È percezione comune e diffusa che l’Intelligenza Artificiale appartenga al futuro di molti ma al presente di pochi. Per certi versi, si tratta di tecnologie avveniristiche che in tanti – anche operatori dell’IT – ritengono possano essere avvicinate solo da colossi alla Amazon, Apple, Google e Microsoft. È il momento, quindi, di compiere una riflessione orientata a comprendere quali processi interni possano essere coinvolti in questa nuova rivoluzione digitale, anche nel breve periodo.
In molti casi, il punto di accesso a queste tecnologie, prima ancora che alle soluzioni che ne derivano, resta un momento piuttosto complicato in termini di strumenti e piattaforme – sia hardware che software – in grado di ospitarle. La difficoltà a individuare fornitori non generalisti capaci di orientare le PMI nell’individuazione di componenti e professionalità altamente specializzate resta uno dei maggiori fattori frenanti.
Oggi, chi non si rende conto subito dell’elevato valore offerto dall’intelligenza artificiale rischierà di perdere terreno in un mercato altamente competitivo come quello attuale. Tutto questo perché la velocità del cambiamento, nelle relazioni, nei processi, nell’economia e nelle tecnologie ha raggiunto livelli al di là delle migliori capacità umane.
Le aziende che guideranno il proprio settore di riferimento avranno sicuramente tratto vantaggio dalle migliori soluzioni tecnologiche ottenute con strumenti di Artificial Intelligence. La possibilità di eliminare processi inefficienti avrà tanto valore quanto il raggiungimento di maggiori capacità in tutti gli ambiti relativi a specifiche criticità di ogni azienda (produzione, analisi del mercato, prontezza di reazione/risposta alle sollecitazioni interne ed esterne, ecc.).
Di conseguenza, quello che le imprese arriveranno presto a comprendere – e il tempo impiegato per arrivare a queste conclusioni farà davvero la differenza sul modo in cui affronteranno i propri mercati di riferimento – è che l’AI è diventata ormai una componente irrinunciabile, anche per realtà di piccole dimensioni (PMI).
Essendo tecnologie caratterizzate da un livello di sofisticazione mai visto prima, oggi sono ancora pochissimi gli operatori che possono vantare una consolidata esperienza sul campo.
Le competenze tecnologiche necessarie spaziano all’interno di ambiti verticali per i quali è indispensabile poter contare su personale esperto nella progettazione e nella gestione di infrastrutture per il calcolo ad alte prestazioni, che utilizzino reti d’interconnessione a bassa latenza ed supportino il GPU computing offrendo, all’utente finale, ambienti software di ultima generazione e semplici da usare, per gestire l’interno ciclo di vita del dato, dalla preparazione dei data set per il training dei modelli di apprendimento automatico, alla validazione dei modelli addestrati, da esporre sulla rete aziendale per integrare l’AI nella operatività quotidiana
Infatti, ogni componente di una architettura per AI efficace deve essere determinata e configurata in modo appropriato per sviluppare sistemi performanti, efficienti e in grado di sostenere l’obsolescenza.
Per restare competitive, le aziende avranno il compito di investire tempo e risorse nella formazione dei propri team, affinché possano destreggiarsi con agilità nel mondo AI e sfruttarne tutte le potenzialità a proprio vantaggio.
A cura di Mario Rosati, Chief Innovation Officer di E4 Analytics
