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esploratori galattici autonomi, ma è l’inizio di un’autentica rivo- luzione aziendale. Per le imprese, il processo è triplice. In primo luogo, lo ‘stato attuale’. Gli individui ricevono rapporti sul funzionamento dei propri sistemi, dalle prestazioni dei diversi ambienti cloud all’ot- timizzazione del data center, o persino alla qualità dei dati in un sistema CRM, e si basano su questi per prendere decisioni di busi- ness. La seconda fase è lo ‘stato desiderato’. Gli individui decidono come dovrebbe apparire il sistema e implementano i macchinari necessari affinché questo si realizzi. Questo è il momento in cui il sistema viene programmato per imparare come fare qualcosa, noto anche come machine learning. Le applicazioni che soddi- sfano determinati criteri vengono automaticamente riposizionate nell’ambiente più adatto a soddisfare le loro esigenze, i data cen- ter vengono implementati in base all’aumento o alla diminuzione delle richieste di risorse, i dati vengono automaticamente ripuliti non appena entrano nel CRM. Il punto finale è lo ‘stato futuro’, in cui entra in gioco l’AI. Basandosi sull’attività del machine learning, essa comprende come il sistema dovrebbe essere configurato per fornire i massimi risultati, potenzialmente in modi a cui gli esseri umani non hanno pensato. È nello stato futuro che le cose ini- ziano a diventare davvero interessanti: crescendo e migliorando, senza un input umano costante. Eppure dobbiamo arrivarci. Come si è chiesta di recente la futurist e imprenditrice britannica Sophie Hackford: siamo troppo stupidi per essere in grado di pro- grammare correttamente l’intelligenza artificiale? Rispettare le linee guida per raggiungere il successo Sophie si riferiva all’AI su larga scala, a un’AI generalista e a come potremmo essere troppo in conflitto per essere in grado di risol- vere alcuni dei grandi problemi che affrontiamo. come una gara, come il cambiamento climatico, la gestione delle epidemie o la si- curezza alimentare. Eppure è una nozione da considerare anche a livello di business. Abbiamo le capacità per offrire un’innovazione veramente radicale, guidata dall’AI? In sostanza, siamo in grado di raggiungere quello stato futuro? Forse. Ecco un’altra considerazione: è questa la domanda a cui dobbiamo rispondere ora? Abbiamo già discusso della confusione sull’AI, le- gata al fatto che le persone sostengono possibilità teoriche, senza collegarle alla realtà. Eppure molte di queste possibilità si stanno già realizzando. Abbiamo già raggiunto la fase due del processo. Gmail, per esempio, utilizza il machine learning per limitare lo spam; Uber incorpora la tecnologia per stimare l’ETA (Estimated Time of Arrival) e i tempi di consegna dei prodotti alimentari; le chatbot, in qualsiasi forma di supporto online, sono alimentati dall’AI. Questi sono solo alcuni esempi in cui i consumatori po- trebbero interagire con l’intelligenza artificiale. Nei data center, Google è stata in grado di utilizzare l’AI per ridurre le bollette energetiche del 40%. La Bank of America utilizza l’AI nella pro- pria assistente virtuale intelligente Erica, progettata per eseguire transazioni quotidiane per i clienti e per anticipare le esigenze finanziarie individuali fornendo raccomandazioni intelligenti. In tutti questi casi, l’intelligenza artificiale è stata sviluppata per soddisfare una serie specifica di criteri ed è per questo che le im- plementazioni hanno avuto successo. Come quando si insegna a un bambino a distinguere giusto e sbagliato, l’AI ha bisogno di parametri che devono essere programmati dagli uomini. L’altra questione da considerare è come l’AI sia in definitiva uno strumento di business, non una strategia. L’attenzione deve es- sere concentrata su quale sia il problema aziendale da risolvere e, quindi, capire come integrare l’intelligenza artificiale in azienda, proprio come qualsiasi altra tecnologia, che si tratti di cloud, blockchain, virtualizzazione o lavoro mobile. Speedy Hire, una società di noleggio di utensili del Regno Unito, ha recentemente annunciato un miglioramento dei propri risul- tati finanziari legato a una rinnovata attenzione per le piccole e medie imprese, promettendo consegne per il giorno successivo su prodotti selezionati e consegne in 4 ore all’interno di una de- terminata area geografica. Ha potuto farlo solo conoscendo i desideri dei clienti e avendo il giusto stock nel giusto deposito. Questo è stato possibile grazie all’implementazione di dati, intel- ligenza artificiale e machine learning, che ha consentito di indi- rizzare le risorse laddove erano necessarie, insieme alle offerte di marketing per i nuovi clienti. La strategia consisteva nel rivolgersi alle PMI con servizi che potessero attrarre i clienti, come la con- segna più rapida. L’AI è stata semplicemente uno degli strumenti che hanno aiutato l’azienda a sviluppare le soluzioni per essere in grado di offrire quei servizi. Questo non vuol dire che non fosse importante: senza di essa, essere in grado di capire cosa volessero i clienti e quando, sarebbe stato molto più difficile. Eppure non rappresentava la strategia in sé. Insegna all’AI come fosse un bambino Il focus sull’intelligenza artificiale deve cambiare, allontanandosi dai concetti oltre la nostra comprensione e iniziando a radicarsi in azioni che possano avere un impatto tangibile. L’AI ha un poten- ziale reale per aumentare il business, se gestita correttamente. In definitiva, è sì importante essere consapevoli delle paure sull’AI e da dove provengono, ma osservare gli estremi non è di aiuto, sia che si tratti del concetto positivo di un’AI serva di tutti, sia di quello negativo in cui sarà lei a renderci schiavi. Proprio come gli uomini, l’intelligenza artificiale ha dei limiti, ed è qui che entriamo in gioco noi. L’intelligenza artificiale è come un bambino, ha bi- sogno di linee guida. Dobbiamo capire cosa vogliamo ottenere e come l’AI possa esserci d’aiuto per arrivare all’obiettivo. Senza queste linee guida, l’intelligenza artificiale è solo un’altra tecnologia che rischia di perdersi nel suo stesso clamore. Con le giuste indicazioni, tuttavia, può essere un elemento potente a so- stegno del successo aziendale. • VMware - www.vmware.com/it MARZO 2019 AUTOMAZIONE OGGI 412 99 Foto tratta da www.pixabay.com Nei data center Google è stata in grado di utilizzare l’AI per ridurre le bollette energetiche del 40%