La Digital Transformation richiede specializzazione

L’avvento dell’intelligenza artificiale ha ribadito l’importanza di poter gestire banche dati sempre più specializzate, capaci di dare risposte più precise e risolutive ai singoli problemi.

La Digital Transformation è stata considerata come qualcosa di complesso e difficile da gestire, ma lo sviluppo dell’intelligenza artificiale ne ha modificato rapidamente percezione e attenzione progettuale. L’intelligenza artificiale sta infatti rivoluzionando il modo in cui creiamo applicazioni e otteniamo insight dai dati, offrendo numerosi vantaggi e opportunità. I vantaggi più importanti della tecnologia riguardano il mondo delle imprese, le elevate performance e le nuove prospettive economiche che potrebbero aprirsi. Più si afferma questa tendenza, più evidente appare un concetto: l’intelligenza artificiale funziona meglio con le versioni specializzate. Il valore dipende dai dati, dagli archivi di informazioni controllate: su quelle basi si possono offrire servizi più affidabili, come già avviene in certi settori dell’educazione, della finanza e della mobilità, solo per fare alcuni esempi. Rivolge attenzione al tema il quotidiano Il sole 24 ore, con un articolo a firma di Luca De Biase pubblicato lo scorso 7 settembre: Oggi l’intelligenza artificiale si avvale dell’esperienza fatta con le reti neurali e con la statistica avanzata, conta sulla potenza di calcolo dei nuovi microprocessori specializzati, sviluppa il riconoscimento delle immagini e i processi di apprendimento che le macchine riescono a realizzare usando l’enorme quantità di dati disponibili su internet. Negli ultimissimi anni, l’accelerazione è arrivata dalle nuove tecniche di trattamento del linguaggio, come i modelli chiamati Generative Pre-trained Transformer (GPT) (…) Ma la strada maestra per applicare costruttivamente l’intelligenza artificiale è quella di perdere meno tempo inseguendone la versione sperimentale generalista e concentrando l’attenzione sulle versioni specializzate. Il valore dipende dalla qualità dei dati, dagli archivi di informazioni controllate, ripulite dai pregiudizi, provenienti da fonti sicure, registrate in formati standard: su quelle basi, le intelligenze artificiali specialistiche possono offrire servizi affidabili.

Anche per le mansioni di uso comune l’AI mostra maggiori vantaggi se le dinamiche domanda/risposta sono specialistiche. Le macchine producono un tasso di errore ancora più basso rispetto agli esseri umani e la loro capacità in termini di performance è aumentata. Per poter cogliere le migliori opportunità dall’AI, è quindi necessario imparare a distinguere tra le informazioni utili e le notizie troppo generaliste, che spesso sono costruite ad arte per sostenere lo sviluppo stesso delle nuove tecnologie. Si apre così anche un nuovo, fondamentale campo di azione professionale all’interno dello sviluppo dell’AI: creare big data specialistici dai quali attingere dati di più alta “qualità” per alimentare il sistema, perciò anche con un valore economico maggiore.

N°33 /2023

Intelligenza artificiale e impatto sul lavoro

Il market share degli operatori mobili

Infrastrutture prioritarie per lo sviluppo