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Probabilmente stiamo sopravvalutando l’intelligenza artificiale

3 motivi per cui la IA è sopravvalutata

L’intelligenza artificiale è sovradimensionata.

Ricordo bene quanto un’IA eccessiva fosse agli inizi degli anni ’80 quando lavoravo con Applied Expert Systems , una startup fondata da alcuni professori del MIT che aspiravano a usare sistemi esperti per trasformare il mondo della pianificazione finanziaria personale.

Ho aiutato a portare il software alla società e ho partecipato alla cosiddetta ingegneria della conoscenza intervistando un esperto di pianificazione finanziaria personale. L’idea era di convertire le regole decisionali dell’esperto in software e costruire un sistema che avrebbe sostituito i pianificatori finanziari personali.

Purtroppo per coloro che hanno investito tempo e denaro in questa azienda, il suo prodotto non ha mai trovato molto mercato e si è piegato.

E quasi 40 anni dopo, mi sembra che la promessa dell’IA sia in grado di anticipare ciò che offrirà.

Ecco tre ragioni per cui ho raggiunto questa conclusione.

  1. Molti amministratori delegati sono spaventati a preoccuparsi troppo dell’IA

Le società di consulenza hanno il potere di spingere le aziende a pagare per progetti progettati per alleviare il timore che creano. Un esempio è pwc , che ha pubblicato un sondaggio del 2019 dei CEO che ha rilevato che “l’80% degli intervistati ritiene che l’intelligenza artificiale cambierà in modo significativo il modo in cui operano nei prossimi cinque anni”.


Tutti gli amministratori delegati sono in prima fila nella guida dell’IA come loro prima priorità strategica? Non proprio.

Come mi ha detto in un’intervista dell’8 febbraio Kartik Hosanagar, Professore di operazioni, informazioni e decisioni, a Wharton, “Ci sono tre tipi di CEO per quanto riguarda l’intelligenza artificiale: la prima categoria sono i seguaci ciechi – non capiscono AI, ma hanno sentito dire che è una “cosa” e si fidano di loro.Il secondo sono gli scettici ignoranti – non capiscono l’intelligenza artificiale e non si fidano di esso. E il terzo sono i manager esperti che stanno integrando l’intelligenza artificiale nella loro attività Non ho fatto ricerche formali ma ci sono più scettici dei seguaci ciechi “.

  1. Ci sono alcuni esempi di applicazioni AI ad alto profitto

Esperti con cui ho parlato citano Google come la fonte di almeno un uso riuscito dell’IA. Mentre non so quanto Google abbia speso per questa applicazione, sono convinto che il suo profitto sia economicamente significativo.

Nonostante la scarsità di esempi convincenti di applicazioni AI ad alto payoff, le previsioni di mercato per l’intelligenza artificiale sono piuttosto grandi. Ad esempio, IDC ha stimato che la spesa per i sistemi cognitivi e di intelligenza artificiale per il 2018 ammontava a 24 miliardi di dollari e sarebbe cresciuta con un tasso annuo composto del 37,3% a 77,6 miliardi di dollari nel 2022.

AI ha previsto che la maggior parte della spesa del 2018 passasse a quattro aree di applicazione: i maggiori agenti automatizzati di assistenza clienti ($ 2,9 miliardi), sistemi automatizzati di prevenzione e prevenzione delle minacce ($ 1,9 miliardi), raccomandazione e automazione dei processi di vendita ($ 1,7 miliardi) e manutenzione preventiva automatizzata ($ 1,7 miliardi di euro).

A lungo termine. IDC si aspetta la crescita più rapida in altre aree. Nello specifico, nel 2022, la crescita più rapida degli investimenti medi a cinque anni sarà la seguente: ricerca e scoperta farmaceutica (46,6%), consulenti esperti di acquisto e raccomandazioni sui prodotti (46,5%), assistenti digitali per i knowledge worker aziendali (45,1%) e intelligente automazione della lavorazione (43,6%).

Ci sono alcune startup che stanno usando l’intelligenza artificiale. Come Adam Pah, professore assistente alla gestione e organizzazione presso la Kellogg School della Northwestern, mi ha detto in un’intervista del 12 febbraio,

C’è una startup in Cina che usa l’intelligenza artificiale per rendere i microprestiti dei consumatori con una maggiore probabilità di essere restituiti. Altri esempi includono Amplero , che sta ottenendo una crescita del 100% attraverso un targeting degli annunci più efficace. Hello Fresh ha incrementato le entrate del 4% semplicemente spingendo le sue raccomandazioni sviluppate dall’IA alle famiglie. E Lemonade vende l’assicurazione dell’affitto usando AI invece di agenti assicurativi. “

Una storia abbastanza tipica di un’azienda che sta provando l’intelligenza artificiale è un sistema chiamato Philyra – inteso ad aiutare a inventare nuovi tipi di profumi – costruito da Symrise, un grande produttore di profumi.

Non ci sono vincite convincenti da questo sistema dopo due anni di tentativi. Secondo MIT Technology Review , Philyra è stata sviluppata in collaborazione con IBM, ha impiegato due anni per funzionare e viene utilizzata da una manciata di designer di fragranze Symrise 70.

Diamo un’occhiata più approfondita all’esempio di Google. Come mi ha detto Kartik Hosanagar, Professore di operazioni, informazioni e decisioni a Wharton in un’intervista dell’8 febbraio, “Google ha deciso che l’IA sarebbe stata la prossima grande cosa, quindi è passato dall’operare a un gruppo di AI centralizzato a prestarli a i team di prodotto durano dai tre ai sei mesi. “

Un primo risultato di questo sforzo è stato il miglioramento della qualità della funzione di ricerca di Google. “Utilizzando l’apprendimento automatico, Google è stata in grado di tenere traccia dei risultati di ricerca che gli utenti hanno effettivamente cliccato più frequentemente Spesso l’algoritmo di Google ha elencato il risultato più frequente al terzo posto nell’elenco, utilizzando l’algoritmo di ricerca di Google in modo tale che il 95% delle volte il link più frequentemente cliccato è arrivato in cima alla lista “, ha detto Hosanagar.

Immagino che Google abbia trovato un modo per utilizzare questo miglioramento nel suo algoritmo per aumentare le sue entrate.

Nel frattempo, Google ha anche utilizzato l’intelligenza artificiale per ridurre i costi del data center. Come ha spiegato, “Google ha utilizzato l’apprendimento automatico per prevedere i costi dell’elettricità ogni ora. Facendo previsioni accurate sulla quantità di elettricità di cui l’azienda avrebbe avuto bisogno, Google è riuscita a ridurre i costi dell’elettricità nei suoi data center del 40%”.

  1. Poche aziende possono permettersi o trovare buoni utilizzi per l’intelligenza artificiale

Gli ingegneri di intelligenza artificiale sono costosi – i loro pacchetti di compensazione totale possono arrivare a milioni di dollari. Non sembra probabile che le grandi aziende con capacità limitate di intelligenza artificiale siano disposte o in grado di attrarre e mantenere tale talento.

Inoltre, anche se potessero, a questo punto non è chiaro in che modo le aziende potrebbero implementare applicazioni AI che consentano loro di ottenere un rendimento elevato dal loro investimento.

Hosanagar pensa che il costo della costruzione di applicazioni AI diminuirà come hanno fatto per le app per iPhone. Come ha detto, “Quando è uscito il primo iPhone, è costato $ 500.000 a $ 1 milione per creare un’app – ora il costo è $ 25.000 – $ 30.000. I costi delle applicazioni AI scenderanno – in parte con l’aiuto della tecnologia open source. “

Suggerisce anche che le aziende inizino da piccole. “Le aziende non dovrebbero provare a costruire applicazioni AI che aumenteranno le entrate o ridurranno i costi fin da subito, ma dovrebbero fissare un obiettivo nei primi 12-24 mesi di crescita dell’apprendimento organizzativo e aspettarsi di costruire applicazioni AI ad alto rendimento in cinque anni” disse Hosanagar.

Avendo vissuto una precedente ondata di entusiasmo per l’intelligenza artificiale negli affari, sono condizionato ad essere scettico sul fatto che la realtà possa essere all’altezza dell’hype.

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