Intelligenza artificiale, opportunità o minaccia?

“L’Intelligenza Artificiale (AI) sarà la più importante conquista dell’uomo, peccato che potrebbe essere l’ultima”. In questa frase di Stephen Hawking, il grande astrofisico dei buchi neri, è racchiusa quella che è la più grande preoccupazione verso questa tecnologia: se un computer può diventare più intelligente di un umano, a cosa serviremo noi in futuro? Arriverà davvero il momento, definito “singolarità tecnologica” dal matematico Irving J. Good, in cui il progresso tecnologico supererà la capacità degli stessi esseri umani di comprenderlo?

La sempre crescente capacità computazionale ha dato negli ultimi anni una grande spinta all’AI e di conseguenza anche i suoi rischi stanno diventato un tema di discussione sempre più rilevante, tanto che la Commissione Europea ha presentato il 21 Aprile 2021 una prima versione di un Regolamento per la salvaguardia e la sicurezza dei diritti fondamentali dell’uomo, che suddivide le applicazioni basate sull’AI in base al livello di rischio sulle nostre vite, definendo una serie di limiti e controlli. E’ l’inizio di un percorso sicuramente molto lungo.

Facciamo però un passo indietro: cosa si intende per intelligenza artificiale?

L’AI è una disciplina nata già negli anni 50 del secolo scorso, per studiare tecniche che possano ricostruire i meccanismi di funzionamento del cervello umano (ragionamento logico-deduttivo, apprendimento visivo, riconoscimento del linguaggio).

La tecnica più diffusa di AI è il Machine Learning, che consente ad una macchina di imparare a svolgere determinati compiti migliorando progressivamente le proprie capacità. Le tecniche di Machine Learning possono essere “supervisionate” o meno a seconda che la macchina sia “allenata” a produrre dati in linea con un obiettivo prefissato oppure “lasciata libera” di trovare soluzioni e combinazioni di cui non si conosce l’esistenza. Una tecnica molto interessante in questo ambito è anche il c.d. “apprendimento con rinforzo”: semplificando al massimo, la macchina viene “ricompensata o penalizzata” in funzione dell’efficacia dei suoi  comportamenti rispetto al raggiungimento dell’obiettivo finale

In combinazione con il Machine Learning, vengono spesso usate anche altre tecniche di AI, che sfruttano invece le reti neurali, una sorta di “neuroni” artificiali ispirati vagamente ad una rete neurale biologica. Tra queste ricordiamo:

• Natural language processing (NLP): tecniche di interpretazione del linguaggio umano scritto o parlato;
• Computer vision: tecniche di riconoscimento di oggetti all’interno di immagini e video;
• Deep Learning: stratificazione di reti neurali per favore applicazioni più complesse

Veniamo infine al mondo delle applicazioni delle tecniche di AI (o “use case”, come si dice in gergo), focalizzandoci in particolare su due settori:

1. applicazioni per fornire prodotti e servizi ai consumatori finali (dalle ricerche più precise nei motori di ricerca, alla visualizzazione di contenuti basati sulle proprie preferenze e ricerche nei social, alla guida autonoma o agli assistenti vocali)
2. applicazioni per migliorare i processi aziendali.

Con riferimento ai processi aziendali, di particolare interesse per la nostra community, alcuni esempi di use case interessanti sono i seguenti:

• identificazione di clienti prossimi a recedere da un servizio, cercando nei loro dati la stessa sequenza (“pattern”) di quelli che hanno già effettuato recesso (c.d. prevenzione del churn, il tasso di abbandono);
• prevenzione delle frodi (c.d. fraud detection);
• “manutenzione predittiva” : attraverso i dati raccolti dalle macchine si possono prevedere in anticipo problemi che potrebbero causare interruzioni nella linea di produzione e consentire quindi una programmazione oculata dei fermi;
• raggruppamento automatico dei potenziali clienti in base a caratteristiche comuni trovate nei dati, allo scopo per esempio di offrire prodotti / servizi mirati (c.d. clustering);
• estensione della capacità analitica delle soluzioni di business intelligence tradizionali  (advanced analytics);
• chatbot, cioè quei robot che vengono usati per esempio nell’assistenza clienti via chat;
• sempre nel customer care, l’instradamento delle chiamate dei clienti ai team con le migliori competenze o l’invio automatico di mail di care;
• in ambito HR: analisi automatica dei CV, analisi delle espressioni del viso dei candidati durante i colloqui, costruzione di piani personalizzati di formazione continua;
• previsione della domanda di prodotti, per pianificare approvvigionamenti e logistica;
• analisi del flusso di persone che si è fermato davanti ad una vetrina di un negozio, per capire quali oggetti o informazioni hanno attirato maggiormente la loro attenzione
• predisposizione di tecniche di difesa adeguate ad attacchi di cyber security sempre più sofisticati.

Si potrebbe scrivere un libro sull’Intelligenza Artificiale, disciplina che ci accompagnerà sempre di più nel nostro futuro e che porterà a progressi e applicazioni al momento molto difficili anche soltanto da immaginare. Sicuramente, almeno nel breve periodo, il maggior contributo che può dare l’AI è la cosiddetta “human augmentation”, cioè la capacità di fornire alle persone informazioni e strumenti utili a migliorare la qualità di vita e di lavoro, consentendo loro di potersi concentrare su attività più soddisfacenti e di maggior valore sia in ambito aziendale che privato. Insomma, una AI “amica dell’uomo”, da considerare un’opportunità e non una minaccia, con buona pace del grande Hawking.