Indice
L’intelligenza artificiale (IA), in parole semplici, è una branca dell’informatica che sviluppa sistemi capaci di imitare l’intelligenza umana, svolgendo compiti come apprendere, ragionare, generare contenuti e prendere decisioni in autonomia.
L'intelligenza artificiale è una tecnologia straordinaria. Soltanto qualche anno fa era quasi impensabile prevederne la rapida diffusione, passando da uno scenario futuro a una realtà che sta trasformando il nostro presente. Cos'è l'IA? E perché è così importante per le aziende e per la società?
Approfondiremo di seguito i diversi aspetti dell'intelligenza artificiale, dal machine learning ai sistemi di automazione più avanzati, analizzando come queste tecnologie trovino già applicazione in settori come la medicina, la finanza e la produzione industriale.
Vogliamo dare una panoramica completa, ma allo stesso tempo accessibile. Spiegare che cos'è l'intelligenza artificiale in parole semplici, in modo che tutti possano diventare più consapevoli delle opportunità e dei cambiamenti che porterà nel prossimo futuro.
L'intelligenza artificiale (IA) è la tecnologia che consente ai computer di simulare capacità umane come apprendimento, ragionamento e adattamento. Simulare non significa che però la macchina "pensi" o abbia una "coscienza".
Attraverso algoritmi avanzati e l'analisi di grandi quantità di dati, l'IA può riconoscere schemi, fare previsioni e prendere decisioni autonome. Gli algoritmi che guidano l’IA sono spesso definiti come "black box" perché possono essere difficili da interpretare, portando a un dibattito crescente sulla necessità di "spiegabilità" o trasparenza dell'IA.
Dai chatbot che rispondono alle domande in tempo reale, agli algoritmi che personalizzano la nostra esperienza online, l'intelligenza artificiale è ormai onnipresente, influenzando settori come la medicina, la finanza, lo sviluppo software, la manifattura, la robotica e molto altro ancora.
Per quanto sia un tema diventato molto popolare negli ultimi anni grazie alla rapida diffusione di ChatGPT di OpenAI, le origini di questa tecnologia risalgono a diversi decenni fa. Il concetto di intelligenza artificiale (IA) nasce infatti nel 1950, quando Alan Turing pubblica l'articolo "Computing Machinery and Intelligence". In questo lavoro, il matematico inglese propone un criterio per determinare se una macchina può essere considerata "intelligente" (il cosiddetto Test di Turing).
Il termine "intelligenza artificiale" è invece di qualche anno successivo, il 1955, ad opera di John McCarthy, un informatico americano. Nel 1956, McCarthy e altri scienziati organizza la celebre conferenza "Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence", punto di avvio di un nuovo filone nella computer science che si pone l'obiettivo di creare macchine in grado di svolgere compiti che richiedono intelligenza umana.
Per comprendere il funzionamento dei sistemi di intelligenza artificiale, possiamo scomporli in tre capacità fondamentali che mirano a replicare aspetti dell’intelligenza umana.
L’apprendimento automatico è il processo attraverso cui un sistema di IA acquisisce conoscenza dai dati. Invece di essere programmato con regole rigide, il sistema viene addestrato su grandi volumi di dati per costruire modelli matematici capaci di riconoscere pattern e fare inferenze. Questo approccio consente una maggiore adattabilità e generalizzazione rispetto alla programmazione tradizionale.
Una volta appresi i modelli, il sistema li utilizza per analizzare situazioni, formulare previsioni e prendere decisioni. Il ragionamento può essere di tipo simbolico (basato su logica e regole esplicite) o statistico (basato su correlazioni apprese dai dati). Ad esempio, un algoritmo può analizzare lo storico degli ordini per identificare associazioni tra prodotti e suggerire promozioni mirate.
La capacità di autocorrezione è ciò che rende l’IA realmente evolutiva. I modelli possono essere affinati nel tempo attraverso il confronto tra le previsioni e i risultati reali, migliorando progressivamente la loro accuratezza. Questo processo può avvenire tramite tecniche di fine-tuning, reinforcement learning o aggiornamenti continui del modello, rendendo il sistema sempre più performante.
Con il concetto di modello entriamo più nel dettaglio sul funzionamento dell’IA. I modelli di Intelligenza Artificiale sono gli algoritmi matematici e le strutture computazionali che simulano le capacità cognitive umane.
Esistono diversi metodi per addestrare i modelli di IA. Vediamo i principali:
Spesso "intelligenza artificiale" e "machine learning" vengono utilizzati come sinonimi, ma si tratta di due termini con significato diverso. L'IA è un concetto ampio che comprende tutte le tecnologie che simulano l'intelligenza umana. Il machine learning, invece, è una sotto-branca dell'IA focalizzata sull'apprendimento dai dati. Semplificando, l'IA può includere algoritmi di ML, ma non tutto l'ML è IA. Ad esempio, i sistemi di IA possono anche basarsi su regole predefinite senza apprendimento automatico. Un'altra differenza cruciale è che il machine learning richiede enormi quantità di dati per allenare i modelli, mentre alcune forme di IA possono operare anche senza dataset così estesi, utilizzando invece logiche e inferenze basate su regole.
Lo schema qui sotto mostra la relazione tra AI, Machine Learning, Deep Learning e Generative AI.
L’Apprendimento Automatico (Machine Learning) é un sottoinsieme dell’AI che permette ai sistemi di apprendere dai dati, migliorando le proprie prestazioni senza essere stati esplicitamente programmati per ogni compito.
All’interno del Machine Learning troviamo l’Apprendimento Profondo (Deep Learning), che utilizza reti neurali artificiali a più livelli per analizzare grandi quantità di informazioni complesse. Questo approccio consente di ottenere risultati straordinari, ad esempio nel riconoscimento vocale, nella visione artificiale e nella traduzione automatica.
Una delle applicazioni più innovative del Deep Learning è l’Intelligenza Artificiale Generativa (Generative AI), capace di creare contenuti originali – testi, immagini, video o codice – a partire da enormi insiemi di dati.
Cosa si può fare oggi con l'intelligenza artificiale? Si tratta di una tecnologia già presente nella nostra vita quotidiana da diverso tempo, spesso senza che ce ne siamo consapevoli. Gli assistenti vocali come Siri, Alexa e Google Assistant utilizzano l'IA per comprendere e rispondere alle richieste degli utenti, grazie a tecniche di elaborazione del linguaggio naturale (NLP). Anche i sistemi di raccomandazione che troviamo su piattaforme come Netflix e Amazon utilizzano modelli di IA per suggerimenti personalizzati. Un’altra applicazione che si sta diffondendo, ad esempio, è la personalizzazione delle offerte bancarie o assicurative.
L’intelligenza artificiale ha trovato applicazione in numerosi settori industriali. Nella medicina, ad esempio, l'IA viene utilizzata per la diagnosi precoce di malattie, l'analisi delle immagini mediche e la ricerca di nuovi farmaci. Nel settore finanziario, viene impiegata per rilevare attività fraudolente, gestire il rischio e ottimizzare i portafogli di investimento. Anche la produzione industriale sta beneficiando dell'IA grazie alla manutenzione predittiva e all'automazione delle linee di assemblaggio, aumentando la produttività e riducendo i tempi di inattività. In particolare, una delle applicazioni più interessanti è la robotica collaborativa, dove i robot lavorano fianco a fianco con le persone per svolgere attività manuali complesse, migliorando la sicurezza e riducendo l'errore umano.
Molti software utilizzati in ambito aziendale, come gli ERP, sono oggi potenziati dall’Intelligenza Artificiale, che consente di automatizzare i processi più ripetitivi e di offrire un supporto avanzato agli utenti.
Automatizzando attività ripetitive e complesse, l'IA consente agli utenti di concentrarsi su progetti ad alto valore aggiunto e di accelerare lo sviluppo di nuovi prodotti. Le aziende, ad esempio, possono utilizzare l'analisi dei dati potenziata dall'IA per identificare tendenze di mercato a cui rispondere più rapidamente.
Le applicazioni sono già numerose e possono migliorare la qualità della vita, come nel caso degli agenti AI che automatizzano compiti di basso valore e rendono i servizi più efficienti. Ci sono poi interessanti sviluppi che vanno dalle automobili a guida autonoma per migliorare la sicurezza stradale, agli algoritmi che ottimizzano le reti energetiche per ridurre il consumo di energia. I dispositivi domestici del futuro, inoltre, saranno più intuitivi e capaci di rispondere meglio alle esigenze degli utenti. Un esempio interessante è l'uso di assistenti virtuali che monitorano i parametri vitali degli anziani a casa e avvisano tempestivamente i medici in caso di anomalie, riducendo in modo significativo la necessità di ricoveri ospedalieri.
Nonostante i numerosi vantaggi, l'IA ha anche dei limiti. L’entusiasmo per una tecnologia rivoluzionaria potrebbe metterli in secondo pianto ma è fondamentale tenerli in considerazione.
Dal punto di vista tecnologico, creare modelli IA che comprendano in modo profondo il contesto di riferimento rimane una sfida ancora da supere. Da un lato, la costante crescita della capacità di calcolo di server, computer e super-computer, creerà le basi per ulteriori sviluppi, dall’altro occorre considerare che queste infrastrutture consumano molta energia.
Inoltre, c'è la questione della privacy: l'uso intensivo di dati personali da parte di sistemi IA solleva preoccupazioni su come vengono raccolti, conservati e utilizzati tali dati. La protezione della privacy e la trasparenza nei processi di IA sono temi centrali che richiedono un'attenta regolamentazione. Allo stesso modo, la sicurezza informatica è un altro tema cruciale, soprattutto quando si parla di IA integrata in infrastrutture critiche come la sanità o la rete elettrica.
L'intelligenza artificiale pone anche questioni etiche e sociali rilevanti. La crescente automazione potrebbe ridurre il bisogno di manodopera in determinati settori, sollevando interrogativi sull'occupazione e sulla riqualificazione dei lavoratori. Inoltre, vi è il rischio di bias e discriminazioni nei modelli di IA, che potrebbero perpetuare pregiudizi esistenti se non sviluppati con attenzione. Un esempio concreto è l'uso dell'IA nei sistemi di giustizia penale per prevedere la recidività, che ha sollevato preoccupazioni sull'equità e la trasparenza delle decisioni giudiziarie.
La paura che la tecnologia possa eliminare posti di lavoro è una costante storica, ma la realtà è spesso più complessa. L'intelligenza artificiale, come le grandi innovazioni del passato, sta creando una trasformazione del lavoro, non una sua eliminazione. Molte attività ripetitive e prevedibili verranno automatizzate, ma allo stesso tempo nasceranno nuove professioni e le competenze richieste cambieranno.
Il futuro del lavoro sarà basato sulla collaborazione uomo-macchina. L'IA si occuperà dell'analisi di grandi volumi di dati e dell'automazione, mentre le persone si concentreranno su compiti che richiedono creatività, pensiero critico, intelligenza emotiva e strategia. Il lavoratore del futuro non sarà sostituito dall'IA, ma sarà colui che saprà come utilizzarla per fare meglio il proprio lavoro. La sfida per le aziende e per i singoli non è resistere al cambiamento, ma investire nella formazione continua (reskilling e upskilling) per acquisire le competenze richieste da questo nuovo paradigma.
In uno scenario in costante trasformazione, l’unico modo per coglierne le opportunità è imparare costantemente. Servono nuove competenze e la formazione, ancora una volta, è la chiave per approcciare la complessità. Avere a disposizione una nuova tecnologia e non sapere come sfruttarla, oppure utilizzarla in modo inefficiente, è un problema che riguarda qualunque innovazione. Partire dagli obiettivi che si vogliono raggiungere, che devono essere il più possibile specifici, è sempre un primo passo per chiarie che direzione prendere.
Concludiamo l’articolo raccontando cosa stiamo facendo noi con l’intelligenza artificiale. Il nostro Team AI, coordinato dal Reparto Ricerca & Sviluppo, è impegnato a sviluppare nuovi strumenti integrati alla Suite ERP SAEP per offrire un supporto avanzato all’operatività dei nostri clienti.
Abbiamo intervistato i ragazzi del nostro team. Ecco un estratto:
“Le soluzioni SAEP AI aiutano le aziende a velocizzare task ripetitivi e a migliorare l’efficienza generale. Ad esempio, utilizziamo l’AI per l’inserimento e processamento automatico dei dati, oppure il riconoscimento delle immagini nell’elaborazione di documenti. Questi strumenti permettono di ridurre il tempo necessario per compiti manuali e di migliorare la precisione delle operazioni quotidiane.
L’AI è anche un importante strumento di analisi per grandi quantità di dati aziendali, identificando pattern e tendenze che aiutano i manager a prendere decisioni strategiche migliori.”
Vuoi saperne di più? Leggi l’intervista completa >
No, almeno non nel senso umano del termine. L’IA può simulare alcuni processi cognitivi come l’apprendimento e il riconoscimento, ma non possiede coscienza, emozioni o intenzionalità. È un sistema che elabora dati e prende decisioni basate su modelli matematici.
L’intelligenza artificiale è il campo generale che include tutte le tecnologie che simulano l’intelligenza umana. Il machine learning è una sua sotto-categoria che permette ai sistemi di “imparare” dai dati. Il deep learning è una tecnica avanzata di machine learning basata su reti neurali profonde.
L’IA è già presente da tempo in molti aspetti della nostra vita: assistenti vocali come Siri e Alexa, suggerimenti su Netflix e Spotify, chatbot nei siti web, sistemi di guida assistita nelle auto, e persino nei filtri antispam delle email. Nel mondo delle aziende, inoltre, si stanno diffondendo software potenziati dall'AI per automatizzare e rendere più efficienti i processi operativi.
In parte sì: l’IA può automatizzare compiti ripetitivi e analitici, ma non può sostituire completamente la creatività, l’empatia e il giudizio umano. Piuttosto, tende a trasformare i ruoli professionali, creando nuove opportunità e competenze richieste.
Sì, come ogni tecnologia avanzata, l’IA comporta rischi: bias nei dati, mancanza di trasparenza nei processi decisionali, uso improprio per creare contenuti falsi (deepfake), e impatti etici e sociali. Per questo è fondamentale regolamentarne l’uso, diffondere competenze specifiche e promuovere un’IA responsabile.
I linguaggi più usati per sviluppare Intelligenza Artificiale sono Python, grazie alle sue librerie dedicate, R per l’analisi statistica, Java per applicazioni scalabili, C++ per prestazioni elevate e Julia, emergente nel calcolo scientifico. Anche JavaScript è impiegato per applicazioni web con modelli di IA.
