Nell’articolo di Ulrika Sturk, Nordics Regional Marketing Manager di Panasonic TOUGHBOOK, che condividiamo di seguito, vengono analizzati tre dei principali temi a cui porre attenzione nel corso dell’evoluzione dei flussi di lavoro con l’avvento dell’Intelligenza Artificiale (AI).
Buona lettura!
Ripensare l’AI per rivoluzionare i flussi di lavoro
In che modo l’intelligenza artificiale cambierà nel prossimo futuro il modo in cui lavoriamo, innoviamo e creiamo? È stato questo il tema del recente TOUGHBOOK Innovation Forum, un evento che ha avuto luogo a Stoccolma per approfondire le applicazioni reali dell’intelligenza artificiale e il modo in cui viene utilizzata per rivoluzionare i flussi di lavoro in tutti i settori.
Con ospiti di spicco quali Microsoft, Intel, Saab Underwater Systems, Ortivus e Tele2, il TOUGHBOOK Innovation Forum di Stoccolma ha indagato come l’AI stia realmente facendo la differenza, ora e in futuro: dalle più recenti funzioni dei dispositivi TOUGHBOOK fino alle future applicazioni di questa tecnologia, passando per casi d’uso in settori come l’aerospaziale, la difesa, l’assistenza preospedaliera e l’IoT, sono 3 i principali temi emersi:
1. Stop alle generalizzazioni sull’Intelligenza Artificiale
Probabilmente a causa degli strumenti di intelligenza artificiale generativa (GenAI) più popolari, lanciati in massa tra il 2022 e il 2023, l’intelligenza artificiale è di recente diventata disponibile per tutti. Ciò ha suscitato un’ondata di interesse e sperimentazione senza precedenti nei confronti delle soluzioni di intelligenza artificiale e machine learning (ML).
Tuttavia, mentre ogni giorno si parla di GenAI, l’intelligenza artificiale è ormai maturata al punto che le aziende di quasi ogni settore stanno implementando specifiche soluzioni di intelligenza artificiale all’interno dei flussi di lavoro per risolvere problemi specifici – un tema che però non riesce ad emergere a causa di un’eccessiva generalizzazione.
Ad esempio, l’AI viene ora utilizzata per esplorare come utilizzare modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) per implementare l’autonomia basata sulle macchine, agevolando la comunicazione tra queste e gli esseri umani.
L’apprendimento per rinforzo – uno dei tre principali paradigmi del machine learning – viene utilizzato anche per educare le macchine sui comportamenti appropriati in un dato ambiente per massimizzare risultati e ricompense. In entrambi i casi viene utilizzata l’intelligenza artificiale, ma si tratta di due applicazioni AI molto diverse, pensate per risolvere problemi diversi.
2. Il boom dell’intelligenza artificiale
Nel bel mezzo del boom del software iniziato ormai decenni fa, pochi avrebbero immaginato che sarebbe diventato parte integrante e imprescindibile della nostra vita quotidiana. Lo stesso si può dire dell’AI.
Tuttavia, il suo viaggio verso le applicazioni quotidiane sarà molto più rapido, poiché viene utilizzata in una sempre più ampia gamma di applicazioni.
Sebbene il concetto di intelligenza artificiale possa ancora risultare scomodo per molti, il suo crescente utilizzo in soluzioni tangibili e reali contribuirà a cambiare la percezione, portando l’intelligenza artificiale a non essere più vista come una tecnologia separata e visionaria. Sarà affascinante assistere alla rapidità con cui l’AI raggiungerà tale livello.
3. I dati sono (ancora) il nuovo petrolio
Mettendo da parte i dispositivi consumer come chatbot e assistenti virtuali, il maggiore effetto “business” dell’AI si verificherà dietro le quinte.
Come in ogni settore che tratti dati sensibili o informazioni personali identificabili (PII), l’adozione dell’IA avrà natura cauta e più graduale. Gli LLM vengono già utilizzati per semplificare la raccolta e la documentazione dei dati e altre attività amministrative che intaccano la produttività, in una varietà di settori.
Ad esempio, nel settore sanitario e della teleassistenza, l’AI verrà utilizzata per analizzare cartelle cliniche e informazioni provenienti da più fonti in modo rapido ed efficiente, aiutando i professionisti medici a identificare rapidamente le cure necessarie per i pazienti, il che può in definitiva aiutare a salvare vite umane o a rilevare l’insorgenza precoce di malattie.
Benché l’intelligenza artificiale sia ancora lontana dal fornire effettivamente le cure, si tratta di un ottimo esempio di tecnologie AI utilizzate come strumento di supporto decisionale, consentendo agli esseri umani di utilizzare grandi quantità di dati per ricavare informazioni utili e, in definitiva, decidere quale azione intraprendere.
di Ulrika Sturk, Nordics Regional Marketing Manager di Panasonic TOUGHBOOK
