I casi d'uso dell'AI più preziosi per le aziende

Gli strumenti di AI generativa come ChatGPT, Bard e DeepAI si basano su funzionalità di AI a memoria limitata per prevedere la parola, la frase o l'elemento visivo successivi all'interno del contenuto che sta generando. L'AI generativa può migliorare la creazione di contenuti producendo testo, immagini e altri contenuti di alta qualità in base ai dati utilizzati per l'addestramento.

IBM Research sta lavorando per aiutare i suoi clienti a utilizzare i modelli generativi per scrivere più velocemente codice software di alta qualità, scoprire nuove molecole e addestrare chatbot conversazionali affidabili basati sui dati aziendali. Il team IBM sta persino utilizzando l'AI generativa per creare dati sintetici per costruire modelli di intelligenza artificiale più robusti e affidabili e per sostituire i dati reali protetti dalle leggi sulla privacy e sul copyright.

I sistemi esperti possono essere addestrati su un corpus (ovvero i metadati utilizzati per addestrare un modello di machine learning) per emulare il processo decisionale umano e applicare questa esperienza per risolvere problemi complessi. Questi sistemi possono valutare grandi quantità di dati per scoprire tendenze e modelli e prendere decisioni. Possono anche aiutare le aziende a prevedere eventi futuri e a capire perché si sono verificati eventi passati.

La computer vision basata su AI consente la segmentazione delle immagini, che ha un'ampia varietà di casi d'uso, tra cui il supporto alla diagnosi nell'imaging medico, l'automazione della locomozione per la robotica e le auto a guida autonoma, l'identificazione di oggetti di interesse nelle immagini satellitari e la codifica delle foto nei social media. Operando su reti neurali, la computer vision consente ai sistemi di estrarre informazioni significative da immagini digitali, video e altri input visivi.

I vantaggi dell'utilizzo dell'AI per le operazioni IT (AIOps) sono molteplici. Integrando l'AI nelle operazioni IT, le aziende possono sfruttare la notevole potenza dei modelli NLP, big data e ML per automatizzare e semplificare i workflow operativi e monitorare la correlazione degli eventi e la determinazione della causalità.

AIOps è uno dei modi più rapidi per aumentare il ROI degli investimenti nella trasformazione digitale. L'automazione dei processi è spesso incentrata sugli sforzi per ottimizzare la spesa, ottenere una maggiore efficienza operativa e incorporare nuove e innovative tecnologie: tutto questo si traduce spesso in un'esperienza migliorata per il cliente. Altri vantaggi dell'AI includono la creazione di un sistema IT più sostenibile e il miglioramento delle pipeline di continuous integration o continuous (CI/CD) delivery.

Le aziende leader stanno ora utilizzando l'AI generativa per la modernizzazione delle applicazioni e le operazioni IT aziendali, inclusa l'automazione della codifica, dell'implementazione e della scalabilità. Per la codifica, gli sviluppatori possono inserire un comando di codifica come una semplice frase in inglese attraverso un'interfaccia in linguaggio naturale e ottenere codice generato automaticamente. L'utilizzo dell'AI con funzionalità di generazione del codice può anche consentire agli sviluppatori di hybrid cloud di tutti i livelli di esperienza di migrare e modernizzare il codice delle applicazioni legacy su larga scala, verso nuove piattaforme di destinazione con coerenza del codice, meno errori e più velocità.

Assicurarsi che le app funzionino in modo coerente e costante, senza overprovisioning e spese eccessive, è un caso d'uso critico delle operazioni AI (AIOps). L'automazione è fondamentale per ottimizzare i costi del cloud e i team IT, indipendentemente dalla loro competenza. Non sempre hanno la capacità di determinare continuamente le esatte configurazioni di calcolo, storage e database necessarie per garantire le prestazioni al costo più basso. Il software AI è in grado di identificare quando e come vengono utilizzate le risorse e di soddisfare la domanda effettiva in tempo reale.

Per contribuire a garantire la disponibilità ininterrotta del servizio, le principali Organizzazioni utilizzano funzionalità di analisi della causa principale in tempo reale che sono alimentate da AI e automazione intelligente. AIOps può consentire ai team ITOps di identificare rapidamente le cause alla base degli incidenti e agire immediatamente per ridurre sia il tempo medio tra i guasti (MTBF) che il tempo medio di riparazione (MTTR) degli incidenti.

Le soluzioni della piattaforma AIOps consolidano inoltre i dati provenienti da più fonti e correlano gli eventi in incidenti, garantendo una chiara visibilità dell'intero ambiente IT attraverso visualizzazioni dinamiche dell'infrastruttura, funzionalità di AI integrate e azioni correttive suggerite.

Grazie alla gestione predittiva dell'IT, i team IT possono utilizzare l'AI per automatizzare le operazioni IT e di rete e risolvere gli incidenti in modo rapido ed efficiente. Possono anche prevenire in modo proattivo i problemi prima che si verifichino, migliorare l'esperienza degli utenti e ridurre i costi e il numero di attività amministrative. Per aiutare a eliminare la dispersione degli strumenti, una piattaforma AIOps di livello aziendale può fornire una visione olistica delle operazioni IT su una finestra centrale per il monitoraggio e la gestione.

L'AI può utilizzare l'apprendimento automatico (ML) per migliorare la cybersecurity in molti modi:

• Riconoscimento facciale per l'autenticazione
• Rilevazione di frodi
• Programmi antivirus per rilevare e bloccare il malware
• Apprendimento tramite rinforzo per addestrare modelli che identificano e rispondono agli attacchi informatici
• Rilevamento di intrusioni e classificazione di algoritmi che etichettano gli eventi come anomalie o attacchi di phishing.

Queste soluzioni basate sull'AI migliorano la gestione del rischio identificando in modo proattivo le vulnerabilità, mitigando le minacce e riducendo il potenziale impatto delle violazioni di sicurezza.

L'AI non consiste semplicemente nel chiedere un haiku scritto da un gatto. I robot maneggiano e spostano oggetti fisici. In ambienti industriali, l' AI ristretta può eseguire attività di routine e ripetitive che coinvolgono la movimentazione dei materiali, l'assemblaggio e le ispezioni di qualità. L'AI può assistere i chirurghi monitorando i parametri vitali e rilevando potenziali problemi durante gli interventi.

I macchinari agricoli possono effettuare la potatura, lo spostamento, il diradamento, la semina e l'irrorazione in autonomia. I dispositivi domestici intelligenti come iRobot Roomba possono navigare all'interno di una casa utilizzando la computer vision e utilizzare i dati archiviati in memoria per comprenderne i progressi. E se l'AI può guidare un Roomba, può anche dirigere le auto a guida autonoma sull'autostrada e robot che spostano la merce in un centro di distribuzione o in pattuglia per i protocolli di sicurezza.

L'AI può essere impiegata per la manutenzione predittiva, analizzando i dati direttamente dai macchinari per identificare i problemi e segnalare la manutenzione necessaria. L'AI viene inoltre utilizzata per migliorare l'efficienza meccanica e ridurre le emissioni di carbonio nei motori. I programmi di manutenzione possono utilizzare l'analytics predittiva basata su AI per creare maggiore efficienza.

L'AI può aiutare con il forecasting. Ad esempio, una funzione della supply chain può utilizzare algoritmi per prevedere le esigenze future e i tempi di spedizione dei prodotti in modo da garantire un arrivo tempestivo. Questa capacità può contribuire a creare nuove efficienze, ridurre le scorte in eccesso e compensare le sviste di riordino.

L'AI può potenziare attività e strumenti per quasi tutti i settori per aumentare l'efficienza e la produttività. L'AI può fornire un'automazione intelligente per semplificare i processi aziendali che erano attività manuali o eseguiti su sistemi legacy, il che può essere dispendioso in termini di risorse, costoso e soggetto a errori umani. Di seguito sono riportati alcuni dei settori che stanno beneficiando della potenza aggiuntiva dell'AI.

Con le applicazioni dell'AI, i produttori automobilistici sono in grado di prevedere e adattare la produzione in modo più efficace per rispondere ai cambiamenti della domanda e dell'offerta. Possono snellire i workflow per aumentare l'efficienza, ridurre i compiti dispendiosi in termini di tempo e il rischio di errori nella produzione, nell'assistenza, nell'approvvigionamento e in altre aree. I robot aiutano a ridurre la necessità di manodopera manuale e a migliorare la scoperta dei difetti, fornendo veicoli di qualità superiore ai clienti a un costo inferiore per l'azienda.

Nell'istruzione e nella formazione, l'intelligenza artificiale può adattare i materiali didattici alle esigenze di ogni singolo studente. Insegnanti e formatori possono utilizzare l'analisi dell'AI per vedere dove gli studenti potrebbero aver bisogno di ulteriore aiuto e attenzione. Per gli studenti tentati di copiare documenti o compiti, l'AI può aiutare a individuare il contenuto copiato. Gli strumenti di traduzione linguistica basati su AI e i servizi di trascrizione in tempo reale possono aiutare i non madrelingua a comprendere le lezioni.

Le aziende del settore energetico possono aumentare la loro competitività in termini di costi sfruttando l'AI e l'analisi dei dati per il forecasting, il risparmio energetico, l'ottimizzazione delle energie rinnovabili e la gestione delle reti intelligenti. Introducendo l'AI nei processi di generazione, trasmissione e distribuzione dell'energia, l'AI può anche migliorare il supporto clienti, liberando risorse da impiegare per l'innovazione. E per i clienti che utilizzano l'AI fornita dal fornitore, possono comprendere meglio il loro consumo di energia e adottare misure per ridurre il consumo di energia durante i periodi di picco della domanda.

Le operazioni FinOps (Finance + DevOps) basate sull'AI aiutano le istituzioni finanziarie a rendere operative le decisioni di spesa per il cloud basate sui dati per bilanciare in modo sicuro costi e prestazioni e ridurre al minimo la fatica da avvisi e lo spreco di budget. Le piattaforme AI possono utilizzare il machine learning e il deep learning per individuare transazioni sospette o anomale. Le banche e altri istituti di credito possono utilizzare algoritmi di classificazione e modelli predittivi di apprendimento automatico (ML) per suggerire decisioni sui prestiti.

Molte transazioni del mercato azionario utilizzano l'apprendimento automatico (ML) con decenni di dati sul mercato azionario per prevedere le tendenze e, in ultima analisi, suggerire se e quando acquistare o vendere. Il ML può anche effettuare trading algoritmico senza l'intervento umano. Gli algoritmi di ML possono prevedere modelli, migliorare la precisione, diminuire i costi e ridurre il rischio di errore umano.

Il settore sanitario utilizza l'automazione intelligente con NLP per fornire un approccio coerente all'analisi, alla diagnosi e al trattamento dei dati. L'uso dei chatbot nelle prenotazioni sanitarie da remoto richiede un minore intervento umano e spesso tempi più brevi per la diagnosi.

In loco, l'apprendimento automatico (ML) può essere utilizzato nell'imaging radiologico, con la visione computerizzata basata su AI spesso utilizzata per analizzare le mammografie e per lo screening precoce del cancro ai polmoni. L'apprendimento automatico può anche essere addestrato per creare piani di trattamento, classificare i tumori, trovare fratture ossee e rilevare disturbi neurologici.

Nella ricerca genetica, nella modificazione genica e nel sequenziamento del genoma, l'apprendimento automatico (ML) viene utilizzato per identificare l'impatto dei geni sulla salute. L'ML può identificare marcatori genetici e geni che potrebbero rispondere a un trattamento o a un farmaco specifico e potrebbero causare effetti collaterali significativi in determinate persone.

Con l'AI, gli assicuratori possono praticamente eliminare la necessità di calcoli o pagamenti manuali delle tariffe e possono semplificare l'elaborazione dei reclami e delle valutazioni. L'automazione intelligente aiuta inoltre le compagnie assicurative a rispettare più facilmente le normative di conformità, garantendo il rispetto dei requisiti. In questo modo, sono anche in grado di calcolare il rischio di un individuo o di un'ente e la tariffa assicurativa appropriata.

L'AI avanzata con analisi può aiutare i produttori a creare insight predittivi sulle tendenze di mercato. L'AI generativa può velocizzare e ottimizzare il processo di progettazione del prodotto, consentendo alle aziende di generare diverse opzioni di design. L'AI può anche contribuire a fornire suggerimenti per aumentare l'efficienza della produzione. Utilizzando i dati storici della produzione, l'AI generativa è in grado di prevedere o localizzare i guasti delle apparecchiature in tempo reale e quindi suggerire le regolazioni delle apparecchiature, le possibilità di riparazione o i pezzi di ricambio necessari. Inoltre, l'AI la gestione della supply chain ottimizzando i livelli di inventario, prevedendo la carenza di materiali e migliorando la logistica per creare un flusso di produzione senza interruzioni.        

Per il settore delle scienze biologiche, la scoperta e la produzione di farmaci richiedono un'immensa quantità di raccolta, collazione, elaborazione e analisi di dati. Un approccio manuale allo sviluppo e ai test potrebbe comportare errori di calcolo e richiedere un enorme volume di risorse. Al contrario, la produzione di vaccini contro il Covid-19 in tempi record è un esempio di come l'automazione intelligente abiliti processi che migliorano velocità e qualità della produzione.

L'AI sta diventando l'arma segreta dei rivenditori per comprendere meglio e soddisfare le crescenti richieste dei consumatori. Con lo shopping online altamente personalizzato, i modelli direct-to-consumer e i servizi di consegna che competono con la vendita al dettaglio, l'AI generativa può aiutare i rivenditori e le aziende di e-commerce a migliorare l'assistenza clienti, a pianificare campagne di marketing e a trasformare le capacità dei loro talenti e delle loro applicazioni. L'AI può persino aiutare a ottimizzare la gestione dell'inventario.

L'AI generativa eccelle nella gestione di diverse fonti di dati come e-mail, immagini, video, file audio e contenuti sui social. Questi dati non strutturati costituiscono la spina dorsale per la creazione di modelli e l'addestramento continuo dell'AI generativa, in modo che possa rimanere utile nel tempo. L'utilizzo di questi dati non strutturati può apportare benefici a vari aspetti delle operazioni di retail, tra cui il miglioramento del servizio clienti attraverso i chatbot e un instradamento più efficace delle e-mail. In pratica, questi benefici possono includere la guida degli utenti alle risorse, sia che si tratti di metterli in contatto con l'agente giusto o di indirizzarli verso le guide utente e le domande frequenti.

Al giorno d'oggi, l'AI fornisce informazioni a molti sistemi di trasporto. Ad esempio, Google Maps utilizza algoritmi di machine learning per verificare le condizioni attuali del traffico, determinare il percorso più veloce, suggerire luoghi da "esplorare nelle vicinanze" e stimare gli orari di arrivo.

Le applicazioni di ride-sharing come Uber e Lyft utilizzano l'apprendimento automatico (ML) per abbinare utenti e conducenti, impostare i prezzi, esaminare il traffico e, come Google Maps, analizzare le condizioni del traffico in tempo reale per ottimizzare l'itinerario e prevedere un orario di arrivo stimato.

La computer vision supporta le auto a guida autonoma. Un algoritmo di ML non supervisionato permette alle auto a guida autonoma di raccogliere dati da telecamere e sensori per capire cosa sta succedendo intorno a loro e di prendere decisioni in tempo reale.

Molto di ciò che l'intelligenza artificiale può fare sembra miracoloso, ma gran parte di ciò che viene riportato dai media generalisti è frivolo e divertente o semplicemente spaventoso. Ciò che è ora veramente disponibile per le aziende è uno strumento straordinariamente potente che può aiutare molti settori e funzioni a fare passi da gigante. Le aziende che non esplorano e adottano i casi d'uso più vantaggiosi dell'AI si troveranno presto in una situazione di grave svantaggio in termini competitivi. Tenere d'occhio gli strumenti di intelligenza artificiale più utili, come IBM^® watsonx Orchestrate, e padroneggiarli ora darà grandi frutti in futuro.