Intelligenza artificiale, anche il retail l’ha scoperta (a metà): ecco le sue...

Intelligenza artificiale, anche il retail l’ha scoperta (a metà): ecco le sue applicazioni

L’intelligenza artificiale sta avanzando a grandi passi anche nelle imprese. Ed è il retail uno dei settori in cui trova maggiore applicazione. Dopo il banking-finance-insurance e l’automotive, è, assieme all’hi-tech e alle telecomunicazioni, tra i settori maggiormente interessati a introdurre a livello internazionale soluzioni di intelligenza artificiale.

Il dato emerge dalla ricerca dell’Osservatorio Artificial Intelligence della School of Management del Politecnico di Milano presentata al convegno “Artificial Intelligence: prospettive dalla ricerca al mercato”, a Milano. La ricerca ha analizzato 721 imprese e 469 casi, riferibili a 337 imprese internazionali ed italiane, di utilizzo di Artificial Intelligence, quel ramo della computer science che studia lo sviluppo di sistemi hardware e software dotati di abilità tipicamente umane, come l’interazione con l’ambiente, l’apprendimento e l’adattamento, il ragionamento e la pianificazione. L’Italia è un po’ più indietro rispetto agli altri Paesi europei: il 56% delle grandi imprese oggetto di indagine ha già avviato progetti di Artificial Intelligence contro circa il 70% di Francia e Germania.

 

Mille soluzioni, dai Big Data agli assistenti vocali, fino al riconoscimento biometrico

I principali ambiti di applicazione riguardano l’Intelligent Data Processing (35%), soluzioni che utilizzano algoritmi di AI per estrarre informazioni e avviare azioni basate sulle informazioni estratte, e i Virtual Assistant o Chatbot (25%), agenti software in grado di interagire con un interlocutore umano per eseguire un’azione o offrire un servizio. Questi trovano particolare applicazione nel sistema della distribuzione, come per l’assistenza al cliente dopo la vendita (87% dei casi), oppure per l’offerta al cliente di servizi che non riguardano direttamente l’ambito in cui opera l’azienda (7%) o per gli assistenti virtuali della tipologia Corporate Knowledge (6%), che hanno il compito di rispondere a domande poste dal personale o da figure esterne. Seguono a distanza le soluzioni di Recommendation (10%), raccomandazioni personalizzate per indirizzare le decisioni del cliente in diversi momenti del percorso d’acquisto basandosi su informazioni fornite dagli utenti stessi, le Image Processing (8%), che analizzano le immagini per il riconoscimento biometrico e l’estrazione di informazioni, le Autonomous Vehicle (7%), mezzi a guida autonoma in grado di percepire l’ambiente esterno e adattare le manovre di conseguenza, e gli Intelligent Object (7%), capaci di eseguire azioni senza intervento umano, interagendo con l’ambiente circostante tramite  sensori e apprendendo dalle azioni delle persone che li usano. Chiudono l’elenco soluzioni marginali come Language Processing (4%), che elaborano il linguaggio per comprendere un testo, tradurlo o produrlo in autonomia a partire da dati e documenti, e Autonomous Robot (4%), in grado di spostarsi e muovere alcune parti, manipolare oggetti ed eseguire azioni in autonomia.

«L’Artificial Intelligence – spiegano Nicola Gatti, Giovanni Miragliotta e Alessandro Piva, direttori dell’Osservatorio Artificial Intelligence – potenzialmente non conosce confini applicativi e inciderà progressivamente sul tessuto economico e sociale di ogni Paese. La velocità di diffusione nei diversi ambiti non sarà omogenea, ma dipenderà da fattori tecnologici e di conoscenza. Le imprese italiane stanno ponendo a questo tema grande attenzione per non perdere occasioni di miglioramento della competitività. Per coglierne a pieno i potenziali benefici, però, devono innanzitutto conoscere a fondo l’offerta di soluzioni disponibili e poi intervenire sui processi organizzativi e sul rafforzamento delle competenze, perché le persone siano effettivamente in grado di valorizzare le abilità delle macchine».

Dalla ricerca emerge come un qualsiasi progetto di Artificial Intelligence nelle fasi iniziali necessiti di un grande investimento da parte dell’impresa, non solo in termini economici. Al momento, le soluzioni pronte all’uso sono limitate e per raggiungere un livello di prestazioni simile o superiore a quello umano spesso richiedono lavoro sia in fase preparatoria, per le infrastrutture, il patrimonio informativo, le competenze e la cultura, che in corso d’opera, per l’apprendimento della macchina e il miglioramento. 

«Siamo solo agli inizi di un percorso di diffusione e di comprensione del potenziale dell’intelligenza artificiale, che porterà a definire meglio i confini applicativi e il grado di intelligenza di una soluzione – dice Gatti -. Dall’autovettura che si guida da sola all’elettrodomestico che impara stile di vita e necessità della famiglia, dall’assistente personale che consiglia le decisioni di spesa fino ai robot assistenziali per disabili e anziani, ogni esperienza del quotidiano può essere ripensata alla luce delle capacità delle macchine. La velocità con cui questo avverrà dipenderà dall’esistenza di soluzioni tecnologiche consolidate, dalla capacità di gestire un delicato cambiamento nelle organizzazioni e dal bilancio tra valore dell’innovazione e costo del rendere intelligenti prodotti e processi».