Come ottimizzare l'uso dei Big Data con l'Intelligenza Artificiale

Non è la prima volta che in questo blog parliamo di intelligenza artificiale, un argomento - e su questo non ci sono dubbi - destinato a tornare alla ribalta negli anni a venire. 

Oggi ci soffermiamo su quello che è una sorta di microcosmo quando si discute di IA: il suo impiego per quanto riguarda i Big Data, rispetto ai quali si rivela uno strumento efficace di ottimizzazione (e non solo).

Premessa: cosa sono i Big Data

Prima di entrare nel vivo del rapporto tra Intelligenza Artificiale e Big Data è importante avere ben chiaro cosa sono quest’ultimi. Si tratta di un insieme di dati talmente complessi e imponenti che necessitano di software diversi da quelli standard per la loro gestione ed elaborazione.

Questi set di informazioni hanno una provenienza variegata e che in quanto tale prende forma da fonti differenti tra cui sensori, social media, dispositivi IoT, transazioni online, ecc. ecc..

Perché si rivelano interessanti i Big Data e per quale motivo vale la pena analizzarli per le aziende e le realtà di marketing? Le motivazioni - e i relativi vantaggi che derivano da tali informazioni - sono principalmente quelle che seguono:

• I Big Data appaiono uno strumento efficace per migliorare il processo di decision making, offrendo un’ampia quantità di informazioni da cui poi estrapolare quelle attraverso cui prendere decisioni accurate e informate.

• Garantiscono un’efficienza superiore a livello operativo, questo perché consentono di automatizzare diverse operazioni, snellendo i processi e facendo in modo che le risorse umane possano dedicarsi a compiti in cui sono maggiormente valorizzate.

• Contribuiscono a implementare il supporto del servizio clienti, complice una raccolta e analisi dei dati forniti dalle parti che permette di risolvere eventuali imprevisti e offrire risposte ai bisogni e alle domande degli utenti.

• Aiutano a sviluppare nuove opportunità di business, identificando soluzioni innovative per progetti e servizi, monitorando modelli e tendenze per quanto riguarda i dati, che vanno spesso ad anticipare.

Come l’Intelligenza Artificiale può supportare nell’analisi dei Big Data

L’Intelligenza Artificiale rappresenta uno sbocco dall’alto potenziale per l’elaborazione dei Big Data. 

Questo perché contempla al suo interno software particolarmente sofisticati e versatili, con elementi che richiamano quelli dell’intelligenza umana: è perciò in grado non solo di analizzare le informazioni a livello pragmatico ma persino di supportare in maniera quanto mai valida nella loro interpretazione.

Il valore dei Big Data è da intendere soprattutto nel fatto che all’interno di questa mole imponente di dati i software di ultima generazione come quelli dell’IA sono capaci di tracciare dei confini e delle scie, potremmo dire, mostrando correlazioni che diversamente sarebbero difficili da ottenere.

L’Intelligenza Artificiale riesce a impattare a più livelli nei confronti dei Big Data. Vediamo gli aspetti più degni di nota:

• Per il suo addestramento l’IA necessita di una mole notevole di informazioni. I Big Data forniscono una base robusta, affidabile e particolarmente accurata da cui apprendere.

• Le organizzazioni acquisiscono informazioni elaborate in tempo reale, dando modo di adattare le strategie di vendita (e non solo) più velocemente.

• L’IA aiuta a scoprire degli insight che risultano celati, contribuendo a scovare opportunità, rischi e inefficienze.

Si evince, quindi, che Big Data e Intelligenza Artificiale sono tecnologie compatibili e complementari che traggono vantaggio l’una dall’altra.

Le principali applicazioni delle nuove tecnologie

Arriviamo dunque a una questione pratica, ovvero le applicazioni concrete che derivano dalla combinazione dei due sistemi, a proposito delle quali proponiamo una panoramica.

Machine Learning

Il Machine Learning, altresì noto come apprendimento automatico, rappresenta una branca dell’IA in cui i Big Data giocano un ruolo chiave: vanno infatti a offrire “il cibo” attraverso cui la macchina si mette alla prova e inizia ad apprendere, migliorandosi. 

Si assiste, di pari passo, a una comprensione e consapevolezza superiore rispetto a dati, pattern e decisioni. Pertanto, esistono molteplici tipologie di apprendimento, ovvero:

• Supervisionato. I modelli vengono implementati attraverso soluzioni che delineano al meglio le relazioni causali e le correlazioni tra le parti. In questo contesto sia input che output risultano chiari e condivisi.

• Non supervisionato. A essere noti, in tale sistema, sono soltanto gli input (e non gli output). Si ha un’analisi più dettagliata e che porta verso informazioni non percepite e sconosciute all’origine.

• Per rinforzo. Questo tipo di machine learning aiuta a simulare possibili scenari alternativi, testando eventuali misure correttive o applicative.

Analisi

L’impiego dell’IA con i Big Data amplifica la capacità analitica che deriva da tali operazioni, aiutando a fare previsioni. Ciò si rivela efficace nel caso di ambiti tra cui finanza, marketing, comunicazione, medicina e qualsiasi ramo dell’economia in cui diventa imprescindibile agire prima che un certo fenomeno si verifichi, alla luce di una conoscenza accurata delle dinamiche.

Ad esempio, in ambito medicale tra le operazioni che vengono maggiormente implementate troviamo quelle relative a diagnostica delle immagini, gestione della cura della persona, gestione delle pandemie.

In quello finanziario, invece, l’uso di Big Data e IA risulta valido specialmente a livello di gestione dei rischi, prevenzione delle truffe e monitoraggio dei mercati. Nel settore dei trasporti, infine, l’applicazione delle nuove tecnologie contribuisce a rendere i veicoli più autonomi, a ottimizzare la logistica e a pianificare il traffico urbano.

Questi sono soltanto alcuni degli utilizzi pratici che derivano dall’impiego dei Big Data e dell’Intelligenza Artificiale, ma ben rendono l’idea delle possibili attualizzazioni che derivano dalla loro combinazione.

Ottimizzazione e personalizzazione

Ogni azienda ha i suoi Big Data. Ciò significa che i software di IA verranno personalizzati ai massimi livelli, contribuendo a creare esperienze che rispecchiano la brand identity e risultano di notevole appeal agli occhi del pubblico target.

In tale ottica avviene l’ottimizzazione delle operazioni che sono sovente causa di inefficienze, dando modo di aumentare la produttività interna e, parallelamente, abbassare i costi.

Contenimento delle anomalie

Si assiste a un contenimento delle anomalie, che potrebbero portare a delle frodi. Prevenire tali fenomeni per l’azienda significa risparmiare tempo, denaro e stress.

Conclusioni su IA e Big Data: gli aspetti etici

Abbiamo visto le potenzialità e le applicazioni che presenta l’impiego combinato di Intelligenza Artificiale e Big Data. Tuttavia, è importante. allo stesso tempo, essere consapevoli dell’aspetto etico che permea la questione, a cominciare dalla necessità di rispettare la privacy e il diritto alla riservatezza delle persone.

Si rivela perciò cruciale mettere gli utenti nelle condizioni di essere a conoscenza riguardo al come e al modo in cui le informazioni vengono prima raccolte e poi adoperate, dando loro la possibilità di avere un controllo di quanto condiviso.

Un altro fattore parimenti importante a livello etico - e di trasparenza - è l’accountability che deriva dall’Intelligenza Artificiale. Significa che i nuovi software avendo sistemi di apprendimento piuttosto elementari possono causare errori sensibili in termini di valutazione, facendo valutazioni parziali e persino inesatte. 

Quanto proposto dall’IA va sempre verificato: è una regola che vale per tutte le applicazioni e che, se non rispettata, può dare luogo a inconvenienti alquanto spiacevoli.

Infine, una parentesi in più merita la sicurezza. L’applicazione dell’IA ai Big Data offre considerevoli opportunità per i cybercriminali, motivo per cui è importante attuare misure di tutela da possibili attacchi ancora più sofisticati e d’impatto.