In crescita anno su anno del 70%, nel 2018 in Italia il mercato dell’intelligenza artificiale raggiunge il valore di 135 milioni di euro e conferma un andamento positivo, anche rispetto all’anno precedente che ha visto l’AI cresciuta del 60%.
Soprattutto si può parlare oggi di un ampio utilizzo delle soluzioni AI, almeno nel mondo enterprise, con un’elevata pervasività tanto a livello settoriale quanto funzionale, nei diversi contesti aziendali.
E’ questa la fotografia del contesto italiano offerta dal Rapporto Anitec-Assinform, l’associazione di Confindustria che raggruppa le principali aziende dell’Ict, realizzato in collaborazione con NetConsulting cube.
L’intelligenza artificiale in Italia è una realtà concretizzata nell’utilizzo di diverse applicazioni: dai sistemi voicebot e chatbot, alle soluzioni di riconoscimento vocale e Natural Language Understanding and Processing.
Questi ultimi, utilizzati spesso nei customer service, vengono sfruttati per interagire con il linguaggio umano e ottimizzare la gestione delle richieste. Altre declinazioni concernono le applicazioni biometriche, le tecnologie di riconoscimento immagini e analisi dei video e gli algoritmi di machine e deep learning.
Ispirati alla struttura e al funzionamento del cervello umano, consentono di generare una rete neurale artificiale conferendo alle macchine la capacità di imparare senza essere stati appositamente programmati per questo.
Un’indagine campionaria condotta da NetConsulting cube nel corso del 2018 indica che i settori in cui gli algoritmi di AI trovano maggiore applicazione sono riconducibili al mondo delle banche e dell’industria.
AI, industria e utility
A questo proposito è interessante segnalare come la sensoristica presente negli ambienti di produzione naturalmente generi una mole di dati tale da ben indirizzare l’addestramento degli algoritmi.
Nel mondo industriale la diffusione delle soluzioni di intelligenza artificiale è quindi riconducibile alla crescente disponibilità di dati derivanti dai sensori a bordo dei macchinari e delle linee di produzione, con applicazioni principalmente nelle attività di predictive maintenance volte a limitare e prevenire fermi macchina, attraverso l’individuazione di correlazioni tra eventi di malfunzionamento sulla base anche di serie storiche.
Nel comparto energy e utility vengono implementati algoritmi di predictive analytics per le attività di manutenzione sulle reti di distribuzione, al fine di migliorarne le performance.
Banche e assicurazioni
Per quanto riguarda il settore bancario, è stato questo uno dei primi ad impiegare queste soluzioni non solo nell’area della customer care, ma anche nell’automazione dell’onboarding, ovvero il processo di sottoscrizione di contratti on line.
Altre applicazioni in questo ambito aziendale afferiscono ai motori di recommendation integrati nei siti delle banche e in grado di analizzare i dati e i percorsi di navigazione dell’utente, indirizzandolo, sulla base delle ricerche realizzate, verso offerte basate sulle sue caratteristiche ed esigenze personali.
Nel corso dell’ultimo anno si è assistito inoltre ad una diffusione di soluzioni di advanced analytics anche nelle funzioni core delle banche, sia per l’automazione dei processi di audit e compliance (antiriciclaggio, know your customer, Npl), sia per l’innovazione di servizi finanziari come Instant Lending, Robo-Advisory e Money Management (in particolar modo con applicazioni di Automated Assisted Saving).
Più in ritardo il comparto delle assicurazioni, dove iniziano a riscontrarsi diverse practice: dall’impiego di soluzioni di image recognition nell’ambito dei processi di apertura e gestione dei sinistri, a tutti i nuovi modelli di offerta e pricing abilitati dalla cosiddetta connected insurance, con la possibilità di sviluppare offerte personalizzate e istantanee (Instant e Micro Insurance) disegnate sugli stili di vita degli utenti (Usage Based Insurance).
Il mondo della PA
Infine, nel mondo della pubblica amministrazione molteplici sono le potenzialità delle tecnologie di intelligenza artificiale per migliorare la relazione con i cittadini, in particolar modo verso applicazioni in grado di consentire una maggiore accessibilità ai servizi pubblici da un lato, e un contenimento della spesa sociale dall’altro, con la possibilità di riallocare le risorse risparmiate in ulteriori servizi pubblici.
La possibilità di integrare automatismi in molti procedimenti offrirà ai cittadini la possibilità di interagire con lo Stato in maniera agile e personalizzata. Inoltre, le tecnologie di advanced analytics possono diventare un driver per la razionalizzazione e integrazione delle numerose basi di dati del comparto pubblico, in favore di un’interoperabilità semantica abilitatrice di una più semplice circolazione delle informazioni tra le amministrazioni e di una maggiore fruibilità degli stessi da parte degli utenti (sia cittadini che imprese).
Il cognitive computing in questo contesto può favorire importanti avanzamenti nel campo della sanità, in relazione alle attività di diagnosi e prevenzione dalle malattie, ma anche in sala operatoria con i robot chirurgici autonomi, e nel comparto education, dove queste tecnologie possono supportare i percorsi di apprendimento e cura di diverse disabilità, o essere utilizzati nei processi valutativi e per la personalizzazione del materiale didattico, attraverso il tutoring automatizzato.
Le unità di marketing, le direzioni commerciali e alcune funzioni core, sono altri comparti in cui le tecnologie di advanced analytics trovano applicazione; e oggi si assiste anche a una maggiore presa di coscienza delle potenzialità di queste tecnologie applicate nelle funzioni corporate.
È il caso dell’utilizzo di sistemi di intelligent process automation per l’efficentamento delle operation di back office, e all’AI nell’ambito delle risorse umane, sia per la gestione delle competenze (talent management), sia nei processi di recruiting e sia in fase di valutazione delle soft skill per il miglior impiego delle risorse a disposizione in base alle effettive capacità del candidato.
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