L’importanza del giusto software in un progetto di Artificial Intelligence
L’importanza del giusto software in un progetto di Artificial Intelligence

Oggi l’intelligenza artificiale contribuisce a portare l’azienda a un livello più alto di efficienza, automazione e profitto, a patto di fare una selezione ponderata quando si scelgono i software per progetti e applicazioni specifiche.

Ma facciamo un passo indietro e cerchiamo di capire cosa si intende per artificial intelligence e come può incrementare le performance dell’organizzazione.

L’Ai per le attuali sfide competitive

Immancabile premessa sono le sfide dell’attuale panorama competitivo, globalizzato e digitalizzato: per concorrere in un ambiente che richiede alte prestazioni, rapidità esecutiva e un approccio “to do with less”, le aziende devono implementare processi efficienti e strategie efficaci, dove il margine di errore viene ridotto al minimo e i flussi lavorativi sono agili. Realizzare un simile ecosistema significa avere la capacità di prendere decisioni rapidamente, innescare automatismi per eliminare inefficienze e malfunzionamenti, predire situazioni future anticipando le soluzioni. I progressi in ambito big data management, analytics, machine learning e cognitive computing (ovvero gli ingredienti principali delle piattaforme di artificial intelligence) stanno mettendo nelle mani delle imprese uno strumento potente al fine di guadagnare efficienza e traguardare gli obiettivi di profitto.

L’importanza della software selection

Come concretizzare i benefici dell’intelligenza artificiale applicata al business? Innanzitutto bisogna partire da una corretta software selection in fase progettuale, identificando i business needs con oculatezza e cognizione di causa. L’artificial intelligence offre soluzioni puntuali a problemi concreti e deve essere istruita per adattarsi a un preciso ambito applicativo.

Alla base deve esserci la capacità di raccogliere, gestire e processare enormi volumi di dati, che dopo opportune elaborazioni permettono di restituire evidenze utili sia ad accelerare e rendere più consapevole il decision making sia a innescare automatismi per regolare i sistemi e migliorare il process management.

Intelligenze customizzate e a prova di futuro

Una piattaforma di intelligenza artificiale deve essere quindi tagliata sulle particolari necessità aziendali, ovvero in grado di gestire set di dati specifici per tipologia di applicazione e capace di creare modelli di calcolo finalizzati a risolvere determinate problematiche. Il software non solo deve essere declinato in base alla realtà organizzativa, ma deve anche imparare e adattarsi in corso d’opera: gli algoritmi definiti e messi a punto in fase di sviluppo devono essere affinati nel tempo secondo i risultati ottenuti, alzando continuamente i livelli di attendibilità e accuratezza.

La suite di intelligenze deve essere insomma a prova di futuro e garantire il miglioramento delle performance sul lungo periodo, seguendo il principio del continous improvement grazie alle funzionalità di machine learning.

Distribuire e migliorare le intelligenze

La piattaforma deve garantire il rapido dispiegamento delle intelligenze (le applicazioni e gli algoritmi che consentono di predire e risolvere problematiche aziendali specifiche) all’interno dell’organizzazione. Si pensi ad esempio a un impianto manifatturiero, dove grazie alla distribuzione capillare di device IoT, è possibile monitorare lo stato di salute dei macchinari ed evitare eventuali fermi produttivi: i software di artificial intelligence non soltanto possono prevedere con esattezza i guasti, ma anche intervenire automaticamente per regolare i parametri delle macchine e prevenire possibili rotture. Si tratta quindi di distribuire l’intelligenza all’interno di un intero impianto per massimizzare il livello di performance complessivo, provvedendo contemporaneamente alla manutenzione degli algoritmi e delle intelligenze che regolano le macchine in base alle esperienze pregresse e ai processi di affinamento.

La scelta del partner e delle competenze

Solo con il giusto software per la gestione e l’elaborazione dei dati, in grado di innescare automatismi che fluidificano i processi aziendali e capace di evolvere nel tempo perfezionando gli algoritmi analitici e predittivi, un’azienda può portare a termine con successo i progetti di artificial intelligence, risolvendo puntualmente questioni specifiche e facendo evolvere il business.

Da non sottovalutare ovviamente in fase di software selection anche il partner che fornisce la soluzione e offre supporto nel deployment: i progetti di artificial intelligence non sono implementazione tecnologica tout court, ma prevedono un’attenta comprensione e razionalizzazione dei processi alla base. Si richiede quindi la capacità di isolare gli ambiti applicativi, identificare i corretti dataset che permettono di fare luce sul problema, sviluppare e manutenere gli algoritmi per trovare soluzioni. C’è quindi tutta una fase di definizione strategica preliminare che non deve essere sottovalutata, ma anzi gestita con il know-how e l’esperienza che solo uno specialista del settore può avere.

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