Miglior Software di Intelligenza Artificiale

Che cos'è il software di intelligenza artificiale?

Come utilizzare il software di intelligenza artificiale

Caratteristiche del software di intelligenza artificiale

Tipi di software di intelligenza artificiale

Esistono molti tipi di software di AI, come chatbot, piattaforme di AI e machine learning, e soluzioni di deep learning. Ogni sottocategoria offre funzionalità e caratteristiche di AI preziose che possono aiutare le aziende a progredire.

Chatbot 

I chatbot sono una delle aree più raffinate del software di AI e hanno applicazioni specifiche nel mondo degli affari, in particolare nel miglioramento dell'esperienza del cliente e nell'automazione dei processi.

I chatbot utilizzano la tecnologia di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) per condurre conversazioni con i clienti tramite testo e voce. I chatbot aumentano la produttività umana automatizzando compiti tattici, liberando tempo per la creatività e l'innovazione. I chatbot sono il punto di contatto principale per i call center e le chat di assistenza clienti in tempo reale sui siti web. Le aziende possono aiutare i clienti o i potenziali clienti costruendo un chatbot che determina la gravità di una richiesta o il motivo del contatto. Queste soluzioni analizzano il tema generale delle richieste e indirizzano i clienti alla persona giusta in grado di rispondere alle loro domande.

I chatbot possono anche servire come assistenti virtuali o strumenti di supporto clienti. Grazie alle loro capacità di machine e deep learning, i chatbot continuano a migliorare il loro vocabolario e l'intelligenza generale mentre interagiscono con gli esseri umani.

Piattaforme di AI 

Le piattaforme di AI sono un insieme di tecnologie integrate e framework software che consentono lo sviluppo, il test, la distribuzione e la gestione di applicazioni AI, modelli di ML e deep learning. Sono la soluzione ideale per gli sviluppatori che cercano di costruire applicazioni intelligenti su altre piattaforme. Le piattaforme di AI offrono un ambiente centralizzato che fornisce algoritmi predefiniti e framework di codice per assistere nella creazione dell'applicazione da zero.

Le piattaforme di AI sono una combinazione di prodotti open-source e proprietari e differiscono da piattaforme cloud come servizio (PaaS). Mentre entrambe queste tecnologie forniscono strumenti e servizi per lo sviluppo di applicazioni, le piattaforme PaaS non si specializzano nello sviluppo di AI. Con le piattaforme di AI, gli sviluppatori possono aggiungere librerie e framework di machine e deep learning quando costruiscono un'applicazione, dando loro un vantaggio intelligente.

Tuttavia, anche con la funzionalità drag-and-drop, queste piattaforme possono essere difficili per i principianti senza una conoscenza sufficiente dello sviluppo.

Piattaforme di machine learning

La categoria ML comprende varie librerie e framework che sviluppano, distribuiscono e migliorano modelli e algoritmi di machine learning. Questi algoritmi richiedono un addestramento umano e spesso utilizzano modelli di apprendimento supervisionato o apprendimento per rinforzo per apprendere da grandi set di dati.

Combinando algoritmi di ML con set di dati, le aziende possono derivare intuizioni e distribuire nuove soluzioni su larga scala. Le piattaforme di ML possono essere integrate nel software come algoritmi open-source, consentendo alle applicazioni di prendere decisioni più intelligenti e previsioni accurate. Tuttavia, costruire applicazioni attraverso questo processo richiede elevate competenze di sviluppo e competenze tecniche.

Gli algoritmi di machine learning standard includono l'apprendimento delle regole di associazione, le reti bayesiane e l'apprendimento dei cluster e degli alberi decisionali.

Soluzioni di deep learning

Gli algoritmi di deep learning sono un sottoinsieme degli algoritmi di ML ma non richiedono un addestramento umano. Invece, utilizzano la tecnologia delle reti neurali artificiali (ANN) per apprendere automaticamente dai set di dati e fare previsioni. L'ANN consente agli algoritmi sofisticati di prendere decisioni come il cervello umano. Tuttavia, questo viene fatto su piccola scala perché è impossibile imitare le connessioni neurali nel cervello umano.

Il deep learning utilizza più livelli di nodi interconnessi per riconoscere efficacemente schemi complessi. È ampiamente utilizzato in sottocategorie come riconoscimento delle immagini (visione artificiale), NLP e riconoscimento vocale. Queste tecnologie utilizzano l'ANN e dipendono dai livelli profondi di connessioni neurali delle reti per migliorare le loro capacità di apprendimento.

Con gli algoritmi di riconoscimento delle immagini, le applicazioni sono addestrate a identificare, interpretare e categorizzare accuratamente le informazioni visive all'interno delle immagini. È comunemente utilizzato per il riconoscimento facciale e il rilevamento degli oggetti nei veicoli autonomi. L'NLP consente alle macchine di analizzare e rispondere al linguaggio e al discorso umano in modo significativo e pertinente. Questa tecnologia rende la comunicazione uomo-macchina più intuitiva e facile. L'NLP si trova comunemente in applicazioni come Siri di iPhone, Alexa di Amazon o Google Assistant.

AI generativa

L'avvento dell'AI generativa ha trasformato il gioco della creazione di contenuti. Questa tecnica utilizza reti neurali per identificare i modelli e le strutture all'interno dei dati esistenti per generare nuovi contenuti sintetici. I dati di input possono includere testo, immagini, suoni, animazioni e modelli 3D e vengono categorizzati e tradotti utilizzando il deep learning e l'NLP. Può convertire input di testo in immagini, trasformare un'immagine in un video e trasformare un video in testo.

L'AI generativa è ideale per snellire e automatizzare i flussi di lavoro per i professionisti in vari settori e aziende. Può essere utilizzata per creare dati sintetici per addestrare algoritmi di AI e ML esistenti. Può anche analizzare dati complessi, consentendo alle aziende di scoprire tendenze e modelli nascosti.

Costo del software di intelligenza artificiale

Il costo del software di AI varia a seconda di fattori come l'applicazione, la complessità dei compiti che svolge, il numero di utenti e il modello di prezzo del fornitore. Può variare da strumenti open-source disponibili gratuitamente a piattaforme a livello aziendale che costano migliaia o addirittura milioni di dollari all'anno.

Ecco una panoramica generale:

• Gratuito o open source: Alcuni strumenti di AI di base sono disponibili gratuitamente o come software open-source, in particolare quelli destinati a sviluppatori e data scientist.
• Fascia bassa o media: Alcune soluzioni software di AI si basano su un modello di abbonamento. Questi possono variare da un minimo di $10 a diverse centinaia di dollari al mese. Questi possono includere costruttori di chatbot, strumenti di analisi predittiva semplici e altre soluzioni di AI di fascia bassa.
• Fascia media o alta: Le applicazioni di AI avanzate utilizzate da aziende di medie e grandi dimensioni di solito costano diverse migliaia di dollari all'anno. Tuttavia, il costo può variare in base al numero di utenti, al volume di dati elaborati e ad altri fattori.
• Livello aziendale: Le grandi aziende utilizzano soluzioni di AI complete e personalizzate che costano diverse centinaia di migliaia a milioni di dollari. Queste soluzioni spesso includono personalizzazioni estese, supporto continuo e altre funzionalità premium.

Quali sono i vantaggi del software di intelligenza artificiale?

Il software di AI costruisce applicazioni intelligenti che aumentano le capacità umane e forniscono esperienze migliorate. Consente agli utenti di implementare capacità generali di machine learning o più specifiche di deep learning nelle applicazioni software.

Sebbene questo sia il motivo principale e in qualche modo evidente, ci sono molte motivazioni dietro questa logica, con i seguenti temi tra i più comuni:

• Decisioni intelligenti: Le soluzioni di AI aiutano gli esseri umani a prendere decisioni intelligenti. Il machine learning fornisce prove analitiche e risultati previsti, eliminando l'incertezza nel prendere decisioni aziendali cruciali. Questa funzionalità minimizza le possibilità di errore umano nel processo decisionale e fornisce agli utenti i dati necessari per giustificare le loro scelte.
• Personalizzazione: Gli algoritmi di ML consentono agli sviluppatori di software di creare un alto livello di personalizzazione, fornendo esperienze uniche per tutti gli utenti. Creando applicazioni che riconoscono le interazioni degli utenti, gli sviluppatori beneficiano dell'implementazione di potenti sistemi di raccomandazione per migliorare il loro software, simile ad Amazon che personalizza lo shopping dei consumatori o le capacità di raccomandazione dei contenuti di Netflix.
• Interfacce conversazionali: Data la popolarità delle offerte di AI conversazionale per i consumatori, come Alexa di Amazon, Siri di Apple e Google Home, le interfacce conversazionali stanno facendo il loro ingresso nel mondo B2B. Il software di AI è il punto di partenza per le aziende di software che cercano di innovare e tenere il passo con questi progressi. Utilizzare il riconoscimento vocale rende le interazioni degli utenti con le applicazioni più efficienti e distintive.
• Capacità predittive: La funzionalità predittiva consente a una soluzione di AI di generare un risultato che si presume corretto invece di richiedere a un umano di farlo manualmente. Questo può essere semplice come le soluzioni di gestione delle spese che aggiungono automaticamente una spesa a un rapporto. Con l'AI e il ML, il software può comprendere le spese ricorrenti che un utente inserisce ogni mese. Quindi, il software automatizza il compito prevedendo la spesa e aggiungendola al rapporto.
• Automazione dei compiti: Le aziende automatizzano i compiti ridondanti e manuali dei dipendenti implementando AI e machine learning. Questa delega alle soluzioni di AI consente ai dipendenti di concentrarsi su parti più critiche del loro lavoro che richiedono competenze ed esperienza umane.

Chi utilizza il software di intelligenza artificiale?

Sono finiti i giorni in cui gli sviluppatori utilizzavano principalmente il software di AI per creare app intelligenti. I casi d'uso e le applicazioni del software di AI si sono espansi con l'ascesa di modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) e strumenti di AI generativa come ChatGPT.

Dalla finanza alla sanità, non c'è nessun settore che non stia sfruttando il potere dell'AI per reinventare i suoi processi. Le istituzioni finanziarie utilizzano algoritmi di AI per rilevare frodi, valutare rischi e sviluppare strategie di investimento robuste. L'AI supporta anche i professionisti medici nel prevedere i risultati dei pazienti, progettare piani di trattamento personalizzati e diagnosticare malattie.

Le aziende utilizzano assistenti virtuali alimentati da AI e chatbot AI per supportare il servizio clienti semplificando le interazioni e migliorando le esperienze degli utenti. Le aziende impiegano anche l'AI per migliorare processi come l'analisi dei dati, la modellazione predittiva e la gestione delle relazioni con i clienti.

L'AI è ampiamente utilizzata anche nel marketing e nell'e-commerce per analizzare il comportamento dei clienti, ottimizzare le campagne pubblicitarie e personalizzare le esperienze degli utenti. Inoltre, il governo e gli istituti di ricerca sfruttano l'AI per l'analisi dei dati, la modellazione climatica e scopi di sicurezza.

Settori come la produzione, la logistica e i trasporti incorporano l'AI per ridurre i costi e migliorare l'efficienza della catena di approvvigionamento.

Le sfide con il software di intelligenza artificiale

Molti potenziali utenti presumono che il miglior software di intelligenza artificiale possa fare tutto subito, ma non è così. Anche il software di AI gratuito richiede tempo e una grande quantità di dati per apprendere e funzionare secondo le aspettative. Gli utenti devono addestrare gli algoritmi di machine learning utilizzando l'apprendimento per rinforzo, supervisionato e non supervisionato per costruire un'applicazione veramente intelligente.

Ad esempio, un modello di visione artificiale non può determinare se un'immagine è un gatto o un cane a meno che non abbia imparato come appare un gatto e un cane.

C'è anche bisogno di più persone che comprendano come costruire questi algoritmi e addestrarli a eseguire le azioni necessarie. L'utente comune non può semplicemente avviare il software di AI e farlo risolvere tutti i loro problemi. Invece, ci vuole una notevole conoscenza dello sviluppo software e del machine learning.

Tuttavia, man mano che aumenta la necessità di questi professionisti, aumenterà anche il numero di candidati qualificati e le capacità delle applicazioni che stanno costruendo.

Tendenze della tecnologia AI

Negli ultimi cinque anni, l'AI è stata una delle tendenze tecnologiche più significative. Tuttavia, poiché il marketing per l'AI continua, le parole d'ordine possono essere travolgenti. G2 ha determinato alcune tendenze all'interno del software di AI: AI integrata e machine learning come servizio (MLaaS).

AI integrata 

Attraverso l'AI integrata, gli sviluppatori possono integrare il machine learning e il deep learning nei sistemi e nei dispositivi di rete. Questa funzionalità intelligente consente alle applicazioni di eseguire modelli di AI a livello di dispositivo ed eseguire compiti "intelligenti" basati sui risultati. L'AI integrata è utilizzata in software come CRM, automazione del marketing e analisi, consentendo processi semplificati, compiti automatizzati e capacità predittive.

La tendenza verso i dispositivi integrati abbina l'intelligenza artificiale alla generazione di dati, migliorando l'efficienza, la privacy e le prestazioni delle applicazioni. La domanda di AI integrata aumenterà nel tempo, simile a tendenze come la distribuzione cloud e le capacità mobili. In futuro, i benefici del machine learning non saranno considerati un'offerta speciale del fornitore ma una caratteristica attesa.

Machine learning come servizio (MLaaS) 

MLaaS fa parte di una tendenza più ampia di fornire servizi software attraverso il cloud. Il boom dell'infrastruttura cloud pubblica ha permesso a aziende come Google, Amazon e Microsoft di offrire servizi di sviluppo e infrastruttura ad altre aziende con un modello pay-as-you-use.

MLaaS è un'offerta basata su cloud che fornisce strumenti e algoritmi di machine learning come servizio, consentendo agli individui di utilizzare le capacità di ML senza bisogno di competenze. Gli sviluppatori possono utilizzare questi algoritmi e soluzioni predefiniti per ottenere intuizioni dai dati. Le piccole imprese possono risparmiare tempo, risorse e denaro utilizzando sistemi costruiti da altre aziende invece di assumere sviluppatori con i loro budget. Con l'aumento della necessità di AI, le aziende continueranno a fare affidamento su MLaaS.

Ricercato e scritto da Matthew Miller

Revisionato e modificato da Shanti S Nair