Come AutoAI espande le capacità delle aziende grazie all’intelligenza artificiale

L’intelligenza artificiale è un progresso scientifico che ha un impatto su diversi campi, facilitando l’avanzamento della tecnologia e delle prestazioni economiche. Tuttavia, il processo di creazione e implementazione di modelli che utilizzano l’intelligenza artificiale si è rivelato più difficile, rappresentando una sfida importante per molte organizzazioni.

Diamo il benvenuto ad AutoAI, un approccio rivoluzionario che ha portato l’innovazione per facilitare la creazione di modelli di intelligenza artificiale dall’inizio alla fine. L’esperimento di AutoAI dovrebbe offrire alle aziende esistenti condizioni di parità nell’incorporare metodi basati sull’intelligenza artificiale. Ci concentriamo in particolare sui vantaggi di AutoAI come strumento di intelligenza artificiale che consente alle aziende di disporre di capacità di intelligenza artificiale, sulla sua importanza, sui suoi usi e sul suo potenziale in futuro.

Che cos’è l’AutoAI?

AutoAI è l’abbreviazione di Automated Artificial Intelligence (Intelligenza Artificiale Automatizzata) ed è un termine utilizzato da IBM per descrivere un insieme di strumenti e tecnologie in grado di automatizzare l’intero processo di creazione di modelli di intelligenza artificiale. Anche aspetti come la preparazione dei dati, la creazione di caratteristiche, la selezione dei modelli, la loro formazione e la loro distribuzione sono tutti ben affrontati da AutoAI, risparmiando ai data scientist molti sforzi per l’analisi delle informazioni.

Questo ha spinto le aziende a utilizzare l’AutoAI, che consente di sviluppare modelli di intelligenza artificiale ottimali in tempi record e di inserirli quasi immediatamente nel flusso di lavoro.

I vantaggi dell’AutoAI per le aziende

Sviluppo accelerato dell’intelligenza artificiale

È noto che l’AutoAI consente di risparmiare una notevole quantità di tempo nella creazione di modelli di intelligenza artificiale. Il ciclo di vita dello sviluppo dell’intelligenza artificiale è un insieme di fasi che il paradigma di sviluppo tradizionale generalmente attraversa, tra cui la raccolta dei dati, la loro pre-elaborazione, l’estrazione delle caratteristiche, l’addestramento e la convalida del modello, che possono essere molto noiose e computazionalmente esaustive.

L’AutoAI aiuta direttamente in queste procedure di esecuzione e la sua applicazione nelle aziende porta a una formulazione e a una distribuzione più snella delle soluzioni di intelligenza artificiale.

Efficienza dei costi

La creazione di modelli di intelligenza artificiale richiede spesso i servizi dei data scientist, che potrebbero essere costosi. L’AutoAI elimina la maggior parte degli input intermedi, per i quali sono richiesti alti livelli di input umano, con un effetto positivo sui costi del lavoro. Inoltre, ai vantaggi di tempi di sviluppo più rapidi si aggiungono i corrispondenti risparmi sui costi programmati.

Maggiore precisione

AutoAI introduce anche altri concetti essenziali come la selezione degli algoritmi, le tecniche e le modifiche per ottenere i migliori risultati nel modello. AutoAI automatizza il processo di regolazione degli iperparametri e di selezione del modello per garantire l’implementazione del miglior modello disponibile, con vantaggi quali l’elevata precisione rispetto ai modelli codificati manualmente.

Scalabilità

Le soluzioni AutoAI sono robuste e questo le rende facilmente in grado di gestire la maggior parte dei dati che le aziende possono generare con la loro crescita. La scalabilità aiuta a gestire dati enormi e a non avere problemi operativi.

Accessibilità

L’accessibilità è forse uno dei maggiori punti di forza e dei vantaggi apportati dall’AutoAI. L’Intelligenza Artificiale non è un dominio esclusivo di grandi conglomerati e aziende che dispongono di abili professionisti dell’intelligenza artificiale, ma è possibile e accessibile per le aziende utilizzare questa tecnologia con interfacce più semplici e modelli automatizzati. Questa democratizzazione dell’intelligenza artificiale aumenta le possibilità per un maggior numero di organizzazioni di godere dei vantaggi relativi dell’intelligenza artificiale.

Principali utilizzi dell’AutoAI nel business

Approfondimento e personalizzazione dei clienti

L’AutoAI può essere facilmente utilizzata per esaminare i dati raccolti dai clienti e identificare modelli e tendenze caratteristici di determinati gruppi, necessari per la pubblicità mirata. La profilazione cognitiva dell’atteggiamento aiuta le aziende orientate al cliente ad apportare ulteriori modifiche per soddisfare le esigenze specifiche dei clienti, creando e sostenendo in ultima analisi la soddisfazione e la fedeltà dei clienti.

Manutenzione predittiva

Tra gli esempi di settori in cui la manutenzione predittiva è preziosa per ridurre le perdite associate a fermi macchina imprevisti vi sono le industrie manifatturiere e dei trasporti. I modelli AutoAI possono essere utilizzati per prevedere i guasti alle apparecchiature prima che si verifichino, consentendo alle organizzazioni di revisionare le attrezzature prima che si rompano, con un notevole risparmio economico a lungo termine.

Rilevamento delle frodi

L’AutoAI può aiutare gli istituti finanziari e i siti di shopping online a prevenire efficacemente le frodi in modalità di scansione in tempo reale. I modelli AutoAI possono analizzare gli schemi delle transazioni e prevedere se una determinata transazione è una frode.

Ottimizzazione della catena di fornitura

L’uso più noto dell’AutoAI è strettamente legato ai vari anelli della gestione della supply chain, tra cui l’inventario, la previsione della domanda e altri. Utilizzando le metodologie di previsione della domanda e di gestione delle scorte, diverse aziende possono ridurre al minimo gli sprechi e i costi e massimizzare la consegna dei prodotti.

Assunzioni, formazione e sviluppo, gestione delle prestazioni e premi

Esiste la possibilità di incorporare l’AutoAI nei ruoli delle risorse umane per lavorare come assistente ai vari processi coinvolti, come lo screening dei curriculum, le valutazioni delle prestazioni o persino le segnalazioni dei dipendenti.

In questo modo, i dipartimenti delle risorse umane possono trarre grandi benefici dall’utilizzo di sistemi di intelligenza artificiale per poter facilitare i processi di reclutamento e selezione, analizzare i potenziali top performer e utilizzare i dati per prendere decisioni informate al fine di aumentare la soddisfazione e il turnover dei dipendenti.

Come funziona l’AutoAI

AutoAI, quindi, è un concetto ampio che comprende diverse soluzioni ancorate a un processo organizzato di costruzione e implementazione dell’intelligenza artificiale. Ecco una panoramica semplificata di come funziona l’AutoAI:

Raccolta e pre-elaborazione dei dati

Si inizia con l’acquisizione di dati provenienti da diverse fonti. La piattaforma affina poi i dati in uno stato più utile e pronto per l’addestramento del modello. Questa fase può richiedere la gestione del rumore e delle stranezze dei dati o semplicemente una o più delle seguenti: gestione dei valori mancanti, gestione dei dati numerici e categorici, normalizzazione dei dati e delle caratteristiche che codificano le variabili categoriche.

Ingegneria delle caratteristiche

L’ingegneria delle caratteristiche implica l’estrazione delle caratteristiche, che comporta il miglioramento delle definizioni delle caratteristiche utilizzate per aumentare le prestazioni del modello. AutoAI aiuta in questo processo, dove le caratteristiche predefinite vengono prima selezionate e poi ridisegnate per produrre previsioni precise.

Selezione e addestramento del modello

AutoAI impiega diversi algoritmi per analizzare i vari modelli e decidere quale fornisce le migliori prestazioni in base a parametri predeterminati. Il modello selezionato viene poi addestrato utilizzando i dati pre-elaborati che sono stati sviluppati dai processi di pulizia dei dati. Questa fase può spesso richiedere l’uso di iperparametri ottimizzati per produrre i migliori risultati per il modello specifico.

Convalida e test del modello

Questo set di dati aggiornato viene quindi offerto al modello addestrato e le prestazioni del modello vengono misurate attraverso un set di convalida. Le piattaforme AutoAI utilizzano diverse valutazioni per definire la qualità del modello e offrono ulteriori statistiche e visualizzazioni delle prestazioni.

Distribuzione e monitoraggio

Una volta che il modello di intelligenza artificiale è stato testato, viene lanciato in produzione. Le soluzioni AutoAI specifiche per il settore, di norma, hanno la possibilità di osservare regolarmente il funzionamento del modello e la sua capacità di fare previsioni corrette. Le aziende possono anche riqualificare i modelli se sono in qualche modo distorti o non più accurati per essere utilizzati come linee guida.

Il futuro dell’AutoAI

Guardando al futuro, l’AutoAI è brillante e diventerà ancora più avanzata grazie alle tecnologie che devono ancora arrivare. Ecco alcune tendenze e sviluppi da tenere d’occhio:

Integrazione con altre tecnologie

Ci si aspetta che l’AutoAI venga applicata con altre tendenze neotropiche come l’IoT, la blockchain e l’edge computing. Queste integrazioni consentiranno di integrare le aziende in tempo reale e di migliorare il processo decisionale delle imprese.

Maggiore personalizzazione

I prossimi progressi saranno caratterizzati da piattaforme AutoAI perfezionate con capacità alternative di auto-ottimizzazione e messa a punto su misura per i requisiti distintivi di vari settori. In questo modo si otterrà una flessibilità che porterà a una maggiore precisione ed efficienza delle soluzioni di intelligenza artificiale in diversi settori.

Maggiore spiegabilità

I problemi associati all’uso dei modelli di intelligenza artificiale includono il fatto che la maggior parte dei modelli sono molto complessi e normalmente difficili da spiegare in termini chiari. I progressi successivi nell’AutoAI mireranno a rendere il modello più interpretabile per i dirigenti aziendali e ad aiutarli a capire perché il modello è arrivato a una particolare decisione.

Maggiore accessibilità

L’AutoAI è ancora pronta a espandere ulteriormente l’accesso e la diffusione dell’intelligenza artificiale, livellando le condizioni di gioco per tutte le organizzazioni. Interfacce accessibili, supporto assoluto e casi aziendali economicamente vantaggiosi garantiscono che sempre più organizzazioni possano trarre vantaggio dall’uso dell’intelligenza artificiale.

Focus sull’intelligenza artificiale etica

Con l’aumento del ritmo di utilizzo dell’intelligenza artificiale, è necessario prestare attenzione all’etica. I framework AutoAI di successo sono tenuti a seguire livelli appropriati di intelligenza artificiale etica, ovvero modelli privi di pregiudizi e funzionalità del modello rese aperte.