L’IA sta diventando un tema dominante in svariati campi. Per chi lavora nel digitale significa trovare una possibile chiave per velocizzare e ottimizzare il proprio lavoro. E di soluzioni ce ne sono veramente una marea. Punto controverso però quello dell’ottimizzazione, perché l’IA rischierebbe di abbassare gli standard di qualità, impoverire le professioni – o addirittura farle sparire – ledere diritti artistici e molto altro…
Visto che i settori di interesse sono tanti, possiamo vedere casi in cui si verificano entrambi gli estremi e tante sfumature.
Per capirci qualcosa, intanto, conosciamo meglio l’IA dalle basi. Vediamo reti neurali, machine learning e deep learning. Poi passeremo ad alcune applicazioni che interessano principalmente chi lavora nel digitale, fino a vedere le realtà che oggi fanno IA in Italia e a farci un’idea di cosa serve per creare un’IA.
Indice dei contenuti
Reti Neurali
Le reti neurali artificiali sono modelli di calcolo ispirati al funzionamento delle reti neurali biologiche del cervello umano. Le diverse tipologie di reti neurali sono le feedforward, le convolutive e le ricorrenti. Le applicazioni principali sono:
- computer vision,
- elaborazione del linguaggio naturale,
- previsione e analisi dati,
- analisi di serie temporali e previsioni,
- diagnostica medica,
- automazione industriale,
- riconoscimento delle immagini.
Machine learning e deep learning
Il machine learning si basa su algoritmi che apprendono dai dati per fare previsioni o prendere decisioni senza essere programmati esplicitamente per ogni singolo compito. Il deep learning, più potente, cerca applicazioni più difficili come la visione artificiale e la comprensione del linguaggio naturale.
Applicazioni di IA nel marketing digitale
L’IA in questo senso offre strumenti volti all’efficacia delle campagne pubblicitarie in più sensi:
- analisi e monitoraggio di tendenze (anche SEO), pattern e andamenti,
- anche sui social, relativo a opinioni e reazioni in tempo reale,
- ottimizzazione degli annunci per diversi gruppi demografici,
- IA che segmentano il pubblico in base a comportamenti e preferenze,
- chatbot che forniscono assistenza immediata e personalizzata 24/7,
- strumenti per creare contenuti scritti grafici e audiovisivi.
Applicazioni che offrono opportunità e rischi, che hanno bisogno di essere riconosciuti. Specialmente per la creazione di contenuti, va bilanciato l’apporto che dà l’IA con la qualità e la personalizzazione che può offrire il professionista umano. Poi bisogna anche scovare spam e phishing avanzato.
IA nella cybersecurity
Al pari passo degli strumenti visti sopra, si sviluppano strumenti identificare le IA. Quindi si passa da detector di contenuti scritti fatti da IA e copiati, fino a una prevenzione ottimale di attacchi informatici per grandi aziende.
IA in Italia
Il mercato qui registra crescite significative. Nel 2022 c’è stato un aumento del 32% del valore del mercato dell’IA. Mercato che ha raggiunto i 760 milioni di euro nel 2023, attestando una crescita del 52%. Alla fine del 2024 si prevede di registrare una crescita del 68%.
Tra i settori che investono maggiormente in IA troviamo telecomunicazioni, media, assicurazioni, produzione e distribuzione di energia e le risorse, utilities, banche e in generale il mondo della finanza. Il 61% delle grandi imprese ha avviato almeno un progetto di IA, mentre tra le PMI solo il 18%.
Aziende in Italia che si occupano di IA
Expert System è specializzata in soluzioni di intelligenza artificiale per l’elaborazione del linguaggio naturale. Utilizza algoritmi di machine learning e tecniche di IA per migliorare la comprensione e l’analisi dei testi, offrendo soluzioni avanzate per aziende in vari settori. Spindox utilizza tecnologie avanzate di machine learning e analisi dei dati per ottimizzare i processi aziendali e migliorare l’efficienza operativa. Almawave lavorando su riconoscimento del linguaggio e analisi semantica, offre soluzioni che migliorano la customer experience e l’automazione dei processi aziendali. Datalogic lavora sull’automazione industriale e sulla visione artificiale. QuestIT si concentra sullo sviluppo di assistenti virtuali intelligenti e chatbot.
E come si crea un IA oggi?
Per creare e sviluppare un’intelligenza artificiale devi prima avere l’accesso a una grande quantità di dati e naturalmente avere chiare le funzioni specifiche che vuoi l’IA faccia.
Per aiutare con i dati, ImageNet riconosce immagini e OpenAI e Google offrono dataset di linguaggio naturale. Poi è fondamentale avere accesso a framework di machine learning e deep learning come TensorFlow, PyTorch e Keras, che facilitano la costruzione e l’addestramento dei modelli.
Sul fronte hardware, le GPU sono essenziali per accelerare il processo di addestramento, soprattutto nel deep learning.
Quanti e quali professionisti servono?
Per creare un’IA quindi servono:
- programmatori,
- analisti dati,
- esperti di machine learning,
- ingegneri del software,
- sviluppatori di business intelligence,
- architetti IT,
- specialisti di etichettatura dei dati,
- sviluppatori hardware,
- specialisti di sicurezza dei dati tra cui esperti di diritto d’autore.
Se sei arrivato fino a qui significa che ti interessa creare un’IA come progetto imprenditoriale. O magari ti interessa l’automazione di dati, calcoli e di processi, per guadagnare tempo e concentrazione su altri aspetti della tua attività, quindi vorresti implementare software?
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