{"id":6360,"date":"2023-03-21T15:20:17","date_gmt":"2023-03-21T14:20:17","guid":{"rendered":"https:\/\/www.verdi22.com\/?p=6360"},"modified":"2024-01-17T12:57:46","modified_gmt":"2024-01-17T11:57:46","slug":"vantaggi-dell-ia-e-del-machine-learning-sulle-imprese","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.verdi22.com\/it\/2023\/03\/21\/vantaggi-dell-ia-e-del-machine-learning-sulle-imprese\/","title":{"rendered":"Vantaggi dell’ IA e del Machine Learning sulle imprese"},"content":{"rendered":"

Fonte dell’articolo: Sailpoint<\/p>\n

Mentre ci addentriamo nel mondo della tecnologia e della digitalizzazione, \u00e8 importante comprendere i vantaggi di ci\u00f2 che abbiamo davanti. L’intelligenza artificiale (IA) e il machine learning (ML) sono alla base di un approccio completamente nuovo alla gestione delle nostre aziende. Ora abbiamo gli strumenti per abbracciare questa frontiera digitale, dalla lotta alle minacce informatiche al miglioramento del modo in cui ci rivolgiamo ai clienti.<\/p>\n

Secondo uno studio di McKinsey & Company, il 50% delle aziende ha adottato l’IA in almeno una funzione aziendale. L’IA e il machine learning hanno il potere di far tornare le ore di lavoro nella vostra giornata, se sapete come sfruttarli.<\/p>\n

\"\"<\/a><\/p>\n

Come l’IA e il machine learning lavorano insieme<\/h3>\n

Sappiamo che l’intelligenza artificiale e il machine learning sono inestricabilmente legati, ma come? L’intelligenza artificiale si riferisce alla scienza che si occupa di addestrare le macchine a svolgere compiti umani. Definita negli anni ’90, questa tecnologia in evoluzione mira a imitare il modo in cui il nostro cervello umano interagisce e raccoglie informazioni dal mondo che ci circonda. Mentre l’IA \u00e8 la scienza pi\u00f9 ampia, il machine learning si riferisce al sottoinsieme specifico dell’IA che addestra una macchina ad apprendere.<\/p>\n

Cercando schemi e traendo conclusioni sui dati, i modelli di machine learning possono stabilire artificialmente un punto di vista. Invece di scrivere un codice che dice alla macchina esattamente come pensare, ora possiamo semplicemente porre le domande giuste e lasciare che il computer calcoli. Una volta che l’algoritmo di apprendimento automatico comprende tutti i dati disponibili, \u00e8 in grado di applicare tali conoscenze a nuovi set di dati, aumentando la precisione e le prestazioni.<\/p>\n

Sebbene il machine learning utilizzi modelli analitici per far emergere intuizioni sui dati senza che venga prescritto loro cosa pensare, non \u00e8 l’unica tecnologia utilizzata. Ecco altri campi secondari dell’IA che vengono sfruttati oggi.<\/p>\n

Deep learning<\/h3>\n

Sottoinsieme del machine learning, questa tecnologia IA cambia il modo di concepire il rapporto tra risoluzione dei problemi e analisi. Invece di addestrare il computer a pensare, il deep learning lascia che siano i dati ad addestrare il computer, portando a modelli predittivi che si rafforzano con ogni serie di dati alimentati. Utilizzato pi\u00f9 comunemente nelle funzioni di riconoscimento vocale o di identificazione delle immagini, il deep learning non ha bisogno di essere facilitato nell’organizzazione dei dati. Ad esempio, se una macchina per il deep learning fosse progettata per distinguere un sasso da una palla da baseball, userebbe i neural networks per identificare la caratteristica della cucitura come segno che si tratta di una palla da baseball, invece di essere programmata per cercare quel dettaglio.<\/p>\n

Neural networks<\/h3>\n

Il modo pi\u00f9 efficace per spiegare i neural networks \u00e8 pensarle come un cervello umano. Invece di far lavorare insieme i neuroni, queste reti utilizzano nodi interconnessi per identificare le correlazioni all’interno dei dati grezzi. Situati tra uno “strato di input” e uno “strato di output”, questi nodi formano una rete di connessioni che interagiscono tra loro per calcolare un output. Pi\u00f9 informazioni riceve la rete, pi\u00f9 profonda diventa la potenza di calcolo, in modo simile a come si sviluppa il cervello umano.<\/p>\n

Computer vision<\/h3>\n

Con l’introduzione delle fotocamere e delle immagini digitali, questo sottocampo dell’IA \u00e8 diventato inevitabile. La computer vision si riferisce alla capacit\u00e0 di identificare ed elaborare accuratamente gli oggetti nel mondo visivo. Il computer pu\u00f2 acquisire l’immagine in diversi modi: attraverso foto o video in tempo reale, come avviene di solito nei software di riconoscimento facciale. Il computer utilizza quindi modelli di apprendimento profondo per elaborare le propriet\u00e0 dell’immagine, sulla base di una solida raccolta di immagini pre-etichettate nella sua memoria. Da qui, la computer vision pu\u00f2 identificare l’oggetto.<\/p>\n

Natural language processing<\/h3>\n

Come la computer vision, l’elaborazione del linguaggio naturale (NLP) esplora il lato uditivo della tecnologia IA. L’NLP consente ai computer di elaborare, comprendere e produrre il linguaggio umano, colmando il divario tra la comunicazione umana e la comprensione delle macchine. In quanto tecnologia pionieristica nel mondo della linguistica computazionale, l’NLP alza il tetto delle capacit\u00e0 assorbendo insiemi pi\u00f9 ampi di dati sotto forma di variabilit\u00e0 linguistica, accenti o slang. Nel 2021, infatti, circa 3,25 miliardi di persone utilizzeranno la ricerca e gli assistenti ad attivazione vocale in tutto il mondo, quasi la met\u00e0 della popolazione mondiale.<\/p>\n

\"\"<\/a><\/p>\n

Come l’IA e il machine learning aiutano le aziende<\/h3>\n

\u00c8 comune pensare all’IA come a qualcosa a cui resistere o di cui preoccuparsi, ma se sfruttata correttamente i vantaggi sono molti. Le aziende possono ottimizzare le operazioni, eliminare i processi manuali e muoversi pi\u00f9 velocemente. Secondo Forbes, nel 2021 il 76% delle imprese dar\u00e0 priorit\u00e0 all’IA e al machine learning rispetto ad altre iniziative IT (Information Technology). Ecco i principali vantaggi.<\/p>\n

Miglioramento della Customer experience<\/h3>\n

Forse non c’\u00e8 nessuno che riesce a trarre dalla tecnologia IA pi\u00f9 vantaggi di quanti ne traggono i clienti . Eliminare il ritardo tra le esigenze dei clienti e le risposte dell’azienda \u00e8 diventato possibile grazie ai chatbot automatizzati, alle e-mail attivate e ad altri sistemi di messaggistica personalizzati. Grazie al deep learning e all’NPL, non \u00e8 mai stato cos\u00ec facile fornire esperienze tempestive e personalizzate ai clienti. Inoltre, questo sistema alleggerisce i team di assistenza clienti, aumentando l’efficienza ed eliminando i flussi di lavoro manuali.<\/p>\n

Riduzione degli errori<\/h3>\n

Una volta che le fondamenta dell’IA e dei modelli di automazione sono state stabilite, noterete che gli errori manuali inizieranno a scomparire. Attivit\u00e0 correttive come l’elaborazione dei dati o l’on-boarding diventano processi in background, non perch\u00e9 non siano pi\u00f9 importanti, ma perch\u00e9 non c’\u00e8 pi\u00f9 bisogno di una supervisione approfondita. I piccoli errori scompaiono semplicemente perch\u00e9 la macchina capisce solo la precisione.<\/p>\n

L’automazione<\/h3>\n

Non si pu\u00f2 parlare della velocit\u00e0 dell’IA e del machine learning senza menzionare l’automazione. Non c’\u00e8 processo aziendale su cui l’automazione non possa avere un impatto positivo. Da comunicazioni e marketing, all’ on-boarding interno all’assistenza, questa tecnologia pu\u00f2 eliminare le inefficienze da ogni angolo della vostra azienda. Ad esempio, l’automazione delle vendite aumenta la produttivit\u00e0 del reparto del 14,5% e riduce i costi di marketing del 12,2%.<\/p>\n

Inoltre, eliminando i flussi di lavoro manuali dall’organizzazione, si liberano risorse per idee e progetti apparentemente non disponibili. Con l’automazione, le aziende sostituiscono la minuzia delle piccole attivit\u00e0 con la libert\u00e0 di pensare strategicamente al quadro generale.<\/p>\n

\"\"<\/a><\/p>\n

Processo decisionale<\/h3>\n

L’obiettivo dell’IA \u00e8 sempre stato quello di generare processi decisionali pi\u00f9 intelligenti. Non \u00e8 che non siamo in grado di pensare in modo critico come esseri umani, ma siamo solo limitati nella velocit\u00e0 con cui possiamo elaborare e coordinare montagne di dati. L’IA si occupa di fornire dati, analizzare le tendenze e prevedere i risultati, eliminando le emozioni umane. \u00c8 in grado di prendere i dati grezzi e di tradurli in una decisione oggettiva.<\/p>\n

Affrontare problemi complessi<\/h3>\n

L’introduzione del deep learning e del machine learning nella strategia aziendale consente di affrontare problemi pi\u00f9 complessi. Queste tecnologie permettono non solo di trovare soluzioni, ma anche su scala. Dai problemi con le operazioni di assistenza clienti alle minacce alla sicurezza informatica, l’implementazione dell’IA nella vostra soluzione vi offre un approccio fondamentale che vi fa risparmiare tempo, denaro e risorse.<\/p>\n

Aumentare l’efficienza operativa<\/h3>\n

L’automatizzazione delle attivit\u00e0 pi\u00f9 ripetitive e l’ampliamento delle operazioni con l’intelligenza artificiale consentono di aumentare immediatamente l’efficienza dell’azienda. Volete aprire le linee di assistenza per un orario supplementare? Non dovrete preoccuparvi che i chatbot IA facciano gli straordinari. Siete preoccupati per l’eccessiva quantit\u00e0 di dati che entrano nel vostro sistema? L’automazione non si esaurisce mai. Infatti, il miglioramento della produttivit\u00e0 aziendale stimato con l’utilizzo dell’IA \u00e8 del 54%.<\/p>\n

Il futuro dell’IA e dell’apprendimento automatico<\/h3>\n

Mentre le aziende cercano di scalare ed espandere le loro attivit\u00e0, l’IA e il machine learning sono strumenti potenti che possono aiutarle a raggiungere pi\u00f9 rapidamente questo obiettivo. Inoltre, l’IA e il machine learning stanno diventando un elemento fondamentale per le aziende che vogliono rimanere competitive all’interno dei loro settori. Con gli strumenti giusti, l’azienda migliorer\u00e0 la soddisfazione dei clienti, ridurr\u00e0 gli errori e aumenter\u00e0 l’efficienza operativa e con il continuo sviluppo delle tecnologie di deep learning, il futuro di questi strumenti sar\u00e0 sempre pi\u00f9 potente.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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