L'Adaptive AI sta rivoluzionando il mondo dell'intelligenza artificiale e il modo in cui le aziende affrontano le sfide e i cambiamenti del mondo reale. Scopri come l'Adaptive AI può migliorare la resilienza delle organizzazioni e perché è fondamentale per le imprese del futuro.
L'intelligenza artificiale adattiva (AI adattiva), a differenza dei tradizionali sistemi di AI, può rivedere il proprio codice per adattarsi ai cambiamenti del mondo reale che non erano noti o previsti quando il codice è stato scritto per la prima volta. Le organizzazioni che costruiscono adattabilità e resilienza nel design in questo modo possono reagire più rapidamente ed efficacemente alle interruzioni. "La flessibilità e l'adattabilità sono ora fondamentali, come molte aziende hanno imparato durante recenti crisi sanitarie e climatiche", afferma Erick Brethenoux, Gartner Distinguished VP Analyst. "I sistemi di AI adattiva mirano a riaddestrare continuamente i modelli o applicare altri meccanismi per adattarsi e apprendere all'interno degli ambienti di runtime e sviluppo, rendendoli più adattivi e resilienti al cambiamento." Gartner prevede che entro il 2026, le imprese che avranno adottato pratiche di ingegneria dell'AI per costruire e gestire sistemi di AI adattiva supereranno i loro pari nel numero e nel tempo necessario per operazionalizzare i modelli di intelligenza artificiale del 25%.
L'AI adattiva riunisce un insieme di metodi (ad esempio, il design basato su agenti) e tecniche di AI (ad esempio, l'apprendimento per rinforzo) per consentire ai sistemi di regolare le loro pratiche e comportamenti di apprendimento in modo da potersi adattare alle mutevoli circostanze del mondo reale mentre sono in produzione. Imparando i modelli comportamentali dalle esperienze umane e delle macchine del passato e all'interno degli ambienti di runtime, l'AI adattiva offre risultati migliori e più veloci. L'Esercito e l'Air Force statunitensi, ad esempio, hanno costruito un sistema di apprendimento che adatta le lezioni all'allievo utilizzando i loro punti di forza individuali. Sa cosa insegnare, quando testare e come misurare il progresso. Il programma agisce come un tutor individuale, adattando l'apprendimento allo studente. E per qualsiasi impresa, il processo decisionale è un'attività critica ma sempre più complessa che richiederà ai sistemi di intelligenza decisionale di esercitare maggiore autonomia. Ma i processi decisionali dovranno essere riprogettati per utilizzare l'AI adattiva. Ciò può avere importanti implicazioni per le architetture di processo esistenti e richiede ai responsabili aziendali di garantire l'uso etico dell'AI per la conformità e la regolamentazione. Riunire rappresentanti del business, dell'IT e delle funzioni di supporto per implementare sistemi di AI adattiva. Identificare i casi d'uso, fornire informazioni sulle tecnologie e identificare l'impatto delle risorse e del sourcing. Come minimo, i responsabili aziendali devono collaborare con le pratiche di data e analytics, AI e ingegneria del software per costruire sistemi di AI adattiva. L'ingegneria dell'AI avrà un ruolo fondamentale nella costruzione e nello sviluppo delle architetture di AI adattiva. In definitiva, i sistemi adattivi consentiranno nuovi modi di fare business, aprendo la porta a nuovi modelli di business o prodotti, servizi e canali che romperanno i silos decisionali.
