Domande sull'intelligenza artificiale che le aziende si pongono

Ogni azienda che prende in considerazione l'adozione dell'intelligenza artificiale si pone le stesse domande: da dove iniziare, cosa fa concretamente l'IA, quanto costa e come trasformare un'idea in un risultato aziendale.

Di seguito, abbiamo raccolto le domande che ci vengono poste più frequentemente dai manager e abbiamo fornito risposte dirette, senza utilizzare termini tecnici. Infine, mostriamo come Flexa Cloud aiuta la tua azienda a superare le congetture e a utilizzare l'intelligenza artificiale per generare valore reale.

Che cos'è l'intelligenza artificiale nella pratica?

Intelligenza artificiale (AI) Si tratta della capacità dei sistemi informatici di svolgere compiti che in precedenza richiedevano l'intervento umano: leggere e interpretare testi, riconoscere immagini, prevedere comportamenti e prendere decisioni basate sui dati. In pratica, ciò si manifesta negli assistenti virtuali, nell'analisi di grandi volumi di informazioni, nell'automazione dei processi e nella raccomandazione di prodotti. Per l'azienda, ciò che conta non è la tecnologia in sé, ma il problema che essa risolve: ridurre i costi, aumentare la velocità o migliorare il servizio al cliente.

Qual è la differenza tra Machine Learning e deep learning?

machine Learning Il deep learning è il ramo dell'intelligenza artificiale che crea algoritmi capaci di apprendere dai dati e migliorare nel tempo, senza essere programmati regola per regola. Il deep learning è una tecnica di apprendimento automatico che utilizza reti neurali multistrato per riconoscere modelli più complessi, come voce, immagini e linguaggio naturale. Nel processo decisionale aziendale, la regola è semplice: utilizzare il modello più leggero che risolva il problema. Non tutti i progetti necessitano del deep learning.

In quali ambiti viene già utilizzata l'intelligenza artificiale oggi?

In quasi tutti i settori. Il commercio al dettaglio utilizza l'IA per prevedere la domanda e personalizzare le offerte. Il settore sanitario la impiega per supportare le diagnosi. L'industria la utilizza per la manutenzione predittiva e il controllo qualità. Il servizio clienti si avvale di assistenti virtuali che rispondono ai clienti 24 ore su 24. Il filo conduttore è l'utilizzo dei dati già in possesso dell'azienda, ma attualmente inutilizzati, per automatizzare le attività e generare previsioni utili.

Cosa può fare l'intelligenza artificiale e cosa non può fare?

Nei progetti di successo, l'intelligenza artificiale viene considerata uno strumento di supporto alle decisioni, non un sostituto del team.

In che modo l'intelligenza artificiale sta cambiando il nostro modo di lavorare?

Elimina le attività ripetitive dal team, liberando tempo prezioso per attività che richiedono creatività e capacità relazionali. I report che prima richiedevano ore ora vengono prodotti in pochi minuti, le richieste di assistenza più semplici vengono gestite automaticamente e gli analisti possono concentrarsi sul processo decisionale, non sulla raccolta dati. Il risultato è un team più piccolo che fa di più, con una qualità superiore.

Quanto costa un progetto di intelligenza artificiale e quanto tempo richiede?

Dipende dal problema, ma non è necessario che l'avvio sia costoso o richieda molto tempo. L'approccio consigliato è quello di iniziare con una prova di concetto (POC): un progetto di portata limitata, con un obiettivo chiaro e una tempistica breve (generalmente da 4 a 8 settimane), per verificare se l'IA risolve il problema prima di investire su larga scala. In questo modo si misura il ritorno sull'investimento in anticipo ed si evita di spendere soldi in qualcosa che non produce risultati.

Da dove dovrebbe iniziare la mia azienda?

Parti dal problema, non dalla tecnologia. Scegli un processo che oggi comporta costi in termini di tempo o denaro, verifica se disponi di dati al riguardo e definisci come ne misurerai il successo. A partire da lì, una Proof of Concept (POC) mostrerà rapidamente se vale la pena scalare. Flexa Cloud effettua questa diagnosi insieme al tuo team, definendo il caso d'uso con il massimo ritorno sull'investimento e il piano per la sua implementazione in produzione.