Negli ultimi mesi, con l’emergere di ChatGPT e la sua capacità di fornire un’interfaccia umana all’intelligenza artificiale (AI), il dibattito in merito a questa tecnologia si è acceso, portando le persone a chiedersi se davvero sia così straordinaria come ritengono i ricercatori, gli analisti e il mondo accademico o non sia invece minacciosa come la dipingono i media. Non tutte le intelligenze artificiali sono uguali, quindi non è corretto generalizzare definendole indistintamente dannose, pericolose, minacciose o altro, solo per alimentare la paura tra il pubblico e spingere le istituzioni a regolamentarle. È certo che alcune delle più recenti soluzioni di IA generativa presentano problemi che devono essere risolti, come ad esempio quelli che portano a risultati imprecisi e/o alterati. Inoltre, esiste il lecito timore che alcuni strumenti di IA generativa possano violare il diritto d’autore. Ma, come per ogni altra tecnologia, questi problemi non possono riguardare tutte applicazioni disponibili. Così, mentre ricercatori ed esperti lavorano insieme ai governi per affrontare le preoccupazioni sul comportamento di alcune applicazioni, è importante sottolineare che non tutte le IA sono create allo stesso modo e ad ognuna, dunque, si può insegnare a fare la cosa giusta.A ben guardare, i benefici che l’IA sta apportando sono già evidenti. Industrie e retailer utilizzano l’intelligenza artificiale adattiva per prevedere la domanda e gestire le scorte, soprattutto le aziende di beni di consumo confezionati (CPG). Assistita dall’IA, la Machine Vision permette di eseguire ispezioni di qualità dettagliate su qualsiasi merce, dai farmaci ai componenti automobilistici ed elettronici, fino alle confezioni di bevande da 2 litri o ai pasti surgelati che giungono dalla filiera produttiva.I robot mobili autonomi (AMR), grazie alla capacità di apprendimento automatico, assistono gli operatori sui plant produttivi, nei magazzini e nei centri di distribuzione, garantendo la disponibilità delle materie prime, dei manufatti e degli imballaggi necessari per la produzione, il confezionamento e la spedizione dei prodotti su mezzi di trasporto nei tempi previsti.
Gli operatori in prima linea addetti a fornire servizi ed esperienze attesi devono poter soddisfare i clienti sia nel punto vendita fisico che durante le fasi d’acquisto online. In pratica poter servire al meglio come minimo due clienti contemporaneamente, e l’unico motivo per cui tutto ciò è possibile è che da qualche parte vi è un’intelligenza artificiale adattiva affidabile che li affianca. Può essere all’interno di un’app, in un computer mobile wereable, nel sistema informativo di inventario, logistica e/o e-commerce, o persino nel cloud legato a un sistema di automazione industriale.
Ma ovunque si trovi, è ben addestrata ad “ascoltare” ciò che tutti vogliono, a “vedere” ciò che sta accadendo nel mondo (i cambiamenti o le tendenze che l’uomo potrebbe non notare), oltre a valutare tutti gli aspetti di ogni situazione prima di indicare all’operatore cosa deve fare, in quello specifico momento e successivamente, per soddisfare al meglio i clienti.In sunto, l’IA volta a migliorare i processi aziendali – l’IA in grado di contribuire al raggiungimento degli obiettivi di business, non è l’IA generativa che sta alimentando timori speculativi tra i funzionari governativi, i leader dell’industria tecnologica, le comunità accademiche e il pubblico in generale.
L’IA a cui i leader aziendali devono prestare attenzione è quella in grado di prendere tutti i dati generati dagli oggetti fisici dell’Internet of Things (IoT) – etichette/scanner di codici a barre, computer palmari mobili, tablet, tag RFID/lettori indossabili, telecamere per la Machine Vision, robot e sensori ambientali – e renderli utili. Esistono molti strumenti tecnologici alimentati dall’intelligenza artificiale che rispondono a questa esigenza: dai software per la gestione della forza lavoro e delle attività di ispezione visiva, ai sistemi di prevenzione delle perdite e le piattaforme di previsione/pianificazione; e ogni giorno ne vengono progettati e istruiti altri in modo etico.Inoltre, poiché il numero di dispositivi intelligenti – oggetti fisici IoT – ai margini delle reti continua a crescere, l’IA responsabile ed etica diventerà necessaria per le aziende così come lo è lo smartphone per il nostro modo di vivere. L’IA sarà sempre più necessaria per contribuire a garantire che tutti i dati raccolti dall’azienda abbiano un valore.
Oggi sappiamo che le preoccupazioni legate all’IA generativa si estendono a ogni forma di Intelligenza Artificiale e che bisogna prestare la massima attenzione alle implicazioni dei nuovi casi d’uso che vengono proposti. Ogni decisione in merito all’utilizzo dell’IA deve essere guidata da fattori critici quali la riservatezza dei dati, la latenza delle risposte, i tempi di elaborazione e la disponibilità di banda di rete. È inoltre necessario valutare e perfezionare continuamente la metodologia dell’IA responsabile in termini di etica, sviluppo e implementazione, con il supporto di processi, principi, strumenti e addestramento evoluti che garantiscano coerenza e conformità.
A cura di Stuart Hubbard, Senior Director AI and Advanced Development, Zebra Technologies
