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gennaio-febbraio 2018
i
ntelligence
a
utomation
sono necessari sistemi di classifi-
cazione più sofisticati o per l’in-
terpretazione di contenuti de-
strutturati. L’aumento dei dati
e della complessità dei modelli
predittivi sta richiedendo capaci-
tà di calcolo e memorizzazione
sempre più elevati, per periodi di
tempo limitati; il ricorso quindi
a soluzioni cloud (prevalente-
mente PaaS) si sta dimostran-
do efficace, riducendo il time
to market delle soluzioni di IA.
Riconoscimento ed interpreta-
zione del linguaggio naturale
–
queste tecniche di Intelligenza
Artificiale si stanno diffondendo
sia nell’ambito della trasposizio-
ne della voce in testo che nella
eventualmente successiva inter-
pretazione del testo. L’attuale
tendenza in atto consiste nell’adozione, ove possibile, di
servizi cognitivi già resi disponibili dalle principali piatta-
forme cloud pubbliche (ad esempioWatson e Cortana),
integrandoli ove necessari con servizi cognitivi sviluppati
ad hoc utilizzando framework di reti neurali. L’interpreta-
zione del linguaggio naturale è particolarmente utilizzata
per estrarre dati strutturati dalle interazioni testuali che
avvengono sui social network, attraverso lo scambio di
email o sul web. Servizi cognitivi per il riconoscimento
vocale si stanno invece diffondendo, in Italia, nell’ambito
di contact center o per comandi vocali
in ambienti ‘hands free’.
Riconoscimento ed interpretazione
delle immagini
– tali tecniche si stanno
diffondendo per estrarre dati struttu-
rati da immagini ed in par ticolare là
dove le immagini siano da ‘classificare’
(attribuire specifici ‘tags’) o dove siano
da identificare immagini simili (come nel
caso di sistemi antifrode) o particolari
pattern grafici (per esempio potenzia-
li anomalie, guasti, gesti oppure oggetti). Anche in tale
contesto, per applicazioni standard (come il riconosci-
mento facciale o ambienti standard) si sta diffondendo
l’adozione di servizi cognitivi predefiniti.
Che ruolo hanno i BOT in questo scenario?
La diffusione di BOT come Chatbot o VoiceBot, che in-
tegrano diversi strumenti di IA quali servizi cognitivi di
riconoscimento vocale e di interpretazione del linguag-
gio naturale o servizi di machine learning personalizzati,
è particolarmente interessante. Tali servizi sono orche-
strati attraverso un flusso di interazioni che portano alla
esecuzione di specifici task grazie a strumenti di robotic
process automation o web services. I parametri necessa-
ri a guidare il flusso di interazione e i parametri per l’e-
secuzione dei task esecutivi automatizzati sono proprio
determinati con le tecniche di intelligenza artificiale de-
scritte in precedenza. Proprio i BOT sono il cuore della
nuova era di automazione dei processi e dei nuovi modelli
operativi per aumentare l’efficienza e l’industrializzazio-
ne di processi personalizzati sia di tipo industriale che di
servizio al cliente. E proprio questi BOT rappresentano
una delle caratterizzazioni principali di questa nuova rivo-
luzione basata sulla ‘personalizzazione
industrializzata’.
Qual è, secondo voi, la maturità del
mercato italiano?
Secondo quanto rilevato dalla ricerca, il
nostro Paese si posiziona al terzo posto
tra i Paesi analizzati, con più di 2 aziende
su 5 (44%) che stanno implementan-
do progetti di Intelligenza Artificiale su
larga scala. Nello specifico, le aziende
del nostro Paese hanno impiegato l’IA in progetti finance
(21%), customer service (20%), sales & marketing (19%),
IT (17%), di gestione della catena di distribuzione (16%)
e risorse umane (7%). È interessante notare, infine, che
l’88% delle aziende italiane ha già avviato in modo proat-
tivo corsi di formazione/aggiornamento per i dipendenti
in modo da gestire l’impatto dell’IA. In questo campo, in-
fatti, l’Italia si posiziona al secondo posto, preceduta solo
dall’India (92%). Il 63% delle aziende italiane prevede in-
fine di aumentare del 20% i propri investimenti in IA nei
prossimi 5 anni.
L’88% delle aziende italiane
intervistate in occasione della
ricerca di Capgemini Consulting
ha già avviato in modo proattivo
corsi di formazione e di
aggiornamento per i dipendenti in
modo da gestire l’impatto dell’IA.