di Demetrio Filippo Federico
Project Manager
Un focus su Azure cognitive services
L’Intelligenza Artificiale (IA) rappresenta una vera e propria rivoluzione ed ha già toccato innumerevoli ambiti, anche fra i più diversi, e anche in ambito aziendale ha il potenziale per trasformare radicalmente il modo in cui le aziende operano e offrono valore ai propri clienti.
Dal punto di vista tecnico, l’IA si basa sull’abilità delle macchine di apprendere dai dati, identificare pattern e prendere decisioni tipiche dell’essere umano ma senza un suo intervento diretto.
Questo approccio computazionale all’apprendimento e alla risoluzione dei problemi ha portato, come detto, ad una serie di applicazioni innovative in vari settori, dall’IT all’ambito sanitario, al commercio su piccola e larga scale, all’assistenza clienti.
Le potenziali applicazioni dell’utilizzo dell’AI sono trasversali praticamente ad ogni settore.
Facciamo qualche esempio concreto.
Utilizzi dell’IA nelle Aziende Enterprise
Con le loro complesse operazioni e i vasti flussi di dati, le aziende enterprise, hanno già cominciato a trarre particolare vantaggio dall’implementazione dell’IA all’ìnterno delle attività quotidiana, che si tratti di ottimizzare flussi interni o aggiungere valore ad un prodotto o servizio destinato ad un utente finale. Questo poichè è possibile creare modelli dedicati ad esigenze specifiche, guidati dalla neccessità di ogni diversa realtà.
In ambito produttivo e di supply chain, l’IA può essere utilizzata per ottimizzare la pianificazione della produzione, prevedere la domanda dei clienti e identificare potenziali inefficienze nella catena di approvvigionamento.
All’interno di un help desk o di un customer service è possibile strutturare un bot specifico in grado di interagire con l’operatore così da supportarlo durante l’analisi dell’eventuale problematica o in grado di collaborare con l’end user in caso di richieste comuni (vd. FAQ o SoP) .
I grandi servizi di streaming video o musicale oggi utilizzano l’AI, per esempio, per suggerirci brani o video che possono piacerci.
Senza entrare troppo nel dettaglio, analizzano un grande flusso di dati provenienti dagli altri utenti presenti sulla piattaforma ed effettuano costanti ricerche individuando tendenze simili.
AI all’interno di Azure
Azure offre una vasta gamma di servizi di intelligenza artificiale rapidamente implementabili e scalabili e che sono racchiusi all’interno del contenitore denominato Azure Cognitive Services.
Qui possiamo individuare 4 grandi categorie composte da:
Vision: fornisce funzionalità di riconoscimento di immagini e video. Per esempio può estrarre testo scritto a mano da un documento, riconoscere oggetti e digitalizzare velocemente un testo stampato.
Speech: Il linguaggio costruisce applicazioni in grado di riconoscere il linguaggio naturale in modo tale che gli utenti possano interagire con applicazioni e bot.
Voice: questi servizi offrono funzionalità vocali come riconoscimento e sintesi vocale, trascrizione del parlato in testo e traduzione in 70 lingue diverse.
Decision: aiuta a prendere decisioni piu velocemente. Per esempio è in grado di individuare parole foto o audio non consoni su un forum o può prevedere problemi e fornire raccomandazioni.
Questi servizi sono studiati per gli sviluppatori che possono integrarli all’interno dei flussi e degli applicativi dei clienti, customizzandoli a seconda della necessità.
Per gli utenti business, è fornita invece una no code experience tramite AI Builder dove sono presenti, per scenari comuni, anche modelli semplificati per velocizzare l’implementazione.
Per citarne uno, Metrics Advisor può aiutare a monitorare la crescita di un’organizzazione partendo dalla sales revenue, fino ad arrivare alle operations. Può identificare rapidamente problemi e risolverli grazie al monitoraggio e all’analisi in tempo reale, fornendo diagnostica e alert dedicati.
In ultimo si può decidere di strutturare un modello totalmente personalizzato, utilizzando il servizio specifico Azure Machine Learrnig che supporta sia il training che il deploy finale. Alcune aziende enterprise, per esempio, hanno implementato una soluzione di cybersecurity customizzata con lo scopo di identificare istantaneamente gli allarmi o i tentativi di phishing, eliminando quasi totalmente i falsi positivi.
INTELLIGENZA ARTIFICIALE RESPONSABILE
Con IA responsabile si intende un approccio allo sviluppo, alla valutazione e alla distribuzione di sistemi di intelligenza artificiale in modo sicuro, affidabile ed etico. Seguendo questa linea, Microsoft ha sviluppato un framework per la creazione di sistemi di intelligenza artificiale in base a sei principi:
Equità ed inclusività: quando vengono fornite indicazioni su cure mediche, richieste di prestiti o impieghi, l’IA deve garantire a tutti gli stessi diritti comportandosi equamente per evitare di influire in maniera diversa a seconda dello status sociale o delle preferenze di ognuno.
Affidabilità e sicurezza: Per creare fiducia rispetto ad un modello di IA, è fondamentale che i sistemi funzionino in maniera affidabile, sicura e coerente. Devono rispettare la progettazione originale, rispondere in modo sicuro a condizioni impreviste e resistere ad eventuali manipolazioni dannose.
Privacy e sicurezza: dovendo l’IA accedere a una grande varietà di dati per eseguire previsioni e decisioni accurate su persone e servizi, Privacy e Sicurezza diventano due punti essenziali da tenere in considerazione prima di cominciare. Azure non utilizza i dati dei clienti per addestrare i propri modelli e ogni sistema deve rispettare le leggi sulla privacy che richiedono trasparenza sulla raccolta, l’uso e l’archiviazione dei dati e impongono che i consumer abbiano controlli appropriati per scegliere la modalità di utilizzo dei dati.
Trasparenza: quando i sistemi di intelligenza artificiale aiutano a prendere decisioni che hanno un impatto sulla vita delle persone, è fondamentale che venga compreso come queste decisioni sono state prese. Parte fondamentale della trasparenza è l’interpretabilità ovvero la comprensione di come e perchè i sistemi di IA funzioanno in un determinato modo
Responsabilità: chi progetta e distribuisce un sistema di IA è responsabile del suo funzionamento. Le organizzazioni elaborano norme di responsabilità che possono indicare l’essere umano come controllo finale di ogni sistema che influisca sulla vita delle persone, così da non rendere l’IA totalmente autonoma.
di Demetrio Filippo Federico
Project Manager