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Intelligenza Artificiale: cos’è e come favorisce lo sviluppo delle imprese

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intelligenza artificiale definizione

L’intelligenza artificiale rappresenta una grande opportunità per le imprese. Essa consente di transazioni di denaro veloci e immediate, gestione di big data e tante altre operazioni utili alle grandi e piccole imprese. Ma come nasce l’intelligenza artificiale e quali sono i campi di applicazione? Scopriamolo insieme.

Definizione di Intelligenza artificiale

L’intelligenza artificiale (AI) nata nella metà del secolo scorso, è stata adottata all’inizio del suo sviluppo da colossi mondiali come IBM e Microsoft, Apple, Facebook, Google e Amazon. Essa viene intesa come una disciplina che risolve problemi specifici in ambiti ben definiti. L’approccio seguito è quello dell’AI debole, secondo cui le macchine possono comportarsi come se fossero intelligenti. Questa concezione si contrappone a quella dell’AI forte, secondo cui le macchine possono effettivamente essere intelligenti.

Campi di applicazione dell’AI

Negli ultimi due decenni, sono stati sviluppati strumenti e tecnologie che promettono alle imprese un salto di qualità nella gestione del proprio business. L’intelligenza artificiale trova la sua applicazione in ambiti molto specifici. Qui di seguito, elenchiamo le tecnologie più utilizzate:

  • Piattaforme di deep learning: questi algoritmi sono in grado di riconoscere oggetti all’interno di immagini, analizzare onde sonore per convertire il parlato in testo o processare il linguaggio e tradurlo in un formato adatto per analisi.
  • Elaborazione del linguaggio naturale: questa tecnologia abilita l’interazione fluida con il linguaggio umano per offrire informazioni, insight e interazioni attraverso frasi o testi lunghi. Vengono utilizzate generalmente per produrre testi leggibili da un essere umano.
  • Swarm intelligence: si tratta di sistemi decentralizzati che utilizzano il comportamento di insetti sociali (come le api) e sono applicate per modellare algoritmi che rispondono a obiettivi di business, come gestire una flotta di mezzi per le consegne, oppure danno risposte a domande specifiche, come le previsioni di risultati sportivi.
  • Biometrica: questa tecnologia serve a rilevare le caratteristiche fisiche del corpo umano e includono il riconoscimento di immagini, voce, linguaggio del corpo.
  • Tecnologia semantica: le tecnologie semantiche offrono una comprensione profonda dei dati e creando le basi per introdurre classificazioni, tassonomie, gerarchie, relazioni, modelli e metadati.
  • Riconoscimento vocale (speech recognition): sono strumenti che interpretano il linguaggio parlato e lo trasformano in testo scritto o in altri formati di dati utilizzabili in varie applicazioni, come sistemi vocali per costumer service.
  • Robotic process automation (RPA): le tecnologie RPA comprendono vari metodi per automatizzare azioni umane e rendere più efficienti i processi di business
  • Agenti virtuali: si questi software permettono all’utente di interagire in modo naturale con una macchina o un sistema informatico. Tra di essi ci sono le chatbots ampiamente utilizzate per costumer service e applicazioni mobili.
  • Decision management: tecnologie che automatizzano le decisioni in tempo reale attraverso l’inserimento diretto di policy e regole che consentono ai sistemi di intelligenza artificiale di dedurre decisioni e di intraprendere azioni.

 

 

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