In un futuro molto vicino Machine Learning ed Intelligenza Artificiale in genere saranno parte integrante di qualsiasi servizi digitale a valore. Sarà mediante l’Intelligenza Artificiale che si andranno ridefinendo i processi transazionali, che verranno gestiti in modo automatico; le applicazioni saranno parte di un ecosistema di soluzioni software ad alta tecnologia e alla base di tutto saranno necessarie infrastrutture hardware sempre più potenti e sofisticate.
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L’Intelligenza Artificiale è ormai passata dalla fase della pura sperimentazione a quella della concretezza dei progetti e delle soluzioni. IDC stima un mercato in fortissima crescita e prevede una spesa complessiva worldwide del valore di 46 miliardi di dollari entro il 2020.
Secondo le stime di Gartner, Advanced Machine Learning e Data Science saranno le principali tecnologie in grado di supportare i business delle aziende nei prossimi 3-5 anni, complici anche la sempre più ampia disponibilità di dati e la maturità delle tecnologie di analisi.
Uno scenario di grande evoluzione
Dati che non possono certo essere trascurati e che, indipendentemente dal loro valore statistico, hanno il merito di tracciare uno scenario evolutivo in atto, ormai tracciato, del quale non se ne possono ignorare gli effetti.
Le aziende sono ancora agli albori sia nella conoscenza sia nell’applicazione dell’Intelligenza Artificiale ma le aspettative sono decisamente elevate. La conferma arriva dal report realizzato da The Boston Consulting Group e MIT Sloan Management Review (Reshaping business with artificial intelligence), risultato di una indagine globale che ha coinvolto 3mila manager e analisti di 21 diversi settori intervistati in 112 Paesi.
I numeri parlano chiaro: più di tre quarti si aspetta che l’Intelligenza Artificiale possa contribuire alla creazione di nuove linee di business se non addirittura (per quasi l’85% dei manager interpellati) di guadagnare o mantenere un vantaggio competitivo. L’80% dei manager vede infatti l’AI come un’opportunità, mentre solo il 40% pensa che possa essere anche un rischio.
Entrando nel dettaglio delle opportunità previste, sei manager su dieci si aspettano grandi impatti sulle proprie organizzazioni (già entro i prossimi cinque anni), in particolare sull’Information Technology, sulle Operations & Manufacturing, sulla gestione della Supply Chain e sulle attività di rapporto con i clienti (Marketing, Customer Journey, Customer Experience, Customer Satifaction, ecc.).
Prepararsi a “fare business” con l’Intelligenza Artificiale
Nonostante le attese siano molto elevate, quanto emerge dai risultati dell’indagine dimostra che le aziende non sono ancora del tutto pronte per affrontare la grande rivoluzione che porterà l’Intelligenza Artificiale. Questo perché se da un lato la tecnologia corre veloce e l’offerta tecnologica si arricchisce mese dopo mese,
Per riuscire a “fare business” attraverso l’utilizzo dell’Intelligenza Artificiale servono prima di tutto le competenze necessarie (tecnologiche e metodologiche) per poter sviluppare servizi e applicazioni in grado di produrre i risultati attesi.
Ed è in questo alveo di competenze che il canale ICT può trovare una grande opportunità di crescita e proposta a valore sia nell’offerta di servizi sia nello sviluppo di software sia, infine, nella proposta di tecnologie hardware quale base infrastrutturale indispensabile per quelle aziende che vedranno nell’intelligenza Artificiale un possibile motore di business.
Dal punto di vista software e di servizi digitali, un ruolo centrale lo avranno sempre più le Application Programming Interface (Api), che possono essere sfruttate dai partner di canale interessati allo sviluppo di servizi e applicazioni di Intelligenza Artificiale, potendo oggi contare sul rilascio continuo da parte dei grandi top player di API di Machine Learning integrabili in applicazioni aziendali o servizi digitali esistenti (o in sviluppo) con uno sforzo minimo di integrazione e scrittura di codice (oltre al fatto che la disponibilità di accesso a tutte le API via cloud rende molto più rapido ed economico lo sviluppo di nuove soluzioni).
Opportunità interessanti nasceranno, come anticipato, anche dal punto di vista della proposta hardware dato che le infrastrutture che abilitano l’Intelligenza Artificiale si sono evolute tanto da supportare un ventaglio sempre più ampio di attività e processi di business.
La maggior parte degli algoritmi di Artificial Intelligence necessita di enormi quantità di dati e di potenza di calcolo per funzionare al meglio, motivo per cui diventano indispensabili almeno tre componenti tecnologiche principali:
– l’infrastruttura di rete (e la connettività);
– l’infrastruttura server con elevata capacità di elaborazione;
– lo storage.
Considerazioni da prendere tutt’altro che “alla leggera”: stando infatti alla più recente analisi di McKinsey Global Institute [condotta su oltre 200 realtà aziendali in Usa ed Europa, operative in 15 settori industriali, correlando il “tradizionale” Digital Index di McKinsey – l’indice di utilizzo e sviluppo delle tecnologie digitali – con il più attuale AI index, l’indice sviluppato ad hoc dalla società di analisi e consulenza per monitorare gli investimenti e i livelli di utilizzo dell’Intelligenza Artificiale da parte delle aziende utenti – ndr], l’adozione delle tecnologie e delle soluzioni legate al mondo dell’Intelligenza Artificiale è sistematicamente maggiore e più frequente in quelle realtà dove si sono fatti precedenti investimenti infrastrutturali, in particolare verso cloud-based architecture, infrastrutture iperconvergenti e sistemi ingegnerizzati sviluppati per l’analisi in real-time dei Big Data.
