Nel regno di Intelligenza Artificiale (AI), i riflettori si soffermano spesso sui Large Language Models (LLM), chatbot e IA generativa. Tuttavia, l'ambito dell'IA si estende ben oltre queste applicazioni, comprendendo tecniche preziose come l'apprendimento automatico, l'apprendimento profondo e la modellazione predittiva. Questo articolo, scritto da Daniele Micci, esperto di Data Science e parte integrante dell'Advisors Board di Neodata Group, approfondisce il panorama multiforme dell'IA e le sue diverse applicazioni in ambito aziendale.
L'intelligenza artificiale (IA) è diventata un argomento molto popolare negli ultimi anni e molti la associano ai Large Language Models (LLM), ai chatbot e all'IA generativa. Tuttavia, l'IA non si limita a queste applicazioni specifiche. L'apprendimento automatico, l'apprendimento profondo e altri tipi di metodi di modellazione predittiva sono estremamente preziosi in molte applicazioni aziendali.
L'apprendimento automatico (ML) è un tipo di intelligenza artificiale che consente ai computer di imparare senza essere programmati esplicitamente. I modelli di ML vengono addestrati sui dati e imparano a identificare schemi e relazioni in quei dati. Una volta addestrati, i modelli di ML possono essere utilizzati per fare previsioni su nuovi dati.
L'apprendimento profondo è un tipo di ML che utilizza reti neurali artificiali per imparare dai dati. Le reti neurali si ispirano al cervello umano e sono in grado di apprendere modelli e relazioni complesse nei dati. I modelli di apprendimento profondo (deep learning) sono spesso utilizzati ed estremamente efficaci per compiti quali il riconoscimento delle immagini, l'elaborazione del linguaggio naturale e il riconoscimento vocale.
Gli strumenti di modellazione predittiva sono utilizzati per fare previsioni su eventi o risultati futuri. Gli strumenti di modellazione predittiva possono utilizzare diverse tecniche, tra cui l'apprendimento automatico e l'apprendimento profondo. Gli strumenti di modellazione predittiva sono utilizzati in diverse applicazioni aziendali, come ad esempio la previsione del tasso di abbandono dei clienti, il rilevamento delle frodi e la previsione della domanda.
Esempi di modelli di Machine Learning nel mondo Business:
- Previsione dei recessi dei clienti: I modelli di analisi ML possono essere utilizzati per prevedere quali clienti hanno maggiori probabilità di abbandono (cancellando l'abbonamento o il servizio). Queste informazioni possono essere utilizzate per sviluppare campagne di fidelizzazione mirate.
- Rilevamento delle frodi: I modelli di ML possono essere utilizzati per rilevare transazioni e attività fraudolente. Queste informazioni possono essere utilizzate per proteggere le aziende da perdite finanziarie.
- Previsione della domanda: I modelli di ML possono essere utilizzati per prevedere la domanda di prodotti e servizi. Queste informazioni possono essere utilizzate per prendere decisioni migliori in materia di inventario e produzione.
- Raccomandazione di prodotti: I modelli di ML possono essere utilizzati per consigliare prodotti ai clienti in base alla loro storia di acquisti passati e ad altri fattori. Questo può aiutare le aziende ad aumentare le vendite e a migliorare l'esperienza del cliente.
- Pricing: I modelli ML possono essere utilizzati per stabilire i prezzi ottimali di prodotti e servizi. Questo può aiutare le aziende a massimizzare i profitti e ad aumentare le vendite.
Gli LLM rappresentano la più recente tecnologia di intelligenza artificiale e sono essenzialmente modelli di ML di grandi dimensioni addestrati su enormi raccolte di contenuti testuali - questi modelli possono elaborare input testuali e costruire un'efficace rappresentazione interna della "conoscenza" che si trova nei contenuti testuali su cui sono stati addestrati. Oltre a consentire applicazioni conversazionali, come i chatbot, gli LLM possono essere utilizzati in combinazione con i tradizionali modelli di ML nelle applicazioni aziendali più comuni. Ad esempio:
- Gli LLM possono essere utilizzati per generare caratteristiche, o inputs, per i modelli ML tradizionali. Ad esempio, un LLM potrebbe essere utilizzato per generare un riassunto di una recensione di un cliente, che potrebbe poi essere utilizzato come input per un modello di machine-learning che predice l'abbandono del cliente.
- Gli LLM possono essere utilizzati per creare o ottimizzare nuovi modelli di apprendimento automatico. Ad esempio, un LLM potrebbe essere utilizzato per generare un nuovo tipo di architettura di rete neurale specificamente progettata per un compito particolare, come la segmentazione dei clienti o la raccomandazione di prodotti.
In generale, l'IA è uno strumento potente che può essere utilizzato per migliorare molti processi aziendali. L'apprendimento automatico, l'apprendimento profondo e altri tipi di strumenti di modellazione predittiva sono già utilizzati da aziende di tutte le dimensioni. Gli LLM sono un tipo di IA più recente, ma hanno il potenziale per essere ancora più potenti se utilizzati in combinazione con i modelli di apprendimento automatico tradizionali.
L'IA è un campo in rapido sviluppo e vengono scoperte continuamente nuove applicazioni. Le aziende che sono in grado di implementare efficacemente l'IA avranno un vantaggio significativo sui loro concorrenti.
Per scoprire come l'IA può migliorare i vostri processi aziendali, contattate Neodata Group. Per ulteriori informazioni e approfondimenti personalizzati, contattate il sito info@neodatagroup.ai. Liberate il potenziale dell'intelligenza artificiale e proiettate la vostra azienda nel futuro.
Daniele Micci Barreca
Daniele Micci Barreca è un Senior Staff Data Scientist di Google, attualmente alla guida di un team di analisi di prodotto ad alte prestazioni all'interno dell'organizzazione Google Search.
Prima del suo ruolo in Google, Daniele ha guidato un team di analisi dei pagamenti presso Uber, concentrandosi su sforzi di ottimizzazione e affidabilità che hanno migliorato significativamente l'infrastruttura dei pagamenti di Uber. Daniele ha co-fondato Elite Analytics, una società di consulenza per la scienza dei dati. In questo ruolo, ha svolto un ruolo fondamentale nello sviluppo di sistemi di apprendimento automatico per applicazioni di conformità fiscale.
Il percorso accademico di Daniele comprende un dottorato di ricerca. in Sistemi Cognitivi e Neurali presso l'Università di Boston, specializzato in scienze cognitive, e un Master in Informatica presso l'Università di Houston.
