Nel passato nessuno era a conoscenza dei problemi della propria azienda. Anzi, si veniva a conoscenza di alcune difficoltà aziendali addirittura se riportate dai clienti stessi; le decisioni di business non venivano inoltre prese sulla base di informazioni reali raccolte internamente, ma sulla base di problemi che si verificavano istantaneamente. Nel mondo dell’informatica e dell’automazione non è però più accettabile conoscere un problema quando un cliente si è già lamentato, o addirittura è già stato perso. Ora abbiamo la fortuna di poter avere una visione chiara e perfettamente real time di tutto quello che sta accadendo. Le aziende devono solo capire come sfruttare questa ricchezza per migliorare il proprio lavoro e aumentare il fatturato.
Il Machine Learning
L’ultima rivoluzione nel campo dell’informatica a servizio delle aziende è il Machine Learning, o apprendimento automatico, una branca dell’Intelligenza Artificiale (I.A. abbreviato in italiano) che viene utilizzata proprio a questo scopo: studiosi e ricercatori si stanno specializzando in reti neurali, meccanismi e tecniche di riconoscimento vocale, delle immagini e molto altro, con gli scopi più svariati.
L’Intelligenza Artificiale è uno strumento per migliorare l’esperienza lavorativa
e semplificare e automatizzare i task.
Machine Learning cos'è e Come funziona?
Si cerca di dare ai computer l’abilità di imparare senza la programmazione tradizionale, ma in base a “pattern”, cioè schemi. In questo modo il computer diventa “intelligente” e a partire da alcuni esempi specifici (ad esempio, prendendo spunto da diverse foto di cani) riesce a capire le caratteristiche comuni, imparare a ritrovarle in casistiche che gli verranno sottoposte in futuro, riconoscendone la tipologia (in questo caso la figura di un cane).
Un esempio per le aziende? Un’azienda che offre mutui e finanziamenti tramite un’app, può raccogliere lo storico di informazioni dei clienti (meccanismo dei cognitive), e sulla base di questi, tramite un’intelligenza artificiale, può consigliare il tipo di finanziamento migliore per il singolo.
La stessa cosa può avvenire nei campi più disparati, ad esempio una rete neurale che riconosce i disegni, un computer che riesce a eseguire un duetto a un pianoforte o applicazioni meno ludiche e più utili per le aziende.
Più in generale, volendo dare al Machine Learning una definizione, possiamo dire che: tramite una dinamica di continuo apprendimento automatico, si riescono ad implementare compiti complessi sulla base di schemi o “pattern” appresi, che vengono anche utilizzati per fare previsioni a proposito di comportamenti che possono verificarsi nel futuro.
Approfondisci con queste informazioni di Giulio Covassi nel video:
A cosa serve?
Le aziende possono utilizzare questo patrimonio per inserire algoritmi intelligenti nelle app, nei siti web e nei bot. Lo scopo? Può essere quello di vedere, ascoltare (e comprendere), parlare e capire le esigenze di clienti o semplici utenti non utilizzando metodi di comunicazione come la programmazione, ma la normale comunicazione. Quella umana. Perché il mondo informatico si sta avvicinando sempre più allo “human”.
Alcuni esempi di Machine Learning e AI
Adesso che abbiamo spiegato cos'è il Machine Learning, andiamo a vedere cosa puoi fare tu con l’intelligenza artificiale. Ecco come hanno risolto i propri problemi di business altre aziende come la tua:
- Visione artificiale, che riesce ad elaborare le immagini per identificarle e lavorarci in modo intelligente
- Apprendimento, algoritmi che associano informazioni e dati per attività come ricerca semantica o addirittura consigli intelligenti
- Dialogare, per parlare nel modo più naturale possibile e riconoscere i desideri degli utenti
- Sintesi vocale, per convertire l’audio in testo, verificare la voce o riconoscerla
- API di ricerca, per cercare in tutto il web immagini, video o notizie, riconoscere le emozioni o etichettare le immagini
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I migliori Machine Learning Software
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- Microsoft Cognitive Service, di cui i nostri servizi preferiti sono l’API Viso per verificare un selfie per l’autenticazione intelligente e le API di Servizi Cognitivi e Bot FrameWork per creare bot di chat che rappresentino il tuo marchio e rispondono alle domande dei clienti come se fossero operatori umani;
- Elastic, in particolare la funzionalità di Machine Learning contenuta all’interno dell’X-Pack (soluzione che fa parte dell’Elastic Stack);
- Tensorflow, una libreriasoftware open source per l'apprendimento automatico che fornisce moduli testati ed ottimizzati utili nella realizzazione di algoritmi per diversi tipi di compiti percettivi e di comprensione del linguaggio. È attualmente usata sia in ambito di ricerca che di produzione in molti prodotti commerciali Google, come il riconoscimento vocale, Gmail, Google Foto, e Ricerca.
Sei interessato ad Elastic e vuoi vederne il funzionamento e la simulazione di esempi, applicazioni e casi d'uso? Guarda la nostra DEMO ON DEMAND in cui ti mostriamo l'utilizzo dei vari componenti a partire dalla Log analysis fino alla ricerca, visualizzazione, Machine Learning e monitoring:
