Fonte dell’articolo: Sailpoint

Mentre ci addentriamo nel mondo della tecnologia e della digitalizzazione, è importante comprendere i vantaggi di ciò che abbiamo davanti. L’intelligenza artificiale (IA) e il machine learning (ML) sono alla base di un approccio completamente nuovo alla gestione delle nostre aziende. Ora abbiamo gli strumenti per abbracciare questa frontiera digitale, dalla lotta alle minacce informatiche al miglioramento del modo in cui ci rivolgiamo ai clienti.

Secondo uno studio di McKinsey & Company, il 50% delle aziende ha adottato l’IA in almeno una funzione aziendale. L’IA e il machine learning hanno il potere di far tornare le ore di lavoro nella vostra giornata, se sapete come sfruttarli.

Come l’IA e il machine learning lavorano insieme

Sappiamo che l’intelligenza artificiale e il machine learning sono inestricabilmente legati, ma come? L’intelligenza artificiale si riferisce alla scienza che si occupa di addestrare le macchine a svolgere compiti umani. Definita negli anni ’90, questa tecnologia in evoluzione mira a imitare il modo in cui il nostro cervello umano interagisce e raccoglie informazioni dal mondo che ci circonda. Mentre l’IA è la scienza più ampia, il machine learning si riferisce al sottoinsieme specifico dell’IA che addestra una macchina ad apprendere.

Cercando schemi e traendo conclusioni sui dati, i modelli di machine learning possono stabilire artificialmente un punto di vista. Invece di scrivere un codice che dice alla macchina esattamente come pensare, ora possiamo semplicemente porre le domande giuste e lasciare che il computer calcoli. Una volta che l’algoritmo di apprendimento automatico comprende tutti i dati disponibili, è in grado di applicare tali conoscenze a nuovi set di dati, aumentando la precisione e le prestazioni.

Sebbene il machine learning utilizzi modelli analitici per far emergere intuizioni sui dati senza che venga prescritto loro cosa pensare, non è l’unica tecnologia utilizzata. Ecco altri campi secondari dell’IA che vengono sfruttati oggi.

Deep learning

Sottoinsieme del machine learning, questa tecnologia IA cambia il modo di concepire il rapporto tra risoluzione dei problemi e analisi. Invece di addestrare il computer a pensare, il deep learning lascia che siano i dati ad addestrare il computer, portando a modelli predittivi che si rafforzano con ogni serie di dati alimentati. Utilizzato più comunemente nelle funzioni di riconoscimento vocale o di identificazione delle immagini, il deep learning non ha bisogno di essere facilitato nell’organizzazione dei dati. Ad esempio, se una macchina per il deep learning fosse progettata per distinguere un sasso da una palla da baseball, userebbe i neural networks per identificare la caratteristica della cucitura come segno che si tratta di una palla da baseball, invece di essere programmata per cercare quel dettaglio.

Neural networks

Il modo più efficace per spiegare i neural networks è pensarle come un cervello umano. Invece di far lavorare insieme i neuroni, queste reti utilizzano nodi interconnessi per identificare le correlazioni all’interno dei dati grezzi. Situati tra uno “strato di input” e uno “strato di output”, questi nodi formano una rete di connessioni che interagiscono tra loro per calcolare un output. Più informazioni riceve la rete, più profonda diventa la potenza di calcolo, in modo simile a come si sviluppa il cervello umano.

Computer vision

Con l’introduzione delle fotocamere e delle immagini digitali, questo sottocampo dell’IA è diventato inevitabile. La computer vision si riferisce alla capacità di identificare ed elaborare accuratamente gli oggetti nel mondo visivo. Il computer può acquisire l’immagine in diversi modi: attraverso foto o video in tempo reale, come avviene di solito nei software di riconoscimento facciale. Il computer utilizza quindi modelli di apprendimento profondo per elaborare le proprietà dell’immagine, sulla base di una solida raccolta di immagini pre-etichettate nella sua memoria. Da qui, la computer vision può identificare l’oggetto.

Natural language processing

Come la computer vision, l’elaborazione del linguaggio naturale (NLP) esplora il lato uditivo della tecnologia IA. L’NLP consente ai computer di elaborare, comprendere e produrre il linguaggio umano, colmando il divario tra la comunicazione umana e la comprensione delle macchine. In quanto tecnologia pionieristica nel mondo della linguistica computazionale, l’NLP alza il tetto delle capacità assorbendo insiemi più ampi di dati sotto forma di variabilità linguistica, accenti o slang. Nel 2021, infatti, circa 3,25 miliardi di persone utilizzeranno la ricerca e gli assistenti ad attivazione vocale in tutto il mondo, quasi la metà della popolazione mondiale.

Come l’IA e il machine learning aiutano le aziende

È comune pensare all’IA come a qualcosa a cui resistere o di cui preoccuparsi, ma se sfruttata correttamente i vantaggi sono molti. Le aziende possono ottimizzare le operazioni, eliminare i processi manuali e muoversi più velocemente. Secondo Forbes, nel 2021 il 76% delle imprese darà priorità all’IA e al machine learning rispetto ad altre iniziative IT (Information Technology). Ecco i principali vantaggi.

Miglioramento della Customer experience

Forse non c’è nessuno che riesce a trarre dalla tecnologia IA più vantaggi di quanti ne traggono i clienti . Eliminare il ritardo tra le esigenze dei clienti e le risposte dell’azienda è diventato possibile grazie ai chatbot automatizzati, alle e-mail attivate e ad altri sistemi di messaggistica personalizzati. Grazie al deep learning e all’NPL, non è mai stato così facile fornire esperienze tempestive e personalizzate ai clienti. Inoltre, questo sistema alleggerisce i team di assistenza clienti, aumentando l’efficienza ed eliminando i flussi di lavoro manuali.

Riduzione degli errori

Una volta che le fondamenta dell’IA e dei modelli di automazione sono state stabilite, noterete che gli errori manuali inizieranno a scomparire. Attività correttive come l’elaborazione dei dati o l’on-boarding diventano processi in background, non perché non siano più importanti, ma perché non c’è più bisogno di una supervisione approfondita. I piccoli errori scompaiono semplicemente perché la macchina capisce solo la precisione.

L’automazione

Non si può parlare della velocità dell’IA e del machine learning senza menzionare l’automazione. Non c’è processo aziendale su cui l’automazione non possa avere un impatto positivo. Da comunicazioni e marketing, all’ on-boarding interno all’assistenza, questa tecnologia può eliminare le inefficienze da ogni angolo della vostra azienda. Ad esempio, l’automazione delle vendite aumenta la produttività del reparto del 14,5% e riduce i costi di marketing del 12,2%.

Inoltre, eliminando i flussi di lavoro manuali dall’organizzazione, si liberano risorse per idee e progetti apparentemente non disponibili. Con l’automazione, le aziende sostituiscono la minuzia delle piccole attività con la libertà di pensare strategicamente al quadro generale.

Processo decisionale

L’obiettivo dell’IA è sempre stato quello di generare processi decisionali più intelligenti. Non è che non siamo in grado di pensare in modo critico come esseri umani, ma siamo solo limitati nella velocità con cui possiamo elaborare e coordinare montagne di dati. L’IA si occupa di fornire dati, analizzare le tendenze e prevedere i risultati, eliminando le emozioni umane. È in grado di prendere i dati grezzi e di tradurli in una decisione oggettiva.

Affrontare problemi complessi

L’introduzione del deep learning e del machine learning nella strategia aziendale consente di affrontare problemi più complessi. Queste tecnologie permettono non solo di trovare soluzioni, ma anche su scala. Dai problemi con le operazioni di assistenza clienti alle minacce alla sicurezza informatica, l’implementazione dell’IA nella vostra soluzione vi offre un approccio fondamentale che vi fa risparmiare tempo, denaro e risorse.

Aumentare l’efficienza operativa

L’automatizzazione delle attività più ripetitive e l’ampliamento delle operazioni con l’intelligenza artificiale consentono di aumentare immediatamente l’efficienza dell’azienda. Volete aprire le linee di assistenza per un orario supplementare? Non dovrete preoccuparvi che i chatbot IA facciano gli straordinari. Siete preoccupati per l’eccessiva quantità di dati che entrano nel vostro sistema? L’automazione non si esaurisce mai. Infatti, il miglioramento della produttività aziendale stimato con l’utilizzo dell’IA è del 54%.

Il futuro dell’IA e dell’apprendimento automatico

Mentre le aziende cercano di scalare ed espandere le loro attività, l’IA e il machine learning sono strumenti potenti che possono aiutarle a raggiungere più rapidamente questo obiettivo. Inoltre, l’IA e il machine learning stanno diventando un elemento fondamentale per le aziende che vogliono rimanere competitive all’interno dei loro settori. Con gli strumenti giusti, l’azienda migliorerà la soddisfazione dei clienti, ridurrà gli errori e aumenterà l’efficienza operativa e con il continuo sviluppo delle tecnologie di deep learning, il futuro di questi strumenti sarà sempre più potente.