L’intelligenza artificiale e i dati non strutturati

I big data e l’intelligenza artificiale hanno fatto grandi progressi nel marketing digitale e le loro applicazioni sono cresciute vistosamente. Secondo una ricerca condotta da Deloitte, il 73% delle aziende intervistate, ritiene che l’AI è veramente importante per il loro business permettendo, inoltre, l’acquisizione di nuovi lead di qualità, a differenza dei propri competitor sia diretti che non.  

Lo stesso, si può dire dei big data, utilizzati nei singoli settori come quello sanitario o assicurativo, per avere più informazioni in merito ai consumatori, per ricercare nuovi clienti e migliorare la navigabilità del proprio sito.  

In questo post, parleremo dell’importanza di big data e dell’intelligenza artificiale, prestando attenzione ai principali trend che interessano questo mercato con un focus sul ruolo dei dati non strutturati.  

Una definizione di Intelligenza Artificiale: alcune stastiche 

Da alcuni anni è stata riscoperta l’importanza dell’intelligenza artificiale grazie anche ai progressi compiuti in ambito tecnologico. 

L’IA è da intendersi come la capacità da parte di sistemi hardware e software di fornire delle prestazioni che per certi versi simulano il comportamento umano. Tuttavia, spesso viene confusa con ciò che definiamo con il termine Machine Learning. Nonostante siano due tecnologie tra loro collegate, in realtà sono indipendenti; se l’AI sono tutte quelle macchine che simulano il comportamento umano, il machine learning è invece l’algoritmo che permette a questi software di svilupparsi e migliorare nel corso del tempo. 

Per tale motivo, non c’è da stupirsi che il primo campo di applicazione di tali sistemi siano state proprio le fabbriche. Infatti, la robotica applica al settore industriale permette di raggiungere numerosi vantaggi, primi fra tutti l’aumento della produttività. Andando a sostituire e a simulare alcuni comportamenti lavorativi propri dell’essere umano, anche la sicurezza del lavoro migliora.

Nel mondo B2C e B2B i campi di applicazione possono essere infiniti: dallo screening dei curriculum inviati, al riconoscimento del volto di una persona per permettere il suo accesso in azienda, sino ad arrivare alla possibilità di smistare una grande quantità di documenti in base al loro contenuto. Ad oggi alcune aziende sia nel panorama italiano che europeo stanno iniziando a capire l’importanza dell’applicazione dell’AI al loro interno, affidando a questi software per il momento compiti più ripetitivi, lasciando attività più creative e di decision making alle persone.

Questa tendenza è confermata anche dalla recente ricerca condotta da Eurostat, da cui emerge come all’interno dell’Unione Europea, solo due aziende su dieci utilizzano l’intelligenza artificiale, mentre in Italia il dato scende addirittura al 6%. Ciò potrebbe dipendere dal fatto, che si hanno infrastrutture poco potenziate e personale al momento, poco specializzato.  

Ciò nonostante, l’intelligenza artificiale rappresenta un grande vantaggio per l’analisi dei cosiddetti Big Data, in quanto permette di analizzare in modo dettagliato questa grande mole di dati, che arrivano alle aziende e di processare poi le informazioni acquisite.  

L’intelligenza artificiale applicata all’analisi dei dati non strutturati 

Estrarre valori dall’analisi dei big data, è un processo difficile e complesso, che richiede una certa efficienza in campo tecnologico, condizionato anche dalla qualità del dato e dalla natura se non strutturato o strutturato.  

Questi ultimi, come suggerisce il termine stesso, sono quelli che rispettano un set di regole predefinito e che rispettano un determinato schema. 

Al contrario, invece, i dati non strutturati non hanno un modello predefinito e rappresentano la maggior parte dei dati disponibili: quotidianamente riceviamo e-mail o immagini, così come la nostra azienda riceve documenti, fornisce assistenza o servizi e agisce su molteplici canali che sono legati alla gestione di informazioni non strutturate. 

Come vengono gestiti all’interno del contesto di una azienda? Grazie all’intelligenza artificiale. Ad esempio, all’interno di un call center, l’obiettivo finale è quello di snellire il traffico delle chiamate, cercando di fornire un servizio di buona qualità al cliente, evitando la lunga attesa al telefono. 

In questo senso rientrano tutto l’universo dei chatbot, assistenti virtuali che sono state definiti come la parte più matura dell’intelligenza artificiale, ma allo stesso tempo quella in cui è difficile ravvedere dove sia il valore tra le tecnologie rispetto ad altre. Basti pensare agli assistenti vocali che abbiamo dentro il nostro smartphone, come Siri, Google o anche Alexa.  

Ampia applicazione la stanno riscontrando anche all’interno dell’azienda, in merito alla trattazione dei documenti. Infatti, quelle che operano in alcuni settori, come quello bancario e assicurativo si trovano molto spesso a gestire documenti con dati non strutturati senza poter capire la loro priorità. Grazie all’intelligenza artificiale è possibile, invece, entrare nel merito di questo documento e capire i dati contenuti al loro interno.  

Altro campo molto interessante è quando si tratta di documenti molto complessi, come ad esempio i contratti, che è un campo con una applicazione molto larga, andando dal mondo legal al B2C e B2B dove operano molte aziende come Doxee. Gestire un contratto può essere molto difficile, in quanto ci si trova anche solleciti, penali e capire alcune tempistiche, che richiedono tempi di risposta molto rapidi e margini di errore ridotti quasi a zero.  

Generalmente, le attività lavorative, specie nei settori appena citati, sono portate avanti da persone che hanno una tempistica più o meno limitate per compiere dei ragionamenti ed applicarli in modo esaustivo a tutti i documenti. Ecco quindi, che l’intelligenza artificiale applicata all’analisi dei big data, potrebbe ovviare a questa mancanza di tempo, permettendo l’acquisizione di dati a larga scala e garantendo al tempo stesso un importante ritorno.  

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

Capire quale sarà il futuro dell’intelligenza artificiale, è ad oggi molto importante per le aziende, in quanto i dati che saranno a disposizione andranno sempre più diversificandosi e pertanto il supporto delle tecnologie sarà fondamentale. 

Ad oggi, la sfida più importante per coloro che lavorano nell’ambito tecnologico, è quello di allargare sempre di più il loro raggio di azione. Spesso, infatti, si parla di democratizzazione dell’AI, ossia il rendere possibile l’applicazione dell’intelligenza artificiale a più persone che operano più nel business e non sono a ai cosiddetti data scientist. 

È importante, anche che le informazioni e i dati che vengono raccolti, siano rese disponibili ad un cloud. Alcuni progetti e processi che riguardano dati dei clienti, possono avere problemi in materia di privacy, mentre altri possono essere senza difficoltà e pertanto una distribuzione di dati su un cloud è preferibile in quanto renderà un documento molto più veloce, funzionale e la persona addetta potrà iniziare a lavorare sui dati in tempo zero.  

Altro aspetto da non sottovalutare e su cui occorrerà iniziare a prestare attenzione sin da subito all’aspetto prettamente linguistico del software. Per anni, non si è entrato nel vero linguaggio delle parole e pertanto le tecnologie impiegavano alcune keyword, le coniugazioni dei verbi o non facevano distinzione tra singolare/plurale e maschile/femminile. Pertanto la natural language understanding, ad oggi si posiziona come uno degli aspetti che devono essere implementati sempre di più, anche per fornire risposte adeguate al cliente, insieme all’hybrid natural language.

Più in generale, l’intelligenza artificiale nei prossimi anni subirà un aumento di utilizzo da parte di aziende sia nel settore B2B che B2C; i loro vantaggi, sono sotto gli occhi di tutti. Infatti, secondo i recenti studi e proiezioni entro il 2025 gli investimenti in AI arriveranno a toccare la cifra di 60 miliardi di euro di investimenti globali, a fronte dei 2 miliardi di euro nel 2016. A livello mondiale, invece gli Stati Uniti si posizioneranno nel primo posto per numero di investimenti e di aziende che utilizzeranno l’AI, seguita dall’Unione Europea. Se si volesse guardare in un’ottica ancora più futura, entro il 2030, i paesi occidentali verranno superati da quelli del continente asiatico, in particolar modo la Cina.  

Tenuto conto anche dell’aumento della quantità di big data da immagazzinare e processare, gli stessi software evolveranno, consentendo anche di prendere decisioni strategiche e risolvere problemi nel più breve tempo possibile.  

Le innovazioni dell’intelligenza artificiale, sono già visibili in alcuni settori, come ad esempio quelle delle telecomunicazioni, dove alcuni problemi vengono risolti tramite chatbot sulla base di dati raccolti, oppure in quello assicurativo come già precedentemente detto, garantendo quindi un alto tasso di elaborazione dei dati e velocità di risposta, che il cervello umano non riuscirebbe a dare.  

Ad oggi l’intelligenza artificiale è molto più sviluppata nel settore B2C, poiché è molto più facile e veloce avere i cosiddetti ritorni. Nel futuro, è pertanto auspicabile, come l’utilizzo di questi software venga allargato maggiormente anche nell’ambito B2B, dove alcune aziende stanno già sperimentando attraverso chatbot e algoritmi di AI per customer service.  

Si può dunque affermare, che l’intelligenza artificiale e i big data, sicuramente andranno a disegnare il futuro del nostro mondo aprendo la possibilità di automatizzare alcuni processi, velocizzarne alcuni e rendere più efficienti le acquisizioni di informazioni e migliorare la customer experience del cliente. Si allargherà inoltre, anche ad altri settori come quello energetico e dei media.