L’Intelligenza Artificiale nelle imprese: esempi per settore economico

Abbiamo visto come è impiegata l’Intelligenza Artificiale nel marketing, apprezzandone gli utilizzi ormai consolidati e quelli che sono in via di sviluppo. Nella comunicazione l’AI è già una realtà, ma lo stesso avviene anche in altri dipartimenti aziendali e settori economici, nei quali questa tecnologia porta valore e, spesso, anche l’urgenza di regole che ne direzionino l’uso. Vediamo come le AI stanno modificando il mondo del lavoro.

Medicina e Sanità

Uno dei settori in cui l’Intelligenza Artificiale è applicata con maggiore vantaggio è quello medico, in particolare per:

• Diagnosi. La tecnologia può analizzare scansioni mediche, rilevare potenziali problemi ed effettuare una prima diagnosi. Nella radiologia, ad esempio, permette di analizzare immagini mediche, come radiografie, tomografie computerizzate e scansioni MRI, e di vedere dettagli che possono sfuggire all’occhio umano. In dispositivi e protesi mediche, può analizzare e predire sintomi e malattie letali.
• Personalizzare cure mediche. Contro una determinata patologia, in presenza di eventuali intolleranze o alla luce della capacità di sostenere specifici cicli di trattamento, l’AI può essere utilizzata per personalizzare le terapie e migliorare i risultati. 
• Assistere i pazienti, tanto per le questioni amministrative e organizzative (es. fornire informazioni di natura burocratica o calendarizzare le prenotazioni), quanto per aggiornare i parenti dei pazienti ospedalizzati.

Esempi dell’AI in medicina

• IBM Watson Studio utilizza l’AI per diagnosticare malattie e sviluppare nuovi trattamenti.
• L’ospedale Brigham and Women’s di Boston, utilizza l’AI per analizzare le immagini mediche per rilevare la presenza di cancro al seno.
• All’ospedale Mount Sinai di New York, l’AI è usata per monitorare l’insufficienza cardiaca prima che si manifestino sintomi.
• All’ospedale Mayo Clinic di Rochester, Minnesota, l’AI viene utilizzata per aiutare i medici a personalizzare i trattamenti per il cancro al polmone.

Automotive

L’auto è uno dei settori maggiormente influenzati dall’Intelligenza Artificiale. Queste tecnologie intervengono in ogni fase, ma soprattutto in:

• Assistenza alla guida e sistemi di sicurezza. Le auto di ultima generazione segnalano comportamenti “strani”, come lo scavalcamento delle linee di corsia, velocità eccessiva in relazione a standard e oggetti sulla carreggiata, inerzia, etc. 
• Guida autonoma. L’assistenza alla guida di cui sopra rappresenta un frammento più o meno grande di guida autonoma. Radar, telecamere e lidar permettono all’auto di “vedere” pericoli e prendere decisioni per guidare autonomamente le vetture.
• Personalizzazione dell’esperienza, con conseguente programmazione di volume della musica, temperatura dell’abitacolo, ma anche di intensità di frenate e accelerazioni. 
• Previsioni. Da tempo i display delle auto di qualsiasi segmento prevedono il consumo di carburante in base alle abitudini di guida e si cimentano in suggerimenti su, ad esempio, le giuste marce da innestare. Le capacità predittive si sono estese alla manutenzione e, quindi, al monitoraggio del consumo di freni, pneumatici e elementi del motore.

Esempi di AI nell’automotive

• Tesla è il brand reso famoso (anche) dalla produzione di veicoli completamente autonomi nella guida.
• Tutte le case automobilistiche stanno integrando sistemi che aiutano l’utente nella guida e migliorano le performance ambientali.

Industria pesante

Nell’automotive l’AI sembra essere impiegata solo per migliorare l’esperienza del consumatore, ma in realtà questa tecnologia interviene anche in fase di produzione. In generale, nell’industria pesante l’Intelligenza Artificiale è usata per: 

• Automatizzare i processi di produzione. L’AI non va confusa “semplicemente” con l’impiego dei robot industriali, che risale a circa 80 anni fa. L’automatizzazione dei processi implica la capacità di eseguire lavori ripetitivi, apprendendo allo stesso tempo velocità e coordinandosi con altre fasi del montaggio.
• Manutenzione predittiva. Dati di fabbricazione e storico dei dati danno modo alle “macchine” di predire determinati guasti, permettendo alla manutenzione di intervenire tempestivamente.
• Garantire la sicurezza sul lavoro. L’AI può essere usata per modellare il microclima degli ambienti di lavoro, segnalare la presenza di gas pericolosi o cedimenti del terreno (si pensi alle miniere), rilevare comportamenti rischiosi e l’inosservanza delle procedure di sicurezza. 
• Ridurre l’impatto ambientale. La capacità di raccogliere dati ed elaborarli in tempo reale permette di migliorare l’efficienza dei processi e ridurre l’impatto ambientale. La riduzione del consumo di energia implica, ovviamente, anche un vantaggio economico importante.

Esempi di AI nell’industria pesante

• Caterpillar usa il sistema di assistenza alla guida Cat Detect (che aiuta i conducenti a evitare incidenti) e il sistema di manutenzione predittiva Cat Connect (che analizza i dati dei macchinari per identificare potenziali problemi prima che si verifichino).
• Siemens impiega il sistema di ottimizzazione MindSphere (per ottimizzare produzione e logistica) e quello per sviluppo di prodotti Siemens Xcelerator (per progettare nuovi prodotti, come turbine eoliche più efficienti).
• ABB propone il motore elettrico ABB Ability eDX2 (che migliora l’efficienza energetica per ridurre i costi energetici) e il sistema di controllo ABB Ability Smart Sensor (che monitora le condizioni delle macchine e degli impianti).

Agroalimentare

Queste tecnologie trovano applicazione anche nel più tradizionale dei settori economici, che del resto non ha mai smesso di innovare. Agricoltura, zootecnica, pesca, lavorazione degli alimenti e distribuzione degli stessi rappresentano un settore ampio e molto eterogeneo, in cui l’AI trova spazio nella raccolta dei dati, nell’analisi predittiva e anche, attraverso la robotica, nel “lavoro duro”, sul campo. In linea generale l’AI è usata per:

• Ottimizzare le colture. Analizzando dati storici e condizioni del terreno (e/o delle acque), l’AI pianifica l’irrigazione, la fertilizzazione e la raccolta.
• Migliorare la qualità degli alimenti e ridurre gli sprechi. L’AI, per esempio, regola autonomamente temperatura e pressione dei processi di lavorazione affinché gli alimenti siano sempre nelle condizioni migliori in termini di freschezza e/o sapore.
• Prevedere problemi di usura dei macchinari agricoli o la possibile infestazione di parassiti.
• Ridurre i consumi in fase, ad esempio, di distribuzione alimentare. L’AI può ottimizzare le rotte di consegna per riempire i camion, preservando la freschezza. Può inoltre monitorare le condizioni degli alimenti in transito.

Esempi di AI nell’agroalimentare

• John Deere utilizza AI che permettono a trattori e mietitrebbie di migliorare l’efficienza delle colture e ridurre l’impatto ambientale.
• Bayer utilizza l’AI per sviluppare nuovi pesticidi e fertilizzanti, che permettano di migliorare la qualità dei raccolti e ridurre l’impatto ambientale.
• Yara utilizza l’AI per sviluppare sistemi di mappatura che aiutano gli agricoltori ad applicare i fertilizzanti in modo più preciso, riducendone di fatto l’uso.

Moda e Fashion

Il Fashion è uno degli ambiti in cui l’AI mostra tutta la capacità di agire in un ambito non solo produttivo, ma anche creativo. Qui, infatti, l’Intelligenza Artificiale può:

• Progettare nuovi modelli. L’AI permette di rilevare le tendenze di acquisto e ricevere input sulle mode del momento.
• Sviluppare nuovi materiali.
• Simulare la prestazione dei tessuti in condizioni estreme.
• Monitorare eventuali difetti.
• Personalizzare l’offerta. L’Intelligenza Artificiale permette di adattare la proposta commerciale alle caratteristiche dell’utente. Un’eventualità sempre possibile, quando l’AI è applicata al marketing.

Esempi di AI nella moda

• Inditex utilizza l’AI per progettare nuovi abiti, per personalizzare i prodotti e per migliorare l’esperienza del cliente.
• Levi’s ha annunciato di voler impiegare modelli e modelle generati dall’AI.
• Puma ha una linea di scarpe con design ottimizzato dall’AI per ridurre il peso e migliorare le prestazioni.

Trading e banche

La finanza è un settore regolato da numeri e dati, perciò – benché sia fortemente influenzato anche da emotività estemporanee – rappresenta in realtà uno dei luoghi ideali in cui far “vivere” l’AI. Qui le nuove tecnologie agiscono su:

• Investimenti. L’AI può disporre di dati storici che vanno molto indietro nel tempo, ma anche di dati aggiornati in tempo quasi reale, che permettono di identificare rischi e opportunità di investimento.
• Frodi. Le banche utilizzano sempre sistemi di controllo che rilevano comportamenti inusuali e decidono eventuali blocchi o invii di alert.
• Assistenza clienti. Come in altri settori, anche in questo fortemente specialistico, l’AI può gestire l’assistenza clienti.

Esempi di AI nella finanza

• BlackRock utilizza l’AI per investire in modo più efficiente, per ridurre i rischi e per migliorare i rendimenti.
• Goldman Sachs utilizza l’AI per sviluppare nuovi prodotti e servizi, per migliorare la gestione del rischio e per aumentare la trasparenza.
• La banca Wells Fargo utilizza l’AI per analizzare i dati di transazione per rilevare attività sospette.
• La banca HSBC utilizza l’AI per fornire assistenza clienti più efficiente.

Pubblica Amministrazione e Potere

La Pubblica Amministrazione è spesso il fanalino di coda dell’innovazione, sebbene l’ampiezza dei compiti che svolge la candidi idealmente ad essere terreno di prova per la maggior parte delle nuove tecnologie. Proprio in ambito “politico”, l’AI può svolgere il proprio servizio così bene, da poter rappresentare una minaccia, ove non opportunamente limitata. Qui l’Intelligenza Artificiale può:

• Raccogliere e gestire dati. L’AI automatizza la raccolta e l’analisi dei dati, potendo all’occorrenza desumere pattern sociali.
• Assistere la cittadinanza. L’AI può essere utilizzata per fornire assistenza in maniera più veloce e personalizzata.
• Assicurare il rispetto delle leggi. Si tratta dell’aspetto che forse maggiormente può preoccupare. L’AI, incrociando dati (anche biometrici), può segnalare violazioni alle autorità competenti e, in alcuni casi e stati, automatizzare la somministrazione delle pene (es. multe o blocco dei fondi).
• Automatizzare processi amministrativi. La tecnologia può essere impiegata, ad esempio, per automatizzare il rinnovo delle carte d’identità e, in generale, svolgere tutte quelle pratiche che possono essere eseguite in maniera veloce, semplicemente verificando i dati a disposizione.
• Ottimizzare alcuni servizi urbani. Rilevando in tempo reale i dati, l’AI può informare i cittadini sulle condizioni di determinati luoghi e servizi.