In che modo l'Intelligenza Artificiale può essere utile per le imprese?
- 1. In che modo l'Intelligenza Artificiale può essere utile per le imprese? Casi pratici e linee guida
- 2. Ciao! Gianluca Marzulli Consulente in Innovazione e Trasformazione Digitale 2
- 3. 3
- 4. Agenda Introduzione Definizione ed evoluzione Scenario Mercato ed opportunità Casi pratici Esempi di applicazione ed errori da evitare 4 Q&A Spazio a voi
- 7. 1956 Dartmouth College Su iniziativa di McCarthy, un team di 10 persone avrebbe dovuto creare in 2 mesi una macchina in grado di simulare ogni aspetto dell’apprendimento e dell’intelligenza umana. 7
- 8. Il Problema “The speeds and memory capacities of present computers may be insufficient to simulate many of the higher functions of the human brain, but the major obstacle is not lack of machine capacity but our inability to write programs taking full advantage of what we have.” 8 John McCarthy
- 9. 1969 – Apollo 11 Memoria: 152 kByte (ROM + RAM) Frequenza di calcolo: 0,043 - 2 MHz 9 2019 – iPhone 11 Pro Memoria: 4GB di RAM Frequenza di calcolo: 2.65 GHz ≈ x2.000.000 ≈ x130.000
- 10. Dati - Il traffico internet nel 2022 10 4000 Miliardi di GB Fonte: Cisco Quanti ne sono transitati su internet dal 1984 al 2016
- 11. Governo IA Gli UAE (United Arab Emirates) hanno istituito il primo ministero per l’intelligenza artificiale con l’intento di utilizzare l’IA per migliorare le performance del governo in 9 settori: trasporti, salute, spazio, energie rinnovabili, acqua, tecnologia, educazione, ambiente e traffico. 11
- 13. «L'intelligenza artificiale (o IA) è una disciplina appartenente all'informatica che studia i fondamenti teorici, le metodologie e le tecniche che consentono la progettazione di sistemi hardware e sistemi di programmi software capaci di fornire all’elaboratore elettronico prestazioni che, a un osservatore comune, sembrerebbero essere di pertinenza esclusiva dell’intelligenza umana.» Cos’è l’Intelligenza Artificiale?
- 14. 14 Qual è il panorama italiano?
- 15. Il mercato in Italia (2018) 15 85 Milioni di euro Sviluppo di algoritmi di IA Hardware per l’immagazzinamento e l’elaborazione di dati Software per la gestione dei dati Servizi di integrazione e personalizzazione Fonte: Osservatorio Artificial Intelligence Politecnico di Milano
- 16. Il mercato globale (2019) 16 1900 Miliardi di dollari + 62% rispetto al 2018 Fonte: Sole 24 Ore
- 17. 17 A quali concetti viene associata l’IA?
- 18. 18
- 19. 19
- 20. 20 Assistenti virtuali (chatbot) 31 % Replicare solo alcune capacità tipiche dell’essere umano 14 % Emulazione della mente umana 58% Un insieme di tecniche (es Machine Learning, Deep Learning) 35 % A quale concetto associ l’IA? Fonte: Osservatorio Artificial Intelligence Politecnico di Milano
- 21. 21 Hanno portato a termine almeno un progetto di IA 12 % Sono in fase di implementazion e 8 % Ha dei progetti pilota in corso 31% Hanno stanziato budget 21 % Stato di avanzamento dei progetti Fonte: Osservatorio Artificial Intelligence Politecnico di Milano
- 22. 22 Non so giudicare 28 % Soddisfatti 68% Non soddisfatti 4 % Grado di soddisfazione Fonte: Osservatorio Artificial Intelligence Politecnico di Milano
- 23. 23 Supporto decisionale 13 % Riduzione dei costi (miglioramento dell’efficienza dei processi) 50% Aumento dei ricavi 37 % Motivi di adozione di IA (Italia) Fonte: Osservatorio Artificial Intelligence Politecnico di Milano
- 24. 24 Motivi di adozione di IA (globale) Fonte: Forbes Mantenere/acquisire vantaggio competitivo Avviare nuovi business Nel mercato entreranno nuovi provider che utilizzano IA I competitor useranno IA Riduzione dei costi I fornitori offriranno servizi basati su IA I clienti chiederanno servizi basati su IA
- 26. Algoritmi che analizzano dati specifici per estrapolare informazioni e compiere azioni in conseguenza. ● Analisi predittiva (consumi, gestione magazzino e logistica, ecc.) ● Rilevamento frodi Intelligent Data Processing 26 Esempi
- 28. Indirizzano le scelte degli utenti in base ad informazioni da essi fornite (in maniera diretta o indiretta). ● Prodotti simili ● Subscription (acquisto ricorrente) Raccomandazioni 28 Esempi
- 32. Si tratta di soluzioni che elaborano il linguaggio con finalità come la comprensione del testo e la traduzione. ● Traduttori real-time; trascrittori multilingua. Language processing 32 Esempi
- 34. Agenti software in grado di eseguire azioni o erogare servizi per un individuo in base a comandi ricevuti in maniera vocale o testuale ● Customer support ● Help desk di primo livello Assistenti virtuali/Chatbot 34 Esempi
- 37. 37 Cosa possiamo fare con la voce?
- 38. Il mercato globale degli assistenti vocali per la casa 38 105 Milioni di dispositivi Fonte: Juniper Research 2019 555 Milioni di dispositivi 2024
- 40. Ordini
- 42. E-commerce
- 44. Navigazione sito e gestione candidature
- 47. 47 Cosa fare prima di avviare un progetto di IA? Le domande da porsi
- 48. 1. In quale settore opera l’azienda? 2. Quali sono i competitor (diretti e indiretti) – e cosa stanno facendo? 3. Quale è il target di rifermento per i miei prodotti/servizi? 4. Cosa vogliono i miei clienti? Come li conquisto? Comprendere lo scenario
- 49. 1. Ho le competenze in azienda per garantire il successo del progetto? 2. Su quali competenze devo investire per fare formazione? 3. Quanto sono coinvolte e convinte le persone interessate dal cambiamento? Diffondere la mentalità in azienda
- 50. 1. Quali benefici e vantaggi mi aspetto di ottenere dall’adozione dell’AI? 2. Quali sono le metriche rilevanti per il mio obiettivo? 3. Dopo quanto tempo posso vedere risultati? Obiettivi
- 51. 51 Cosa non fare? Errori da evitare negli assistenti virtuali
- 52. Creare assistenti virtuali che non rispondono in maniera completa alle esigenze degli utenti o non comprendono le richieste. 52
- 53. Rispondere in maniera non coerente con la domanda. 53
- 56. CONTATTI Email: [email protected] Tel: +393408170768 LinkedIn: linkedin.com/in/gianluca-marzulli/ 56 Grazie
Editor's Notes
- #10: Dati 4000 miliardi di Giga transiterenno sarà il traffico dati generato su internet solo nel 2022 (quanti ne siano transitati dal 1984 al 2016)
- #11: Come potete vedere la situazione è leggermente cambiata dal 1956 ad oggi. E questo proliferare di dati e di tecnologia sempre più potente e sempre più a basso costo ha fatto sì che oggi l’Intelligenza Artificiale sia diventata il fenomeno che conosciamo.
- #17: 1901 miliardi di dollari a livello globale, in crescita del 62% rispetto a un 2018
- #19: Per i complottisti l’idea sarà più o meno questa…
- #20: I fan di Tesla penseranno a questo…
- #21: Il tessuto aziendale italiano risponde invece così. Su un campione di 151 aziende analizzate dall’Osservatorio del Politecnico di Milano, Interessante come solo uno dei 4 sia un applicazione concreta.
- #22: Il tessuto aziendale italiano risponde invece così. Su un campione di 151 aziende analizzate dall’Osservatorio del Politecnico di Milano, Poco più di 1 su 10 ha completato un progetto. 3 stanno facendo qualche test cauti. 2 Hanno iniziato a pianificare qualcosa. Tutti gli altri, mandano avanti i competitor!
- #23: Solo il 4% dei progetti non ha raggiunto gli obiettivi, mentre il 68% dichiara che le iniziative hanno raggiunto l’esito sperato e, di queste, la metà lo definisce “di grande successo” o “disruptive”. Il rimanente 28% non è invece ancora in grado di dare un giudizio.
- #24: Tra chi ha già in corso progetti di AI, il 50% delle aziende ha come obiettivo prefissato il miglioramento dell’efficienza dei processi, ovvero la riduzione dei costi, il 37% l’aumento dei ricavi ed il 13% lo sviluppo di soluzioni per un supporto decisionale.
- #25: Interessante il confronto con gli stimoli a livello internazionale
- #27: Quali sono i vantaggi
- #29: Quali sono i vantaggi
- #33: Quali sono i vantaggi
- #35: Quali sono i vantaggi
- #49: Ad esempio, non si può pensare di dar vita ad un Chatbot sfruttando la piattaforma di Facebook se non si ha un grande seguito sul Social Network. Sarà prima necessario incrementarne l’engagment o valutare altri canali o soluzioni. vedere se si hanno le competenze al proprio interno per svilupparla e anche le infrastrutture. Avere una warehouse per raccogliere i dati è fondamentale, così come è importante garantire la loro sicurezza. Bisogna infatti essere a conoscenza anche di tutte le implicazioni legali che vi sono dietro alla raccolta dei dati, al loro utilizzo e diffusione.
- #50: Ad esempio, non si può pensare di dar vita ad un Chatbot sfruttando la piattaforma di Facebook se non si ha un grande seguito sul Social Network. Sarà prima necessario incrementarne l’engagment o valutare altri canali o soluzioni. vedere se si hanno le competenze al proprio interno per svilupparla e anche le infrastrutture. Avere una warehouse per raccogliere i dati è fondamentale, così come è importante garantire la loro sicurezza. Bisogna infatti essere a conoscenza anche di tutte le implicazioni legali che vi sono dietro alla raccolta dei dati, al loro utilizzo e diffusione.
- #51: Ad esempio, non si può pensare di dar vita ad un Chatbot sfruttando la piattaforma di Facebook se non si ha un grande seguito sul Social Network. Sarà prima necessario incrementarne l’engagment o valutare altri canali o soluzioni. vedere se si hanno le competenze al proprio interno per svilupparla e anche le infrastrutture. Avere una warehouse per raccogliere i dati è fondamentale, così come è importante garantire la loro sicurezza. Bisogna infatti essere a conoscenza anche di tutte le implicazioni legali che vi sono dietro alla raccolta dei dati, al loro utilizzo e diffusione.