Scopri il Potere della Rivoluzione dell'Intelligenza Artificiale e il Futuro del Lavoro!

Con l'avvento dell'Intelligenza Artificiale, l'interazione uomo-macchina si è ormai intrecciata in molte delle nostre attività quotidiane. Negli ultimi anni, la tecnologia ha compiuto notevoli progressi nell'approssimare l'interazione umana, soprattutto per quanto riguarda il riconoscimento vocale, il rilevamento delle emozioni, gli indizi visivi e l'intonazione della voce. Da Siri di Apple a Google Home, queste tecnologie stanno diventando rapidamente onnipresenti e influenzeranno significativamente il modo in cui svolgiamo il nostro lavoro in futuro. Ci stiamo rapidamente avvicinando a un luogo di lavoro in cui le persone interagiscono con le macchine su base regolare. Che cos'è l'AI? Prima di esaminare come le tecnologie AI influenzano la trasformazione aziendale, è essenziale definire il termine. 'Intelligenza artificiale' è un termine generico che si riferisce a qualsiasi software per computer che si occupa di attività umanoidi, incluso l'apprendimento, la pianificazione e la risoluzione dei problemi. Chiamare specifiche applicazioni 'intelligenza artificiale' è come chiamare un'auto un 'veicolo': tecnicamente corretto, ma non copre alcun dettaglio specifico. Per capire quale tipo di AI è predominante nel business, dobbiamo comprendere i contesti in cui l'AI viene utilizzata per la trasformazione aziendale. I due sapori utilizzati principalmente come sinonimi di AI sono Machine Learning e Deep Learning. Machine learning Il machine learning è uno dei tipi più comuni di AI in sviluppo per scopi aziendali oggi. Il machine learning aiuta a mettere in un contesto rappresentabile per gli esseri umani le enormi quantità di dati, sempre più catturati dai dispositivi connessi e dall'Internet delle cose. Il machine learning può analizzare rapidamente i dati man mano che arrivano, identificando schemi e anomalie. Ciò faciliterà il processo decisionale basato sull'inferenza fatta dal modello di Machine Learning. Deep learning Il deep learning è una versione ancora più specifica del machine learning che si basa su reti neurali per impegnarsi in quella che è conosciuta come ragionamento non lineare. Il deep learning è fondamentale per svolgere funzioni più avanzate come il rilevamento delle frodi. Può farlo analizzando una vasta gamma di fattori contemporaneamente. Il deep learning ha un grande potenziale nel mondo degli affari ed è probabile che sia utilizzato sempre più spesso. Gli algoritmi di machine learning più vecchi tendono a raggiungere un plateau nelle loro capacità una volta che una certa quantità di dati è stata raccolta. Tuttavia, i modelli di deep learning continuano a migliorare le prestazioni man mano che vengono ricevuti più dati. Ciò rende i modelli di deep learning molto più scalabili e dettagliati. Rilevanza di AI e Business Oggi Piuttosto che fungere da sostituto per l'intelligenza e l'ingegno umano, l'intelligenza artificiale è generalmente vista come uno strumento di supporto. Anche se l'AI ha attualmente difficoltà a contemplare compiti che coinvolgono il buonsenso/risposta intellettuale nel mondo reale. Tuttavia, l'AI è esperta nell'elaborare e analizzare enormi quantità di dati molto più velocemente di un cervello umano. Il software di intelligenza artificiale può quindi tornare con corsi d'azione sintetizzati e presentarli all'utente umano. In questo modo, possiamo utilizzare l'AI per aiutare a prevedere le possibili conseguenze di ogni azione e semplificare il processo decisionale. L'AI ha già aperto la strada per il business di oggi e alcune delle sue applicazioni industriali. Interazione uomo-macchina L'interazione uomo-macchina sta diventando sempre più avanzata e oggi l'obiettivo è far interagire le macchine come gli esseri umani nel maggior numero possibile di modi. Le macchine stanno appena iniziando a rilevare le emozioni nelle nostre voci e nelle parole scritte, e possono imparare a cambiare le loro risposte di conseguenza. I chatbot, ad esempio, dimostrano come.