L’IA quotidiana potrebbe diventare onnipresente e necessaria come l’elettricità
L’intelligenza artificiale (AI) sta diventando onnipresente. Fornisce indicazioni mentre guidiamo, risponde alle nostre domande, offre consigli sulla musica e alimenta un numero crescente di processi aziendali sul posto di lavoro.
In effetti, l’IA si sta facendo strada in così tanti aspetti della nostra vita personale e professionale che la mia azienda ha iniziato a chiamarla “IA quotidiana”. Presto, direi, diventerà onnipresente – e necessario – come l’elettricità.
Eppure, nonostante i progressi, abbiamo solo scalfito la superficie nei potenziali modi in cui l’IA può, e senza dubbio cambierà, cambiare il business e il mondo. Gartner ha previsto che ci vorrà fino al 2025 prima che metà delle organizzazioni in tutto il mondo raggiunga quella che il modello di maturità dell’IA di Gartner descrive come la “fase di stabilizzazione” della maturità dell’IA o oltre.
Quindi, c’è ancora molto lavoro da fare per mettere a punto tutti i componenti dell’IA: software, sistemi, algoritmi di apprendimento automatico (ML), pipeline di dati e controlli di governance. Man mano che sempre più organizzazioni costruiscono ed espandono questo tipo di infrastruttura AI, i vantaggi dell’IA quotidiana , tra cui produttività, efficienza e insight basati sui dati, raccoglieranno sempre più frutti per le aziende di tutte le dimensioni.
AI: L’evoluzione elettrica del 21° secolo
Per molti aspetti, l’IA è come l’elettricità nel 19° secolo: nascente, promettente ma non testata, potenzialmente pericolosa senza precauzioni di sicurezza e con enormi implicazioni per il modo in cui potrebbe potenzialmente trasformare la società.
Alcune delle forze alla base dell’elettricità – magnetismo, polarità, carica elettrica – furono comprese ben prima che Benjamin Franklin, nel 1752, facesse volare un aquilone con una chiave di metallo attaccata per dimostrare che il fulmine era la forma di elettricità della natura. Ma è stato solo nel 19° secolo che il settore emergente dell’ingegneria elettrica ha messo in atto i pezzi necessari per rendere l’elettricità disponibile alle persone ovunque, inclusa una delle prime reti elettriche a “corrente continua” del mondo a New York City.
Oggi si potrebbe dire che siamo nella fase iniziale della lampadina o del tostapane elettrico dell’IA. È ancora un proof of concept in molti luoghi e la griglia di intelligenza artificiale, i sistemi e il software che estendono le applicazioni di intelligenza artificiale alle aziende globali e ai consumatori, deve ancora essere completamente implementata.
Eppure, molte persone hanno già le prime esperienze con l’IA, direttamente o indirettamente. Alexa di Amazon e Siri di Apple, quegli onnipresenti assistenti virtuali a controllo vocale , sono due degli esempi più ampiamente riconosciuti, ma ce ne sono molti altri. I chatbot del sito Web, gli strumenti di correzione automatica del testo e il riconoscimento facciale per l’autenticazione sono pervasivi e di facile accesso.
In queste situazioni quotidiane, comprendiamo che gli algoritmi di intelligenza artificiale stanno guidando i processi aziendali e le esperienze degli utenti. Riconosciamo l’IA quando la vediamo.
Ma l’IA funziona anche in modi meno ovvi. È spesso dietro le quinte nelle approvazioni di prestiti, nell’ottimizzazione della catena di approvvigionamento e nell’automazione della produzione, ad esempio.
Avvicinati con cautela
Quindi, la linea tra l’avvio e l’arresto dell’IA può diventare confusa. Una volta ho fatto questo punto a una stanza piena di scienziati di dati in un esercizio che ho chiamato “Do I Do AI?” L’idea era di mostrare che non sempre riconosciamo quando l’intelligenza artificiale sta alimentando processi come gli articoli di notizie generati automaticamente, che ora sono comuni nei media.
All’epoca, suggerii di utilizzare quattro caratteristiche – apprendimento, interazione, percezione e ricerca di obiettivi – per valutare la relativa “intelligenza artificiale” delle cose caso per caso. Questo è l’ aspetto dell’intelligenza dell’IA e, sempre più, si manifesterà in un numero sempre maggiore di nostre esperienze digitali.
Ma qui dobbiamo stare attenti. Poiché sempre più aziende si muovono in questa direzione, è essenziale disporre dei meccanismi di sicurezza in atto per evitare l’equivalente AI di una scossa elettrica. Uno dei motivi per cui la rete elettrica funziona bene, nonostante le interruzioni occasionali, è che gli interruttori automatici e altri dispositivi di sicurezza sono progettati per evitare incidenti.
L’IA ha bisogno delle proprie basi di messa a terra: modi per ridurre al minimo i pregiudizi dell’IA, i deep fake, le invasioni della privacy e altre conseguenze indesiderate. Di recente ho visto un rapporto secondo cui più di una dozzina di veicoli autonomi si sono confusi in un incrocio a San Francisco, provocando un ingorgo di due ore. Fa tutto parte della curva di apprendimento dell’IA, quindi dobbiamo essere preparati.
Fiducia e trasparenza nell’IA quotidiana
La chiave del successo a lungo termine sarà stabilire la fiducia nell’IA attraverso la trasparenza. Non solo l’IA deve comportarsi come previsto, ma dobbiamo essere in grado di dimostrare e persino dimostrare che è così. Questo è il motivo per cui il concetto di spiegabilità dell’IA, una metodologia per tracciare e convalidare i processi guidati dall’IA, è fondamentale.
In che modo i leader aziendali possono garantire che le loro organizzazioni dispongano del quadro di governance dell’IA appropriato per soddisfare questa soglia elevata? Fondamentalmente, la governance richiede la definizione delle priorità e la standardizzazione di regole e processi nella progettazione e implementazione dell’IA. Inoltre, è importante allineare i risultati dell’IA, non solo con i risultati finanziari, ma anche con obiettivi non finanziari come obiettivi sociologici e ambientali.
Man mano che l’IA avanza su questa strada, nuovi casi d’uso proliferano e promuovono una maggiore adozione. Proprio come la domanda di elettricità è cresciuta con l’avvento di lampadine, tostapane e caffettiere, così l’intelligenza artificiale sarà accelerata dall’emergere di assistenti virtuali, veicoli autonomi e case intelligenti.
In gran parte del mondo, l’elettricità è ormai considerata una necessità. C’è un corollario mentre l’IA passa da progetti pilota a iniziative a livello aziendale nel mondo degli affari. Potrebbe arrivare il giorno in cui non possiamo immaginare il nostro lavoro e la nostra vita personale senza le capacità illuminanti dell’IA.
Florian Douetteau è CEO di Dataiku.
