Cos’è l’intelligenza artificiale e perché la si applica ai modelli di business
Se ne parla molto ormai, ma pochi sanno effettivamente cos’è l’intelligenza artificiale e soprattutto perché la si applica ai modelli di business. E’ bene infatti specificare subito che, grazie all’utilizzo di hardware e software, questa consente di pensare ed agire umanamente e razionalmente. Questo perché tali hardware e software sono capaci di fornire prestazioni che, ad una persona comune, sembrerebbero essere di competenza esclusiva dell’intelligenza umana.
Intelligenza artificiale: cos’è
Per intelligenza artificiale si intende un concetto decisamente ampio e basato sui processi e ragionamenti, ma anche sulle dinamiche comportamentali del pensiero umano. Le applicazioni di questa tecnologia aumentano sempre di più, anche e soprattutto grazie ai big data e alla cosiddetta “machine learning” ovvero alle capacità di autoapprendimento sviluppate in sinergia con l’intelligenza umana (detta anche naturale).
Secondo la letteratura l’intelligenza artificiale altro non è che la progettazione di macchine e computer in grado di pensare ed agire come gli esseri umani, ovviamente questo solo riguardo ad alcune applicazioni specifiche come l’apprendimento o lo sviluppo di processi decisionali o ancora la soluzione di problemi. In altre parole l’intelligenza artificiale altro non fa che studiare le facoltà mentali proprie dell’essere umano attraverso dei modelli computazionali; modelli, questi, che rendono possibile la progettazione di cosiddetti agenti intelligenti in grado di agire come essere umani e di comunicare con gli stessi attraverso degli specifici processi. Tali processi sono definiti dal cosiddetto Test di Turing il quale si sviluppa in quattro specifiche fasi (1. Natural language processing – NLP – per la comunicazione linguistica; 2. rappresentazione della conoscenza per immagazzinarla; 3. ragionamento automatico per utilizzare la conoscenza immagazzinata così da rispondere a specifici quesiti e riuscire a formulare nuove conclusioni; 4. apprendimento dinamico anche chiamato “machine learning” per riuscire ad adattarsi a nuove circostanze o per inquadrare nuovi percorsi possibili) ed obbliga il computer a dotarsi sia della denominata “computer vision” per inquadrare gli oggetti sia di capacità prettamente robotiche per manipolare e spostare gli stessi.
L’intelligenza artificiale è quindi una disciplina recente che negli ultimi anni ha contribuito in maniera decisiva al progresso dell’intera branca informatica. Ovviamente però non si può parlare di intelligenza artificiale senza considerare anche discipline come la filosofia, la matematica, la psicologia, la cibernetica e le scienze cognitive. Queste infatti hanno influenzato ed influenzano tutt’oggi in maniera predominante il concetto di intelligenza artificiale la quale, è bene ricordarlo, non rappresenta un singolo bene immateriale quanto piuttosto un’innovazione informatica di prodotto e di processo in grado di intersecarsi con i tipici beni immateriali (software, know how, brevetti, mobile apps ecc. ) e con i dati informativi di input ricavabili dai preziosissimi big data.
Intelligenza artificiale: lo scopo
La capacità dell’intelligenza artificiale di diffondersi imponendo valori e significati nuovi, unita alla possibilità di applicarla a sempre maggiori soluzioni e modelli di business, ne fa un forte elemento di innovazione in grado di esaltare le caratteristiche e potenzialità anche delle tipiche risorse immateriali.
L’intelligenza artificiale studia non solo i fondamenti teorici ma anche le tecniche e le metodologie che stanno alla base della progettazione di hardware e software i quali, come accennato all’inizio dell’articolo, sono capaci di fornire prestazioni che sembrerebbero essere di competenza esclusivamente umana. Lo scopo, quindi, dell’intelligenza artificiale, non è tanto quello di replicare il tipo di intelligenza di noi umani ma piuttosto quello di rifarsi alla stessa per riuscire a svolgere alcune specifiche funzioni. In altre parole l’A.I (artificial intelligence) cerca di emulare la capacità umana di svolgere prestazioni come quella di risolvere problemi attraverso processi inferenziali. Le prestazioni dell’A.I. sono ottenute usando meccanismi propri della macchina computer così da riprodurre performance non solo qualitativamente equivalenti a quelle umane ma anche e soprattutto quantitativamente superiori. L’intelligenza artificiale ha infatti affiancato alla nozione di problema anche quella di algoritmo e quella di dato sottolineando così i vari modi in cui essere adattata.
Intelligenza artificiale e le applicazioni a modelli di business
Le applicazioni dell’intelligenza artificiale sono innumerevoli, basti pensare anche alla cosiddetta realtà aumentata che solo adesso comincia ad essere di dominio pubblico con i famosissimi Google Glass ad esempio (permettono di inserire nel campo visivo dati ed informazioni con l’ambiente circostante) ma che, come tutti sappiamo, viene già usata da tempo in ambiti ben più scientifici e specifici come quello militare, della medicina e della ricerca scientifica. Per questo ed altri motivi va da sé che riuscire a fare catalogazione esaustiva delle varie applicazioni risulta alquanto difficile a causa, appunto, della quantità ed eterogeneità dei settori interessati. Inseriamo, ad ogni modo, anche noi una tabella presa da uno scritto di Roberto Moro Visconti (il quale l’ha tratta, adattandola, da: Accenture (2016), Turning Artificial Intelligence into Business Value) che individua alcuni esempi di applicazione dell’A.I. nei modelli di business solution:
Ad ogni modo, tra i vari aspetti di questo tipo di tecnologia, quello sicuramente più rilevante è la sua capacità di formulare previsioni, cosa, questa, fondamentale per riuscire a sviluppare un buon processo di decision-making dal momento che così facendo si riesce ad abbattere il costo per la formulazione delle stesse (che solitamente è molto elevato) e, di conseguenza, a creare un aumento del valore dei dati previsionali stessi. Inoltre, studiare i modelli di business delle imprese che usano questa tecnologia ci aiuta ad inquadrare sia le problematiche giuridiche (ancora di per sé audaci) sia i profili di valutazione economica.
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