Stai pensando di investire nell’Intelligenza Artificiale?

Bene, allora sappi che non sei il solo…

Secondo Gartner - la società di advisory leader nel mondo - 1 azienda su 3 sta decidendo di investire nell’Intelligenza Artificiale.

Questo perché l'Intelligenza Artificiale sta mostrando adesso i suoi benefici, soprattutto dopo aver sostenuto le aziende durante il lockdown.

“Ma quindi, visto che lo fanno tutti, è veramente arrivato il momento perfetto per investire nell’AI?”

La risposta secca "potrebbe" essere sì.

Ma come tutte le cose, la risposta vera è un pochino più complicata, e ne parleremo in questa nuova puntata del podcast.

Ecco cosa scoprirai in questa puntata:

► Lo strumento che la società di advisory leader nel mondo utilizza per definire qual è il momento più adatto per investire in una tecnologia basata sull'Intelligenza Artificiale,

► Qual è il momento perfetto per investire nell'AI,

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L’argomento della nuova puntata ci tocca direttamente.

Nel senso che questa settimana alcune testate giornalistiche (sia grandi che piccole) si sono improvvisamente interessate al rapporto che c’è fra Intelligenza Artificiale e business.

Quindi, per una volta mettiamo da parte questioni più pop come il GPT3, Alexa o Siri…

Comunque, tornando a noi...

Per diverse ragioni che vedremo in questa puntata, questo argomento sta in qualche modo polarizzando l’opinione pubblica.

Da una parte c’è chi sostiene che l’AI porterà molti benefici al mondo del lavoro...

Dall’altra c’è chi avrebbe “dimostrato” l’esatto contrario.

Per questo abbiamo voluto analizzare con più attenzione la questione.

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In quest’ultimo periodo si è parlato molto del rapporto che c’è fra le persone e l’Intelligenza Artificiale.

Già nella puntata scorsa abbiamo sottolineato il fatto che l’Intelligenza Artificiale si sta muovendo ad una velocità tale per cui le persone fanno molta fatica a starci dietro - soprattutto a causa della pandemia.

Non capiscono che cos’è questo tsunami che le sta travolgendo…

Le aziende a livello mondiale non riescono a starci dietro per davvero…

E le pubbliche amministrazioni e i servizi pubblici (come la sanità pubblica) stanno affrontando la reazione stessa dei consumatori/clienti/pazienti…

Ma allora ci si chiede: è possibile che l’AI vada avanti da sola senza le persone?

Questo è stato il tema principale di queste settimane.

E lo affronteremo oggi attraverso due articoli che sono usciti pochi giorni fa, e anche di testate importanti…

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Stiamo vivendo una delle fasi più critiche per il mondo dell’Intelligenza Artificiale…

“Critiche” nel senso proprio di “critiche” che vengono poste all’Intelligenza Artificiale.

In questo esatto periodo storico l’Intelligenza Artificiale è stata messa fisicamente sotto una grande lente d’ingrandimento, quella dell’etica.

Infatti, da un po’ di tempo a questa parte i giornalisti stanno osservando molto da vicino questo mondo e si stanno facendo delle domande sull’aspetto etico dell’Intelligenza Artificiale.

In questa puntata #20 vedremo quali sono le domande più importanti e i nostri esperti cercheranno di rispondere.

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Torniamo a parlare di bias all’interno del Machine Learning, ma solo per un’ultima volta.

La settimana prossima torneremo alla nostra cara rassegna stampa.

Quindi, ecco gli ultimi 5 bias che possono colpire un algoritmo di Machine Learning:

[02:49] Il paradosso di Simpson, ovvero quando il focus selezionato non rappresenta la realtà,

[08:48] Il bias "causato" dall'utente finale... e che poi si rivolta su se stesso,

[15:38] La fase di produzione di un algoritmo in cui si possono creare più facilmente i bias.

[21:41] Come è possibile che quando unisci i dati di più gruppi un determinato trend sale, mentre se li separi... scende?

[27:50] Il pericolo di creare un dataset non-casuale.

Il nostro obiettivo con questa nuova puntata del podcast è proprio di sottolineare l'origine dei bias e capire come ridurre il loro impatto.

Ne abbiamo parlato nella puntata #20 che puoi trovare anche su:

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Ti ricordi la puntata #16 del podcast?

In quella puntata abbiamo parlato di un articolo di VICE in cui si dichiarava in modo provocatorio che gli algoritmi di Machine Learning sono razzisti.

Il tutto è partito da un algoritmo di image processing che, nel tentativo di ricostruire il viso pixelato di Barack Obama, ha dato come risultato il viso di un uomo caucasico.

Ergo, gli algoritmi di ML sono razzisti.

Abbiamo già spiegato perché questa conclusione è sbagliata, ma non potevamo sapere cosa sarebbe successo...

Infatti, quell'articolo ha suscitato un certo interesse, soprattutto in un periodo in cui le rivolte di Black Lives Matter fanno notizia.

E sulla stessa scia, da un paio di settimane i giornalisti e gli esperti di AI hanno ripreso il discorso dei bias chiedendosi:

"Quali sono i bias che influiscono sul risultato di un algoritmo di Machine Learning?"

Ebbene, poco tempo fa è uscito un articolo che ne evidenzia ben 23, e siamo partiti analizzando i primi 5.

Il nostro obiettivo con questa nuova puntata del podcast è proprio di sottolineare l'origine dei bias e capire come ridurre il loro impatto.

Ne abbiamo parlato nella puntata #19 che puoi trovare su:

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L’Intelligenza Artificiale è uno strumento o un collega?

Questa è una domanda che si sono posti un gruppo di dermatologi alle prime armi con l’Intelligenza Artificiale.

A questo gruppo è stato chiesto di farsi “affiancare” da un sistema di Intelligenza Artificiale addestrata al riconoscimento delle lesioni cutanee.

I risultati sono stati sorprendenti.

Le diagnosi dei medici avevano un livello di accuratezza superiore del 13% rispetto al normale.

Il che, parlando di lesioni cutanee, può voler dire salvare altre vite.

Eppure molti medici hanno storto il naso anche di fronte a risultati così importanti.

Perché effettivamente, se l’Intelligenza Artificiale può portare *addirittura* a salvare delle vite umane…

Dobbiamo considerarli come uno strumento a nostra disposizione o come un collega che ci può aiutare?

E soprattutto…

Quale di queste due prospettive è più favorevole in termini di business?

Vedere l’AI come strumento o come collaboratore?

Ne abbiamo parlato nella nuova puntata #18 del podcast che puoi trovare anche su:

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Abbiamo parlato in lungo e in largo dei benefici dell’Intelligenza Artificiale…

Tanto che adesso siamo arrivati alla puntata #17 del podcast, e finché ci sono novità noi andremo avanti!

Comunque, non abbiamo mai parlato di come l’Intelligenza Artificiale si inserisca in un contesto di 𝐜𝐫𝐞𝐚𝐳𝐢𝐨𝐧𝐞 𝐝𝐢 𝐮𝐧 𝐧𝐮𝐨𝐯𝐨 𝐩𝐫𝐨𝐝𝐨𝐭𝐭𝐨..

Per dirla in altre parole…

𝑄𝑢𝑎𝑙 𝑒̀ 𝑖𝑙 𝑐𝑜𝑛𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡𝑜 𝑑𝑒𝑙𝑙’𝐼𝑛𝑡𝑒𝑙𝑙𝑖𝑔𝑒𝑛𝑧𝑎 𝐴𝑟𝑡𝑖𝑓𝑖𝑐𝑖𝑎𝑙𝑒 𝑞𝑢𝑎𝑛𝑑𝑜 𝑠𝑖 𝑝𝑎𝑟𝑙𝑎 𝑑𝑖 𝑐𝑟𝑒𝑎𝑟𝑒 𝑛𝑢𝑜𝑣𝑖 𝑝𝑟𝑜𝑑𝑜𝑡𝑡𝑖?

Vediamo di farne una lista…

L’Intelligenza Artificiale potrebbe:

✅ ‘Suggerire’ le idee stesse per un nuovo prodotto analizzando le esigenze di mercato e prevedendo i suoi movimenti,

✅ Far partire un progetto per la creazione e il lancio di un nuovo prodotto con settimane di anticipo rispetto al normale,

✅ Ridurre il time-to-market, cioè il tempo che passa dalla creazione del prodotto fino al lancio sul mercato,

✅ Strutturare il design dello stesso prodotto.

Lo sappiamo bene che sembra quasi fantascienza…

Ma per come la vediamo noi, è la realtà ADESSO.

Ne abbiamo parlato nella puntata #17 del podcast!

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“Dopo l’inverno del Covid, ci sarà la primavera dell’AI”.

Questo è il titolo di uno degli articoli sull’AI usciti nelle scorse settimane.

Ora, questa frase ha un significato molto profondo che abbiamo voluto affrontare nella puntata #16 del podcast.

Di fatto, noi di BlueTensor non abbiamo nulla da obiettare con l’articolo.

Ma in questo momento non è tanto importante il fatto che l’AI stia “fiorendo”...

L’importante è riuscire a mettere in pratica tutti i vantaggi dell’AI…

E capire da subito come gli imprenditori, le aziende e i manager possano approfittare di questa fioritura nei prossimi 5 anni.

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Ecco cosa puoi scoprire nella nuova puntata del podcast:

[01:35] La primavera dell'AI: ecco come gli imprenditori nei prossimi 5 anni possono cavalcare l'onda della crescita dopo l'inverno del Covid-19

[09:19] Gli algoritmi di Machine Learning sono intrinsecamente razzisti?

[18:50] Un nuovo modello di Intelligenza Artificiale prevede i sovraccarichi di elettricità grazie alla Posizione degli smartphone.

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Ebbene sì, l'Italia ha *finalmente* deciso di dare il suo contributo all'avanzamento dell'Intelligenza Artificiale.

La notizia è uscita su Wired la settimana scorsa e il piano, in poche parole, prevede:

► 888 milioni di euro per i primi cinque anni del piano,
► 605 milioni da parte dei privati,
► 5 obiettivi diversi dalla creazione di un istituto nazionale dell'AI, fino al credito d'imposta alla ricerca.

Quindi, come possiamo riassumerla meglio?

"Il Governo italiano sta schiacciando l'acceleratore per portare l'Intelligenza Artificiale al livello successivo".

È una bella notizia vero?

Beh, in parte sì...

A dire la verità, noi di BlueTensor siamo un pochino critici con il nuovo piano.

Ma non perdiamo altro tempo, questo e altro nella nuova puntata del podcast di BlueTensor.

***

Ecco cosa puoi scoprire in questa nuova puntata del podcast:

[01:47] L'Intelligenza Artificiale di Amazon farà indossare "a distanza" i vestiti ai propri utenti... Come ne risentiranno i negozi d'abbigliamento fisici?

[08:34] Nel futuro potrebbero esistere dei consigli 'democratici' per gestire la diffusione e la crescita dell'Intelligenza Artificiale?

[16:00] Le mille piccole idee di Intelligenza Artificiale di Apple... ma a quando un GRANDE progetto di AI?

[24:17] Che cosa prevede il piano italiano da 1.5 miliardi per l'Intelligenza Artificiale.

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