Nelle nostre attività utilizziamo sistemi basati sull’apprendimento automatico (machine learning), ovvero su approcci algoritmici in grado di generalizzare e imparare a partire dall’esperienza. Il successo di questi sistemi, solitamente basati su reti neurali, cioè su sistemi che simulano le architetture dei cervelli biologici, ha portato a un rinnovato e crescente interesse da parte delle aziende, sia di servizi che manifatturiere, verso l’intelligenza artificiale.
Nella nostra esperienza, l’introduzione di sistemi cognitivi e intelligenti in un’organizzazione produttiva può seguire diverse traiettorie, riconducibili a tre filoni principali:
- analisi avanzata di dati per migliorare la comprensione dei fenomeni che interessano l’azienda, aumentando la capacità di previsione (forecasting) e supportando i processi decisionali, attraverso un’analisi dei dati aziendali e l’integrazione di dati esterni all’azienda;
- riprogettazione dell’interazione uomo-macchina e miglioramento della relazione con i clienti, attraverso l’utilizzo di sistemi basati sul linguaggio naturale;
- aumento dell’efficienza nei processi aziendali e dei processi produttivi, attraverso l’introduzione sistemi di automazione cognitiva e robotica collaborativa.
Analisi avanzata dei dati
Nel primo caso, l’obiettivo è l’aumento della capacità di analisi dei dati, sia in maniera orizzontale, ovvero allargando la quantità di dati (strutturati o non strutturati) che possono essere analizzati, sia in maniera verticale, ovvero migliorando la capacità di previsione, al fine di utilizzare sempre meglio i dati per il supporto alle decisioni (ad esempio per l’analisi del potenziale e il forecasting delle vendite, per l’assortimento dei prodotti nei punti vendita, per la logistica, per la determinazione dinamica dei prezzi di vendita).
Interazione uomo-macchina
Nel secondo caso, stiamo assistendo ad una diffusione di interfacce basate sul linguaggio, sia scritto che parlato. L’idea che il linguaggio e la voce possano essere un’interfaccia uomo-macchina efficace non è nuova. Soltanto negli ultimissimi anni, però, la tecnologia ha raggiunto una maturità che consente di sfruttare sistemi vocali e conversazionali con un certo successo, sia nei processi di vendita che nei processi di assistenza ai clienti.
Possiamo aspettarci che l’utilizzo della voce, per interagire con sistemi complessi, diventi comune nei prossimi anni anche in ambienti lavorativi, via via che ci abituiamo a interagire con la voce attraverso i nostri device personali, con gli smart speaker (ad esempio Google Home e Amazon Echo) e altri oggetti “smart” presenti nelle nostre case e nelle nostre l’automobile (si consideri ad esempio l’importanza della voce nell’interazione con alcuni modelli di recente produzione).
Automazione cognitiva e robotica collaborativa
Nel terzo caso, stiamo assistendo a una accelerazione di processi di automazione del lavoroumano che sono in corso da molti decenni. La novità in questi ultimi anni è l’introduzione, da un lato di sistemi robotizzati per l’automazione di compiti cognitivi semplici e ripetitivi (la cosiddetta robot processing automation), dall’altro di sistemi robotizzati collaborativi per l’automazione di compiti manuali (ad esempio bracci robotizzati e sistemi di magazzino) che, diversamente dai grandi sistemi di robotica industriale, hanno costi di introduzione limitati e possono lavorare a stretto contatto e in maniera collaborativa con operatori umani.
Fonte: Fondazione NordEst
Contributo di Vittorio di Tommaso