Le applicazioni dell’Intelligenza Artificiale e la loro diffusione

22 February 2021 / Di Redazione Osservatori Digital Innovation / 0 Comments

Le applicazioni di Intelligenza Artificiale possono essere molteplici e riguardare diversi ambiti, non solo industriali ma anche domestici. Si pensi, ad esempio, ai sistemi di domotica in grado di regolare la temperatura, l’umidità o l’illuminazione in base alle nostre abitudini o all’utilizzo della nostra voce come input per alcuni dispositivi, che facilitano la gestione delle nostre abitazioni e, in generale, il nostro tenore di vita.

Tuttavia, se è vero che potenzialmente l’Intelligenza Artificiale potrebbe essere applicata a diverse sfere del nostro quotidiano, questo processo di diffusione non è destinato a manifestarsi in tutti gli ambiti alla stessa velocità. La pervasività di questa innovazione, infatti, dipende sostanzialmente da tre fattori:

  • le soluzioni tecnologiche disponibili;
  • il valore attribuito all’innovazione da parte delle aziende;
  • i costi necessari per rendere intelligenti prodotti e processi.

 

Le 8 aree di applicazione dell’Intelligenza Artificiale

Al fine di fornire un quadro completo delle soluzioni di IA adottate dalle aziende, l’Osservatorio di Artificial Intelligence ha compiuto una rilevazione su 721 aziende italiane e straniere ed ha individuato otto tipologie di applicazione dell’Intelligenza Artificiale, distinte in base alle finalità d’utilizzo.

 

1) Intelligent Data Processing

Si tratta di algoritmi che analizzano dati specifici per estrapolare informazioni e compiere azioni in conseguenza. In questa categoria rientrano diversi utilizzi, come l’Analisi Predittiva (analisi di dati per fornire previsioni sull’andamento futuro di un determinato fenomeno) e il Rilevamento di frodi (identificazione di elementi non conformi a un modello previsto).

 

2) Virtual Assistant/Chatbot

Alla categoria dei cosiddetti chatbot appartengono agenti software in grado di eseguire azioni o erogare servizi per un individuo in base a comandi ricevuti in maniera vocale o testuale. Questi sistemi, utilizzati sempre di più nel Customer Care aziendale come primo livello di assistenza con il cliente, si contraddistinguono per la loro capacità di comprensione del tono del dialogo e di memorizzazione delle informazioni raccolte.

 

3) Recommendation System

Queste applicazioni AI indirizzano le scelte degli utenti in base ad informazioni da essi fornite (in maniera diretta o indiretta). Tra le soluzioni più diffuse si individuano i sistemi che suggeriscono un acquisto in base a quelli precedenti, influenzando così il customer journey e, più in generale, il processo decisionale dell’utente.

 

4) Natural Language Processing

Il Natural Language Processing (NLP) è quel ramo dell’AI che riguarda l’informazione espressa nel
linguaggio naturale. Si tratta di soluzioni che elaborano il linguaggio, con finalità che possono variare dalla comprensione del contenuto, alla traduzione, fino alla produzione di testo in modo autonomo a partire da dati o documenti forniti in input.

Language AI: la nuova frontiera dell’interpretazione del linguaggio naturale

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5) Computer Vision

La Computer Vision è un campo scientifico interdisciplinare che studia algoritmi e tecniche per permettere
ai computer di raggiungere una comprensione di alto livello del contenuto di immagini o video. L’attenzione per la Computer Vision è cresciuta molto negli ultimi anni, grazie alla grande diffusione di immagini e video digitali e soprattutto all’avvento di tecniche di Machine Learning, Si tratta soluzioni di analisi di immagini, singole o in sequenza (video), orientate al riconoscimento di persone, animali e cose presenti all’interno dell’immagine stessa, al riconoscimento biometrico (es. volto, iride) e in generale all’estrazione di informazioni dall’immagine. Questi sistemi si stanno diffondendo principalmente nell’ambito della videosorveglianza, dove l’analisi delle immagini è fondamentale per individuare eventuali situazioni anomale o di pericolo.

 

6) Soluzioni fisiche

Rientrano in questa classe di applicazioni:

  • Autonomous Vehicle, i mezzi di trasporto autoguidati, tipologia di veicoli adibita al trasporto di persone, animali o cose che può essere destinata alla navigazione non solo su strada, ma anche marittima, fluviale e aerea.
  • Intelligent Object, si tratta di oggetti in grado di compiere azioni senza l’intervento umano e di prendere decisioni in base alle condizioni dell’ambiente circostante (es. la valigia intelligente che, attraverso una connessione bluetooth, è in grado di individuare la posizione del proprietario tramite uno smartphone);
  • Autonoumos Robot, robot in grado di muoversi senza l’intervento umano, in base ad informazioni raccolte dall’ambiente circostante. A questa categoria appartengono sia soluzioni industriali come i robot progettati per l’automazione di processi produttivi e logistici, sia robot destinati al mercato civile, come gli assistenti alla vendita presenti all’interno di negozi per fornire informazioni ai clienti.

 

La diffusione delle soluzioni di Intelligenza Artificiale in Italia

Ma quali sono le soluzioni di maggior interesse per le medie e grandi aziende italiane? E quali hanno portato ad iniziative concrete? Per rispondere a questa domanda, più che mai calzante, l’Osservatorio Artificial Intelligence ha individuato un'ulteriore classificazione.

A seconda del grado di diffusione attuale o prevista, le applicazioni sono state classificate in tre tipologie:

  1. Emergenti: sono caratterizzate da un buon livello di diffusione attuale e prevista. A questa categoria appartengono soluzioni come il Natural Language Processing, il Virtual Assistant/Chatbot e i sistemi di Intelligent Data Processing.
  2. Mature: sono caratterizzate da una buona diffusione attuale, ma il grado di introduzione previsto per il futuro è inferiore rispetto a quello delle soluzioni emergenti. In questo cluster si individuano soluzioni come il Recommendation System e la Robotic Process Automation.
  3. Incognite: in questo caso il grado di diffusione attuale e previsto è più basso. A questa categoria appartengono le soluzioni fisiche come l’Autonomous Robot e l’Autonomous Vehicle.

 

Quali benefici possono ottenere le aziende investendo in Intelligenza Artificiale?

L’ampia gamma di applicazioni di IA incide positivamente sui benefici che le aziende possono ottenere. Tra quelle che hanno già investito in progetti di Intelligenza Artificiale, il 50% dichiara di essersi posta come obiettivo la riduzione dei costi attraverso il miglioramento dei processi. Il 37%, invece, ha agito allo scopo di aumentare i ricavi, mentre il restante 13% ha voluto sviluppare soluzioni che fungessero da supporto decisionale.

Tra le aziende che hanno avviato progetti di IA, soltanto il 4% non ha raggiunto gli obiettivi prefissati, mentre ben il 68% dichiara di avere in corso progetti che si stanno rivelando di grande successo. Il restante 28%, invece, non è ancora in grado di esprimere un giudizio.

Come si traducono questi risultati? Si tratta di un primo segno di come le aziende italiane stiano iniziando a vedere le soluzioni di IA come una reale opportunità che, nonostante le difficoltà di avviamento e realizzazione, può offrire grandi benefici a livello tecnologico, economico e organizzativo.

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Gli Osservatori Digital Innovation della School of Management del Politecnico di Milano nascono nel 1999 con l’obiettivo di fare cultura in tutti i principali ambiti di Innovazione Digitale. Oggi sono un punto di riferimento qualificato sull’Innovazione Digitale in Italia che integra attività di Ricerca, Comunicazione e Aggiornamento continuo.