Il 2016 terminato solo da qualche settimana ha aperto un mondo di possibilità per chi crede nell’innovazione legata al business. Realtà virtuale, bot, assistenti digitali, sono solo alcuni dei contesti che nel 2017 prenderanno maggiormente forma, per far compiere all’uomo un concreto salto di qualità verso l’utilizzo della tecnologia in ambito professionale. A fare da collante a tutti questi paradigmi c’è l’Intelligenza Artificiale, vero motore di una rivoluzione nata nelle menti lungimiranti dei registi degli anni ’80, che sognavano già una società in cui i robot sono presenti, non come padroni ma in quanto strumenti essenziali per supportare il lavoratore nelle sue attività.
Non ci meravigliamo più dei progressi fatti dall’informatica in campo AI ma la sensazione è che tutti gli obiettivi raggiunti sinora necessitino ancora di un framework applicativo reale, senza il quale rischiano di rimanere solo interessanti punti di vista infruttuosi. Per questo, i 12 mesi che stiamo vivendo si pongono come fondamentali per l’affermazione di soluzioni peculiari, basate sull’Intelligenza Artificiale. Ne scorgiamo solo l’ombra ma dietro l’angolo fa già capolino una loro più larga adozione. Scopriamo quali sono i settori più caldi da tenere d’occhio quest’anno.
L’Internet delle Cose
Settore esploso e saturo? Per niente. Il giro di affari che circonda l’IoT è molto ampio e, secondo gli analisti, non si placherà anche nel 2017. Tra le piattaforme più interessanti ci sono senza dubbio i gadget che integrano un’AI focalizzata sull’assistenza virtuale, sia a livello domestico (Google Home) che professionale (Alexa), dove i gadget “aumentati” potranno spegnere le luci, aggiustare la temperatura, controllare le telecamere di sorveglianza e i livelli di sicurezza generali. Abbinate questo al machine learning e otterrete qualcosa di molto vicino a un maggiordomo digitale onnipresente.
Predictive Analytics
Proprio dal machine learning si parte per considerare gli sviluppi dell’analisi predittiva a bordo delle soluzioni software attese quest’anno. Pensiamo ai modelli previsionali che passano continuamente da un utilizzo consumer a uno enterprise, come la meteorologia che influenza le scelte individuali e quelle globali di una smart city. I forecast a cui abbiamo accesso (a livelli differenti ovviamente) cominciano a comunicare in modalità cross-platform proprio grazie all’AI. In questo modo, un’infrastruttura che recepisce un’altra probabilità di pioggia può chiudere automaticamente le finestre di una serra, così come una città sarà in grado di sfoggiare i pannelli fotovoltaici, di solito coperti, qualche minuto prima del ritorno del sole. Automatizzazione intelligente, un vantaggio per tutti (anche economico).
Data analysis
Ma non solo benefici per la massa: l’Intelligenza Artificiale porta con sé numerose promesse anche per la misurazione del business sotto vari punti di vista. Più le strategie si fanno complesse, più diventa difficile tenere il passo con i dati prodotti e con le conseguenze che questi hanno sull’intera economia di un’azienda. Non di rado, le piccole e medie imprese non possono sobbarcarsi l’onere di assumere un data analyst che traduca in sapere le informazioni recepite. L’AI diventa una soluzione democratica che sopperisce a tale mancanza. In che modo? Attraverso la data visualization e la data interpretation, i migliori mezzi oggi a disposizione per creare insight di valore da cui ottenere risposte.
Deep learning
Un approccio più avanzato del machine learning che consente che è già servito per realizzare programmi come AlphaGo, pensato per risolvere questioni complesse. Il vantaggio di software del genere è che possono provare infinite combinazioni di fattori per trovare una soluzione peculiare ad un problema. Immaginate un tool del genere all’interno di un complesso industriale o alla guida delle scelte strategiche di una multinazionale. Fattore umano + tecnologia, non c’è praticamente contesto produttivo in cui il deep learning non porterebbe vantaggi: dall’economia alla medicina, passando per la politica e la scienza.
Specializzazione
Uno dei cambiamenti più evidenti riguarda quello che l’Intelligenza Artificiale sembrava poter fare in passato rispetto alle applicazioni future. La generalizzazione degli strumenti (il computer che gioca a scacchi o risolve il cubo di Rubik) ha lasciato spazio alla specializzazione delle risorse, in cui un modello fondato su un algoritmo può aiutare le persone a svolgere determinati compiti, con una visione d’insieme più ampia. Per questo, il 2017 vedrà il sorgere di modelli derivati da algoritmi di AI studiati per certe categorie e settori: dagli sviluppatori ai commerciali, dai creativi all’ufficio acquisti. C’è tutto un mondo in attesa di essere scoperto lì fuori, non serve altro che chiedere.
