Negli ultimi anni l'Intelligenza Artificiale si è diffusa in diversi settori in seguito all'aumento di strumenti, applicazioni e piattaforme basate su AI e Machine Learning (ML). Queste nuove tecnologie hanno avuto un importante impatto in svariati contesti quali assistenza sanitaria, robotica, automazione e molte altre aree.
Moltissime aziende stanno investendo nella ricerca sull'IA per scoprire nuove possibili applicazioni che permettano di avvicinare sempre più l'Intelligenza Artificiale agli esseri umani. Si prevede che entro il 2025 i soli ricavi dai software di Intelligenza Artificiale raggiungeranno oltre i 100 miliardi di dollari a livello globale come indicato nella figura seguente che riporta le entrate annuali dai software di IA (fonte: Tractica).
Il grafico mostra anche che il progresso della tecnologia dell'IA e dell'apprendimento automatico proseguirà nel prossimo futuro. Se volessimo fare un punto sulla situazione attuale su quelli che sono i maggiori settori di espansione dell'Intelligenza Artificiale, ecco di seguito un quadro riassuntivo. Anche se l'Intelligenza Artificiale e i suoi approcci cambiano in modo abbastanza rapido, rendendo necessario un aggiornamento costante sulle ultime tendenze, possiamo riassumere qui di seguito le principali applicazioni e trend tecnologici emergenti.
- Automazione: le organizzazioni sono alla ricerca di strumenti di automazione di processo intelligente per risolvere le sfide aziendali e aumentare la produttività, l'efficienza e la precisione, a vantaggio dell'organizzazione. L'Intelligent Process Automation (IPA) riunisce le tecnologie di Robotic Process Automation (RPA) e Intelligenza Artificiale (AI) per potenziare l'automazione rapida dei processi aziendali end-to-end e accelerare la trasformazione digitale. Nel modello della Robotic Process Automation i robot software per computer gestiscono attività digitali ripetitive e basate su regole guidate da dati strutturati. Nonostante ciò, molti processi aziendali sono ancora alimentati o generano grandi quantità di dati non strutturati e in tempo reale. L'Intelligent Process Automation consente di automatizzare i processi con l'apprendimento automatico, le capacità analitiche e le tecnologie cognitive, come la visione artificiale e l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP).
- Veicoli autonomi: la portata della guida autonoma è aumentata grazie alle funzionalità dell'IA nei veicoli a guida autonoma. Le aziende automobilistiche e tecnologiche stanno investendo molto in questo settore per sfruttare al massimo le potenzialità dell'Intelligenza Artificiale.
- Convergenza di IoT e AI: i confini tra AI e IoT sono sempre meno marcati. Sebbene le due tecnologie abbiano caratteristiche e peculiarità indipendenti, se utilizzate insieme, aprono a nuove interessanti opportunità. I dispositivi Internet of Things (IoT) creano molti dati che devono essere estratti per ottenere informazioni utili, d'altra parte, gli algoritmi di Intelligenza Artificiale richiedono i dati prima di trarre qualsiasi conclusione e prendere decisioni. Quindi, i dati che vengono raccolti dall'ecosistema IoT vengono poi utilizzati dagli algoritmi di Intelligenza Artificiale per creare risultati preziosi che vengono poi ulteriormente implementati dai dispositivi IoT. La capacità dell'IA di raccogliere rapidamente informazioni dettagliate dai dati rende i sistemi IoT più intelligenti. Nei prossimi anni, oltre l'80% dei progetti IoT aziendali incorporerà l'IA in qualche modo, rispetto al solo 10% di oggi.
- Intelligenza Artificiale nel settore sanitario: attraverso le tecnologie IA nel settore sanitario, si consente alle persone di tutto il mondo di ricevere cure più sicure ed efficienti e facilitare l'individuazione, la prevenzione e la cura delle malattie. Inoltre, la capacità dell'IA di acquisire dati in tempo reale da cartelle cliniche elettroniche, ricoveri al pronto soccorso, utilizzo delle apparecchiature, livelli di personale, ecc. e di interpretarli e analizzarli in modo significativo consente un'ampia gamma di capacità di efficienza e miglioramento dell'assistenza ospedaliera. Anche le scoperte di nuovi farmaci sono un campo in cui l'IA si sta ampliando. I ricercatori hanno sviluppato telecamere termiche basate sull'Intelligenza Artificiale e app per smartphone per stimare la temperatura delle persone e raccogliere dati per le organizzazioni sanitarie. I robot intelligenti vengono impiegati per implementare la "consegna senza contatto" per individui isolati, aiutando il personale medico a garantire che gli ambienti rimangano disinfettati e sicuri.
- Sicurezza informatica: con i dati che stanno diventando sempre più preziosi non mancano i criminali informatici in cerca di nuovi modi per comprometterli. Uno degli aspetti negativi dell'IA di livello principiante è che gli hacker possono manipolarla per accedere alle informazioni sensibili, per cui una tendenza significativa nell'IA è lo sviluppo di tecnologie per riconoscere e segnalare tipi comuni di attacchi. Anche il software antivirus viene sviluppato utilizzando l'Intelligenza Artificiale nello stesso modo in cui questa tecnologia può aiutare a prevenire che una minaccia malware abbia conseguenze devastanti. Quando si tratta di aziende, gli strumenti di sicurezza informatica basati sull'Intelligenza Artificiale possono anche raccogliere dati dalle reti di comunicazione, dall'attività digitale, dai sistemi transazionali e dai siti Web di un'azienda, nonché da altre fonti pubbliche esterne. Questi strumenti eseguono algoritmi per identificare i modelli e rilevare o prevedere attività minacciose, potenziali violazioni dei dati, ecc. Questa è una tendenza che possiamo aspettarci di vedere applicata con continuità in futuro poiché i criminali creano costantemente nuovi malware e metodi di acquisizione dei dati.
- Riconoscimento facciale: il riconoscimento facciale sta emergendo in molti aspetti della nostra vita e viene adottato da organizzazioni private e pubbliche per vari scopi, inclusa la sorveglianza. Sempre più paesi si stanno preparando a incorporare la tecnologia di riconoscimento facciale e migliorare le proprie misure di sicurezza. Gli algoritmi di Deep Learning vengono impostati per garantire che questa tecnologia vada oltre il normale riconoscimento facciale e una maggiore comprensione di immagini e scenari.
- Intelligenza Artificiale per servizi personalizzati: man mano che l'IA diventa più potente ed efficiente, l'acquisizione dei dati sui consumatori sta diventando più accessibile che mai. La più grande tendenza dell'IA nel marketing è la crescente attenzione alla fornitura di servizi personalizzati. Uno dei modi più comuni in cui l'IA può farlo è attraverso l'analisi dell'attività online di individui che cercano parole chiave specifiche. Questo livello di personalizzazione è virtualmente garantito per fornire una migliore esperienza ai clienti, che aumenterà direttamente i ricavi delle aziende che ne traggono vantaggio. Man mano che l'apprendimento automatico diventa più abile nel capire cosa vogliono le persone in casi specifici, l'IA diventerà sempre meno uno strumento di vendita e più un amico digitale.
In conclusione
Più di ogni altra tendenza tecnologica futura, le tendenze future dell'IA promettono molte possibilità. Ci sono sviluppi davvero convincenti e spesso alla portata di tutti. Nei prossimi anni, aspettiamoci di vedere innovazioni significative nell'area dell'Intelligenza Artificiale, non ultima quella dell'"AI for AI", ovvero l'utilizzo dell'IA per automatizzare le fasi e i processi coinvolti nel ciclo di vita della creazione, distribuzione, gestione e funzionamento di modelli di IA, ottimizzandone lo sviluppo automatizzato. L'IA può sviluppare i suoi algoritmi per risolvere problemi, aumentare l'efficienza e fornire agli esseri umani dati di ricerca utili. L'utilizzo dell'Intelligenza Artificiale automatizzata consentirà anche ai non esperti di utilizzare algoritmi e tecniche di IA. Un esempio è AutoML di Google, uno strumento che semplifica la creazione di modelli di apprendimento automatico e rende la tecnologia accessibile a un pubblico più ampio. Questi strumenti possono creare tutta la personalizzazione richiesta dall'utente finale senza conoscere in dettaglio il complesso flusso di lavoro di Machine Learning. L'Intelligenza Artificiale riunisce le migliori capacità umane e tecnologiche, offrendo alle organizzazioni la possibilità di migliorare l'efficienza e le prestazioni della propria forza lavoro. Gartner prevede che entro il 2023 il 40% dei team operativi e infrastrutturali delle grandi imprese utilizzerà l'automazione potenziata dall'Intelligenza Artificiale, con conseguente maggiore produttività.
