INTELLIGENZA ARTIFICIALE PER L’IMPRESA: MACHINE LEARNING, DEEP LEARNING E TUTTO CIO CHE MAN…

INTELLIGENZA ARTIFICIALE PER L’IMPRESA: MACHINE LEARNING, DEEP LEARNING E TUTTO CIO CHE MAN…
Introduzione La pia grande rivoluzione tecnologica che it mondo abbia mai visto
“Sapete che Pinter() concetto dell’intelligenza artificiale e binario? Capite l’ironia? linguaggio dei computer sta tutto in due valori. Uno e zero. Uno. Zero. Uno. Zero. All’infinito. Due valori che possono significare qualsiasi cosa. La summa della conoscenza umana, ridotta a un due. Uno e zero. Le due facce d’una stessa mo-neta. Due possibilita, che conducono ad un’infinita di possibilita.” – Batman: Knightfall
Secondo mold l’intelligenza artificiale a la piu grande rivoluzione tecnolo-gica che it mondo abbia mai visto. Come dice Andrew Ng, co-founder di Coursera e professore a Stanford, si tratta “della nuova elettricita”.
L’impatto che l’intelligenza artificiale sta avendo (e avra) nella nostra vita infatti molto simile a quello portato dallo sviluppo elettrico un centinaio di anni fa. Come le applicazioni business dell’elettricita hanno trasformato radical-mente settore dopo settore, dalla manifattura all’agricoltura, passando per la sanita fino ai trasporti e alle comunicazioni, cosi sta succedendo con l’ap-prendimento automatico e un’altra serie di tecnologie di intelligenza artifi-ciale. Una strabiliante rivoluzione.
In termini di business, il primo concetto da chiarire e che non siamo davanti a una singola tecnologia, bensi a svariate tecniche e algoritmi – ovvero una serie di istruzioni – che consentono di classificare, categorizzare dati e iden-tificare dei trend in maniera sempre piu accurata: piu dati raccogli, migliore sari il risultato!
Di queste tecniche e algoritmi si parla da decenni. Tuttavia, e solo alla fine
degli anni ’10 del nuovo secolo che essi sono giunti a maturita tale da diven-tare uno strumento concretamente attuabile. E non solo nelle grandi multi-nazionali ma anche nelle PMI. Il motivo a che it ventennio precedente, quello che ha visto la diffusione di Internet, a stata Peta dell’oro della raccolta dati. Dunque, per mold problemi oggi abbiamo a disposizione una mole immensa di dati, piu vasta che mai nella storia umana. Sono questa disponibilita di dati – e quella di macchine sempre piu performanti – che permettono di risol-vere problematiche impensabili anche solo fino a pochi anni fa.
Il problema e che in tanti parlano di intelligenza artificiale in termini corn-plessi e fumosi, dimenticandosi spesso delle soluzioni reali a problemi reali che questa disciplina sta portando ad imprese di tutto it mondo, di tutte le dimensioni e di tutti i settori. Per quanto la tecnologia e la scienza alla base di queste soluzioni possano sembrare complicate, l’applicazione pratica e it valore in termini di business sono estremamente intuitivi.
Da un lato abbiamo una raccolta di misurazioni riguardo a uno specifico pro-cesso, per esempio it controllo qualitativo di un prodotto finito, l’affluenza a un negozio giorno per giorno, le interazioni con un sito web o con il servizio clienti. Dall’altro lato c’e invece una metrica che vogliamo costantemente ottimiz-zare e dalla quale dipendono la crescita e le entrate dell’azienda. La metrica un obiettivo misurabile, che cambia a seconda del settore e della particolare struttura aziendale.
Alcuni obiettivi che le imprese si pongono di solito sono: ridurre la percentuale di prodotti difettosi ottimizzare la pianificazione del personale in base all’affluenza in negozio ottimizzare le conversioni di un sito web • ridurre al minimo i contatti con il servizio clienti mantenendo gli stessi standard qualitativi • ottenere suggerimenti azionabili per supportare le decisioni aziendali e predire i risultati futuri
2 min rimasti nel capitolo 3

La realtà per le PMI è però che queste competenze conviene cercarle sul mercato, piuttosto che creare complessi team interni assumendo data scientist e altre figure ad alta specializzazione. Da qualche anno a questa parte, già molte realtà del tessuto industriale italiano hanno iniziato ad affidarsi a società esterne come la nostra per sviluppare delle soluzioni specifiche. Da insider del mondo informatico confermiamo che c’è gran fermento, tant’è che moltissime società di sviluppo software che fino a un anno fa facevano tutt’altro, adesso hanno aggiunto tra i propri servizi anche IA, apprendimento automatico, apprendimento profondo, eccetera.

Becoming un exponential entrepeneur

Source : Diamandis Blog Today, each of us has access to more capital, more technological tools, more information, more talent, and more computational power than the CEOs of the world’s

Regulating AI: what everyone needs to..

This book tries to bring together two disparate fields, law and technology, and give the reader and understanding of their convergence and divergence. We start to answer many of these

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