In viaggio verso l’Intelligenza Artificiale

Redazione

29 Ottobre 2018

Fino a qualche tempo fa, l’idea che la tecnologia potesse imparare dai propri errori e riuscisse a risolvere problemi complessi in maniera autonoma sembrava pura fantascienza, oggi l’Intelligenza Artificiale è arrivata tra noi ed è destinata a cambiare la vita delle aziende, oltre che delle persone, in maniera radicale.

Giorno dopo giorno stanno diventando sempre più numerosi gli ambiti coinvolti nei cambiamenti portati dall’intelligenza artificiale a livello business: dal machine learning al problem solving, dalla cibernetica alla robotica, gli ambiti coperti dalla AI si espandono fino a toccare i più classici dei contesti industriali. Un accesso continuo, veloce e costante ai dati di business, dalla produzione alle vendite (e più dati sono meglio è), permette al cervello artificiale di imparare dalla passata esperienza, di comprendere la modalità per fare predizioni e lentamente maturare esperienza decisionale, fino a fornire risposte sempre più vicine a quanto richiesto e sempre più utili per la crescita del fatturato aziendale o qualsiasi altro obiettivo sia stato fissato all’AI.

Se però sono abbastanza chiari gli enormi impatti di business della AI nel prossimo futuro, non è ancora altrettanto chiaro quale sia il percorso che può condurre un’azienda nella giusta transizione verso il mondo dell’Intelligenza Artificiale.

Facciamo dunque chiarezza su alcuni punti che, a mio avviso, sono centrali quando si parla di portare l’AI in azienda.

1. Adottare l’intelligenza artificiale non è come adottare un nuovo software. Diventare un’azienda AI-ready non è immediato. Maturare una capacità tecnica e organizzativa in grado di gestire le potenzialità dell’intelligenza artificiale è un processo graduale che deve essere realizzato con step successivi. Ed è in primo luogo un processo culturale. Partiamo dalla parola. Mi accorgo che se in italiano si fa sempre riferimento a LA intelligenza artificiale, in inglese il riferimento è a UNA intelligenza artificiale. Ed è già più chiaro che “intelligenza artificiale” equivale (più o meno) a una persona. Adottare una forma di intelligenza artificiale significherà più o meno assumere una persona in azienda, renderla responsabile di alcuni task e poi, a tendere, di alcune aree aziendali. Comprendere questo aspetto significa fare un cambio culturale profondo, cosa che richiede tempo.

2. Il datacenter deve assicurare dei presupposti infrastrutturali di primaria importanza: i dati dai quali sviluppare qualsiasi forma di AI devono essere solidi, super affidabili, sempre disponibili, inattaccabili, facilmente trasformabili (in informazione). Questo significa che il datacenter deve fare uno scatto, deve essere estremamente performante, essere in grado di ospitare un enorme quantità di dati, sicuro a livello di backup e cyber security, e per fare questo deve fare pesantemente leva sul cloud e quindi essere permeabile a questa forma ancora relativamente nuova per lo storage e i servizi associati. Senza solide basi fatte in questo modo, l’AI non ha i presupposti per funzionare.

3. Lo spazio non basta mai. L’AI si sviluppa da set di dati e genera essa stessa nuovi dati che a sua volta rielabora insieme ai vecchi e ad altri dati che nel frattempo le vengono forniti. Il risultato è che i dataset collegati a modelli di AI (che devono essere gestiti lungo l’intero ciclo di vita, dall’acquisizione alla trasformazione, dall’apprendimento, alla decisione, fino all’archiviazione) aumentano sempre. La velocità a cui un dataset collegato a un progetto di Deep Learning, una delle molteplici branche dell’AI, può crescere è impressionante. I sistemi di guida automatica presenti sulle più moderne autovetture può raggiungere l’ordine delle centinaia di terabyte al giorno. Dal data-lake stanno emergendo sempre nuove architettura di real-time analytics e allo stesso tempo le infrastrutture sia capacitive che di calcolo evolvono seguendo questa tendenza verso il mare, o addirittura, l’oceano di dati. E siamo solo all’inizio.

4. Investire nel mondo dell’intelligenza artificiale non vuol dire non investire sul capitale umano. Anzi, è esattamente il contrario. Proprio perché l’AI è un nuovo mondo, non ne vogliamo perdere il controllo e vogliamo poterlo educare. Per di più l’AI, prima di entrare in funzione, va impostata, ed è un essere umano che lo fa. L’AI dunque eredita inevitabilmente l’aspetto dei suoi creatori. Per questo l’aspetto umano sarà sempre centrale, anch’esso un presupposto per la AI.

5. Serve una competenza specifica, finora inesistente. Sappiamo bene che il ruolo del CIO delle aziende nel mondo sta cambiando: sta passando da un ruolo prettamente tecnico a un ruolo strategico e di business proprio perché l’importanza delle informazioni sta prevalendo su quella delle tecnologia, ora data per scontata. Allo stesso modo, vista la rivoluzione che l’AI sta portando con sé, anche il team che in azienda ha la responsabilità di adottarla deve avere competenze completamente nuove, tutte da costruire, prima fra tutte la capacità di visione, e il suo operato dovrà essere molto vicino a quello del CEO e del top management. Quando rivoluzioni di questa portata si affacciano al mondo delle imprese, spesso nascono team trasversali, vengono ingaggiate persone con skill le più svariate. La diversità ha un enorme valore e anche l’AI non fa eccezione.

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