Glossario Digital Transformation: gli strumenti per la trasformazione digitale

Seedble

22 Settembre 2021 - 07:33

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Dai sistemi esperti al machine learning fino all’intelligenza artificiale: le principali tecnologie a supporto delle trasformazione digitale in azienda.

Glossario Digital Transformation: gli strumenti per la trasformazione digitale

I cosiddetti “sistemi esperti” sono software in grado di replicare le prestazioni di una persona esperta, appunto, in un determinato campo di attività (detto “dominio”), riuscendo a dedurre informazioni (output) da un insieme di dati di partenza (input).

In parole povere, un sistema esperto aiuta a trovare la soluzione ottimale a un problema specifico senza l’intervento umano. Da sottolineare che il sistema esperto può elaborare anche dati incompleti, utilizzando la cosiddetta fuzzy logic (un ragionamento di tipo “approssimativo” che porta a risultati altamente probabili) per lavorare su input qualitativi anziché quantitativi.

Per queste loro caratteristiche, i sistemi esperti vengono impiegati in tutti i processi di problem solving, svolgendo azioni come l’interpretazione, la diagnosi o la pianificazione basata su previsioni.

Ad esempio, OCR è un sistema esperto che riconosce il testo presente in un’immagine e trasforma quest’ultima in un documento informatico modificabile partendo da un modello di conversione programmato.

Se al sistema esperto affianchiamo una tecnologia a supporto dell’elaborazione delle informazioni, allora stiamo parlando di machine learning : algoritmi che usano metodi matematico-computazionali per apprendere informazioni direttamente dai dati, senza la necessità di essere programmati per svolgere quel tipo di compito.
Gli algoritmi di machine learning si migliorano a propria volta nel tempo attraverso un meccanismo adattivo: maggiore è il numero delle casistiche elaborate dall’algoritmo, più precise e accurate saranno le sue risposte interpretative, con una sensibile riduzione del peso degli errori in conclusione di ogni processo d’apprendimento.

Gli algoritmi di machine learning sono ciò che permette all’intelligenza artificiale di diventare “abile” in un certo compito o azione.
Parliamo di intelligenza artificiale quando un sistema tecnologico è in grado di risolvere problemi o svolgere compiti e attività tipici della mente e dell’abilità umane.

Le applicazioni dell’intelligenza artificiale sono ormai numerosissime e sono altrettante le potenzialità non ancora sfruttate. In molte realtà aziendali il processo di implementazione di tecnologie abilitanti l’intelligenza artificiale è già iniziato nell’ambito di iniziative di trasformazione digitale. Le organizzazioni, infatti, hanno a disposizione quantità crescenti di dati e possono sfruttare l’intelligenza artificiale per elaborarli e ottimizzare alcuni processi, come:

  • offrire ai clienti un’esperienza di acquisto maggiormente personalizzata e reattiva;
  • svolgere controlli più rapidi ed efficienti delle attività interne;
  • predire gli andamenti futuri del mercato e prendere decisioni intelligenti.

Questi sono alcuni degli strumenti utili per avviare una trasformazione digitale all’interno dell’impresa.

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