L’Artificial Intelligence (AI) può aiutare la produttività e lo sviluppo delle aziende in molti modi. Ma esiste ancora un divario tra grandi imprese e PMI.
Che cos’è l’Artificial Intelligence (AI)
L’intelligenza artificiale (AI) è l’intelligenza dimostrata dalle macchine, in contrapposizione all’intelligenza naturale mostrata dagli animali, compresi gli esseri umani. Alcuni resoconti popolari usano il termine “intelligenza artificiale” per descrivere macchine che imitano le funzioni “cognitive” che gli esseri umani associano alla mente umana, come “apprendimento” e “risoluzione dei problemi”, tuttavia, questa definizione è respinta dai principali ricercatori di intelligenza artificiale.
Le applicazioni di intelligenza artificiale includono motori di ricerca web avanzati (ad es. Google), sistemi di raccomandazione (utilizzati da YouTube, Amazon e Netflix), comprensione del linguaggio umano (come Siri e Alexa), auto a guida autonoma (ad es. Tesla), processo decisionale automatizzato e competere ai massimi livelli in sistemi di gioco strategici (come scacchi e Go). Ma per le aziende si entra in ambito software.
L’utilizzo dell’Artificial Intelligence nelle imprese
L’utilizzo dell’AI nelle imprese comporta un risparmio di costi e risorse, migliora l’impiego delle persone e maggiore soddisfazione dei clienti. Ma quali soluzioni si possono utilizzare?
Computer più veloci, miglioramenti algoritmici e accesso a grandi quantità di dati hanno consentito progressi nell’apprendimento automatico e nella percezione. I metodi di deep learning affamati di dati hanno iniziato a dominare i benchmark di accuratezza. Secondo Jack Clark di Bloomberg, il 2015 è stato un anno fondamentale per l’intelligenza artificiale, con il numero di progetti software che utilizzano l’IA all’interno di Google. Ma non solo. Le soluzioni basate sull’artificial intelligence sono sempre più diffuse e strategiche in ambito aziendale. Oltre all’automazione e alla robotica sono molto utilizzati i software che semplificano e velocizzano il lavoro con precisione. Ma attenzione devono essere utilizzati da persone specializzate in questo settore.
Nella robotic process automation, l’intelligenza artificiale sostituisce gli esseri umani dove è costoso o poco produttivo impiegarli. Nel decision management è usata in situazioni gestibili automatizzando i processi decisionali. Grazie al machine learning, usando piattaforme dedicate, i computer possono imparare senza essere appositamente programmati: algoritmi avanzati consentono l’apprendimento dai dati. I sistemi di intelligenza artificiale sono utili, dunque, a molteplici scopi: per verificare l’identità o il distanziamento di una persona in contesti sensibili; capire testi complessi e analizzarli, individuando il sentiment di quanto è stato scritto, per scopi di marketing, evidenziando potenziali criticità; analizzare i flussi turistici; individuare profili di rischio dal settore creditizio a quello previdenziale; monitorare, prevenire e prevedere le condizioni di salute e di cura; estrarre informazioni sulle immagini con livelli sempre più alti di astrazione e comprensione del contesto.
Non tutte le aziende utilizzano l’AI
Tra le grandi aziende, 6 su 10 (il 59%) hanno avviato almeno un progetto di intelligenza artificiale, mentre tra le PMI solo il 6% delle società ha fatto partire progetti di questo tipo. Nel 4% dei casi si tratta di sperimentazioni, solo nel 2% le attività sono a regime.
Le esigenze delle imprese, in termini di intelligenza artificiale, variano in base alle loro dimensioni. «Quando parliamo con le aziende di intelligenza artificiale, predictive analytics e machine learning, le necessità delle imprese sopra i 250 addetti si focalizzano su aumento della soddisfazione dei clienti, efficientamento dei processi IT, miglioramento dei processi di innovazione e sviluppo di nuovi prodotti» – continua Vercellino. «A guidare le aspettative delle imprese italiane sono sempre le tensioni competitive che caratterizzano il settore di riferimento. Quando parliamo con le imprese manifatturiere si guarda all’ottimizzazione della supply chain, quando ci interfacciamo con le aziende della distribuzione l’attenzione si sposta sull’efficacia del forecasting, quando dialoghiamo con il mondo finanziario le esigenze si spostano sull’accelerazione dei processi decisionali. Alle logiche di settore si sovrappongono le dinamiche della singola azienda».
Quanto è utile investire in Artificial Intelligence?
Molte grandi nazioni stanno investendo in ricerca e formazione. A differenza di altri ambiti, l’intelligenza artificiale e il machine learning si prestano non solo alla ricerca di base, finanziata dalle istituzioni pubbliche, ma anche alla ricerca applicata, dove la compartecipazione al rischio delle imprese è essenziale. Il Piano nazionale di ripresa e resilienza (PNRR) può stimolare gli investimenti e la domanda, ma sono gli imprenditori che ci devono mettere le idee e il desiderio di rischiare.
Tutte le aziende possono utilizzare l’AI?
L’intelligenza artificiale sarà sempre più vantaggiosa anche per le PMI – come spiega Sergio Fraccon, managing director di Horsa Insight. «L’AI è e deve essere accessibile anche per le PMI a patto di uscire dal modello proof of concept, utilizzando approcci strutturati, con la forte presenza della proprietà e del management e la consapevolezza della necessità di un percorso di medio/lungo termine supportato da partner con esperienza metodologica, tecnologica e di capacità di governo di progetti che per loro natura richiedono competenze ed esperienze che di solito una PMI non ha».
Tra le PMI, il settore più in crescita è il manifatturiero che sta puntando molto sull’efficienza del processo produttivo (controllo qualità, manutenzione, supporto, robotica), sullo snellimento di compiti ripetitivi (tramite l’uso di logiche di RPA) e sul supporto di processi di servizio, prevendita o post vendita. Per concludere: la disponibilità di nuovi forti investimenti, introdotta dal PNRR potrà consentire la diffusione di maggiore cultura sull’AI e permettere che siano sempre più sentiti i bisogni delle aziende, conseguentemente soddisfatti anche tramite l’adozione di tecnologie come l’AI e l’automazione.