L'intelligenza artificiale (IA) è un campo dell'informatica che imita le capacità decisionali e di risoluzione dei problemi della mente umana. Ha contribuito a conseguire importanti progressi in ambiti quali inclusione delle persone con disabilità, diagnosi precoce del cancro, previsioni meteorologiche, sicurezza e sorveglianza, e altro ancora.

Il ruolo dell'intelligenza artificiale nel marketing e le funzionalità basate su di essa sono onnipresenti nella nostra vita quotidiana. Basti pensare ad esempio ai consigli personalizzati sul tuo servizio di streaming preferito o per la consegna di prodotti a domicilio in base agli ordini passati.

Cinque campi secondari che sono fondamentali per il funzionamento dell'IA

Apprendimento automatico: l'apprendimento automatico (Machine Learning, ML) è una branca dell'IA che sfrutta degli algoritmi in grado di apprendere dai dati per classificarli o prevedere schemi all'interno di essi. Le informazioni raccolte dall'apprendimento automatico vengono utilizzate per prendere decisioni informate in ambiti che incidono sulla crescita, come il marketing e le operazioni commerciali. L'ML può essere supervisionato o non supervisionato. L'apprendimento supervisionato necessita di dati di training mappati verso un risultato noto ed è più comunemente utilizzato nelle ricerche di mercato, nella modellazione predittiva e nell'analisi dei testi.

Reti neurali: le reti neurali o reti neurali artificiali (RNA) sono algoritmi che apprendono a partire da dati di training. Sono un sottoinsieme dell'apprendimento automatico e sono strutturate in modo da imitare il modo in cui il cervello umano assimila le informazioni e crea connessioni tra i diversi punti di dati. Le reti neurali migliorano la loro precisione con il passare del tempo, grazie all'elaborazione di un numero sempre maggiore di dati. In alternativa, è possibile interrompere l'apprendimento e utilizzarle a partire da ciò che hanno imparato.

Apprendimento profondo: l'apprendimento profondo (deep learning) è un campo secondario delle RNA e si riferisce a qualsiasi rete neurale con tre o più strati di neuroni. Gli algoritmi di deep learning sono più potenti delle reti neurali meno profonde, per via delle loro maggiori capacità di apprendimento in termini di ottimizzazione e perfezionamento dei risultati. Questo tipo di tecnologia consente di realizzare numerose applicazioni di intelligenza artificiale, dagli assistenti intelligenti (pensiamo ad esempio a Siri e Alexa) passando per altri settori come l'assistenza sanitaria, il rilevamento delle frodi e le tecnologie di riconoscimento dei volti.

Elaborazione del linguaggio naturale: l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) è un campo di attività dell'IA che si concentra sulla capacità dei computer di elaborare il linguaggio umano. I modelli NLP sono in grado di tradurre testi da una lingua all'altra, riassumerli, classificarli o persino generarne di nuovi. Le aziende possono utilizzare l'IA per elaborare i dati sull'esperienza dei clienti, l'analisi del sentimento e altro ancora. L'NLP alimenta le IA conversazionali, come ChatGPT.

Visione artificiale: la visione artificiale è una branca dell'IA che si concentra sull'elaborazione efficiente delle immagini da parte dei computer, per una serie di finalità. Tra gli algoritmi utilizzati in questo campo figurano le reti neurali convoluzionali (Convolutional Neural Networks, o CNN), che rispetto alle altre reti neurali si dimostrano più performanti con input visivi o sonori, come immagini, testi orali o segnali audio. Gli utilizzi più recenti di deep learning e CNN hanno accelerato notevolmente l'evoluzione della visione artificiale, consentendo ai computer di elaborare milioni di dati relativi alle immagini e persino di creare nuove immagini da zero. Le CNN sono utilizzate in molte applicazioni, come la diagnosi precoce del cancro, la sorveglianza, l'esplorazione dello spazio e lo sviluppo di effetti speciali per il cinema.

Nonostante il continuo progredire dell'intelligenza artificiale, è necessario intensificare la ricerca per esplorarne appieno il potenziale. Dal momento che sta diventando parte integrante delle nostre vite, è fondamentale che l'IA sia improntata a un approccio responsabile, che tenga conto della privacy, della sicurezza, della trasparenza, della correttezza della proprietà intellettuale, dell'affidabilità e dell'inclusione.