L’Intelligenza Artificiale crea nuovi profili professionali e nuove aziende. Migliora la profilazione dei clienti, l’analisi di contenuti, dati e informazioni. Riduce i costi e i tempi per gestirli.
Scopriamo che trova qualche freno applicativo nella mentalità delle aziende, più che nei costi, come nei settori manifatturiero e dei media. Ma promette soluzioni decisive per cambiare passo e governare i propri vantaggi competitivi; anche e persino in ambito governativo.
Ne parla a Company | Note Stefano Spaggiari, Ceo di Expert System, azienda di Modena che sviluppa software di cognitive computing e text analytics basati su algoritmi di intelligenza artificiale. Quella che per noi è una nuova Olivetti: un’azienda italiana che gioca la sua partita in uno dei settori di frontiera a livello globale.
—
Intervista estratta dal business report privato 11 note di Intelligence Economica di Company | Note.
Per riceverlo scrivere a info@companynote.it
—
Applicazione/1 – Quali sono i “primi” settori in cui l’intelligenza artificiale è applicata, quelli più fit per applicarla?
L’intelligenza artificiale è oggi la leva necessaria in tutti i settori di mercato per dare concretezza all’innovazione, migliorando sia la gestione delle informazioni e l’intelligence sia i processi di automazione del business – la cosiddetta RPA, Robotic Process Automation.
In settori fortemente competitivi, come quello di Banche e Assicurazioni, l’utilizzo di tecnologie di intelligenza artificiale è particolarmente efficace nelle attività di assistenza ai clienti. Ad esempio con Intesa Sanpaolo abbiamo sviluppato un progetto (Cogito) che consente ai clienti della banca non solo di ricevere risposte precise e complete alle proprie richieste, ma anche di eseguire direttamente un’azione, come accedere al proprio conto corrente per disporre un bonifico, e tutto ciò senza dover cercare dentro il menu.
Grazie alla combinazione di analisi semantica (cioè la comprensione del significato delle parole e delle frasi), elaborazione del linguaggio naturale e tecniche di machine learning, stiamo lavorando con diverse realtà assicurative alla semplificazione dei processi legati alla contrattualistica o alle richieste di rimborso, con risultati notevoli, se si considera che valutazioni che prima richiedevano fino a un’ora di tempo vengono ora effettuate in pochi secondi. L’intelligenza artificiale consente di ridurre i costi operativi legati ad attività routinarie, e con ricadute positive anche in relazione all’accuratezza dell’analisi, che è risultata migliore rispetto all’attività manuale, liberando risorse per mantenere sempre elevati standard qualitativi nella propria offerta e nei confronti dei propri clienti.
Non è poi solo il mondo aziendale a beneficiare dei vantaggi dell’intelligenza artificiale. Sono diversi gli esempi di implementazioni in tutte le aree strategiche del comparto governativo, ad esempio per supportare attività specifiche come la cyber defence e, in generale, tutti i processi decisionali, partendo ad esempio dal monitoraggio e dalla mitigazione dei rischi potenzialmente legati a terze parti.
Il punto in sostanza è che le informazioni oggi sono uno degli asset più strategici per la competitività e, nello stesso tempo, rappresentano una sfida cruciale per le organizzazioni di tutti i settori. Sulla capacità di governare nel modo più efficace le conoscenze disponibili, infatti, si gioca la possibilità di ottimizzare l’operatività interna e, parallelamente, offrire prodotti e servizi sempre più innovativi, in linea con aspettative crescenti in termini di qualità e costi. È proprio in questo scenario che si inserisce il valore dell’Intelligenza Artificiale: possiamo dire che le tecnologie intelligenti non sono solo quelle ideali, ma oggi quelle assolutamente necessarie in tutte le aree organizzative che hanno a che fare con enormi volumi di dati o con la gestione di informazioni non strutturate, come ad esempio i classici documenti di lavoro o presentazioni, ricerche, articoli, news e post provenienti dal web, email, ecc.
Applicazione/2 – Quali invece quelli più resistenti alla sua applicazione e perché?
Anche se la curva di acquisizione dell’intelligenza artificiale non è la stessa in tutti i settori, possiamo dire che le cose hanno iniziato a cambiare anche in mercati fino a poco tempo fa meno attivi, come quello manifatturiero, ad esempio. C’è anche da dire che, indipendentemente dal settore, ci sono realtà che più di altre fanno fatica ad adeguare i propri modelli organizzativi o per le quali tendono a prevalere i timori rispetto alle opportunità che l’introduzione nei processi delle tecnologie intelligenti possono garantire. Ma è comunque un dato di fatto che ovunque stia sempre più maturando la consapevolezza del valore dell’intelligenza artificiale.
Immagini – Generalmente quando ci riferiamo alle informazioni pensiamo alle parole o ai dati. L’intelligenza artificiale opera anche sulle immagini? Per esempio in quali settori?
È vero, si parla di più di intelligenza artificiale per la gestione di dati e informazioni, anche perché è qui che si gioca la vera sfida tecnologica. Se infatti per il riconoscimento delle immagini possono essere sufficienti algoritmi di machine learning per “insegnare” a un sistema diverse forme e dimensioni per poi abilitarlo a riconoscere e classificare autonomamente gli oggetti, il discorso è diverso per l’elaborazione del linguaggio e la comprensione dei testi perché entrano in gioco capacità cognitive molto più complesse.
Un processo per noi banale come riuscire a capire quando una parola come “calcio” significa “elemento chimico” e non “sport” o “tiro dato con il piede”, è tutt’altro che semplice per una macchina. Occorre infatti che un sistema di questo tipo abbia in sé una conoscenza di base molto ampia e sappia poi compiere diversi passaggi logici, per simulare il processo di comprensione umana attraverso il quale noi arriviamo a identificare il corretto significato di una parola nel contesto.
Semantica – Quanto pensa che possa cambiare l’AI nel settore dei media/giornali/informazioni e come?
La presenza dell’intelligenza artificiale nei giornali non dovrebbe più sorprendere. È noto il caso di Heliograf, il “redattore AI” (AI, Artificial Intelligence) del Washington Post. Nel corso di un anno ha sviluppato 850 articoli. Non si tratta certo di editoriali… tutt’altro! Sono notizie piuttosto semplici, come i risultati di competizioni sportive minori o note finanziarie, ma che hanno consentito comunque all’editore di liberare da attività di scarso valore i redattori umani.
Non serve andare oltreoceano per trovare esempi interessanti. Expert System ad esempio ha supportato il Corriere della Sera a recuperare la ricchezza di conoscenze sepolte negli archivi del giornale. Nessuno sarebbe mai tornato a leggere 140 anni di storie raccontate in oltre 8 milioni di pezzi; invece, con la digitalizzazione e poi l’analisi dei testi basata sulla comprensione semantica, è stato possibile.
La classificazione di articoli e news non è solo utile per rendere più efficienti le attività di organizzazione interna ma anche per estendere il ciclo di vita di articoli e approfondimenti e sviluppare nuove opportunità editoriali, aggregando notizie simili e proponendole ai lettori in base ad abitudini di lettura o ai comportamenti nella navigazione delle pagine. Con la stessa logica, gli editori e, in generale, qualsiasi fornitore di contenuti online, possono arricchire la propria offerta pubblicitaria.
Pmi – La maggior parte delle imprese italiane sono di piccole dimensioni e finanziariamente “povere”. Come si possono avvicinare agli strumenti dell’AI/l’AI quanto è accessibile in termini di costi?
Le grandi aziende sono state chiaramente pioniere nell’utilizzo delle tecnologie di intelligenza artificiale. In ogni caso non ne farei solo una questione di dimensioni, comunque, perché in realtà non esiste un unico approccio valido per tutti i casi. Inoltre, grazie alla condivisione di servizi ed esperienza sarà possibile anche per aziende di dimensioni più ridotte avvicinarsi a questo tipo di tecnologie. Noi riteniamo che il messaggio da dare alle aziende sia che ci sono tecnologie di intelligenza artificiale realmente in grado di dare valore, come nel caso di Cogito®, e che tali tecnologie stanno ottenendo risultati importanti, con costi di implementazione controllati, e lo stanno facendo già da molti anni, ancor prima che “l’onda dell’intelligenza artificiale” iniziasse a prendere una forma così definita. Un altro elemento molto rilevante è poi l’esperienza. La sfida non può essere affrontata pensando a una “qualsiasi tecnologia di intelligenza artificiale”. Occorre avvalersi di una esperienza consolidata, in modo che possano essere tracciate in modo corretto le aspettative e che il progetto possa raggiungere subito risultati tangibili.
Italian version – Dal punto di vista delle competenze di settore e dei profili formati e nati in Italia, il Paese ha qualcosa da offrire al mercato? Ha qualche specificità o potrà avere una sua “versione” dell’intelligenza artificiale, magari applicata o declinata in settori del tutto affini alla nostra economia?
Noi italiani siamo bravissimi a fare tecnologia. I nostri ingegneri della conoscenza, i nostri informatici e programmatori non hanno nulla da invidiare in termini di competenze tecniche ai colleghi della Silicon Valley. Abbiamo più che altro un problema di dimensioni delle nostre imprese, per cui facciamo fatica ad affermarci. Ma le competenze ci sono e il nostro Paese ha tanto da offrire anche nel mercato di tecnologie così innovative come quelle dell’intelligenza artificiale, e a livello globale. Con il nostro esempio, nel nostro piccolo, stiamo dimostrando che si può essere leader anche dall’Italia.
Nuove capacità – Quali sono le nuove capacità che l’intelligenza artificiale porta all’utente/cliente/lavoratore? Su quali elementi ha un apporto migliorativo (numero di informazioni, tempi di processo delle informazioni, individuazione delle informazioni da gestire…)?
L’efficacia nel combinare quantità e qualità. La velocità e i volumi di crescita delle informazioni sono costantemente in aumento e ciò rende impossibile una gestione manuale efficace e tempestiva. A scalabilità e velocità, l’intelligenza artificiale aggiunge poi l’accuratezza, perciò livelli di qualità che non è possibile ottenere con altre tecnologie.
Oggi la sfida legata alla gestione della conoscenza, infatti, non riguarda più solo la potenza di calcolo. Se in passato i requisiti fondamentali di una tecnologia erano velocità e scalabilità, oggi il piano si è necessariamente spostato verso il bisogno di una maggiore intelligenza, appunto. Per riuscire a comprendere, contestualizzare, collegare e “dare un senso” alle informazioni, le tecnologie devono essere più intelligenti, oltre che veloci e potenti. Il valore aggiunto dell’intelligenza artificiale su base semantica per l’analisi delle informazioni risiede nell’aggiungere la capacità di comprendere in modo preciso e completo il senso di qualsiasi tipo di testo in modo scalabile e alla stessa velocità con cui “viaggiano” oggi le informazioni.
Valore della conoscenza – Oggi le aziende sono consapevoli che possedere informazioni/conoscenza sia il loro più grande vantaggio strategico?
Per le aziende ormai è chiaro che chi si doterà di strumenti per usare un maggior numero di informazioni vincerà. Le informazioni ci sono ma bisogna saperle prendere. Le tecnologie intelligenti possono consentirci di tenere le informazioni sotto controllo e aiutarci a trovare le conoscenze giuste – tutte ma solo quelle! nel momento più opportuno. Starà poi a noi usarle nel modo migliore e prendere la decisione giusta.
E credo che alle aziende sia chiaro anche quest’ultimo concetto: la tecnologia è un fattore imprescindibile ma anche l’intelligenza lo è. Lo rimarrà per sempre e, in questo caso, non mi riferisco all’intelligenza artificiale.
Profilazione – L’intelligenza artificiale che vantaggi può portare nella profilazione del cliente? In quali settori in particolare?
Un esempio interessante dell’applicazione di tecnologie di intelligenza artificiale per la profilazione riguarda il settore della pubblicità. Attraverso la comprensione accurata dei contenuti è possibile creare ad esempio dei “profili di interesse” e non solo arricchire profili di clienti già esistenti. Gli interessi sono identificati sulla base dei contenuti letti online dai consumatori in modo che si possano associare pubblicità effettivamente più pertinenti. Inoltre, applicando tecniche di machine learning, è possibile anche andare oltre e prevedere per ciascun profilo di interesse anche la propensione al click o all’acquisto. In generale, comunque, la profilazione dei clienti è diventata strategica per tutte le aziende per conoscere nel miglior modo possibile i propri clienti anche attraverso l’identità digitale.
Nuove professioni – Ci dice 3 nuovi profili professionali creati dall’avvento dell’intelligenza artificiale (e se possibile i relativi settori)?
È ragionevole prevedere che nuove figure professionali subentreranno nel mondo del lavoro, come è già successo in passato in occasioni di grandi trasformazioni industriali. Ad esempio gli analisti di Gartner hanno previsto che i prossimi saranno anni cruciali nelle dinamiche occupazionali. Posti di lavoro scompariranno ma, secondo le loro stime, a partire dal 2020 l’occupazione nata grazie all’uso delle tecnologie di Artificial Intelligence sorpasserà il numero di posizioni perdute (1,8 milioni di posti di medio e basso livello), raggiungendo un netto di due milioni di nuovi posti nel 2025. Fra i nuovi profili professionali, includerei senz’altro l’analista di processo “AI knowledge engineer” e lo “sviluppatore di sistemi di AI” che avranno un ruolo centrale in qualsiasi settore, perché l’intelligenza artificiale sarà sempre più presente nella nostra vita e sarà parte sempre più integrante della nostra economia. Un ruolo chiave legato alla continua crescita dei dati sarà inoltre svolto dal “data scientist”.
Start up – Può citare alcune start up promettenti nel settore (anche italiane, se ci sono)?
Come Expert System collaboriamo con diversi incubatori e acceleratori di impresa e sono davvero tanti gli esempi di start-up completamente “made in Italy” che hanno tutte le carte in regola per eccellere nel proprio settore. Ad esempio Buzzoole, che ha sviluppato un tool per consentire alle aziende di migliorare le proprie campagne di marketing, favorendo una interazione più diretta con utenti e influenzatori. Altro caso molto interessante è quello di Axyon AI, che è specializzata nell’applicazione dell’intelligenza artificiale al mondo della finanza.