CLOUD, AI E MACHINE LEARNING AS A SERVICE: TUTTI I VANTAGGI DI UN'INFRASTRUTTURA SCALABILE
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CLOUD, AI E MACHINE LEARNING AS A SERVICE: TUTTI I VANTAGGI DI UN’INFRASTRUTTURA SCALABILE
RED REPLY
AI E MACHINE LEARNING. Cosa sono
e perché sono così importanti per il
business? Si tratta di tecnologie che
rendono macchinari e computer capaci
di imparare ed evolvere sulla base
dell’esperienza, alla stregua di quanto
fanno gli uomini. Le due definizioni spesso
sono utilizzate (impropriamente) come
sinonimi. In realtà, si parla di intelligenza
artificiale quando una macchina o un
software simulano funzioni cognitive
proprie dell’essere umano. L’auto
apprendimento, invece, fa riferimento
all’insieme di algoritmi e modelli di analisi
che permette ai computer di imparare
dai dati e migliorare la propria capacità
di rispondere a bisogni o eseguire
compiti attraverso l’esperienza. Una
distinzione ulteriore è, poi, quella del Deep
Learning, in cui l’uso di algoritmi statistici
all’interno di reti di computer permette
di migliorare la capacità delle macchine
di “comprendere” la lingua parlata o le
immagini.
2Come sfruttare il Cloud per l‘Industrie 4.0 e per l‘Impresa 4.0
CLOUD AI E MACHINE LEARNING AS A SERVICE: TUTTI I
VANTAGGI DI UN’INFRASTRUTTURA SCALABILE
CONTENUTI
Le principali applicazioni di AI, Machine e Deep Learning 4
AI e Machine Learning nella produzione 4
Bot e chatbot per migliorare il customer care 5
Autoapprendimento a sostegno delle attività di marketing 6
Un aiuto concreto per le HR 6
Anche supply chain è più efficiente 7
Deep learning e robot advisor, un aiuto concreto per banche e assicurazioni 7
Intelligenza artificiale per migliorare la qualità dei prodotti 8
Qual è l’infrastruttura ideale per l’AI? 8
Un aiuto concreto per i data scientist 9
3RED REPLY
LE PRINCIPALI APPLICAZIONI
DI AI, MACHINE E DEEP
LEARNING
Intelligenza artificiale e auto temporale al prossimo quinquennio: per il
apprendimento sono destinati a impattare 63% degli intervistati, infatti, AI e Machine
in modo deciso sul business nel prossimo Learning avranno un impatto grande
quinquennio, come dimostra una ricerca o grandissimo sull’offerta di prodotti
recente (“Reshaping Business With e servizi, in particolare nei comparti
Artificial Intelligence”) realizzata su un tecnologia, TLC e media, servizi finanziari,
campione mondiale di 3mila business servizi professionali, sanità, manifatturiero
executive da The Boston Consulting e utility. Le proiezioni di IDC, poi, ci dicono
Group e MITSloan Management Review. che già entro la fine del prossimo anno
Al momento, solo il 14% degli interpellati il 40% delle iniziative di trasformazione
ritiene che queste tecnologie avranno digitale impiegherà i servizi AI e che
un impatto più o meno significativo sul entro il 2021 il 75% delle App enterprise
proprio business. Percentuale che sale incorporerà l’intelligenza artificiale.
in modo sensibile se si amplia l’orizzonte
AI E MACHINE LEARNING NELLA PRODUZIONE
L’apprendimento automatico è spesso integrato alle tecnologie IoT (Internet of
Things) nell’ambito delle strategie di Industria 4.0. Gli algoritmi di autoapprendimento
permettono di far tesoro dei dati provenienti dai sensori posizionati lungo la linea di
produzione per incrementare la resa dei processi industriali e ridurre gli scarti. Altro
fronte di applicazione è quello che riguarda la manutenzione predittiva: l’integrazione
dei database di Machine Learning con gli algoritmi di AI nelle piattaforme di Cloud
Manufacturing sta diventando sempre più pervasiva. La possibilità di prevedere, sulla
base dell’andamento della produzione, quando si dovrà intervenire per sostituire un
pezzo soggetto a usura o cambiare un componente permette di ridurre al minimo i
fermi non pianificati e aumentare l’efficienza complessiva degli impianti (OEE, Overall
Equipment Effectiveness). gestione del ROI.
4CLOUD AI E MACHINE LEARNING AS A SERVICE: TUTTI I VANTAGGI DI UN’INFRASTRUTTURA SCALABILE
BOT E CHATBOT PER
MIGLIORARE IL CUSTOMER
CARE
Il cliente digitale, sempre connesso, dandogli la sensazione di parlare con
richiede risposte in tempo reale. Nessun un operatore vero, non con un robot.
servizio di assistenza gestito attraverso Questi moderni concierge scansionano
metodi tradizionali – personale di contatto, e rielaborano tutto lo storico delle azioni
e-mail – permette di soddisfare queste compiute dall’interlocutore in passato
esigenze in modo puntuale. Oggi, però, – cosa ha acquistato, come ha pagato,
è possibile attivare strategie di customer quali servizi ha utilizzato – e gli offre
service automation che fanno perno risposte immediate e personalizzate.
sui bot. Queste applicazioni integrano Se correttamente integrato con il CRM,
algoritmi di intelligenza artificiale e poi, il bot è in grado anche di suggerire
autoapprendimento con tecnologie di l’acquisto di prodotti o la sottoscrizione di
elaborazione del linguaggio naturale servizi aggiuntivi come assistenza post-
(NPL) e, nel caso dei chatbot, con le vendita, e assicurazione.
applicazioni di instant messaging.
Permettono di interagire con il cliente
5RED REPLY
AUTOAPPRENDIMENTO A
SOSTEGNO DELLE ATTIVITÀ DI
MARKETING
Le tecnologie basate sull’AI sono già l’engagement e la fidelizzazione. Quello
ampiamente utilizzate all’interno dei che si profila all’orizzonte è un nuovo CRM
sistemi di recommendation, i suggerimenti multistrutturato, che fa leva sulle analitiche
del tipo “chi ha acquistato questo ha avanzate e gli insight per rendere più
acquistato anche…” forniti a chiunque efficaci le strategie di cross e upselling,
ricerchi informazioni su un prodotto, un migliorare la retention (abbattendo,
servizio, una meta turistica su Internet. Ma quindi, il famigerato churn rate, il tasso di
l’aspetto forse più promettente di queste abbandono), gestire in modo più oculato la
tecnologie è quello legato alla cosiddetta fedeltà al brand e ottimizzare le campagne
“vista unica” del cliente utile per migliorare di marketing.
UN AIUTO CONCRETO PER LE
HR
Le funzionalità di “intelligenza” trovano appositamente programmati. Nelle grandi
applicazioni concrete e utili nelle attività aziende, poi, questi nuovi approcci
di matchmaking e gestione dei talenti. tecnologici permettono di attuare una
L’AI semplifica la vita dei selezionatori: gestione più efficiente dei talenti. Gli
permette, infatti, di scansionare grosse algoritmi di AI sapranno anticipare gli
quantità di curriculum e incrociare i dati organigrammi ideali per gli anni a venire.
in essi contenuti con le caratteristiche L’azienda sarà, così, in grado, di pianificare
del candidato ideale. Compiti ripetitivi in modo più accurato i percorsi di carriera,
e time-consuming potranno, quindi, quelli di formazione e acquisizione di
essere delegati a un software e il team nuovi talenti cautelandosi contro il rischio
delle risorse umane potrà dedicarsi ad di skill shortage.
attività a maggior valore aggiunto. Anche
i primi colloqui conoscitivi potranno
essere sostenuti da chatbot reclutatori
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ANCHE SUPPLY CHAIN È PIÙ
EFFICIENTE
L’applicazione degli algoritmi di internazionali permettono all’azienda
intelligenza artificiale ai dati provenienti di migliorare la gestione della catena
dalla produzione, dalle vendite, dagli della fornitura. Sarà possibile, quindi,
acquisti e dal magazzino e la loro prevedere sempre la quantità ottimale
integrazione con quelli macroeconomici di giacenze, quella che permette di
relativi per esempio all’andamento del minimizzare il capitale investito nelle
costo delle materie prime sui mercati scorte di magazzino, utile a supportare
DEEP LEARNING E ROBOT
ADVISOR, UN AIUTO
CONCRETO PER BANCHE E
ASSICURAZIONI
L’intelligenza analitica è utilizzata anche assicurazioni a implementare strumenti
dalle istituzioni finanziarie per ridurre di AI che permettono di personalizzare le
il rischio di credito. In questo caso il polizze sulla base del possibile stile di vita
modello più diffuso è quello del Deep futuro del titolare. Altri interessanti ambiti
Learning, che permette di unificare applicativi sono i robot advisor, consulenti
tutti i possibili fronti di esposizione al finanziari sotto forma di software
rischio di inadempienza (mutui, prestiti intelligenti che propongono portafogli di
al consumo…) di uno stesso cliente. Le investimento ottimizzati. Di fatto applicano
analisi predittive permetteranno alla algoritmi di AI agli indici di andamento dei
banca di avviare tutte le possibili azioni di mercati finanziari, per suggerire il mix di
recupero. La stessa ottica di contenimento investimenti ideale in relazione al rapporto
dei rischi è quella che spinge anche molte tra rendimento atteso e rischio.
7RED REPLY
INTELLIGENZA ARTIFICIALE
PER MIGLIORARE LA QUALITÀ
Le attività di sviluppo potranno essere sequenziale per abbracciare un modello
indirizzate nell’ottica di migliorare di sviluppo più fluido. Le funzionalità
l’usabilità, l’intuitività, il design e le sviluppate potranno essere riviste in
funzionalità tecniche di un prodotto o di modo dinamico e istantaneo sulla base
un macchinario complesso grazie all’AI. dei problemi di sicurezza o delle difficoltà
I cicli di go-to-market sono sempre più d’uso ipotizzate dai modelli di AI, senza
accelerati ed è fondamentale, quindi, dover attendere l’esito di test o prove
abbandonare il tradizionale approccio pratiche.
QUAL È L’INFRASTRUTTURA
IDEALE PER L’AI?
Le costrizioni e i vincoli infrastrutturali il principale ostacolo ai progetti di
sono in cima alle preoccupazioni dei intelligenza artificiale. A seguire (34%),
CIO che stanno valutando un progetto la difficoltà di reperire i giusti talenti
di AI. Lo dimostrano le evidenze della (leggasi data scientist), l’immaturità
ricerca “State of Artificial Intelligence delle tecnologie (33%) e le limitazioni di
for Enterprises” condotta lo scorso anno budget (30%). AI e machine learning non
da Vanson Bourne su un campione di esisterebbero senza il Cloud. L’accesso
260 decisori IT di grandi e grandissime a questi servizi unito alla disponibilità
aziende globali. L’80% degli intervistati di risorse di calcolo e memorizzazione
ha già implementato l’AI e il 30% intende scalabili abilita modelli di business più
aumentare gli investimenti in queste intelligenti e innovativi. L’infrastruttura
tecnologie nei prossimi 3 anni. abilitante è una componente essenziale,
uno dei pilastri fondamentali di una
Tuttavia, per ben 4 aziende su 10 strategia inclusiva dell’AI. A tendere,
l’infrastruttura inadeguata rappresenta l’obiettivo per tutti è di garantire che
8CLOUD AI E MACHINE LEARNING AS A SERVICE: TUTTI I VANTAGGI DI UN’INFRASTRUTTURA SCALABILE
UN AIUTO CONCRETO PER I
DATA SCIENTIST
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9RED REPLY è la società del gruppo Reply specializzata in servizi di consulenza, progettazione e implementazione di soluzioni basate su tecnologia Oracle (IaaS e PaaS). Attraverso i continui percorsi di certificazione, partecipazione a Beta Program e a iniziative di co-development con Oracle Corporation, Red Reply persegue un processo di costante innovazione per garantire ai suoi clienti un supporto qualificato. Grazie alle competenze acquisite, Red Reply affianca i suoi clienti nelle fasi del processo di trasformazione dei sistemi informativi, dal disegno alla realizzazione di soluzioni innovative basate su tecnologia Oracle. www.redreply.it
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