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“Ogni due giorni creiamo così tanta informazione quanto il genere umano dall’alba dei tempi fino al 2003.”
(E. Schmidt)
I dati generati ogni giorno tendono all'infinito: si prevede si arriverà entro il 2020 a 44mila miliardi di gigabyte. L’80% sono di tipo non strutturato: dalle immagini ai suoni, fino agli stati emozionali delle persone.
I sistemi cognitivi sono in grado di interpretarli attraverso la percezione e l’interazione.
La tecnologia cognitiva interagisce con l'uomo in linguaggio naturale e accresce potenzialità e competenze. I progetti in corso sono numerosi, dalla Sanità all'Internet delle Cose, con soluzioni mirate per i settori d'industria e gli esperti in tutto il mondo
Il raggiungimento degli obiettivi di business delle imprese è possibile anche grazie all’adozione di tecnologie informatiche e soluzioni digitali, in grado di raccogliere dati provenienti da sorgenti eterogenee e di analizzarli per ottenere informazioni utili al business aziendale, in quanto di supporto oggettivo alle decisioni tattiche e strategiche. Sono proprio questi dati a rendere possibile la trasformazione digitale.
Partendo dai dati da raccogliere, gestire ed elaborare, è utile una suddivisione logica in 3 gruppi, definiti in base alla loro provenienza e appartenenza:
• Dati interni all’azienda: sono quelli provenienti dall’interno dell’azienda stessa, sia dai sistemi di produzione (Operation Technology) sia dai sistemi informatici (Information Technology) e riguardano, ad esempio, l’archivio clienti e fornitori, il database dei beni e della manutenzione;
• Dati del cliente: sono tutti i dati di proprietà del cliente e che possono riguardare anche il prodotto, come ad esempio i dati relativi all’utilizzo e al funzionamento di caldaie intelligenti.
• Altri dati: sono tutti i dati esterni all’azienda, diversi da quelli di proprietà del cliente, che si possono recuperare da distributori e rivenditori dell’azienda, da Internet tramite pagine Web e da strumenti di tipo “social” come Twitter e Facebook. Fanno parte di questa categoria anche tutti i dati apparentemente secondari, come le informazioni di tipo metereologico, di traffico, di abitudine dei consumatori, di natura statistica e altro ancora.
Secondo le previsioni di IDC entro il 2018 il 75% delle aziende e degli sviluppatori software includerà funzionalità cognitive computing in almeno un’applicazione aziendale.
Watson
Il cognitive computing di IBM.
Watson, primo sistema cognitivo ad arrivare sul mercato, può comunicare in linguaggio naturale, ragionare su argomentazioni, ipotesi, opzioni. E non smette mai di imparare.
Da quando ha esordito, vincendo nel 2011 il quiz televisivo americano Jeopardy, Watson ha dato per esempio vita a un'app per i diabetici che anticipa fino a tre ore l’insorgenza dell’ipoglicemia, a un Cognitive Coaching che fa da personal trainer fino a un robot che risponde a domande aggiungendo gesti ed espressioni facciali.
Ha imparato ad interpretare la personalità dei clienti per suggerire il consulente finanziario più adatto a chiudere un contratto.
Con l’annuncio più importante negli ultimi dieci anni IBM nell’area degli analytics IBM ha presentato Watson Analytics, una rivoluzionaria soluzione di “cognitive computing” basata sul linguaggio naturale, che fornisce alle imprese accesso immediato a potenti strumenti di predictive e visual analytics.
Le caratteristiche principali di IBM Watson IoT Platform sono divisibili in quattro ambiti:
• Connect: fornisce i servizi che consentono di collezionare ed organizzare i sensori, il device management, la visualizzazione e la sicurezza del collegamento verso il “campo”
• Information Management: si occupa dell’archiviazione, reporting, analisi delle informazioni e della gestione dei dati non strutturati (audio, video, immagini)
• Analytics: fornisce servizi “real-time” di tipo predittivo e di tipo cognitivo, anche utilizzando le API di collegamento con IBM Watson
• Risk Management: si occupa della protezione del dato, dell’auditing, della gestione dei certificati digitali e degli aggiornamenti del firmware.
Progettato pensando alla semplicità e alla facilità d’uso, permette ai professionisti di avere accesso immediato a scenari di business personalizzati, specifici per il loro ruolo. Anziché frugare tra i dati per cercare risposte o verificare ipotesi, l’utente può concentrarsi sulla comprensione del business e sull’efficace comunicazione dei risultati agli stakeholder.
La maggior parte delle offerte di analytics presuppone che gli utenti abbiano dati pronti da analizzare, una chiara idea del tipo di analisi necessaria e le competenze e il tempo per creare un modello adatto.
Tuttavia, la maggior parte degli utenti non ha nulla di tutto ciò. Trovare e convalidare i dati può richiedere anche più del 50 percento del tempo in un progetto di analisi. In seguito si hanno spesso difficoltà a capire quale analisi sarebbe pertinente e come descrivere i risultati in un report o in un grafico. Watson Analytics automatizza queste fasi per accelerare la capacità di un utente di ottenere le risposte desiderate in modo rapido ed autonomo.
Watson Analytics incorpora inoltre la capacità di elaborazione del linguaggio naturale, così che gli utenti possano porre le domande giuste e ottenere risultati con termini familiari al loro business. Gli utenti interagendo con i risultati, possono affinare le domande e i dati, per fare emergere i fatti più rilevanti e scoprire nuovi modelli e relazioni.
Forrester, nella sua ricerca The Forrester Wave™: IoT Software Platforms, Q4 2016 posiziona la piattaforma Watson IoT di IBM come leader per la valorizzazione degli standard open source, per l’ecosistema globale di partner e la forza dimostrata nelle aree della Realtà Aumentata, Cognitive, Blockchain, Analytics e Linguaggio naturale.
Crea il futuro
chiedici come fare, ti aiutiamo noi.
I tempi delle prime rivoluzioni industriali in cui H. Ford poteva dire delle sue macchine “Potete averle di qualunque colore, finché è il nero” hanno lasciato il posto ad un’epoca in cui il cliente è centrale.
Conciliare economie di scala con la richiesta di prodotti e servizi sempre più personalizzati e su misura è la sfida a cui le aziende più innovative stanno già rispondendo attraverso il digitale, come strumento per colmare la distanza che le separa dai propri clienti.
Oggi il tasso senza precedenti con cui gli utenti producono e condividono contenuti in rete è superato solo dalla strabiliante quantità di informazioni che sono generate attorno agli individui.
Per le aziende l’universo digitale costituisce una miniera di dati che possono essere estratti e trasformati in informazioni necessarie per prendere decisioni strategiche (actionable-data).
Attraverso operazioni di Data Mining è possibile effettuare correlazioni ed analisi su insiemi di dati non strutturati; gli Smart Data che ne derivano permettono di comprendere a fondo i consumatori ed anticipare i loro bisogni.
Come consumatore, mi aspetto contenuti rilevanti nel mio news feed come su Facebook. Mi aspetto che i “prodotti simili” raccomandati siano utili al pari di quelli di Amazon.
Mi aspetto che tu anticipi i miei bisogni con l’efficienza di Google e offra aiuto prima che io lo chieda.
La rivoluzione dell’offerta ICT (Cloud computing, Software as a Service) reso questa tecnologia alla portata di qualsiasi business, aprendo in una forma scalabile ed accessibile quella che era prerogativa di pochi colossi dell’informatica. Per la prima volta nella storia, le organizzazioni hanno la possibilità di digitalizzare tutto il processo di generazione, raccolta, analisi dei dati ed il processo decisionale basato su fatti che ne consegue.
I clienti sono alla guida e l’unico modo per mettere quei clienti al primo posto è attraverso la tecnologia digitale.
Il futuro dell'intelligenza artificiale
Lo facciamo insieme ad IBM.
IBM investirà 240 milioni di dollari in 10 anni per creare un laboratorio dedicato all’intelligenza artificiale in collaborazione con il MIT. Il laboratorio porterà avanti ricerche di base nel campo dell’intelligenza artificiale (IA), promuovendo innovazioni scientifiche che ne sblocchino il potenziale. La collaborazione è finalizzata a promuovere i progressi di hardware, software e algoritmi per l’intelligenza artificiale, correlate al deep learning e ad altre aree, ad aumentare l’impatto dell’intelligenza artificiale nei diversi settori d’industria, come sanità e cybersecurity, e a esplorarne le implicazioni economiche ed etiche nella società. Il nuovo laboratorio rappresenta una delle maggiori collaborazioni a lungo termine tra università e industria nel campo dell’intelligenza artificiale.
Gli ambiti di sviluppo della ricerca nel nuovo laboratorio
• AI algorithms: Sviluppo di algoritmi avanzati per espandere le competenze nel campo dell’apprendimento e ragionamento automatico. I ricercatori creeranno sistemi di intelligenza artificiale che vanno oltre le mansioni specializzate per affrontare problemi più complessi e per sfruttare i vantaggi di un apprendimento continuo e strutturato. Studieranno, inoltre, nuovi algoritmi che possano non solo avvalersi dei “big data”, se disponibili, ma anche apprendere da dati limitati con l’obiettivo di aumentare l’intelligenza umana.
• Physics of AI: Studio di nuovi materiali, dispositivi e architetture hardware di intelligenza artificiale in grado di supportare futuri approcci informatici analogici per la formazione e l’utilizzo di modelli di intelligenza artificiale, nonché l’intersezione di informatica quantistica e machine learning. Quest’ultima riguarda l’utilizzo dell’AI per contribuire alla caratterizzazione e al miglioramento di dispositivi quantistici e alla ricerca sull’applicazione dell’informatica quantistica per ottimizzare e velocizzare gli algoritmi di apprendimento automatico e altre applicazioni di intelligenza artificiale.
• Applicazione dell’intelligenza artificiale all’industria: Trovandosi nella sede di IBM Watson Health, IBM Security e Kendall Square, centro globale di innovazione biomedica, il laboratorio svilupperà nuove applicazioni di intelligenza artificiale per uso professionale, per settori come quello sanitario e della sicurezza. La collaborazione infatti esplorerà l’uso dell’intelligenza artificiale in ambiti come quello della sicurezza e riservatezza di dati medici, della personalizzazione del servizio sanitario, dell’analisi delle immagini e dei percorsi di trattamento ottimizzato per specifici pazienti.
• Progressi nell’ambito del benessere condiviso attraverso l’intelligenza artificiale: Il laboratorio MIT-IBM Watson si propone di esplorare come l’intelligenza artificiale sia in grado di fornire vantaggi economici e sociali a un più ampio numero di persone, nazioni e imprese. Il laboratorio studierà le implicazioni economiche dell’intelligenza artificiale e come essa possa aumentare la prosperità e aiutare le persone a migliorare la loro vita.
Oltre a realizzare innovazioni in grado di superare le frontiere dell’intelligenza artificiale, un obiettivo importante del nuovo laboratorio è quello di incoraggiare il MIT e i suoi studenti a dar vita ad aziende dedicate alla commercializzazione delle invenzioni e tecnologie sviluppate nel laboratorio. Gli scienziati pubblicheranno inoltre i loro lavori, contribuendo così alla diffusione di materiale open source e favorendo il rispetto dell’etica nell’applicazione dell’intelligenza artificiale.
Per oltre 20 anni, IBM ha esplorato l’applicazione dell’intelligenza artificiale in diverse aree e settori industriali. I ricercatori IBM hanno inventato e realizzato Watson, la piattaforma di intelligenza artificiale basata su cloud utilizzata da aziende, sviluppatori e università.
Attualmente, gli scienziati IBM di tutto il mondo stanno collaborando agli sviluppi che riguardano gli algoritmi per l’intelligenza artificiale, la scienza e la tecnologia che apriranno la strada alla prossima generazione di sistemi artificialmente intelligenti.