Intelligenza artificiale e dati non strutturati

I big data e l'intelligenza artificiale hanno fatto passi da gigante nel marketing digitale e le loro applicazioni sono cresciute notevolmente. Secondo una ricerca di Deloitte, il 73% delle aziende intervistate ritiene che l'intelligenza artificiale sia davvero importante per il proprio business consentendo l'acquisizione di nuovi lead di qualità, a differenza dei concorrenti diretti e non.

Lo stesso si può dire dei big data , che vengono utilizzati in settori come l'assistenza sanitaria o le assicurazioni per ottenere maggiori informazioni sui consumatori, per cercare nuovi clienti e per migliorare la navigazione del sito web.

In questo post parleremo dell'importanza dei big data e dell'intelligenza artificiale, evidenziando i principali trend che interessano questo mercato con un focus sul ruolo dei dati non strutturati.

Una definizione di Intelligenza Artificiale: alcune statistiche

Da qualche anno l'importanza dell'intelligenza artificiale è stata riscoperta grazie anche ai progressi della tecnologia.

Ma cos'è esattamente? È la capacità dei sistemi hardware e software di fornire prestazioni che in qualche modo simulano il comportamento umano.

Tuttavia, l'intelligenza artificiale viene spesso confusa con il Machine Learning e con gli aspetti legati agli algoritmi.Tuttavia, sono due tecnologie indipendenti, sebbene correlate; mentre l'AI riguarda le macchine che simulano il comportamento umano, il machine learning invece è l'algoritmo che permette a questo software di svilupparsi e migliorarsi nel tempo.

Per questo motivo non sorprende che il primo campo di applicazione di tali sistemi sia stato quello delle fabbriche. La robotica applicata al settore industriale, infatti, consente di ottenere numerosi benefici, primo fra tutti l'aumento della produttività. Sostituendo e simulando alcune attività umane manuali, migliora anche la sicurezza dei lavoratori.

All'interno del mondo B2C e B2B, i campi di applicazione possono essere infiniti: dallo screening dei curriculum inviati, al riconoscimento del volto di una persona in un ambiente di sicurezza, alla capacità di ordinare una grande quantità di documenti in base al loro contenuto. Ad oggi, alcune aziende sia del panorama italiano che europeo stanno cominciando a capire l'importanza di applicare l'AI internamente, affidando a questo software compiti per il momento meno preziosi, lasciando alle persone la parte decisionale.

Questa tendenza è confermata anche da una recente ricerca di Eurostat, da cui emerge che all'interno dell'Unione Europea solo due aziende su 10 utilizzano l'intelligenza artificiale, mentre in Italia il dato scende addirittura al 6%. Ciò potrebbe essere dovuto alle infrastrutture sottosviluppate e alla mancanza di personale specializzato al momento.

Tuttavia,l'intelligenza artificiale è un grande vantaggio per l'analisi dei Big Data, in quanto consente un'analisi e un'elaborazione dettagliate di questa grande quantità di dati.

Intelligenza artificiale applicata all'analisi di dati non strutturati

Estrarre valore dall'analisi dei big data è un processo difficile e complesso che richiede una certa efficienza tecnologica ed è condizionato dalla qualità dei dati e dal fatto che siano strutturati o non strutturati. Questi ultimi, come suggerisce il termine, sono quelli che aderiscono a un insieme predefinito di regole e seguono un certo schema.

Al contrario, invece,i dati non strutturati non hanno una struttura predefinita e rappresentano la maggior parte dei dati disponibili: quotidianamente riceviamo email o immagini, così come la nostra azienda riceve documenti, fornisce supporto o servizi, e agisce su molteplici canali che sono relative alla gestione delle informazioni non strutturate.

Come vengono gestiti i dati non strutturati all'interno di un'azienda? Attraverso l'intelligenza artificiale .Ad esempio, all'interno di un call center, l'obiettivo finale è snellire il traffico delle chiamate e fornire un servizio di alta qualità al cliente, evitando lunghi tempi di attesa al telefono.

Questo include tutto l'universo deichatbot , assistenti virtuali che sono stati definiti come la parte più matura dell'intelligenza artificiale, ma allo stesso tempo quella in cui è difficile discernere il valore tra le diverse tecnologie.Basti pensare agli assistenti vocali che abbiamo all'interno dei nostri smartphone, come Siri, Google o addirittura Alexa.

C'è un'ampia applicazione all'interno dell'azienda per la gestione dei documenti. Infatti, alcuni settori, come quello bancario e assicurativo, spesso gestiscono documenti con dati non strutturati senza poterne comprendere la priorità. Grazieall'intelligenza artificiale , invece, è possibile entrare nel merito dei documenti e comprendere i datiin essi contenuti.

Un altro campo interessante riguarda la gestione didocumenti molto complessi , come i contratti, che è un campo con un'applicazione molto ampia, dal mondo legale al mondo del B2C e B2B dove operano molte aziende come Doxee .Gestire un contratto può essere molto difficile, in quanto ti ritrovi anche con solleciti, penali e la comprensione di determinate tempistiche, che richiedono tempi di risposta molto rapidi e margine di errore quasi nullo.

Generalmente le attività lavorative, soprattutto nei campi appena citati, sono svolte da persone che hanno un lasso di tempo più o meno limitato per fare ragionamenti e applicarli esaustivamente a tutti i documenti. Ecco allora che l'intelligenza artificiale applicata all'analisi deibig data potrebbe sopperire a questa mancanza di tempo, consentendo l'acquisizione di dati su larga scala garantendo al tempo stesso un ritorno importante.

Quale sarà il futuro dell'intelligenza artificiale e dei big data?

Capire quale sarà il futuro dell'intelligenza artificiale è molto importante per le aziende, in quanto i dati che saranno disponibili diventeranno sempre più diversificati e quindi il supporto delle tecnologie sarà fondamentale.

Ad oggi, la sfida più importante per chi lavora nella tecnologia è ampliare il proprio raggio d'azione. Si parla spesso, infatti, di democratizzare l'AI , ovvero di rendere possibile l'applicazione dell'intelligenza artificialealle persone che lavorano nel business e non solo ai data scientist.

È anche importante che le informazioni eidati raccolti siano resi disponibili a un cloud.Alcuni progetti e processi che coinvolgono i dati dei clienti possono avere problemi di privacy, mentre altri possono essere senza soluzione di continuità e quindi i dati possono essere distribuiti nel cloud, rendendo un documento molto più veloce, funzionale e in modo che la persona responsabile possa iniziare a lavorare sui dati immediatamente .

Un altro aspetto che non possiamo sottovalutare è quello prettamente linguistico del software. Per anni, il vero linguaggio delle parole non è stato considerato e quindi le tecnologie hanno utilizzato determinate parole chiave: non c'era modo di distinguere tra diversi tempi verbali, o tra singolare/plurale e maschile/femminile. Pertanto, la comprensione del linguaggio naturale deve essere implementata sempre di più, soprattutto quando si tratta di fornire risposte adeguate alle domande dei clienti.

Più in generale, nei prossimi anni l'intelligenza artificiale sarà sempre più utilizzata dalle aziende sia del settore B2B che B2C e i vantaggi sono sotto gli occhi di tutti. Secondo recenti studi e proiezioni, infatti, entro il 2025 gli investimenti in IA raggiungeranno circa 60 miliardi di euro di investimenti globali, in aumento rispetto ai 2 miliardi di euro del 2016. A livello globale, però, gli Stati Uniti sono al primo posto per numero di degli investimenti e delle imprese che utilizzano l'AI, seguita dall'Unione Europea. Entro il 2030 i Paesi occidentali saranno superati da quelli del continente asiatico, in particolare la Cina.

Tenendo anche conto dell'aumento della quantità dibig data da archiviare ed elaborare, lo stesso software si evolverà, consentendo di prendere decisioni strategiche e risolvere problemi nel minor tempo possibile.Le innovazioni dell'intelligenzaartificiale sono già visibili in alcuni settori, come quello delle telecomunicazioni, dove alcuni problemi vengono risolti dai chatbot basati sui dati raccolti o nel settore assicurativo, come accennato in precedenza, garantendo così un alto tasso di elaborazione dei dati e velocità di risposta, che il cervello umano non sarebbe in grado di fornire.

Ad oggi, l'intelligenza artificiale è molto più sviluppata nel settore B2C, in quanto è molto più facile e veloce ottenere un ROI.In futuro, l'uso del software AI continuerà ad espandersi nella sfera B2B dove alcune aziende stanno già sperimentando tramite chatbot e algoritmi AI per il servizio clienti.

Si può quindi affermare cheintelligenza artificiale e big data plasmeranno sicuramente il futuro del nostro mondo aprendo la possibilità di automatizzare e velocizzare alcuni processi, rendere più efficiente l'acquisizione delle informazioni e migliorare la customer experience.Si espanderà anche ad altri settori come l'energia e i media.