L'intelligenza artificiale (IA) sta migrando dai laboratori di ricerca al mondo del business. L'impatto dell'IA sul business è evidente. Pertanto, discuteremo i pro e i contro dell'integrazione dell'IA nel business.

In centinaia di settori, le principali aziende leader ne stanno sfruttando la potenza: dalle banche che analizzano numerosi punti dati in pochi secondi per rilevare le frodi all'implementazione di chatbot da parte dei call center per migliorare le interazioni con i clienti.

Nel corso del 2023, si è assistito a un'impennata degli strumenti, delle piattaforme e delle applicazioni basati sull'IA e sull'apprendimento automatico.

Queste tecnologie hanno avuto un impatto non solo su Internet e sull'industria del software, ma anche su altri settori verticali come la produzione, la sanità, il settore legale, l'automotive e l'agricoltura.

Aziende come Apple, Amazon, Facebook, Google, IBM e Microsoft stanno investendo nella ricerca e nello sviluppo dell'IA, che andrà a vantaggio dei consumatori, avvicinando l'IA a loro.

Few AI Trends to watch out for in the future:

• L'ascesa dei chip abilitati all'IA

La dipendenza dell'Intelligenza Artificiale da processori specializzati è la ragione dell'aumento dei chip abilitati all'IA. Anche le CPU più veloci potrebbero non migliorare la velocità di addestramento di un modello di IA.

Per accelerare l'esecuzione di app abilitate all'IA, quest'anno produttori di chip come Intel, AMD, NVIDIA e Qualcomm distribuiranno chip specializzati.

Questi chip saranno ottimizzati per scenari come l'elaborazione del linguaggio naturale, la visione e il riconoscimento vocale.

Per fornire intelligenza, le applicazioni dei settori automobilistico e sanitario si affideranno a questi chip.

L'importanza del machine learning automatizzato

Una tendenza che rivoluzionerà le soluzioni basate sul machine learning è l'AutoML.

L'impatto principale dell'automazione nel machine learning sarà la possibilità per sviluppatori e analisti aziendali di sviluppare modelli di machine learning in grado di affrontare situazioni complesse senza dover passare attraverso il tipico processo di addestramento dei modelli di machine learning.

• Automazione di DevOps tramite AIOps tramite IA

Un'enorme quantità di dati di log generati da infrastrutture e applicazioni moderne viene acquisita per la ricerca, l'indicizzazione e l'analisi.

Questi colossali set di dati possono essere accumulati e correlati per individuare modelli e insight.

• La convergenza dell'IA con altre tecnologie emergenti

Il 2019 potrebbe vedere ulteriori esempi di convergenza tra IoT e IA e tra IA e Blockchain. Infatti, le auto a guida autonoma non possono essere una possibilità concreta senza la stretta collaborazione tra IoT e IA.

I programmi utilizzati nel processo decisionale sono basati su modelli di IA e i sensori utilizzati dalle auto per raccogliere dati in tempo reale sono abilitati dall'IoT.

Quindi, gli algoritmi di IA basati sul deep learning agiscono e prendono decisioni utilizzando questi dati.

• Il deep learning sarà la competenza di IA più richiesta

Le professioni nel campo dell'IA con competenze in deep learning stanno crescendo a un ritmo più rapido. Il deep learning è un tipo di apprendimento automatico che sviluppa algoritmi noti come reti neurali artificiali che funzionano modellando la struttura e il funzionamento del cervello umano.

Impatto dell'intelligenza artificiale nel mondo degli affari:

Vantaggi dell'intelligenza artificiale per le aziende

• Aumentare l'efficienza

Pensate ai guadagni di efficienza come ai superpoteri di un dipendente. In questo modo, svolgete lo stesso numero di attività, ma ottenete risultati migliori.

Pensate all'esempio di intelligenza artificiale più onnipresente: il riconoscimento vocale. Solo tra Alexa e Siri, il coinvolgimento è enorme.

Quasi la metà degli americani accetta di utilizzare una qualche forma di riconoscimento vocale e ci sono segnali inequivocabili che queste piattaforme stiano prendendo piede nei luoghi di lavoro. Brooks Brothers, WeWork, Mitsui USA, Capital One e Vonage utilizzano già Alexa for Business.

• Raggiungere innovazioni epocali

Ci sono alcuni punti ciechi nei processi o nei prodotti di alcune organizzazioni. La svolta avviene quando qualcuno fa luce su questi punti ciechi.

L'apprendimento automatico e l'intelligenza artificiale hanno permesso alle organizzazioni di superare questi punti ciechi.

In medicina, potrebbe significare analizzare il rischio di un paziente o immettere sul mercato un nuovo prodotto diagnostico. Nel settore manifatturiero, significa prevedere i difetti prima che si verifichino.

• Analisi in tempo reale

Per un'azienda, uno dei maggiori vantaggi dell'intelligenza artificiale è l'elaborazione e l'interpretazione di un'enorme quantità di dati in tempo reale.

Questo approccio consente alle aziende di prendere decisioni critiche e agire più rapidamente, garantendo una solida posizione competitiva.

Ad esempio, nel settore dei trasporti, gli autisti potrebbero ottenere dati sugli ingorghi stradali in base alla loro posizione e modificare tempestivamente i loro percorsi.

• Migliore esperienza cliente

Il vantaggio principale è che le macchine non dormono mai, quindi il cliente avrà un supporto 24 ore su 24.

I chatbot basati sull'intelligenza artificiale sono in grado di fornire tempi di risposta più brevi e una migliore qualità dell'interazione, aiutando le aziende ad aumentare la fidelizzazione dei clienti esistenti e ad attrarne di nuovi.

• Automazione dei processi aziendali

L'intelligenza artificiale è in grado di gestire l'automazione sia dell'erogazione dei servizi che delle operazioni di produzione.

Ad esempio, il controllo e il mantenimento delle condizioni ambientali necessarie per lo stoccaggio dei prodotti, la gestione delle linee robotizzate negli stabilimenti, l'elaborazione dei pagamenti, il monitoraggio dei saldi di magazzino, la registrazione delle richieste di assistenza dei clienti e altro ancora.

• Miglioramento della sicurezza dei dati

In settori in cui la privacy dei dati è di notevole importanza, come il settore finanziario e i servizi bancari, l'intelligenza artificiale può essere utilizzata con successo per rilevare frodi e accessi non autorizzati ai dati personali.

Svantaggi dell'IA per le aziende

• Implementazione costosa

Combinando i costi di installazione, manutenzione e riparazione, l'IA è un'impresa costosa. Solo chi ha grandi disponibilità economiche può implementarla.

Le aziende che non hanno grandi disponibilità economiche troveranno onerosa l'implementazione nei propri processi o strategie.

• Maggiore dipendenza dalle macchine

Con tutta l'automazione che ci circonda, potremmo dirigerci verso un'epoca in cui lavorare senza l'assistenza delle macchine diventerà difficile per gli esseri umani.

A causa dell'introduzione dell'IA, la nostra dipendenza dalle macchine aumenterà esponenzialmente. Di conseguenza, le capacità cognitive e di pensiero degli esseri umani non faranno che diminuire nel tempo.

• Ostacolo alle opportunità di lavoro

C'è ancora ambiguità sulla creazione o cancellazione di posti di lavoro da parte dell'IA. Forse, ci saranno posti di lavoro creati e posti di lavoro persi a causa di essa.

Qualsiasi lavoro che preveda compiti ripetitivi correrà il rischio di essere sostituito dall'intelligenza artificiale. Nel 2017, Gartner prevedeva che l'intelligenza artificiale avrebbe creato 500.000 posti di lavoro.

D'altra parte, potrebbero perderne fino a 900.000. Queste cifre si riferiscono solo agli Stati Uniti.

L'intelligenza artificiale è probabilmente lo strumento più avanzato sviluppato, ma come qualsiasi altra tecnologia, può essere utilizzata sia per il bene che per il male.

Se riusciamo ad affrontare adeguatamente le problematiche relative a un utilizzo responsabile, trasparente ed equo dell'intelligenza artificiale, è probabile che questa possa rivelarsi uno strumento utile per creare un mondo migliore. Pertanto, l'impatto dell'intelligenza artificiale nel mondo degli affari può essere enorme, spingendo ogni settore ad adottare la tecnologia.