L’intelligenza artificiale sta trasformando il settore tecnologico aiutando le organizzazioni a raggiungere i propri obiettivi, facendo scelte importanti e sviluppando nuovi beni e servizi. Si prevede che le aziende avranno 35 iniziative di intelligenza artificiale nelle loro attività entro il 2022. Si prevede che l’industria dell’intelligenza artificiale e dell’apprendimento automatico si espanderà con un CAGR del 44% a 9 miliardi di dollari entro il 2022. Negli ultimi tempi si sono verificati diversi progressi nella tecnologia dell’intelligenza artificiale e dell’apprendimento automatico anni. In questo articolo discuteremo alcune delle tendenze più importanti dell’IA per il 2022.
Il ruolo ampliato dell’IA nell’iperautomazione
L’iperautomazione è il processo di automazione delle operazioni utilizzando una tecnologia sofisticata. L’automazione dei processi digitali e l’automazione dei processi intelligenti sono altri termini per la stessa cosa. L’automazione dei processi robotici (RPA), l’intelligenza artificiale (AI), l’apprendimento automatico (ML), l’automazione dei processi cognitivi e il software di gestione dei processi aziendali intelligenti sono alcune delle tecnologie avanzate comunemente utilizzate nell’iperautomazione (iBPMS). Le aziende possono utilizzare l’AI conversazionale e l’RPA per rispondere automaticamente alle richieste dei clienti e migliorare il loro punteggio CSAT. Le aziende possono ridurre al minimo il lavoro manuale dei dipendenti e aumentare la produttività automatizzando le procedure che richiedono molto tempo. L’iperautomazione consente alle aziende di integrare la tecnologia digitale nei propri processi. L’iperautomazione è una delle migliori tendenze dell’IA.
Intelligenza artificiale (AI) nella sicurezza informatica
La sicurezza delle informazioni dipende sempre più dalle tecnologie AI. Le organizzazioni stanno creando nuove tecniche per rendere la sicurezza informatica più automatizzata e priva di rischi con l’aiuto dell’intelligenza artificiale. L’intelligenza artificiale sta aiutando le aziende a migliorare il loro piano di migrazione al cloud e a migliorare l’efficacia delle tecnologie dei big data. Entro il 2026, si prevede che il mercato dell’intelligenza artificiale e dell’apprendimento automatico nella sicurezza informatica raggiungerà i 38,2 miliardi di dollari. La sicurezza informatica comporta un gran numero di punti dati. Di conseguenza, l’intelligenza artificiale può essere utilizzata nella sicurezza informatica per raggruppare, classificare, analizzare e filtrare i dati. L’intelligenza artificiale ti aiuta a correlare più set di dati e a cercare i rischi organizzando i dati in un determinato modo. Istituendo una piattaforma di sicurezza che esegue la scansione di enormi quantità di dati, è possibile identificare malware e minacce utilizzando AL e ML.
Previsione e analisi del business
La previsione e l’analisi aziendale che utilizzano l’intelligenza artificiale e il machine learning si sono dimostrate molto più semplici di qualsiasi approccio o tecnologia precedente. Puoi prendere in considerazione migliaia di matrici che utilizzano AI e ML per generare previsioni e previsioni più accurate. Le aziende fintech, ad esempio, utilizzano l’intelligenza artificiale per anticipare la domanda di più valute in tempo reale in base alle circostanze del mercato e al comportamento dei clienti. Aiuta le aziende Fintech ad avere la giusta quantità di offerta per soddisfare la domanda.
L’evoluzione dell’intelligenza aumentata
Una delle tendenze più popolari dell’IA è l’intelligenza aumentata. La combinazione di robot e umani per migliorare le prestazioni cognitive è nota come intelligenza aumentata. Secondo Gartner, il 40% dei team di infrastrutture e operazioni utilizzerà l’automazione potenziata dall’intelligenza artificiale per aumentare l’efficienza IT entro il 2023. Infatti, entro il 2022, il contributo dei dipendenti digitali aumenterà del 50%. Le piattaforme con intelligenza aumentata possono raccogliere tutti i tipi di dati, sia strutturati che non strutturati, da più fonti e mostrarli in un’immagine a 360 gradi dei consumatori. Servizi finanziari, assistenza sanitaria, vendita al dettaglio e viaggi sono tutti esempi di settori in cui l’intelligenza aumentata sta diventando sempre più diffusa.
L’intersezione di AI e ML con l’Internet of Things (IoT)
L’intelligenza artificiale (AI) e l’apprendimento automatico (ML) vengono rapidamente utilizzati per rendere i dispositivi e i servizi IoT più intelligenti e più sicuri. Secondo Gartner, entro il 2022 oltre l’80% delle iniziative IoT nelle aziende utilizzerà AI e ML. L’Internet of Things comporta la connessione di tutti i tuoi gadget a Internet e la possibilità di rispondere a vari scenari in base ai dati che raccolgono. Di seguito sono riportati i segmenti chiave in cui l’intelligenza artificiale e l’apprendimento automatico si intersecano:
Tracciatori di fitness e salute, app di monitoraggio della frequenza cardiaca e gadget AR/VR che utilizzano AIoT, come smartwatch, occhiali AR e VR e auricolari wireless, sono esempi di dispositivi indossabili.
L’AIoT viene utilizzato per rendere le città più sicure e più facili da vivere. Reti energetiche intelligenti, illuminazione stradale intelligente e trasporto pubblico intelligente sono solo alcuni esempi.
L’AIoT viene utilizzato per ottimizzare le operazioni, la logistica e la catena di approvvigionamento fornendo analisi dei dati in tempo reale.
IA in sanità
I pazienti COVID sono stati identificati utilizzando ampiamente i big data. L’IA sta già assistendo il settore sanitario in modo significativo e con elevata precisione. I ricercatori hanno anche creato termocamere e applicazioni mobili per monitorare le temperature individuali e raccogliere dati per le istituzioni sanitarie. L’intelligenza artificiale può aiutare le istituzioni sanitarie in vari modi, analizzando i dati e anticipando vari risultati. Gli strumenti di intelligenza artificiale e machine learning forniscono approfondimenti sulla salute umana e propongono anche misure di prevenzione delle malattie. Le tecnologie AI consentono inoltre ai medici di seguire da lontano la salute dei propri pazienti, aumentando il teleconsulto e il trattamento a distanza.
Elaborazione del linguaggio naturale (PNL)
La PNL è attualmente una delle applicazioni di intelligenza artificiale più comunemente utilizzate. La crescente popolarità della PNL può essere attribuita al suo uso diffuso da parte di Amazon Alexa e Google Home. La PNL ha ridotto la necessità di scrivere o interagire con uno schermo poiché ora gli esseri umani possono parlare con macchine che comprendono il loro linguaggio. Si prevede che l’analisi del sentiment, la traduzione automatica, la descrizione dei processi, la creazione di sottotitoli video automatici e i chatbot cresceranno in popolarità entro il 2022.
IA conversazionale
L’intelligenza artificiale conversazionale o i chatbot basati sull’intelligenza artificiale migliorano la portata, la reattività e la personalizzazione dell’esperienza del cliente. Le soluzioni di intelligenza artificiale conversazionale, secondo Forrester, si traducono in una migliore automazione del servizio clienti. Un chatbot basato sull’intelligenza artificiale utilizza l’elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e l’apprendimento automatico per creare una conversazione più naturale, quasi a livello umano, comprendendo meglio ciò che l’essere umano dice e di cui ha bisogno. Questa è anche una delle migliori tendenze dell’IA.
La domanda di IA etica è in aumento
C’è una crescente necessità di un’IA etica, che è in cima alla lista dei nuovi progressi tecnologici. Secondo Forrester, nel prossimo decennio i CIO dovranno adattarsi all’accelerazione digitale e gestire in modo proattivo l’incertezza e la continuità aziendale attraverso l’uso etico dell’intelligenza artificiale. Data la rapidità con cui cambiano le tendenze, i clienti e i dipendenti con valori forti vogliono che le aziende utilizzino l’intelligenza artificiale in modo responsabile. Nei prossimi anni, le aziende cercheranno attivamente partner dedicati all’etica dei dati.
IA quantistica
Le aziende avanzate inizieranno a sfruttare la supremazia quantistica per misurare i qubit da utilizzare nei supercomputer. I computer quantistici risolvono i problemi più velocemente dei computer tradizionali grazie ai bit quantistici. Aiutano anche nella comprensione dei dati e nella previsione di numerose tendenze distinte. I computer quantistici aiuteranno una varietà di aziende a identificare sfide inaccessibili e prevedere rimedi praticabili. I computer del futuro saranno anche in grado di gestire un’ampia gamma di applicazioni in settori come la sanità, la finanza e la chimica.
