Le applicazioni dell’Intelligenza Artificiale e la loro diffusione

Le applicazioni di Intelligenza Artificiale sono molteplici e riguardano diversi ambiti non solo industriali, ma anche domestici. Un esempio, sono i sistemi di casa intelligente in grado di regolare temperatura, umidità o illuminazione in base alle nostre abitudini, o all’utilizzo della voce come input per alcuni dispositivi. 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 i settori alla stessa velocità. La diffusione di questa innovazione, infatti, dipende 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.

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 individuato sei classi di soluzioni 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. Un esempio di applicazione di Intelligenza Artificiale tramite Chatbot è Chat GPT.

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.

L’Intelligenza Artificiale nella Customer Journey: il caso di Sisal con i sistemi di raccomandazione

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.

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.

Il mercato dell'Intelligenza Artificiale in Italia

Nel 2022 il mercato dell’Artificial Intelligence in Italia ha raggiunto i 500 milioni di euro, con una crescita del +32% rispetto al 2021. La quota più significativa del mercato (34%) è legata a soluzioni per analizzare ed estrarre informazioni dai dati (Intelligent Data Processing), soprattutto per realizzare previsioni in ambiti come la pianificazione aziendale, la gestione degli investimenti e le attività di budgeting. Ma è importante anche l’area di interpretazione del linguaggio, scritto o parlato, la cosiddetta Language AI (28%) a cui afferiscono le classi di soluzioni NLP e Chatbot. In quest’area vi sono, ad esempio, le applicazioni di Generative AI come ChatGPT o DALL-E2, che consentono di estrarre ed elaborare automaticamente informazioni anche da documenti come atti giudiziari, contratti o polizze, o per analizzare le comunicazioni interne o esterne (es. mail, social network, web).  
Al 19% si segnala poi l’area degli algoritmi che suggeriscono ai clienti contenuti in linea con le singole preferenze (Recommendation System). Infine, il 10% del mercato va alle iniziative di Computer Vision, che analizzano il contenuto di un’immagine in contesti come la sorveglianza in luoghi pubblici o il monitoraggio di una linea di produzione, e il 9% alle soluzioni con cui l’AI automatizza alcune attività di un progetto e ne governa le varie fasi (Intelligent Robotic Process Automation).

L'adozione dell'Intelligenza Artificiale nelle grandi imprese e nelle PMI

Il divario nell’adozione di Intelligenza Artificiale tra grandi imprese e PMI è ampio, ma nel 2022 si è osservata una generale crescita di imprese che hanno avviato nuove iniziative: il 61% delle grandi imprese ha già avviato almeno un progetto di AI, dato in crescita anno su anno. Guardando alle grandi aziende con progetti, il 42% dichiara di averne più di uno ormai pienamente operativo e, nel 54% dei casi le progettualità pilota avviate vengono implementate. I dati di adozione delle PMI, invece, sono ben lontani da quelli finora esposti, seppur in crescita rispetto al 2021. Sono, difatti, il 15% (+ 9 rispetto al 2021) le piccole e medie imprese che hanno avviato almeno un’iniziativa di Intelligenza Artificiale. Solo nel 5% dei casi si tratta di progetti a regime, nell’8% si tratta di semplici sperimentazioni a cui si aggiunge un 2% che ha effettuato alcune progettualità ma solo su dati strutturati. Occorre inoltre sottolineare che tali realtà, nel 56% dei casi, hanno per lo più avviato progetti relativamente solo a una classe di soluzione, sebbene non manchi la voglia di sperimentare, come testimoniato da quasi una PMI su tre che nei prossimi 24 mesi ha in programma di avviare nuove progettualità basate su tecniche di AI.

Lo scenario applicativo italiano dell’Artificial Intelligence: a che punto siamo?