intelligenza artificiale
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L’intelligenza artificiale ed il machine learning sono ormai sulla bocca di tutti quando si parla di start-up high tech.    

Nonostante si tratti di un concetto conosciuto da molti decenni, addirittura da quando il celebre Alan Turing inventò il linguaggio macchina per decodificare i messaggi in codice dei nazisti, al tempo della seconda guerra mondiale.

Si tratta di riuscire a imitare il funzionamento del cervello umano attraverso una tecnologia in grado non solo di elaborare delle informazioni, ma di evolverle attraverso un processo di auto-apprendimento.

Il “machine learning” non è altro che la capacità di identificare dei comportamenti ripetitivi e logici all’interno di datasets di grandi dimensioni attraverso la messa in opera di complessi algoritmi.

Si può affermare che da una parte i dati sono il carburante con cui si “allena” la macchina, e gli algoritmi servono a definire dei patterns che consentono alla stessa di ragionare e produrre il risultato.

Due sono le ragioni principali che hanno permesso la diffusione dell’Intelligenza Artificiale:

  1. L’aumento esponenziale della potenza computazionale, che fino a pochi anni fa era insufficiente
  2. Il fatto che oggi è possibile avere accesso ad una notevole mole di dati, sia testuali che visuali. E sono proprio i “big data” che permettono a una macchina di essere addestrata.

I 3 motivi per investire sull’intelligenza artificiale

Perché ha senso puntare su una start-up che basa i propri prodotti/servizi sull’intelligenza artificiale?

1. Le potenzialità e i campi di applicazione dell’AI/ML sono enormi

È davvero incredibile la vastità di ambiti in cui si possono sfruttare i benefici dell’intelligenza artificiale.

Dal mondo della sicurezza e dei prodotti anti-frode a quello degli advanced analytics e della business intelligence, dal settore medicale a quello dell’advertising, dalla robotica e alla domotica al settore finanziario.

Macinare dei dati per permettere a una macchina di identificare dei patterns e restituire un output con una logica analoga a quella di un umano in pochi millisecondi è un asset per un numero sconfinato di segmenti di mercato

2. L’intelligenza artificiale è un ingrediente per rendere unico il tuo servizio

Esistono tonnellate di formidabili innovazioni che si basano su algoritmi di machine/deep learning. Se hai i mezzi per aggregare dati e un solido modello di business, l’intelligenza artificiale è ciò che può valorizzare la tua idea.

L’intelligenza artificiale può valorizzare i tuo business.

Basti pensare ai giganteschi passi avanti fatti da molte aziende nel mondo della sanità “dando in pasto alla macchina” dati e immagini relative al corpo umano per identificare terapie. Oppure alle analisi delle conversazioni per creare “chatbot” o analisi vocali per rivoluzionare il settore del “customer service”.

3. Esistono tanti spazi inesplorati

Esistono tantissimi modi per attivare la tecnologia. Amazon, Microsoft e Google mettono a disposizione i framework dove far girare modelli e algoritmi. Il grande fermento che ruota attorno all’intelligenza artificiale ha dato modo a molti imprenditori di sbizzarrirsi.

Molte sono le start-up tecnologiche che hanno dato vita a progetti ambiziosi grazie all’AI, ma c’è ancora molto spazio per innovare o trasformare business esistenti.

I 3 aspetti di cui tenere conto se si vuole investire nell’intelligenza artificiale

Ovviamente non è tutto oro quello che luccica. Se da una parte il mondo dell’intelligenza artificiale è ormai una realtà consolidata i cui benefici sono noti, dall’altra esistono minacce e vincoli da prendere in considerazione prima di buttarsi in un’attività imprenditoriale che vuole sfruttare l’AI/ML.

1. L’Intelligenza Artificiale necessita skills non semplici da trovare

Per creare un modello efficace basato sul machine learning servono professionalità molto specializzate che sappiano principalmente identificare pattern significativi e quindi stabilire i meccanismi e le relazioni che danno luogo al ragionamento che la macchina deve fare.

Detta così sembra facile!

I data scientist sono merce rara ma sono essenziali per generare gli algoritmi che devono istruire la macchina. Un cocktail di logica e matematica che non può prescindere dalla conoscenza tecnica degli strumenti di modellizzazione, di metodologie di “ensemble learning” come Random Forest e di sistemi per gestire l’interscambio di big data.

Lavorare con l’AI significa predisporre una vera e propria piattaforma intorno al “data lake” dove la preparazione delle risorse umane gioca un ruolo di fondamentale importanza.

2. Processare i dati necessita molto tempo

Gestire delle enormi mole di dati significa predisporre un’infrastruttura dimensionalmente importante. Soprattutto, la macchina necessità di essere allenata, anche con l’aiuto umano.

Il training della macchina è un processo meticoloso fatto anche di test e correzioni. 

Raggiungere un grado di “accuracy” accettabile richiede tempo e risorse ed è proprio questa parte che richiede investimento.

Basti pensare ai milioni di kilometri che la Waymo, l’auto a guida autonoma realizzata da Google, ha dovuto macinare in un vastissimo numero di scenari per allenare il sofisticato sistema sensoriale che permette di allenare la macchina a riprodurre una guida sicura.

3. Servono tanti dati di qualità

Al di là dell’idea e delle skills necessarie a impostare un progetto imprenditoriale fondato sull’intelligenza artificiale, occorre anche poter disporre di una grande mole di dati utili possibilmente di qualità.

I due paesi più avanzati quando si parla di AI sono senza dubbio gli Stati Uniti e la Cina. Non a caso sono anche i paesi che hanno raccolto e gestito più dati in assoluto in una vasta gamma di segmenti di mercato.

Basti pensare ad applicazioni come WeChat o AliBaba, che in Cina non solo raccolgono dati su utenti e transazioni ma hanno in mano uno strumenti di pagamento utilizzabili ovunque.

Reperire i dati e essere competitivi dal punto di vista quali-quantitativo non è affatto semplice e richiedere investimenti, ma è la chiave del successo di un progetto che si propone di sfruttare il machine learning.


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Alessandro Cirinei
Alessandro Cirinei fonda la sua prima azienda nel 2007, Xool e contribuisce successivamente al lancio di UrbanPost, Sercanto e Via Calzabigi. Collabora con fondi di venture ed acceleratori in qualità di "mentor" e temporary manager all'interno di numerose start-up.

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