Negli ultimi anni l’intelligenza artificiale (AI) ha compiuto progressi significativi. Al punto che si tende ancora a parlare genericamente di intelligenza artificiale, mentre in realtà questa tecnica elaborativa si è diversificata affinando le sue competenze per ambiti specifici. Così, oggi possiamo dire che esistono alcuni tipi di AI: i più utilizzati sono sicuramente l’AI generativa e l’AI predittiva, spesso chiamata analisi predittiva (predictive analytics). Queste, pur sfruttando il medesimo principio, che è quello dell’apprendimento automatico (machine learning), permettono di raggiungere obiettivi distinti.
Cos’è l’AI generativa?
L’AI generativa rappresenta una delle evoluzioni più rivoluzionarie dell’intelligenza artificiale. Pur essendo un concetto relativamente recente (è assurta agli onori della cronaca solo da poco più di un anno), sta già dimostrando un potenziale senza precedenti.
L’AI generativa si distingue per la capacità di creare contenuti nuovi e originali, imitando lo stile e la profondità delle produzioni umane. Il processo di funzionamento si articola in due fasi principali: l’addestramento e la generazione. Durante l’addestramento, l’AI analizza un ampio set di dati, identificando strutture e modelli sottostanti (i cosiddetti Large language model – LLM). Successivamente, nella fase di generazione, utilizza queste conoscenze per creare contenuti nuovi che rispecchiano le caratteristiche apprese. Questo processo è reso possibile da tecniche avanzate come le reti neurali profonde, che simulano il funzionamento del cervello umano, consentendo all’AI di elaborare dati complessi e produrre risultati innovativi.
Cos’è l’AI predittiva?
Un altro pilastro tecnologico che sta plasmando l’ambito aziendale (e non solo) è l’AI predittiva. Questa disciplina sfrutta dati storici e algoritmi avanzati per anticipare eventi futuri e supportare il processo decisionale aziendale.
Per garantire che si ottenga il massimo valore dall’intelligenza artificiale predittiva è necessario impostare obiettivi chiari e definire precisi KPI. Inoltre, si deve avere la garanzia di disporre di dati di qualità. Infatti, mentre l’AI generativa si concentra sulla creazione di contenuti originali, l’AI predittiva analizza i dati esistenti per formulare previsioni.
L’intelligenza artificiale predittiva può fornire un aiuto nel prevedere se un certo evento si verificherà o quale impatto quantitativo potrebbero avere più eventi. Queste soluzioni si basano principalmente su dati strutturati di eventi passati.
L’intelligenza artificiale generativa, invece, è progettata per generare contenuti nuovi sulla base degli input dell’utente e dei dati non strutturati su cui è stata addestrata. Anche questi modelli possono fornire risposte, ma più che altro come opinioni di carattere qualitativo.
La sinergia tra AI generativa e analisi predittiva offre vantaggi notevoli. In un impiego aziendale, l’AI generativa può integrare l’AI predittiva per ricavare valore dai dati strutturati e non strutturati. In questo caso, i modelli predittivi sono utilizzati per migliorare i processi e i risultati, mentre i modelli generativi sono impiegati per soddisfare i requisiti di contenuto di tali processi. Per esempio, i modelli generativi possono arricchire l’analisi predittiva simulando scenari complessi e fornendo dati sintetici per ottimizzare le previsioni.
Vediamo in termini pratici come il ricorso all’AI generativa e all’AI predittiva sta apportando benefici ad alcuni importanti ambiti, quali la Pubblica amministrazione, l’automotive, il manufacturing, la sanità, il retail e la logistica.
PA: verso una nuova era di automazione
L’adozione dell’AI generativa sta inaugurando una nuova fase di automazione all’interno della Pubblica amministrazione con l’obiettivo di migliorare i modelli operativi e la qualità dei servizi offerti ai cittadini.
Un esempio è l’impiego di chatbot avanzati e assistenti virtuali, che automatizzano le risposte alle richieste degli utenti. Grazie a questi strumenti, le amministrazioni sono in grado di fornire informazioni e supporto in tempo reale, riducendo significativamente i tempi di attesa e migliorando l’efficienza complessiva. Questa modalità operativa non si limita all’interazione con i cittadini ma si estende alla gestione documentale.
Attraverso tecnologie come il Natural language processing (NLP) e l’apprendimento automatico, è possibile analizzare e comprendere la struttura dei documenti amministrativi, automatizzare la redazione di bozze di delibere, verificare e validare documenti e persino estrarre conoscenza da enormi quantità di dati testuali.
L’AI predittiva, inoltre, offre un supporto prezioso per migliorare la pianificazione e l’erogazione dei servizi pubblici. Analizzando grandi volumi di dati, è possibile prevedere la domanda di servizi specifici, ottimizzando la gestione delle risorse e rispondendo tempestivamente alle necessità dei cittadini. Per esempio, queste tecniche possono essere utilizzate per rilevare frodi, migliorare le prestazioni e comprendere meglio il comportamento della popolazione, promuovendo una maggiore trasparenza e responsabilità.
In un futuro prossimo, si prevede l’adozione di assistenti virtuali sempre più avanzati, in grado di apprendere dalle interazioni precedenti e fornire risposte personalizzate con un alto livello di precisione.
Parallelamente, l’uso dell’analisi predittiva consentirà di anticipare tendenze demografiche e socioeconomiche, migliorando la pianificazione degli interventi e ottimizzando la distribuzione delle risorse.
Automotive: il futuro della guida autonoma
All’interno dell’industria automobilistica l’integrazione di tecnologie avanzate come l’AI generativa e l’AI predittiva non solo sta rivoluzionando la progettazione e la produzione ma anche l’interazione tra veicoli e conducenti, delineando un futuro in cui la personalizzazione e l’automazione saranno al centro dell’esperienza.
Più in dettaglio, l’AI generativa sta ottimizzando i processi di design, permettendo la creazione di modelli innovativi che migliorano prestazioni, sicurezza ed efficienza. Inoltre, facilita simulazioni avanzate e ottimizzazioni strutturali, riducendo i tempi di sviluppo. Questo, analizzando dati da sensori e immagini, può rilevare difetti minimi nei componenti, garantendo elevati standard produttivi. L’intelligenza artificiale aiuta anche a progettare i layout delle fabbriche per massimizzare efficienza, suggerendo il modo migliore per organizzare le attrezzature e il flusso di lavoro.
L’AI predittiva, invece, sta rivoluzionando il processo di manutenzione, monitorando lo stato dei veicoli tramite sensori IoT per anticipare guasti e programmare interventi. Questa capacità di previsione si estende anche ai veicoli autonomi, dove l’analisi in tempo reale di condizioni stradali e traffico consente decisioni informate, migliorando sicurezza ed efficienza.
Un esempio di come l’AI generativa stia trasformando l’interazione tra conducente e veicolo è rappresentato dagli assistenti virtuali. Alimentati dall’intelligenza artificiale, tramite comandi vocali permettono, per esempio, di regolare la temperatura, riprodurre musica od ottenere indicazioni stradali. Questo tipo di innovazione non solo migliora l’esperienza utente, ma apre nuove opportunità per la mobilità. Le auto a guida autonoma usano l’AI per percorrere le strade senza l’intervento umano. Si affidano a sensori, telecamere e computer per prendere decisioni. Questo, quando l’infrastruttura lo consentirà, gli permetterà anche di dialogare tra di loro per ottimizzare il traffico ed evitare collisioni.
Manufacturing: automazione smart e produzione ottimizzata
Il settore manifatturiero è tra i più influenzati dall’introduzione dell’AI generativa e dall’AI predittiva: stanno rivoluzionando l’intero ciclo produttivo, dalla progettazione alla distribuzione.
L’AI generativa sta ridefinendo la progettazione dei prodotti attraverso la creazione di design ottimizzati per criteri specifici come peso, resistenza e materiali. L’uso di gemelli digitali consente alle aziende di simulare configurazioni di componenti, accelerando i tempi di sviluppo e migliorando le prestazioni complessive.
Parallelamente, l’AI predittiva migliora la manutenzione degli impianti produttivi, monitorando in tempo reale i macchinari per prevedere guasti e ottimizzare l’efficienza operativa. Questo approccio riduce i tempi di inattività, con significativi risparmi sui costi.
Un altro ambito di applicazione è la gestione della supply chain. L’analisi di dati storici e in tempo reale consente di prevedere fluttuazioni nella domanda, ottimizzando i livelli di inventario e la pianificazione della produzione. Inoltre, l’AI generativa aiuta a identificare difetti di produzione attraverso l’analisi di immagini e dati dei sensori.
Infine, l’AI generativa favorisce la formazione del personale e il supporto operativo, creando scenari simulati per l’addestramento e assistenti virtuali per fornire soluzioni in tempo reale durante le operazioni. In questo senso, un ruolo sempre più importante lo rivestirà la realtà virtuale, che permetterà di operare con gemelli digitali di oggetti fisici su vasta scala simulandone il comportamento reale.
Sanità: diagnosi avanzate e gestione predittiva delle malattie
Nel settore sanitario, l’intelligenza artificiale generativa e predittiva consentono di creare strumenti innovativi per migliorare diagnosi, trattamenti e gestione delle risorse. Più in dettaglio, l’AI generativa risulta utile nella progettazione di nuovi farmaci, permettendo di simulare l’efficacia di composti chimici e accelerare il processo di scoperta. Inoltre, è impiegata per creare terapie personalizzate, adattando i trattamenti alle esigenze genetiche dei pazienti e migliorando l’efficacia dei risultati. Un altro ambito di impiego è l’automazione della documentazione medica. L’AI predittiva trova applicazione nella diagnosi precoce di condizioni patologiche, come il cancro, tramite l’analisi di dati genetici, ambientali e comportamentali. La capacità predittiva consente interventi tempestivi e migliora le probabilità di successo dei trattamenti. In più, monitorando pazienti con malattie croniche, è possibile prevedere complicazioni e ottimizzare la gestione delle risorse ospedaliere. Ciò porta benefici anche nelle terapie a distanza. Prova ne è che la nuova Piattaforma Nazionale di Telemedicina prevede l’uso dell’intelligenza artificiale. Risulta infatti strategico avere sotto controllo i parametri dei pazienti così da poter intervenire non appena le analisi predittive di tali parametri anticipano la possibilità che insorgano problemi.
Retail: shopping predittivo e personalizzato
Oltre ai modelli operativi, nel settore retail, l’AI generativa e l’AI predittiva stanno ridefinendo un aspetto essenziale: l’esperienza del cliente.
In tal senso, grazie all’AI generativa è possibile automatizzare la creazione di contenuti personalizzati, come descrizioni di prodotti e campagne di marketing, rendendo le informazioni più accessibili e coinvolgenti. Inoltre, con il ricorso a chatbot intelligenti si può offrire un’assistenza avanzata, guidando gli utenti e fornendo raccomandazioni su misura.
L’AI predittiva migliora la gestione dell’inventario, prevedendo la domanda dei prodotti e riducendo sprechi e costi operativi. Analizzando i comportamenti d’acquisto, tramite i dati raccolti non solo dalle carte fedeltà ma anche dai social, l’intelligenza digitale permette di personalizzare ulteriormente l’esperienza del cliente, aumentando la soddisfazione e le probabilità di acquisto. Anche il servizio clienti sarà più personalizzato: la nuova frontiera sono infatti chatbot emotivamente intelligenti, ovvero che sanno esprimere empatia basandosi su algoritmi di machine learning che analizzano le parole utilizzate dai clienti, il tono della loro voce e il contesto delle conversazioni.
Logistica: efficienza operativa e riduzione degli sprechi
La logistica può beneficiare ampiamente dell’AI generativa e dell’AI predittiva per ottimizzare processi chiave come la pianificazione dei percorsi di consegna e la gestione dei magazzini. L’AI generativa analizza variabili in tempo reale, come traffico e condizioni meteorologiche, per generare percorsi ottimali.
L’intelligenza artificiale può anche tracciare il modo in cui i conducenti guidano i veicoli, individuano abitudini che sprecano carburante, come frenate brusche o velocità eccessiva. I conducenti possono essere quindi istruiti per avere consumi più contenuti.
La manutenzione predittiva riduce i costi di riparazione e i tempi di fermo dei veicoli. Aumenta anche la sicurezza rilevando i problemi in anticipo. Alcuni sistemi di intelligenza artificiale possono persino ordinare automaticamente i pezzi quando necessario.
Nel comparto della logistica del freddo, il ricorso a strumenti avanzati per il controllo della temperatura e la tracciabilità delle merci basati su AI è una priorità strategica. Questi sistemi non solo garantiscono il rispetto delle normative sulla conservazione dei prodotti, ma contribuiscono anche a ridurre gli sprechi.
Infine, la rapida crescita dell’e-commerce è destinata a incrementare la domanda di soluzioni innovative per la gestione dell’ultimo miglio. In tal senso, l’adozione di piattaforme basate sull’AI predittiva, combinate con veicoli autonomi e droni, promette di ridurre significativamente i tempi di consegna e di ottimizzare l’allocazione delle risorse.
Non è un percorso privo di sfide, ma con una pianificazione attenta e un approccio orientato all’innovazione, l’AI generativa e l’AI predittiva possono trasformare radicalmente i modelli di lavoro e i processi di qualsiasi realtà in qualsiasi settore, rendendola più proattiva, efficiente e in grado di rispondere alle mutevoli esigenze di un mercato in continua evoluzione.