Proliferano orami dataset e database non omogenei: dai documenti di testo alle chat sui social network, passando per le immagini e i video, sono innumerevoli i formati che contengono informazioni preziose per il business. Estrarle rischia di diventare un processo complicato e ad alto tasso di errore umano.

I Cognitive Services rappresentano un ramo dell’Intelligenza Artificiale specificamente destinati al riconoscimento di informazioni di input non strutturati: immagini, linguaggio naturale, testi non articolati. Una volta istruiti attraverso la somministrazione di serie statistiche, le intelligenze artificiali diventano in grado di discernere con più precisione rispetto ai sensi umani gli elementi presenti in una foto o in un file audio, ad esempio categorizzando il documento in maniera automatica con tag che possono essere sfruttati dagli utenti per rintracciare in qualsiasi momento il documento in questione.

Teorema - Alcune tipologie di servizi cognitivi - Fonte: NetConsulting cube, 2018
Alcune tipologie di servizi cognitivi – Fonte: NetConsulting cube, 2018

Nel mercato italiano, AI e Cognitive, anche se ancora oggi oggetto di forte sperimentazione, costituiscono trend emergenti con una forte collocazione tangibile ed una crescita rilevante nei piani d’investimento aziendale nel breve-medio periodo, come dimostrano i dati realizzati NetConsulting cube per lo studio Il Digitale in Italia di Anitec-Assinform.

I principali ambiti di applicazione includono il customer care e la relazione dei clienti sui canali digitali, dove la tecnologie di speech e text recognition consentono di ottimizzare la gestione dell’esperienza utente, o l’impiego del riconoscimento facciale, presente su smartphone e altri device per l’autenticazione degli utenti.

Teorema - Il mercato italiano dei principali Digital Enabler, 2017-2020E - Fonte: NetConsulting cube, 2018
Il mercato italiano dei principali Digital Enabler, 2017-2020E – Fonte: NetConsulting cube, 2018

Altri scenari di applicazione concreta includono tutti quei settori con forte presenza di dati, strutturati e non strutturati, da cui rilevare pattern rilevanti per offrire servizi a valore aggiunto: dalle città cognitive alla sicurezza informatica, allo shopping online.

Cognitive city

Le città cognitive si basano su tecnologie ICT avanzate a supporto della costante automazione dei processi urbani: l’uso combinato di analisi predittiva, elaborazione del linguaggio naturale e cloud computing, possono aiutare a studiare il sentiment dei cittadini, nell’ottica di adottare modelli proattivi di risposta.

Le cognitive city costituiscono un’evoluzione delle ormai conosciute smart city, a cui si aggiunge la capacità di evolversi costantemente, diventando più efficiente, sostenibile e veloce nel rispondere alle problematiche quotidiane grazie all’autoapprendimento. L’elemento distintivo non è dato in particolare dalla fonte dei dati (app mobili, reti wi-fi monitoraggio social network e dispositivi connessi come web cam), ma l’introduzione di un’infrastruttura in grado di analizzare i dati e “trasformarli” in servizi a valore aggiunto, personalizzati e adattabili in tempo reale alle condizione della metropoli. Ad esempio, se il sistema avverte un’improvvisa ondata di tweet circa condizioni di traffico anomalo, dovuto ad esempio ad un’incidente stradale, la segnaletica connessa può cambiare facendo defluire il traffico verso percorsi alternativi, allertando al contempo le forze dell’ordine ed il soccorso stradale.

Cognitive Security

L’utilizzo di algoritmi di machine e deep learning è ormai un hype del mondo cybersecurity: dalla prevenzione dell’attacco informatico all’individuazione di falsi positivi. I servizi cognitivi sono in grado di apprendere e comprendere meglio le complesse relazioni tra i dati, ad esempio studiando il perimetro virtuale di compagnie simili, già colpite, i trend di attacco per settore e le future mosse degli attaccanti.

Applicazioni reali comprendono SIX, operatore che gestisce l’infrastruttura del mercato finanziario svizzero, che ha implementato IBM Watson per proteggere il proprio Security Operation Center, mentre SparkCognition, società texana specializzata nel mondo AI e machine learning, ha sviluppato un sistema cognitivo per la protezione delle reti elettriche da eventuali attacchi terroristici.

Cognitive Retail

Il Retail è uno tra i settori che sta integrando con successo tecnologie come analisi semantica e apprendimento automatico per meglio raggiungere la propria clientela target in ottica omnicanale, con l’obiettivo anche di incrementate la brand awareness della propria azienda. In quest’ambito i casi d’uso di shopping experience semplificate dall’uso dell’AI sono già presenti:

  • Dixons Carphone, retailer di elettronica con sede nel Regno Unito, grazie alla partnership con Microsoft ha introdotto Cami, una chatbot conversazionale che aiuta i clienti del sito di ecommerce a individuare il prodotto più adatto alle proprie esigenze, verificare se il prodotto è disponibile nello store più vicino o salvarlo nella wish list. Cami comprende il linguaggio naturale (come, ad esempio, “ho un budget di 100 euro” o “desidero uno smartphone di colore rosso”), e riconosce anche le foto di etichette dei prodotti sfruttando la Computer Vision. Funzionalità utili non solo per gli utenti finali, ma utilizzate anche dai responsabili di magazzino.
  • H&M, retailer svedese specializzato nel settore fast fashion, ha sviluppato una chatbot su piattaforma Kik Messenger, che aiuta gli utenti nella creazione di un proprio outfit personale, a partire dalle proprie scelte di stile preferite
  • Pirelli, che nei suoi PZero Store, concept di un negozio di pneumatici che si concentra in particolare su prodotti e servizi per i segmenti premium e prestige, utilizza una soluzione realizzata da Teorema su tecnologia Microsoft che ottimizza la relazione con il cliente e permette all’utente di visualizzare virtualmente la propria auto personalizzando le diverse tipologie di gomme in base al modello e al colore della propria.

La democratizzazione dei servizi cognitivi

I grandi vendor internazionali, a partire da Microsoft e IBM, sono sempre più orientati alla definizione di un’offerta scalabile, che consenta di integrare funzionalità cognitive come il rilevamento di emozioni ed il riconoscimento facciale, vocale e visivo in API, SDK e servizi che consentono agli sviluppatori di creare applicazioni intelligenti senza la necessità di competenze o conoscenze dirette di intelligenza artificiale e data science.

Se un ecosistema connesso in grado di creare una città cognitiva, grazie anche al contributo dei cittadini, sembra ancora lontano, la possibilità di utilizzare le potenzialità dei cognitive services anche da parte di imprese e organizzazioni non solo di grandi dimensioni è un’opportunità decisamente concreta.

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