L’intelligenza artificiale è già fra noi

L’Osservatorio Artificial Intelligence della School of Management del Politecnico di Milano ha presentato una ricerca che analizza i progetti ormai usciti dai laboratori per entrare concretamente nella realtà delle imprese italiane e internazionali. Molti sono ancora allo stato embrionale, ma fra quelli già a regime il focus è sulle applicazioni finalizzate a offrire ai clienti migliori servizi più che a migliorare l’efficienza interna, evidenziando nell’adozione concreta consapevolezza e attenzione. Per aiutare le imprese nella lunga fase di transizione, l’Osservatorio ha messo a punto un modello utile per accompagnare il cammino nell’avvicinamento all’AI

In Italia il 56% delle grandi imprese ha già avviato progetti di Artificial Intelligence (AI) anche se ancora in fase embrionale. La maggioranza è orientata a soluzioni di Intelligent Data Processing (il 35% dei casi) e di Virtual Assistant/Chatbot (25%), mentre sono quasi assenti le applicazioni a sostegno dei processi interni delle aziende. I settori più avanti nell’adozione di progetti di intelligenza artificiale sono banche, finanza e assicurazioni, automotive, energia, logistica e telco. Sono questi alcuni dei risultati evidenziati dall’Osservatorio Artificial Intelligence della School of Management del Politecnico di Milano, basato su una ricerca che ha analizzato 721 imprese e 469 casi di utilizzo di AI, riferibili a 337 imprese internazionali e italiane.

Il principale valore della survey deriva dallo sforzo non circoscritto alla definizione di AI o alle frontiere della ricerca, ma all’analisi delle aree applicative e loro densità, dei progetti concreti in campo, dei percorsi di adozione.

Per farlo sono state identificate otto classi di soluzioni, fra loro molto eterogenee, all’interno delle quali sono stati collocati i casi analizzati, evidenziando che i progetti di cui più si parla non sono necessariamente quelli a cui le aziende rivolgono la maggior attenzione.

Le categorie sono così state aggregate:

• Autonomous Vehicle (7% dei progetti); si riferisce a qualunque mezzo a guida autonoma adibito a qualunque tipo di trasporto su strada, marittimo o lacustre, aereo… compresi i droni.

• Autonomous Robot (4% dei progetti), in grado di muoversi, manipolare oggetti ed eseguire azioni senza intervento umano, traendo informazioni dall’ambiente circostante e adattandosi a eventi non previsti o codificati.

• Intelligent Object (7% dei progetti), in grado di eseguire azioni e prendere decisioni senza richiedere l’intervento umano, interagendo con l’ambiente circostante e sensori e attuatori e apprendendo dalle azioni delle persone che interagiscono con essi.

• Virtual Assistant/Chatbot (25% dei progetti); consistono in agenti software in grado di eseguire azioni ed erogare servizi a un interlocutore umano, basandosi su comandi e richieste recepiti attraverso una interazione in linguaggio naturale.

• Recommendation (10% dei progetti). Si tratta di soluzioni orientate a indirizzare le preferenze, gli interessi, le decisioni dell’utente, basandosi su informazioni da esso fornite, in maniera indiretta o diretta.

• Image Processing (8% dei progetti), per analisi di immagini o video per il riconoscimento di persone, animali e cose presenti nell’immagine, il riconoscimento biometrico e, in generale, l’estrazione di informazioni dall’immagine/video.

• Language Processing (4% dei progetti) prevede capacità di elaborazione del linguaggio, per la comprensione del contenuto, la traduzione, fino alla produzione di test in modo autonomo, a partire da dati o documenti forniti in input.

• Intelligent Data Processing (35% dei progetti); in questa categoria rientrano le soluzioni che utilizzano algoritmi di intelligenza artificiale su dati strutturati e non strutturati, per estrarre l’informazione presente nel dato e per avviare, in conseguenza, reazioni.

Non sempre i settori dove i progetti sono più numerosi corrispondono a uno stato maggiore di avanzamento. Infatti le aree con progetti più avanzati sono le recommendation (62%), il language processing (50%) e il virtual assistant/chatbot (40%), oltre al più generico intelligent data processing (42%).

La ragione per cui molti progetti sono ancora allo stato embrionale deriva dalla necessità di investire risorse importanti (non solo di tipo economico) nelle fasi iniziali. Sono infatti raramente disponibili soluzioni già pronte e viene richiesto molto impegno sia in fase preparatoria (infrastrutture, patrimonio informativo, competenze e cultura) sia in corso d’opera (addestramento del sistema e miglioramento) per garantire il successo di un progetto. L’impegno non si ripaga in tempi brevi, ma solo successivamente con ritorni anche importanti in termini di know-how accumulato e di vantaggio competitivo difendibile.

Confrontando il comportamento delle imprese italiane con quelle europee, si evidenzia che, nonostante sia inferiore il numero di progetti avviati (56% contro il 70% di Francia e Germania), si prediligano ambiti applicativi maturi, dove i benefici siano maggiormente documentati e più rapidamente realizzabili. Il 52% del totale delle applicazioni risulta dunque a regime, mentre il restante 48% si suddivide in idee progettuali, progetti pilota e in implementazione. In termini di aree di applicazione, le imprese italiane sono allineate con il comportamento internazionale: al primo posto le applicazioni orientate al cliente, innanzi tutto i virtual assistant/chatbot.

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