I 3 problemi più frequenti dell’AI nei progetti aziendali

Ogni tecnologia dirompente porta con sé vantaggi e svantaggi e l’AI non fa eccezione a questa regola. Tutte le società che si impegnano in questo tipo di iniziative hanno dovuto introdurre una serie di modifiche e il cambiamento tecnologico all’interno di un’organizzazione presenta un insieme di sfide che a volte può creare problemi.

Intelligenza artificiale (AI) è un termine ampio che include un po’ di tutto, dai software di riconoscimento delle immagini alla robotica. Il livello di evoluzione di ciascuna di queste tecnologie varia fortemente. Tuttavia, il numero di innovazioni e le scoperte che hanno portato a potenziare e a rendere l’AI sempre più efficiente in vari ambiti (tra cui la medicina, lo shopping, la finanza, le notizie e la pubblicità) è un fenomeno in crescita.

La cosa importante per ogni azienda sarà, però, quella di individuare le sfide da affrontare, responsabilizzandosi in modo che da queste si possa trarre un pieno vantaggio di benefici, riducendo al minimo quei compromessi che i problemi di intelligenza artificiale possono imporre.

In seguito vi proponiamo i problemi più comuni in cui si imbatte chi scegli di attuare un progetto commerciale con l’intelligenza artificiale:

1. Diverso approccio nello sviluppo
La maggior parte dello sviluppo in un ambiente tradizionale segue le solite fasi di analisi, progettazione, costruzione, test e distribuzione. L’ambiente dell’intelligenza artificiale è molto diverso. Per la maggior parte del tempo, lo sviluppo corrisponde all’individuazione delle fonti di dati e quindi della raccolta dei loro contenuti, del loro risanamento e della loro cura. Un tale approccio richiede competenze diverse e diversi tipi di mentalità, ma anche diverse metodologie. Inoltre, i sistemi intellettivi che si basano sull’AI devono essere formati in un particolare ambito.
Nel caso in cui volessimo paragonare il sistema convenzionale con quello della programmazione per l’AI, le differenze risulterebbero come lo schema che vedete qui sotto:

2. Un sistema è ottimale quando lo sono anche i dati che gli si immettono
Tutti sanno che l’AI ha bisogno di dati per imparare a conoscere le cose. AI e apprendimento automatico si affidano quindi a enormi quantità di dati di alta qualità, dai quali osservano le tendenze e i modelli di comportamento, adattandosi a questi rapidamente, così da migliorare la precisione delle conclusioni che derivano dall’analisi dei dati. In sostanza, prima si ottengono i dati, poi si ottiene l’AI.

Questi sistemi non solo richiedono più informazioni rispetto agli esseri umani – per capire i concetti o per riconoscere le caratteristiche – ma hanno anche bisogno di centinaia di migliaia di ripetizioni per diventare affidabili. Un’altra cosa importante da precisare è la qualità dei dati utilizzati, indispensabili per addestrare i modelli predittivi. I set di dati devono essere estremamente rappresentativi ed equilibrati, in caso contrario, il sistema finirà per adottare pregiudizi e quindi potenziali errori che alcuni gruppi di dati contengono.

3. Non è chiaro il modo in cui vengano generati i dati
Un altro dei problemi che riguarda l’intelligenza artificiale, si nasconde nella sua natura sperimentale. È difficile dire quale grado di miglioramento possa portare ad un progetto, e come diretta conseguenza è quasi impossibile prevedere il ROI. Tutto ciò rende molto difficile ottenere che tutti comprendano un intero concetto. Per ottimizzare i risultati è indispensabile che un team sia in grado di scrivere o di adattare pubblicamente gli algoritmi disponibili, selezionando l’algoritmo giusto in base al risultato desiderato e unire necessariamente tutti gli algoritmi per ottimizzare ogni risultato.