Le implicazioni di Intelligenza Artificiale e Machine Learning

L'Intelligenza Artificiale (IA) e il Machine Learning (ML) sono due tecnologie rivoluzionarie e interconnesse tra loro, la cui comprensione è essenziale per riuscire ad accelerare i processi di digitalizzazione all'interno di aziende e PMI. Un efficiente utilizzo dell'IA e dei suoi algoritmi di apprendimento automatico rappresenta infatti un'occasione unica per le diverse realtà aziendali che, sfruttando il potenziale del digitale, possono ottimizzare molti processi e, di conseguenza, migliorare i risultati complessivi. 

Ma cosa si intende di preciso per “Intelligenza Artificiale” e per “Machine Learning”, qual è il loro rapporto e quali differenze intercorrono tra queste tecnologie? Ecco un quadro chiaro e dettagliato di come i servizi digitali di intelligenza artificiale possono aiutare le imprese nei diversi settori di operatività grazie alle competenze di  Impresoft 4ward. 

Cosa si intende per “Intelligenza Artificiale” 

L'intelligenza artificiale (IA) è un campo dell'informatica che mira a creare sistemi alternativi capaci di svolgere compiti per i quali sarebbe necessaria un'intelligenza "umana". Facciamo dunque riferimento a quelle attività che richiedono la capacità di ragionare, risolvere problemi, comprendere il linguaggio naturale, riconoscere pattern e prendere decisioni. Grazie ad appositi algoritmi, infatti, oggi le macchine riescono a completare numerose azioni di questo tipo e ad automatizzare compiti ripetitivi supportando l'uomo in molti impegni lavorativi e non. Per esempio, sempre più spesso le aziende utilizzano l'intelligenza artificiale per raccogliere e analizzare dati in tempo reale, sfruttando la tecnologia come strumento per migliorare le vendite e personalizzare le attività di marketing. 

L'IA può essere suddivisa in due categorie principali: 

• IA debole (o IA ristretta): progettata per eseguire un compito specifico, come il riconoscimento facciale o la traduzione linguistica; 

• IA forte (o IA generale): una forma di IA che possiede un'intelligenza generale simile a quella umana, capace di comprendere, imparare e applicare conoscenze in vari contesti. 

Cosa si intende per “Machine Learning” 

Quando si parla di intelligenza artificiale, si fa spesso riferimento anche al machine learning (ML). Ma cosa indica questa ulteriore espressione? Il machine learning è una sotto-disciplina dell'IA basata sull'elaborazione di algoritmi e modelli che permettono ai computer di imparare dai dati. Anziché essere programmati esplicitamente per eseguire un compito, i sistemi di ML utilizzano dati e algoritmi per ottimizzare le loro performance nel tempo. Abbiamo a disposizione tre principali tipologie di machine learning: 

• apprendimento supervisionato: gli algoritmi vengono addestrati su un set di dati etichettati con l'obiettivo di imparare una funzione che mappa correttamente gli input e gli output; 

• apprendimento non supervisionato: gli algoritmi analizzano dati non etichettati per trovare strutture o pattern nascosti. Questo tipo di ML è spesso utilizzato per il clustering e la riduzione dimensionale; 

• apprendimento per rinforzo: un algoritmo impara a compiere azioni in un ambiente per massimizzare una ricompensa cumulativa; si tratta di un approccio comune nei giochi e nella robotica. 

Il rapporto tra Intelligenza Artificiale e Machine Learning 

Qual è dunque il rapporto che lega IA e ML? Innanzitutto, dobbiamo osservare che il machine learning è un sottoinsieme dell'intelligenza artificiale: se l'IA è il concetto più ampio di macchine capaci di svolgere compiti "intelligenti", il ML identifica un metodo specifico per realizzare questo obiettivo. In altre parole, il machine learning è uno degli strumenti utilizzati per costruire sistemi di intelligenza artificiale. 

Differenze tra IA e ML 

L'IA, come detto, si riferisce a qualsiasi macchina che esegue compiti che richiedono intelligenza mentre ML rappresenta la tecnica di apprendimento automatico attraverso i dati. Le principali differenze includono: 

• ambito: l’IA è un concetto più ampio che include diverse tecniche e approcci mentre il ML è una specifica metodologia all'interno dell'IA; 

• obiettivi: l'IA può comprendere una vasta gamma di compiti intelligenti mentre il machine learning si concentra sull'apprendimento dai dati per migliorare la performance su compiti specifici; 

• tecniche: l'IA può includere tecniche simboliche, basate su regole e logica, mentre il ML si basa prevalentemente su modelli statistici e matematici. 

Esempi di applicazioni di IA e ML nei settori di business 

Intelligenza artificiale e machine learning possono rappresentare la chiave di volta per le imprese che, sfruttando adeguatamente queste nuove tecnologie, hanno la possibilità di migliorare la propria efficienza complessiva. 
I servizi digitali offerti da Impresoft all'interno del Competence Center Enabling Technologies & Security, per esempio, permettono di sfruttare al meglio IA e ML all'interno di numerosi settori economici, come: 

• Manifatturiero, per ottimizzare la catena di produzione, prevedere guasti delle macchine e migliorare la qualità dei prodotti; 

• Retail, utilizzando il ML per personalizzare le esperienze di acquisto, prevedere le tendenze di vendita e gestire l'inventario; 

• Finanza, allo scopo di rilevare frodi, gestire rischi e automatizzare il trading; 

• Healthcare, per diagnosticare malattie, personalizzare trattamenti e migliorare la gestione dei pazienti; 

• Agricoltura, aiutando a migliorare l'efficienza delle operazioni agricole attraverso il monitoraggio delle colture, la previsione delle rese e l'ottimizzazione dell'uso delle risorse. 

Intelligenza artificiale e machine learning sono dunque tecnologie interconnesse che stanno trasformando i settori di business in tutto il mondo. Comprendere il loro rapporto, le differenze e le applicazioni pratiche è fondamentale per sfruttare appieno il loro potenziale. 
Le aziende devono valutare attentamente le loro esigenze e obiettivi per implementare soluzioni di IA e ML che offrano un valore reale. Impresoft può aiutare la tua impresa a ottenere il massimo dall'IA e dalle nuove tecnologie di apprendimento continuo, portando nella tua organizzazione prodotti proprietari progettati per automatizzare i processi e ottimizzare le attività. 

Per ulteriori informazioni su come queste tecnologie possono essere integrate nei processi della tua azienda puoi richiedere una consulenza senza impegno e approfondire le soluzioni di Impresoft 4ward dedicate al mondo dell’intelligenza artificiale come il servizio Traditional AI, Copilot & Generative AI e molti altri.