Office Automation gennaio-febbraio 2018

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intelligenceautomation
L’evoluzione nello sport
Decidere la prossima giocata in tempo
reale o studiare i punti deboli dell’av-
versario attraverso dati provenienti da
sensori posti sul corpo dell’atleta o,
ancora, rivelare sfumature e dettagli
di gioco mai colti prima in grado di
suscitare l’entusiasmo di fan, media e
squadre. È questo il presente e il fu-
turo dello sport, e grazie ad Amazon
Web Services è possibile scoprire il
dietro le quinte di una rivoluzione
già in atto, un nuovo approccio alla
competizione in cui potenza di calcolo,
analisi ed elaborazione dati in tempo
reale possono fare la differenza, sul
campo, tra una vittoria e una sconfitta.
Tra gli esempi più interessanti l’app
Hudl che offre una piattaforma di vi-
deo e analytics pensata per migliorare
il gioco di squadra attraverso l’analisi
delle immagini di allenamenti e match.
Grazie al cloud AWS, tramite l’app è
possibile caricare il video di un player
che può essere analizzato in base alle
regole e tenendo conto delle migliori
pratiche di uno sport specifico. Il video
può essere utilizzato per mettere in
evidenza le migliori azioni, gli errori e
i comportamenti da migliorare, insie-
me ai commenti di coaching.
Inoltre, i coach hanno anche la pos-
sibilità di caricare video di squadre
avversarie per effettuare confronti.
L’app permette di filmare un’azione
di gioco e poi analizzarla frame by
COSA C’È DI NUOVO
Aziende in movimento.
frame grazie alla computer vision (IA
per la comprensione delle immagini).
Semplificare lo sviluppo del ML
Il team Google Cloud AI continua a
lavorare a pieno ritmo. Nel 2017 ha
presentato Google Cloud Machine
Learning Engine, per aiutare gli svi-
luppatori con esperienza di machine
learning a costruire modelli in grado
di funzionare con ogni tipo di dato,
di qualunque dimensione, mostrando
come i servizi moderni di machine
learning, per esempio le API – inclu-
se Vision, Speech, NLP, Translation e
Dialogflow – possano essere imple-
mentate su modelli già preparati, per
rendere le applicazioni aziendali sem-
pre più scalabili e veloci.
Kaggle, la comunità di data scientist e
ricercatori di machine learning di Go-
ogle, ha superato il milione di persone.
Per rendere l’IA ancora più accessibi-
le, è stato recentemente presentato
Cloud AutoML che aiuta le imprese
con limitata esperienza specifica a co-
struire modelli di machine learning di
alta qualità, sfruttando tecniche avan-
zate come learning2learn e transfer
learning (passaggio dell’apprendimen-
to) da Google. La prima componente
di Cloud AutoML che verrà resa di-
sponibile è AutoMLVision, un servizio
che rende più facile e veloce creare
modelli di machine learning di rico-
noscimento delle immagini.
Cloud AutoMLVision si basa sugli ap-
procci di riconoscimento delle imma-
gini più importanti di Google, tra cui
il transfer learning e le neural archi-
tecture search technologies.
IA, psicologia e pubblicità
La soglia dell’attenzione è in forte calo:
la facilità di accesso a moltissimi ca-
nali da diversi dispositivi in ogni mo-
mento rende sempre più facile per gli
utenti farsi distrarre e sopraffare dalla
quantità di informazioni a disposizione.
L’applicazione della psicologia al mar-
keting e all’advertising per catturare
l’attenzione degli utenti non è certo
una novità, e le domande sono sempre
le stesse: cosa spinge i consumatori a
comprare qualcosa che hanno visto in
una pubblicità? E come fa un’azienda a
guidarli nel percorso attenzione-inte-
resse-desiderio-acquisto? La risposta
è: rilevanza e personalizzazione. La
differenza, oggi, è che i brand possono
consegnare le pubblicità al giusto uten-
te con una precisione estremamente
elevata, usando la giusta creatività nel
contesto migliore. L’intelligenza artifi-
ciale rende questo approccio, perso-
nalizzato e basato sulla rilevanza, più
semplice, immediato ed economica-
mente vantaggioso.
L’attivazione dei dati, la media execu-
tion e l’ottimizzazione creativa basa-
te sull’intelligenza artificiale danno ai
pubblicitari e agli utenti esattamente
quello che desiderano. È questo, ad
esempio, l’approccio della piattaforma
buy-side indipendente Sizmek, che
fornisce soluzioni che uniscono alla
forza creativa la potenza dei dati, ot-
timizzando i risultati delle campagne
durante l’intero customer journey.
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