Come cambia la percezione dell'Intelligenza Artificiale: realtà vs. falsi miti - Punto e a capo

Perché le aziende pensano che l'AI sia facile e davvero per tutti, ma ovviamente non è così

Molte persone hanno delle idee sbagliate sull'Intelligenza Artificiale (AI), spesso influenzate dalla rappresentazione mediatica e dalle credenze popolari!
Forse è arrivato il momento giusto per cercare di fare un po' chiarezza e parlare della realtà dell'AI.
Nei tanti incontri di questi ultimi mesi con aziende e imprenditori, mi sono reso conto che c'è davvero molto da fare per riuscire a trasmettere i concetti giusti, senza necessariamente invocare le leggi sulla privacy, il copyright, le regolamentazioni dei pagamenti e delle banche, nonché il prossimo AI Act dell'Unione Europea.
Scopriamo insieme alcuni dei falsi miti più comuni e cosa si cela dietro l'AI.
Il primo mito riguarda i dati.
La maggior parte delle aziende crede che l'AI si concentri principalmente sulla raccolta e l'analisi di enormi quantità di dati. Ed è vero che i dati sono fondamentali per l'AI, ma non è solo una questione di quantità. La qualità, la rilevanza e la diversità dei dati, insieme a pratiche efficaci di gestione dei dati, sono essenziali per ottenere conoscenze accurate e significative attraverso l'AI.

La qualità non è un optional, "tanto tra tutti i dati tira fuori quelli giusti", perché non è per niente così!
Un altro mito riguarda la figura dello scienziato dei dati.
Molte aziende pensano che l'AI sia dominata esclusivamente da data scientist che elaborano numeri e fanno previsioni selezionando i dati.
Ma in realtà l'AI abbraccia una vasta gamma di discipline, come l'apprendimento automatico, l'elaborazione del linguaggio naturale e la visione artificiale, che lavorano insieme per estrarre valore dai dati.
I data scientist sono fondamentali, ma sono solo una parte delle figure necessarie.
Altri ancora si aspettano che l'AI offra un valore aziendale tangibile e massimizzi i profitti in modo facile e immediato.
Inutile sottolineare che la realtà è molto diversa!
Sebbene l'AI abbia il potenziale per generare un valore significativo, richiede un approccio strategico e una corretta implementazione. Realizzare i benefici dell'AI spesso comporta un progresso incrementale, un miglioramento continuo e l'allineamento delle iniziative di AI con obiettivi specifici.
Si inquadra nel percorso di trasformazione digitale dell'azienda, non va mai dimenticato questo.

Un mito che merita attenzione riguarda l'ingegneria dei dati.
Molti considerano l'ingegneria dei dati come una preoccupazione secondaria rispetto allo sviluppo dei modelli di AI.
Ma l'ingegneria dei dati svolge un ruolo critico nel percorso dell'AI. Si occupa della raccolta, della memorizzazione e della pre-elaborazione dei dati, garantendo la loro qualità e accessibilità. Senza pratiche adeguate di ingegneria dei dati, i modelli di AI possono soffrire di prestazioni scadenti o di pregiudizi.
Questi possibili problemi non sono per niente lontani dal business e si presentano costantemente se non presi in considerazione al momento opportuno.
C'è un altro mito particolare: molti vedono la creazione dei modelli di AI come l'obiettivo finale, spesso ignorando le sfide legate alla messa in funzione.
Ma lo sviluppo dei modelli, all'atto pratico, è solo una parte dell'intero processo. Inserire i modelli di AI in scenari reali implica l'integrazione in sistemi esistenti, il monitoraggio delle loro prestazioni e l'assicurazione della manutenzione e degli aggiornamenti continui. Non sono passi semplici o semplificabili.

Per comprendere veramente il potenziale dell'AI, è fondamentale superare i fraintendimenti e le parole di moda, riconoscendo l'importanza dei dati, della scienza dei dati, della generazione di valore, dell'ingegneria dei dati, della creazione di modelli e di come questi modelli vengono inseriti nell'operatività delle aziende.
Tutto ciò richiede tempo, ma soprattutto tanta formazione per le persone che devono lavorare con questi sistemi, nonché ripensare il modello di business oltre all'operatività.
Si parlava di "change management" qualche anno fa, ma con l'avvento dell'AI si deve parlare di "change the mindset".