Sembra che l’intelligenza artificiale (AI) sia ovunque: se ne parla nei telegiornali, online, con gli amici e in famiglia, e per una buona ragione. L’AI sta cambiando il nostro approccio al mondo.
Per i piccoli e i grandi imprenditori, i vantaggi dell’AI sono pressoché infiniti. Puoi utilizzarla per potenziare gli sforzi di marketing, ottimizzare le operazioni e persino fare un sito web dall'inizio alla fine. Ma cos'è l’intelligenza artificiale e come funziona? Scopri insieme a noi cosa c’è dietro le quinte per comprendere meglio questa affascinante tecnologia.
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Che cos’è l’intelligenza artificiale?
Prima di continuare, è bene aver chiaro il significato di intelligenza artificiale o AI (artificial intelligence). Si tratta di una branca dell’informatica che sviluppa sistemi di macchine in grado di esibire comportamenti affini all’intelligenza umana. I programmi AI utilizzano i dati raccolti da diverse interazioni per migliorare il modo in cui imitano gli esseri umani al fine di eseguire attività quali apprendimento, pianificazione, presentazione delle conoscenze, percezione e risoluzione dei problemi. Servendosi di algoritmi e regole, questi programmi analizzano ampie serie di dati al fine di identificare schemi a partire dai quali generano modelli decisionali.
L’intelligenza artificiale non è una singola tecnologia, ma un insieme eterogeneo di tecnologie e metodologie che collaborano per migliorare l’intelligenza delle macchine. La tecnologia AI viene utilizzata in un’ampia gamma di applicazioni, anche nello sviluppo web, come nel caso dei chatbot automatizzati per il servizio clienti, delle raccomandazioni di prodotti basate sulle abitudini di un utente, del riconoscimento vocale e persino della creazione di un sito web da zero. In sostanza, lo scopo dell’AI è quello di migliorare i sistemi che già utilizziamo, automatizzando alcune attività per renderle più efficienti.
Tipi di intelligenza artificiale
L’AI ha conosciuto un’evoluzione sostanziale dalla sua introduzione agli inizi del Novecento, ma ancora oggi disponiamo solo di quella che è comunemente nota come intelligenza artificiale limitata (ANI o artificial narrow intelligence). L’ANI si riferisce a sistemi AI sviluppati e istruiti per attività o contesti specifici. Questi sistemi primeggiano nel loro contesto di riferimento, ma non possiedono un’intelligenza generale e ampia come quella degli esseri umani. Per esempio, l’AI per la creazione di siti web è una forma di ANI, in quanto il suo unico scopo è quello di aiutarti a lanciare un sito. Anche ChatGPT è una forma di ANI, perché il suo unico compito è generare risposte testuali utilizzando un linguaggio naturale.
Tuttavia, la comunità di ricerca e sviluppo dell’AI si sta impegnando per raggiungere un’intelligenza artificiale generale (AGI o artificial general intelligence). L’aspettativa è di riuscire a replicare un’intelligenza generale simile a quella umana, con la capacità di capire, imparare e applicare le conoscenze in un’ampia gamma di attività e contesti.
La superintelligenza artificiale (ASI o artificial super intelligence), ancora più avanzata della tipologia precedente, è quella che desta il maggior numero di preoccupazioni. Rappresenta infatti un ipotetico livello di intelligenza artificiale che supera le capacità umane in tutti i campi. Più avanzata e capace dell’AI generale, il suo sviluppo è però al momento puramente teorico.
Adesso che conosci le differenze tra i tipi di intelligenza artificiale, andiamo avanti per scoprire come funziona.
Come funziona l’intelligenza artificiale?
I sistemi di intelligenza artificiale elaborano grandi quantità di dati mediante algoritmi per trovare modelli che li aiutino a comprendere e replicare l’intelligenza umana, prevedendo il comportamento futuro di un utente finale. Per esempio, in un chatbot alimentato dall’AI, il sistema è sviluppato per anticipare la prossima domanda dell’utente dando informazioni come farebbe un vero operatore in chat.
Per farlo, un sistema AI deve essere sviluppato sulla base di tre abilità cognitive principali:
Apprendimento: un programma AI deve essere in grado di raccogliere informazioni che sono trasformate in algoritmi
Ragionamento: una volta impostati gli algoritmi, l’AI deve sapere come selezionare quello giusto per i diversi scenari
Autocorrezione: in qualsiasi macchina AI, gli algoritmi devono essere aggiornati regolarmente sulla base di nuovi dati per produrre un risultato più accurato
Il vantaggio principale dell’utilizzo dell’intelligenza artificiale è che questi sistemi possono potenzialmente completare le attività in modo migliore e più efficiente rispetto agli esseri umani. Ciò è particolarmente importante nel caso di compiti banali o ripetitivi, che le macchine sono in grado di eseguire a un ritmo più elevato e con una probabilità di errore molto più bassa.
I diversi campi dell’intelligenza artificiale
L'AI è un concetto generale, un termine ombrello che racchiude un’ampia gamma di campi e tecniche specializzate. Bisogna tenere presente che questi campi non sono del tutto separati, ma spesso si interfacciano e si completano a vicenda. Ecco una panoramica dei diversi campi dell’AI:
Machine learning (ML)
Cuore e anima dell’intelligenza artificiale, l’apprendimento automatico o ML (dall’inglese Machine Learning), consiste nella capacità delle macchine di apprendere da sole e di migliorare le prestazioni nel tempo senza bisogno dell’intervento umano, utilizzando i dati come base per l’apprendimento. Il ML è il modo in cui il tuo servizio di musica in streaming preferito impara cosa ti piace, suggerendo i Rage Against The Machine dopo aver ascoltato i Tool per tutta la settimana.
Deep learning (DL)
Una sottocategoria del ML, l’apprendimento approfondito o DL (Deep Learning), utilizza reti neurali multistrato per analizzare i dati ed eseguire compiti complessi. Mentre il ML è più ampio e si riferisce alle tecniche che permettono alle macchine di imparare da sole, il DL è un approccio specifico all’interno dell’apprendimento automatico che sfrutta le reti neurali per completare attività simili a quelle umane (come vedere, scrivere o creare arte).
Reti neurali
Le reti neurali, note anche come reti neurali artificiali o ANN (dall’inglese Artificial Neural Networks), sono una componente del DL che imita la funzionalità di elaborazione dei dati del cervello umano. Una rete neurale è costituita da più strati di neuroni artificiali (chiamati “nodi”), che vengono utilizzati per elaborare tutti i dati. Le reti neurali sono complesse, quindi le analizzeremo più in dettaglio qui di seguito.
Natural language processing (NLP)
L’elaborazione del linguaggio naturale o NLP (Natural Language Processing), è una branca dell’intelligenza artificiale che consente alle macchine di comprendere, elaborare e imitare il linguaggio umano. La vediamo in azione specialmente negli assistenti vocali come Alexa di Amazon e l’Assistente di Google, che rispondono in modo pertinente quando gli impartiamo degli ordini (per esempio, “Riproduci ‘The Pot’ dei Tool su Amazon Music”). IL NLP è ciò che dice ad Alexa di riprodurre un brano invece di acquistare un forno olandese da 400 €. Questo tipo di intelligenza artificiale permette quindi alle macchine di comprendere i comandi umani e rispondere in modo naturale.
Computer vision
Anche se i computer capaci di comprendere dati visivi come foto e video in stile Terminator potrebbero essere allarmanti, sono piuttosto importanti quando si tratta di imitare il modo in cui gli esseri umani elaborano le informazioni. La visione artificiale o CV (Computer Vision) interpreta dati visivi come foto e video per prendere decisioni. Un esempio della visione artificiale in azione è quando la tua piattaforma social preferita ti tagga automaticamente nella foto di Natale con tutta la tua famiglia al completo.
Ragionamento e risoluzione dei problemi
I sistemi di intelligenza artificiale simulano il ragionamento umano per risolvere i problemi. Qui la parola chiave è “simulare”. Al momento, i computer non sono in grado di ragionare come le persone, ma utilizzano dati, algoritmi e probabilità per prendere decisioni. Un esempio pratico è un computer che gioca a scacchi e studia la sua prossima mossa, oppure ChatGPT che risponde a una domanda in base alle tue risposte passate.
Percezione
La percezione è una funzione dell’AI basata sull’interpretazione. I sistemi di intelligenza artificiale si avvalgono di sensori per percepire gli scenari del mondo reale e comunicare all’uomo informazioni e intuizioni. È questa tecnologia che consente alla tua auto di avvisarti quando un oggetto è troppo vicino. Le auto autonome portano questo concetto a un livello superiore, utilizzando sensori e capacità di percezione per navigare ed evitare gli ostacoli.
Cognitive computing (CC)
L’informatica cognitiva o CC (Cognitive Computing) è la versione intellettuale dell’AI. Imita i processi di pensiero umano utilizzando algoritmi e dati, prendendo decisioni, facendo previsioni e fornendo approfondimenti. I sistemi di CC non possono replicare perfettamente il pensiero umano (almeno, non ancora), ma sono addestrati a comprendere il contesto oltre al contenuto. Per esempio, se si parla di “mela” in un contesto urbano, un sistema cognitivo non inizierà a parlare di macedonia, ma piuttosto di New York, la Grande mela.
In che modo le aziende utilizzano l’intelligenza artificiale?
Attualmente, le aziende si servono attivamente dell’AI per espandere le loro capacità esistenti e semplificare le attività il più possibile, dal servizio clienti allo sviluppo dei prodotti.
Leggi il nostro articolo sulle funzionalità Wix basate sull’intelligenza artificiale per scoprire quali strumenti AI sono già a tua disposizione.
Di seguito alcuni dei modi in cui è possibile sfruttare l’AI:
Intelligenza artificiale generativa
Questa branca dell’AI si concentra sulla creazione o sulla generazione di nuovi contenuti, dati o informazioni, e non sulla semplice analisi o elaborazione di dati esistenti. I modelli di AI generativa sono fatti per produrre output nuovi e contestualmente rilevanti, spesso sotto forma di testo, immagini, audio o altri tipi di contenuti. Questi modelli possono essere allenati per generare contenuti che imitano la creatività umana e possono essere usati in varie applicazioni. Wix, per esempio, utilizza una forma di intelligenza artificiale generativa che aiuta a semplificare il processo di creazione di un sito web.
Leggi i nostri articoli per scoprire:
Chatbot
I chatbot AI sfruttano l’elaborazione del linguaggio naturale (NLP) per comprendere e rispondere alle domande degli utenti. Ricordi gli assistenti vocali come Alexa che abbiamo menzionato poco fa? I chatbot funzionano in modo simile, interpretando le domande in linguaggio umano e dando risposte pertinenti. Puoi integrare i chatbot del servizio clienti nel tuo sito web professionale e negli account social, attivandoli via SMS per offrire assistenza ai tuoi clienti in tempo reale.
In un sondaggio di Salesforce, condotto su 3.500 operatori del servizio clienti in tutto il mondo, è emerso che il 23% delle aziende di assistenza già usano i chatbot, mentre il 31% ha in programma di farlonei prossimi 18 mesi. Si tratta di un tasso di crescita del 136%, che anticipa il ruolo fondamentale che questa tecnologia giocherà nel prossimo futuro. Non solo i chatbot aiutano a risolvere rapidamente i problemi di assegnazione della priorità, consentendo agli operatori del servizio clienti di concentrarsi sui problemi più complessi ma, essendo attivi 24/7, offrono ai consumatori un’assistenza sempre disponibile e veloce.
Raccomandazione di prodotti
Principalmente nel settore dell’eCommerce e dei siti web di vendita al dettaglio, i consigli sui prodotti generati dall’intelligenza artificiale sono un modo semplice per personalizzare l’esperienza di acquisto online dei clienti. Questi strumenti di ML analizzano i dati degli acquirenti, tra cui il comportamento, le preferenze e la cronologia degli acquisti, offrendo loro raccomandazioni pertinenti quando navigano sul tuo sito web o sulla tua app.
Statistiche predittive
Se fornisci all’AI molti dati (come modelli meteorologici, tendenze di acquisto e comportamenti di acquisto) da elaborare, categorizzare e analizzare, ottieni una formula per prevedere le tendenze e fare previsioni. I proprietari di negozi online possono utilizzare l’AI predittiva per prevedere quali prodotti saranno di moda nella prossima stagione e i produttori possono prevedere quando è probabile che i macchinari si guastino.
Automazione del marketing
Gli strumenti di automazione del marketing possono analizzare il comportamento dei clienti, segmentare il pubblico e utilizzare questi dati per formulare raccomandazioni o fornire indicazioni su come ripartire in modo più efficace le spese di marketing. Per esempio, i report dei parametri di Statistiche e Report di Wix offrono un’analisi approfondita del tuo sito, confrontandolo con siti simili e proponendoti preziosi spunti per migliorarlo.
Leggi il nostro articolo sulle ultime tendenze nel campo del marketing e scopri come integrare l’intelligenza artificiale nel tuo marketing.
Automazione operativa
L'automazione operativa è un insieme di tecnologie che possono essere utilizzate per snellire e ottimizzare le attività ripetitive e manuali e che richiedono molto tempo all’interno di un’organizzazione. Il suo obiettivo principale è migliorare l’efficienza, ridurre gli errori, tagliare i costi e far risparmiare tempo alle risorse umane, permettendo di lavorare in modo più strategico e creativo.