Al di là di scetticismi e timori per scenari futuribili, non privi di qualche fondamento, l’AI intesa come strumento di business è una realtà molto concreta. Pur assumendo nomi diversi a seconda del tipo di applicazione, come machine learning, advanced analytics, cognitive computing e deep learning, alla base dell’intelligenza artificiale c’è ancora lo sviluppo di quelle stesse reti neurali comparse all’inizio degli anni ’80, che oggi si avvalgono però di maggiore potenza di calcolo e, soprattutto, di fonti di informazioni molto più varie, vaste, aggiornate e accessibili.

Nessuna novità in senso stretto, quindi, ma una piena maturità applicativa, che si prepara a rivoluzionare interi settori produttivi anche dal punto di vista occupazionale.

Secondo Gartner, in effetti, il 2020 sarà un anno di svolta, in cui l’introduzione dell’intelligenza artificiale influenzerà pesantemente le competenze richieste per l’accesso al mondo del lavoro. Ci sono e ci saranno perdite occupazionali, specie nel manufacturing, ma tra due anni il trend dovrebbe invertirsi e, secondo gli analisti, nel 2025 il bilancio virerà in positivo, con 2 milioni di posti di lavoro in più legati all’introduzione della nuova tecnologia.

Naturalmente l’impatto sarà diverso a seconda del settore, e ci sono ambiti in cui l’AI corre più veloce perché porta già grandi vantaggi.

Manufacturing

L’ottimizzazione dei processi produttivi grazie all’AI può avvenire dinamicamente. Un’applicazione basata su reti neurali sa anticipare la necessità di rifornimenti, ottenendo prezzi migliori. Sa affrontare i guasti tempestivamente, spesso prevenendone l’insorgenza. Sa usare al meglio i dati presenti in azienda, migliorando le performance man mano che il sistema acquisisce esperienza e informazioni. E se si pensa che, come riporta McKinsey, le aziende manifatturiere riescono oggi a ricavare solo il 20-30% del valore dei propri dati, è evidente come questo settore può più di ogni altro trarre beneficio dall’AI. Al punto che questa tecnologia sta diventando rapidamente cruciale per garantire competitività.

Governo e PA

Quanto detto per il manufacturing sul modesto sfruttamento dei dati in possesso delle imprese vale ancora di più se si considera il settore pubblico. Qui la mole di informazioni è ancora maggiore. Un vero tesoro sepolto dietro inefficienze e l’oggettiva impossibilità di ottenere una gestione coerente prima di poter disporre dell’aiuto dell’intelligenza artificiale.

Si moltiplicano così i casi concreti di applicazione dell’AI alla gestione dei rapporti con i cittadini, al monitoraggio della sicurezza, alla manutenzione delle strade e così via. Un percorso che ha portato il governo italiano a creare, tramite l’AgID, un portale (https://ia.italia.it/ia-in-italia/) che raccoglie le segnalazioni di applicazione nostrana di queste tecnologie.

Sanità

Quello della salute è il settore in cui l’introduzione dell’AI porterà più rapidamente vantaggi tangibili agli utenti. Una gestione ottimale delle liste di attesa, la creazione di percorsi di trattamento personalizzati e il supporto con adeguate informazioni alle decisioni dei medici sono solo alcune delle applicazioni più semplici di questa tecnologia, in un settore che, si prevede, l’AI ridisegnerà completamente nei prossimi anni. Si arriverà infatti a strumenti in grado di interagire coi pazienti quando il medico non sarà disponibile, e perfino all’uso dell’intelligenza artificiale per velocizzare la progettazione di farmaci innovativi e personalizzati.

Banche e finanza

Già da tempo il settore finanziario è permeato di tecnologie per la gestione intelligente dei dati. l’AI può però offrire una marcia in più nel rapporto con la clientela, automatizzando le interazioni più semplici. Sempre McKinsey stima infatti che il 39% delle attività amministrative tipiche degli istituti bancari possono essere efficacemente automatizzate da tecniche di machine learning.

C’è poi la questione della sicurezza, che impone sfide sempre nuove. Solo l’intelligenza artificiale e la capacità di apprendere al volo la differenza tra la gestione normale e le anomalie garantirà strumenti abbastanza flessibili da individuare per tempo le frodi. Inoltre l’AI può, secondo Cognizant, aiutare le banche a risparmiare sulle attività di compliance con le normative.