhone, gli assistenti vocali hanno letteralmente invaso le case di milioni di consumatori. Attraverso sistemi di speech recognition e language generation, questi sistemi sono in grado di comprendere le domande degli utenti e di rispondere loro in maniera puntuale. Gli assistenti vocali stanno diventando sempre più comuni anche nelle imprese, guidando le chiamate ai customer service e dialogando con gli utenti.

Il mercato di questi sistemi è in costante sviluppo e sta attirando soprattutto gli investimenti di grandi aziende, in primis quelli dei giganti del digitale come Amazon, Google, Microsoft, che hanno il principale obiettivo di migliorarne le prestazioni. A fronte dei limiti che questi sistemi ancora mostrano, alcuni stanno addestrando i propri agenti conversazionali a riconoscere le emozioni dei propri interlocutori: questi assistenti virtuali di fronte alla vostra insofferenza si scusano e si fanno da parte per lasciarvi parlare con un operatore in carne ed ossa. Per quanto queste soluzioni stanno pian piano sostituendo le persone che lavorano nei centralini, per l’empatia c’è ancora bisogno di rivolgersi alle persone.

Ad oggi l’implementazione di questi sistemi rimane appannaggio delle grandi aziende, quindi la vera sfida sta nella loro diffusione tra le piccole e medie imprese, come sta già avvenendo per I chatbot.

Collaborazione tra persone e intelligenze artificiali

La pervasività dei sistemi basati su AI all’interno delle imprese apre il campo alla comprensione di come integrare tali sistemi con le persone che operano all’interno delle organizzazioni.

L’intelligenza artificiale è ancora molto lontana dal simulare interamente l’intelligenza umana. Le possibilità offerte da queste nuove tecnologie sono però molteplici ed hanno dunque un impatto crescente sui processi di produzione, sull’organizzazione della conoscenza e sulle skill richieste al personale di ogni settore industriale. Una trasformazione che è destinata ad aprire una nuova e più profonda riflessione sulle dinamiche e gli effetti del rapporto uomo-macchina, dell’interazione tra dipendenti e consumatori e sempre più diffusi sistemi di AI.

Infatti, se da un lato l’intelligenza artificiale è in grado di sostituirsi in maniera tutto sommato agevole alle nostre competenze analitiche, dall’altro essa non è ancora in grado di contribuire ai task aziendali in termini di creatività, progettazione, strategia e comunicazione. Le imprese sono però chiamate a mettere in campo strategie finalizzate a colmare il gap di competenze dei propri dipendenti, in virtù della necessità di implementare e interagire con sistemi di intelligenza artificiale in modo sempre più estensivo.

Come abbiamo visto la collaborazione tra persone e sistemi di intelligenza artificiale sta già dando i propri frutti in tanti modi diversi, ma la continua evoluzione di tale tecnologia ha portato al verificarsi di casi che potremmo definire bizzarri. Nell’ambito della registrazione dei brevetti si è recentemente consumata una disputa molto accesa tra coloro che intendono consentire a sistemi di AI la possibilità di essere riconosciuti come inventori di un brevetto e quanti invece vorrebbero garantire tale status solo alle persone fisiche che vi lavorano.
Ciò è avvenuto quando nel presentare domanda di brevetto, Il nome di un software di intelligenza artificiale, utilizzato per la realizzazione dell’invenzione è finito proprio tra i nomi degli inventori.

Per il momento, l’Ufficio Brevetti Europeo ha ribadito che solo gli umani possono essere designati come inventori di un brevetto, chiudendo così la questione, che non si esclude possa riaprirsi in un futuro neanche troppo lontano.

In parole semplici: l’intelligenza artificiale

I sistemi di intelligenza artificiale sono modelli statistici detti anche “modelli di apprendimento automatico”, e sono utilizzati principalmente per compiere delle predizioni: quale profilo hanno i clienti che acquisteranno di più un certo prodotto? Come rispondere a una richiesta di prenotazione al ristorante? In che categoria classificare un nuovo documento in memoria?

Per fare alcuni esempi. I sistemi di intelligenza artificiale apprendono informazioni su un certo fenomeno a partire dall’analisi di ingenti quantità di dati relativi a quel fenomeno (ad esempio, profili dei consumatori e dati sugli acquisti), ed è poi in grado di compiere delle decisioni, effettuare delle predizioni (dato il profilo di un nuovo cliente, quale prodotto consigliare).

La grande diffusione di queste tecnologie è principalmente dovuta a due fattori. Da un lato la maggiore quantità di dati a disposizione, possibile dopo l’avvento del Web e la nascita di piattaforme di contenuti come i social network, dove vengono pubblicati quotidianamente nuovi testi, immagini e video.

Dall’altro è aumentata considerevolmente la potenza dei processori, in grado adesso di analizzare tale ingente mole di dati.

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