Intelligenza artificiale, Machine Learning e Deep Learning sono in qualche modo interconnesse e trattano grandi volumi di dati. Possiamo dire che l'Intelligenza Artificiale è la disciplina di base, il Machine Learning e il Deep Learning le tecniche, o meglio i modelli, che ne consentono l’applicazione.
L'era dei Big Data e delle moderne tecnologie ha ormai abituato le aziende a raccogliere, analizzare e utilizzare una grande mole di dati, dando spazio nel tempo alla nascita di una nuova disciplina, la Data Science. La scienza dei dati ha come obiettivo principale identificare modelli che aiutino le aziende a far crescere i loro profitti e migliorare la produttività.
Affinché i dati raccolti possano essere lavorati dai data scientist e utilizzati per l'addestramento di modelli ML o DL, è necessario compiere alcuni passaggi fondamentali: scoperta dei dati, preparazione, pianificazione, costruzione, comunicazione dei risultati, operatività.

Le tipologie di Intelligenza Artificiale

Premessa necessaria: è fondamentale che le aziende guardino all'Intelligenza Artificiale attraverso la lente delle capabilities rispetto ai propri obiettivi, non delle tecnologie in sé. L’IA, infatti, può supportare tre principali esigenze di business:

Automazione dei processi aziendali
Raccolta e analisi dei dati
Interazione con clienti o dipendenti

1. Intelligenza artificiale per l'automazione aziendale

Al giorno d'oggi, la maggior parte delle attività amministrative e finanziarie di back-office può essere facilmente automatizzata grazie a soluzioni di Robotic Process Automation (RPA). La RPA può, ad esempio, semplificare i seguenti processi:

Classificazione automatica e assegnazione di email e pec alle strutture preposte (es. gestione reclami)
Blocco di bancomat o carte di credito smarrite
Estrazione di disposizioni, interpretando contratti e altri documenti legali e utilizzando l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP)

2. Intelligenza artificiale per la raccolta e l'analisi dei dati

Un numero significativo di medie e grandi aziende oggi già utilizza algoritmi basati sull'Intelligenza artificiale (per essere più precisi, modelli di apprendimento automatico o Machine Learning) per rilevare e interpretare pattern ottenendo:

Predizione di acquisti successivi
Identificazione delle frodi legate alle carte di pagamento
Analisi dei dati di garanzia
Automazione del targeting

Le informazioni raccolte dai sistemi basati sull'Intelligenza artificiale differiscono dalle analisi tradizionali in tre modi: possono gestire grandi set di dati, i modelli ottengono informazioni sempre migliori analizzando dozzine di set di dati, oppure possono fornire informazioni più dettagliate sui dati.

3. Intelligenza artificiale per l’engagement dei clienti

Assistenti virtuali intelligenti in grado di elaborare efficacemente il linguaggio naturale e modelli di apprendimento automatico sono solo alcuni degli esempi di soluzioni adottate sempre più di frequente sul mercato. Alcune aziende utilizzano soluzioni di intelligenza artificiale per i dipendenti (ad esempio, per help desk interno), altre sfruttano le tecnologie AI per fornire un servizio migliore ai propri clienti mediante assistenti virtuali.

Gli assistenti virtuali, attivi 24 ore su 24, 7 giorni su 7, risolvono una serie crescente di problemi dei clienti finali, dalla richiesta di password al supporto tecnico, contenendo i costi di personale e standardizzando i processi. I chatbot interni rispondono alle domande più comuni dei dipendenti su vari argomenti, inclusi benefit, politica delle risorse umane e supporto tecnico
Le soluzioni aiutano i rivenditori a fornire un'esperienza più personalizzata, aumentando l’engagement (e le vendite)
I sistemi di raccomandazione assicurativa forniscono piani di assistenza sempre più personalizzati

Che cos'è l'apprendimento automatico, o Machine Learning?

L'intelligenza artificiale pone le basi sia per il Machine Learning che per il Deep Learning. In altre parole, non ci sarebbe né Machine Learning né Deep Learning senza AI. Scopriamo quindi cos'è il Machine Learning.
Con il termine Machine Learning si intende la capacità di una macchina di apprendere senza essere programmata esplicitamente. L’apprendimento automatico è un modo quindi per “educare” (addestramento) un algoritmo in modo che possa apprendere da varie situazioni ambientali. L’addestramento implica l’utilizzo di enormi quantità di dati e un efficiente algoritmo al fine di adattarsi (e migliorarsi) coerentemente con le situazioni che si verificano.
Ad esempio, i servizi di streaming musicale online come Apple Music utilizzano algoritmi basati su ML per decidere quale nuova canzone o cantante raccomandare.
Gli algoritmi di Machine Learning non hanno rivali quando si tratta di rilevare anomalie. Cercano gli eventi che variano in modo significativo dagli altri. Il Machine Learning è ampiamente utilizzato nel settore bancario, per prevenire ad esempio le frodi. Il sistema analizza ogni pagamento effettuato su miliardi di utenti per creare uno schema comportamentale: il paese di origine della carta, l'indirizzo IP da cui è stato effettuato il pagamento e il dominio e-mail forniscono informazioni preziose per prevedere azioni fraudolente.
Facebook utilizza i modelli di apprendimento automatico per definire quali annunci mostrare in base all'ultima query di ricerca o al contenuto delle notizie più cliccate (e non solo).

Che cos’è il Deep Learning?

Analizzando le differenze tra Machine Learning e Deep Learning con esempi, possiamo vedere che hanno solo una cosa in comune: si basano sui principi dell'Intelligenza Artificiale.
L'apprendimento profondo o DL è il campo più giovane dell'Intelligenza Artificiale, basato su reti neurali. Tuttavia, può essere visto come parte dell'apprendimento automatico poiché utilizza anche i dati per imparare a risolvere problemi o agire in una situazione particolare. Quando si confrontano i due ambiti è fondamentale sottolineare che la principale differenza tra loro è l'autoapprendimento.

Sebbene le persone spesso pensino all'apprendimento automatico e al Deep Learning come una sola cosa, questi sistemi hanno capacità completamente diverse. Il Deep Learning combina potenza di calcolo e reti neurali, mentre l'apprendimento automatico sfrutta algoritmi fissi, che trattano i dati sempre nello stesso modo.
Se diamo un'occhiata più da vicino alle reti neurali, vedremo che si basano sulla conformazione biologica del nostro cervello. In altre parole, le reti neurali imitano il processo decisionale umano e possono apprendere, e di conseguenza prendere diverse direzioni per la riproduzione dei dati.
Al giorno d'oggi, i ricercatori utilizzano il Deep Learning per una vasta gamma di attività, a partire dal semplice riconoscimento di pattern fino alle diagnosi mediche e alla traduzione automatica del linguaggio.

I settori che sfruttano al meglio le potenzialità di Machine Learning e Deep Learning

Financial – Le banche sfruttano modelli di ML/DL per due obiettivi chiave: identificare insights per indirizzare opportunità di investimento o aiutare gli investitori nelle attività di trading e individuare attività potenzialmente fraudolente. Grazie all’AI inoltre accelerano i processi di identificazione mediante la biometria vocale.

Healthcare – Il ML ha iniziato a diffondersi rapidamente nel settore sanitario e del benessere della persona con la grande diffusione di smart wearables e sensoristica: grazie alla raccolta di una grande mole di dati nella quotidianità degli utenti, l’interpretazione corretta dei dati salienti consente di migliorare o affinare le terapie in modo più rapido ed efficace. Grazie al ML/DL inoltre è possibile individuare situazioni anomale e identificare trend che supportano le scelte di cura.

Government – Un settore che ha a disposizione uno storico dati ragguardevole e che può fornire insight di grande valore, specialmente in termini di gestione dei servizi al cittadino e pubblica sicurezza. Con il ML/DL è possibile fare cost saving e identificare per tempo possibili frodi o furti di identità.

Transportation – Grazie al ML/DL è più semplice individuare pattern e trend, aiutando nel processo decisionale di progettazione di nuove strade o collegamenti o nell’efficientamento del traffico, inclusa la prevenzione di incidenti.

Telco e Utilities - Capire in profondità tutte le relazioni con la customer base e disporre di nuovi strumenti in real-time per intervenire sulle nuove opportunità o sul rischio di churn sono i principali obiettivi di queste industry, associati alla capacità di prevenire incidenti, sottrazione indebita di energia o frodi.

Media – Il mondo dell’editoria, dell’entertainment e delle agenzie media sfrutta soluzioni di natural language processing associate al ML/DL per la trascrizione di contenuti multimediali (ad esempio le news, ma non solo), consentendo successive ricerche per concetti o parole chiave in archivi multimediali anche multilingua.