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A cosa serve la tecnologia AI per i business?

Ma esattamente, cosa fa chi si occupa di intelligenza artificiale?

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La tecnologia AI è la disciplina che studia i software di intelligenza artificiale e in particolare i loro modelli di autoapprendimento, in modo da garantire delle performance eccellenti. Le aziende che operano in questo settore si impegnano in continue innovazioni per produrre dati sempre più precisi e performance sempre più utili alle conversioni.

Ma esattamente, cosa fa chi si occupa di intelligenza artificiale? Prima di ogni cosa, mette in campo le ultime novità della tecnologia e ne inventa di nuove per fare in modo che le macchine imparino a parlare, comprendere, dialogare con gli esseri umani.

Per cosa si usano i software di intelligenza artificiale allo stato attuale?

Il lavoro di ingegneri e programmatori di software AI è sempre più complesso perché sempre più complesse sono le sfide poste a questa disciplina. Ad oggi, gli assistenti virtuali vengono usati nelle aziende principalmente per:

  • offrire supporto al servizio clienti;
  • raccogliere dati di qualità sul comportamento di utenti e clienti;
  • permettere uno svolgimento più snello delle operazioni amministrative.

Appare chiaro, quindi, che la sfida principale per la tecnologia AI in questo momento è raggiungere una sempre maggiore qualità dei dati. Questo perché, in ognuna delle funzioni sopra elencate, la raccolta e il monitoraggio di dati reali, di valore e utili all’azienda è il fine ultimo.

Cosa chiedono gli utenti all’azienda? Quali problemi lamentano rispetto al prodotto o al servizio? Quando spesso si rivolgono al servizio clienti e per quali motivi? Come viene organizzato il lavoro all’interno della compagnia? La tecnologia AI tende a voler rispondere in maniera sempre più precisa a queste e tantissime altre domande.

Come si è sviluppata la tecnologia AI nell’apprendimento

I software di intelligenza artificiale imitano il linguaggio umano sulla base di script proposti da sociologi, linguisti e programmatori, ma apprendono anche dai propri interlocutori. I loro modelli di autoapprendimento possono essere:

  • supervisionati
  • semi-supervisionati
  • non supervisionati.

I modelli di apprendimento supervisionati sono quelli in cui il software di intelligenza artificiale è programmato sulla base di input e output. L’apprendimento semi-supervisionato è quello prediletto per gli assistenti virtuali che si usano in azienda, poiché permette al software di mettere insieme degli elementi pre-etichettati con altri input provenienti dall’esterno. Per esempio da un utente, un cliente o un dipendente che fa una domanda al chatbot.

Gli studi della tecnologia AI vanno verso modelli di autoapprendimento non supervisionati, i quali prevedono che il software lavori in autonomia, su dati grezzi che non vengono “etichettati” dal programmatore. Insomma, il futuro è nella possibilità che le intelligenze artificiali imparino a classificare e comprendere i dati senza alcun input esterno.

Precisione tra bias e innovazioni

Per fare in modo che i software siano sempre più intelligenti e autonomi, quello su cui la tecnologia AI deve lavorare è la riduzione del bias, ovvero il termine di errore costante. Per fare in modo che gli errori siano sempre più rari in percentuale rispetto al lavoro dell’AI, i programmatori possono “allenarli” di volta in volta.

Questo porta spesso alla scoperta di novità interessanti, che a loro volta permettono di ottenere una qualità dei dati sempre più precisa. Certo la strada verso il bias zero è ancora lunga, ma le macchine possono imparare a compiere meno errori possibili nel dialogo con gli umani.

A questo servono le ricerche nel campo della tecnologia AI, che si muovono verso software sempre più precisi nella raccolta dei dati ma non solo. Ridurre la distorsione dei dati, e quindi l’errore, vuol dire anche scoprire infinite altre potenzialità dei software di intelligenza artificiale. Una volta perfezionati, questi si potrebbero applicare a molte altre funzioni per le aziende, le istituzioni e i privati.

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