I software di intelligenza artificiale sono diventati parte della vita quotidiana delle persone, con una velocità di adozione probabilmente mai vista prima. Questa innovazione sta rivoluzionando un po’ tutti i settori, dalla comunicazione all’industria, dalla formazione al recruiting. Ma sta cambiando anche il modo in cui le persone, semplicemente, cercano informazioni.
L’introduzione dell’intelligenza artificiale nei software di business intelligence e analisi dei dati rappresenta una delle innovazioni più significative degli ultimi anni anche in questo settore. Con l’IA, le aziende hanno migliorato le loro capacità di analisi, di prendere decisioni strategiche, di rispondere rapidamente al mercato e di personalizzare l’esperienza cliente.
In un futuro prossimo, la diffusione di software sempre più autonomi e intelligenti trasformerà ulteriormente il panorama della BI, aprendo nuove frontiere e possibilità.
La storia dell’Intelligenza Artificiale
L’idea di creare macchine capaci di imitare l’intelligenza umana è molto antica, ma il termine “intelligenza artificiale” è stato coniato per la prima volta negli anni ‘50 del 900, dallo scienziato informatico John McCarthy, oggi considerato uno dei padri dell’IA.
Proprio nel dopoguerra, infatti, ci sono stati i primi esperimenti di simulazione del pensiero umano. Tuttavia, le risorse tecnologiche erano limitate, e i progressi in questo campo sono rimasti modesti fino agli anni ’80, quando la potenza di calcolo ha iniziato a migliorare. Progressivamente, l’interesse verso l’IA è cresciuto, portando all’adozione di tecniche innovative come le reti neurali.
Ma è negli anni 2000, che l’IA ha fatto passi significativi grazie all’aumento esponenziale della capacità computazionale e alla disponibilità di enormi quantità di dati, come mai prima d’ora. Proprio i dati sono gli elementi necessari per alimentare gli algoritmi di apprendimento automatico.
A partire dal decennio successivo l’IA ha iniziato a essere utilizzata dal grande pubblico, con applicazioni come i sistemi di riconoscimento vocale, i chatbot e i primi software con intelligenza artificiale.
Come funziona un software di Intelligenza Artificiale
Un software di intelligenza artificiale oggi è capace di analizzare dati, fare previsioni, prendere decisioni e imparare autonomamente. L’IA generativa, poi, riesce a creare output multimediali (testi, video, immagini, audio ecc.) sempre più credibili e realistici.
Questo processo è possibile grazie ad una serie di tecnologie, tra cui il Machine Learning ML e il Deep Learning, che consentono al software IA di apprendere pattern e relazioni tra i dati e migliorare continuamente le proprie performance.
Quindi un software di intelligenza artificiale segue le indicazioni del codice, ma ha la capacità di apprendere e prendere decisioni autonomamente.
Ambiti di applicazione dell’Intelligenza Artificiale
Le applicazioni dell’IA oggi sono vaste e coinvolgono vari settori, in modo sempre più decisivo. Facciamo alcuni esempi, non esaustivi, dei modi e dei campi in cui si usa oggi l’intelligenza artificiale.
Nel campo della salute, l’IA è impiegata nella diagnostica, nel monitoraggio dei pazienti e nella medicina personalizzata. I software di intelligenza artificiale aiutano i medici a identificare patologie con maggiore precisione e a proporre trattamenti su misura.
Gli algoritmi di IA sono sempre più presenti nei social media, dove personalizzano i contenuti per gli utenti e suggeriscono film o musica in base ai gusti.
Altro campo di applicazione particolarmente interessante è quello dell’industria manifatturiera, con bot industriali AI che riescono a migliorare costantemente l’efficienza produttiva, ridurre gli errori e ottimizzare le operazioni, anche grazie all’interazione con Big Data e IoT.
Ma l’intelligenza artificiale oggi è la grande protagonista di quasi tutti i mercati, dallo sport al marketing, dalla finanza all’editoria. Con le sue luci e le sue ombre, questa rivoluzione sta interessando rapidamente tutti i settori industriali. Incluso, naturalmente, quello della Bi e dell’analisi dei dati.
L’IA nella business intelligence e nell’analisi dei dati
In questo settore i software di intelligenza artificiale hanno avuto un impatto particolarmente significativo. Prima dell’introduzione dell’IA, la BI si basava principalmente su analisi retrospettive e gli analisti dovevano possedere competenze molto forti per eseguire analisi avanzate, come per esempio l’analisi predittiva.
Perlopiù la BI si dedicava all’analisi dei dati storici per identificare trend e fare previsioni a breve termine. Tuttavia, con l’aumento della quantità di dati prodotti da aziende e utenti, è diventato chiaro che si poteva trarre ancora più valore dall’analisi.
La svolta è avvenuta quando l’intelligenza artificiale è stata introdotta nei software di analisi, portando l’era della cosiddetta BI moderna. Oggi i software di intelligenza artificiale per la BI sono capaci di analizzare dati in tempo reale, rilevare pattern complessi e fare previsioni anche a lungo termine con un grado di accuratezza molto più elevato. L’integrazione di algoritmi di machine learning e deep learning nei software BI permette di migliorare costantemente le performance e gli output.
Inoltre, l’avvento dell’AI generativa negli strumenti di BI e analisi dati ha ridotto il gap tra gli analisti tecnici e gli utenti business, permettendo di fatto a tutti di eseguire analisi complesse e realizzare dashboard dati.
Un esempio lampante? Tableau AI
Tableau AI è probabilemente la piattaforma di analisi dati e business intelligence che meglio sfrutta le possibilità offerte dai software di intelligenza artificiale attuali.
I vantaggi di questo strumento sono evidenti in termini di automazione ed efficienza, anche per enormi quantità di dati, con tempistiche ridotte. Non solo, è possibile fare previsioni accurate, trovare nuove opportunità, individuare rischi, fare analisi real time e personalizzare le analisi. E anche gli utenti business possono partecipare a questo processo di trasformazione data driven interrogando i dati, intuitivamente mostrati sulle dashboard di visual analytics, semplicemente elaborando delle frasi in linguaggio naturale.
Sviluppi futuri dell’IA nella BI e nell’analisi dei dati
Fino a qui abbiamo raccontato la storia e i campi di applicazione dei software di intelligenza artificiale. Ma qual è il futuro nel mondo della BI e dell’analisi dei dati?
Stanno già emergendo nuove tecnologie e nuovi approcci che segneranno il futuro dei software di intelligenza artificiale nel settore. Tra questi, i trend più interessanti sono:
- L’analisi cognitiva
L’IA sta evolvendo verso capacità cognitive più avanzate, permettendo alle macchine di comprendere sempre meglio il linguaggio naturale e di fornire risposte sempre più dettagliate e simili a quelle umane;
- L’IA spiegabile
Man mano che i software IA diventano più complessi, sta crescendo l’interesse per l’IA spiegabile (explainable AI), che consente agli utenti di comprendere come e perché l’intelligenza ha fatto una determinata decisione o previsione è stata presa. Questo filone è particolarmente importante in ambiti regolamentati e YLYM, come la finanza e la sanità;
- L’AutoML
L’AutoML (Automated Machine Learning) sta diventando una realtà che permette a persone senza competenze avanzate in IA di utilizzare modelli di machine learning per le proprie analisi, abbattendo così le barriere di accesso a queste tecnologie.
