L’Intelligenza Artificiale (AI) e il Machine Learning (ML) si sono sempre più imposti come tecnologie fondamentali per la crescita aziendale in moltissimi settori, diventando forza portante della trasformazione digitale e rivoluzionando il modo in cui interagiamo con processi e dati. La sempre maggiore importanza data al proprio patrimonio informativo e al modo in cui viene gestito, unita alla diffusione delle piattaforme Cloud, che offrono risorse computazionali e di archiviazione a prezzo vantaggioso, ha portato a una democratizzazione dell’Intelligenza Artificiale.
In particolare, con la recente diffusione dell’Intelligenza Artificiale Generativa (GenAI), abbiamo assistito sempre di più all’introduzione di sistemi integrati ai processi aziendali, come chatbot e assistenti virtuali.
I sistemi basati su AI rappresentano un elemento di opportunità ma anche di rischio per le imprese. In questo articolo discuteremo dei principali vantaggi associati all’introduzione e gestione di questi sistemi, e di come sia possibile mitigare i rischi associati.
Sistemi AI: opportunità
- Miglioramento dei processi aziendali: i sistemi AI sono costruiti con l’idea di integrare i normali processi aziendali, offrendo funzionalità come assistenza, analisi dei dati, predizione e individuazione di anomalie. Questo si traduce in una maggiore efficienza nei processi e la possibilità di introdurre automazioni.
- Analisi di Big Data: gli algoritmi AI, in particolare quelli basati su Deep Learning come le Reti Neurali (Neural Networks), permettono di elaborare grandi quantità di dati ed estrarre Insights nascosti, riportando performance maggiori rispetto ai classici algoritmi statistici, i quali spesso non riescono a gestire carichi di dati troppo elevati.
- Anomaly detection: uno dei maggiori vantaggi dei modelli AI è la capacità di individuare, all’interno di grandi moli di dati, anomalie, trend o pattern. Queste informazioni possono essere utilizzati come riferimento per nuove opportunità di investimento o per catturare comportamenti dannosi, permettendo prontamente di adottare contromisure.
- Analisi predittiva: la capacità di predire il futuro trova interesse in moltissimi settori, dal manufacturing al finance all’healthcare. I modelli AI più avanzati possono analizzare i dati di transazioni o eventi passati, catturando la struttura interna dei dati, e utilizzarli per predire pattern o comportamenti futuri.
- Decision making informato: le possibilità offerte dall’Intelligenza Artificiale portano a un processo di decision making più informato, che si basa sugli Insights e le informazioni rilevate dai dati aziendali, che potrebbero sfuggire a una revisione umana. Le aziende che basano sui dati i loro processi (data-based organizations) hanno un vantaggio competitivo sul mercato.
- Customer experience: l’introduzione di chatbot e assistenti virtuali migliora la customer experience, in quanto questi sistemi avanzati sono in grado di rispondere a domande, proporre suggerimenti e anche individuare problematiche in tempo reale. L’utilizzo di chatbot migliora la produttività e la customer satisfaction.
Sistemi AI: rischi
- Costi di sviluppo e implementazione: i costi iniziali di sviluppo e implementazione di un sistema AI possono essere significativi. L’utilizzo di soluzioni Cloud rappresenta un modo per ridurre questi costi, in quanto il costo del servizio è basato unicamente sul consumo.
- Necessità di esperienza tecnica: sviluppare un algoritmo AI è uno sforzo combinato di Data Science e Ingegneria, e richiede molta esperienza tecnica e personale specializzato, che per molte organizzazioni potrebbe essere difficile da trovare.
- Sicurezza e privacy: la sicurezza dei dati e la gestione della privacy sono elementi fondamentali per ogni organizzazione. In particolare, quando si utilizzano sistemi di Generative AI, dev’esserci la certezza che i dati aziendali privati non vengano utilizzati per addestrare modelli utilizzabili da terzi
- Trasparenza e affidabilità: i modelli di Machine Learning possono presentare risultati inaspettati e difficilmente comprensibili, e spesso perpetrare i bias che sono presenti nei dati utilizzati per l’addestramento. Una corretta fase di Data Preparation e l’introduzione di soluzioni di Explainable AI limitano significativamente queste problematiche.
- Impatto umano: l’idea alla base dell’introduzione di una soluzione AI è di supportare, e non sostituire, l’attività umana. L’Intelligenza Artificiale manca della creatività e attenzione che gli essere umani possono riservare, e dovrebbe essere utilizzata per complementare il lavoro umano.
Come raggiungere le piene potenzialità dell’Intelligenza Artificiale?
Introdurre sistemi AI all’interno della propria organizzazione può portare grandi benefici ma è importante considerare anche i rischi. I sistemi AI dovrebbero essere sviluppati seguendo i principi di Human Centric AI, in cui la considerazione dell’impatto sulle attività umane, la sicurezza delle persone e dei dati (privacy), e la garanzia di trasparenza e affidabilità costituiscono elementi cardine.
Blue BI lavora da anni nell’ambito della Business Intelligence e Business Analytics, e propone soluzioni basate su Intelligenza Artificiale come sistemi di Forecasting, Anomaly Detection e Chatbot. Seguendo i principi di Responsible AI, Blue BI mette al primo posto la sicurezza dei dati e le regolamentazioni GDPR, oltre che l’efficienza e accuratezza dei modelli.
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