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Cos’è l'intelligenza aumentata? Esempi e vantaggi
L'intelligenza aumentata è una tendenza che sfrutta il potere dell'IA nello svolgere mansioni routinarie e nell'analizzare grandi volumi di dati, permettendo agli esseri umani di concentrarsi sulla creatività, sull'adattabilità e sull'intuizione per promuovere l'innovazione nelle loro attività.
Cos'è l'intelligenza aumentata?
La società di consulenza americana Gartner offre la seguente definizione di intelligenza aumentata: una combinazione tra esseri umani e intelligenza artificiale che ha come obiettivo "potenziare le capacità cognitive e facilitare l'apprendimento, il processo decisionale e la creazione di nuove esperienze".
Questo trend nasce come risultato della percezione diffusa dell'intelligenza artificiale come una tecnologia fredda, che elimina l'intelligenza umana dal processo decisionale e che, addirittura, potrebbe sostituirla. Ma nulla è più lontano dalla realtà. L'IA è particolarmente utile per incrementare la produttività in mansioni ripetitive e, per questo motivo, è stata integrata all'interno dei magazzini in soluzioni come i picking robot, gli AGV o i sistemi di pianificazione della domanda.
L'intelligenza aumentata sfrutta l'IA per assistere gli esseri umani nel loro lavoro, non li sostituisce. Secondo uno studio della Prairie View A&M University (Texas, Stati Uniti), i settori che generano grandi quantità di dati, come la giurisprudenza, la sanità o l'agricoltura, sono pionieri nell'applicazione di questa tecnologia. Per quale ragione? Perché l'intelligenza aumentata mira a creare processi nuovi e automatizzati progettati per promuovere il 20% delle attività che, per la loro complessità o la loro natura, finora non erano state automatizzate, poiché richiedevano giudizio e creatività umana.
Esempi di intelligenza artificiale aumentata
Vediamo alcuni esempi di intelligenza aumentata: nel campo della medicina, può essere applicata per diagnosticare un paziente con sintomi complessi. L'IA analizza milioni di registrazioni e suggerisce possibili diagnosi basate su dati simili, lasciando al professionista il compito di interpretare i risultati, considerare la storia clinica del paziente e prendere la decisione finale con empatia e criterio umano: una combinazione che rafforza la precisione e l'attenzione personalizzata.
E nell’ambito aziendale? Immaginiamo uno scenario in cui un'azienda deve lanciare un nuovo prodotto sul mercato. L'IA può analizzare le tendenze, i comportamenti dei consumatori e i dati della concorrenza per identificare opportunità e rischi. Tuttavia, i leader aziendali, con la loro visione strategica e creativa, decidono come posizionare il prodotto, stabilire una connessione con il pubblico e adattare la strategia in base a fattori umani e culturali che nessuna macchina può interpretare esattamente. Questa collaborazione tra IA e persone facilita un processo decisionale più informato e un'esecuzione più innovativa, combinando il potere dell'analisi dei dati con il criterio umano per raggiungere il successo.
Come funziona l'intelligenza aumentata?
L'intelligenza aumentata segue un ciclo di cinque funzioni che le consente di apprendere sotto l'influenza umana:
- Comprensione (understanding). I sistemi ricevono dati, li scompongono ed estraggono significati che l'IA “comprende” identificando modelli, relazioni e strutture.
- Interpretazione (interpretation). Vengono inseriti nuovi dati e il sistema utilizza quelli precedenti (vale a dire le sue conoscenze pregresse) per interpretare tali informazioni.
- Ragionamento (reasoning). Il sistema produce risultati basati sui dati interpretati. Da questa analisi l'IA trae conclusioni, previsioni o raccomandazioni.
- Apprendimento (learn). È qui che entrano in gioco gli esseri umani, fornendo un feedback sui risultati. Se sono errati o necessitano di modifiche, il sistema viene aggiornato e migliorato. Questa fase garantisce che l'IA si evolva dall'esperienza e dall'interazione con gli esseri umani.
- Garanzia (assure). Si garantisce che i sistemi siano sicuri e rispettino le normative impiegando tecnologie come la blockchain o strumenti di intelligenza artificiale per la verifica e la convalida.
Qual è la differenza tra IA e intelligenza aumentata?
L'intelligenza artificiale e quella aumentata hanno due approcci diversi, ma perseguono lo stesso obiettivo. Mentre la prima cerca di svolgere le mansioni in modo autonomo, la realtà aumentata è progettata per lavorare a fianco degli esseri umani e integrare le loro competenze.
L'IA funziona senza l'intervento umano, mentre l'intelligenza aumentata è stata progettata per integrare e arricchire le capacità cognitive e funzionali delle persone. L'IA esegue mansioni ripetitive e meccaniche, a differenza dell'intelligenza aumentata, che è specializzata nell'aiutare gli utenti a svolgere le loro attività in modo più efficiente.
La differenza tra IA e intelligenza aumentata è che l'IA automatizza mansioni che richiedono l'intelligenza umana, invece, l'intelligenza aumentata rafforza la capacità delle persone di scegliere e agire. I sistemi di IA prendono decisioni sulla base di un insieme di dati e regole predefinite, mentre l'intelligenza aumentata usa il machine learning e l'analisi predittiva per ottimizzare i processi di ragionamento e le azioni derivanti da questi progressi.
| Intelligenza artificiale | Intelligenza aumentata |
|---|---|
| Le macchine funzionano in modo autonomo, senza intervento umano. | Le macchine garantiscono velocità, analisi ed elaborazione dei dati, mentre le persone apportano giudizio, creatività e capacità decisionale. |
| Tutta l’elaborazione delle informazioni si effettua esclusivamente con sistemi automatici. | Le macchine elaborano e analizzano i dati, anche se le decisioni e i risultati finali includono il criterio delle persone. |
| I risultati potrebbero essere imprecisi perché dipendono esclusivamente dai dati e dagli algoritmi con cui è stato addestrato il sistema. | Gli utenti partecipano al processo, esaminando e modificando i risultati generati automaticamente. |
| Ci si aspetta che le macchine sostituiscano o automatizzino determinate mansioni e lavori umani (quelli più ripetitivi e monotoni). | Ci si aspetta che le macchine, anziché sostituire le persone, ne migliorino le capacità e creino nuove opportunità di lavoro. |
| Le macchine eseguono i compiti in modo estremamente rapido grazie alla loro capacità di elaborazione e potenza di calcolo. | La partecipazione degli esseri umani rallenta il processo, poiché le persone devono controllare, apportare modifiche, prendere decisioni o convalidare i risultati generati dalle macchine. |
Tabella: Confronto tra intelligenza artificiale e intelligenza aumentata
Quali sono i vantaggi e le applicazioni dell'intelligenza aumentata?
Nella logistica e nella supply chain, l'intelligenza aumentata combina l'efficienza dell'IA nell'analisi di grandi quantità di dati con la capacità umana di prendere decisioni informate. Le aziende possono ottimizzare i cicli logistici, migliorare le previsioni della domanda e gestire gli inventari in modo più razionale. Alcuni dei vantaggi più importanti sono:
- Ottimizzazione dei processi operativi. L'IA individua modelli e opportunità che, uniti alle capacità umane, aiutano a prendere decisioni più accurate, contribuendo a fornire un miglior servizio ai clienti.
- Miglioramento della previsione della domanda. Le persone responsabili della logistica nelle aziende utilizzano le previsioni della domanda generate dall'IA per adeguare la produzione, pianificare gli inventari ed evitare situazioni di rotture di stock o di overstock.
- Gestione efficiente dell'inventario. L'intelligenza aumentata semplifica la pianificazione e il controllo dell'inventario. Grazie ai dati forniti dall'IA, le aziende possono anticipare le esigenze di approvvigionamento, ottimizzare lo spazio in magazzino e garantire la disponibilità dei prodotti.
- Maggiore resilienza e adattabilità. L'analisi predittiva dell'IA, combinata con l’esperienza umana, rafforza la resilienza e permette di adattare le strategie aziendali a un ambiente in continua evoluzione.
- Riduzione dei costi e degli errori. L'analisi dei dati dell’IA e la supervisione umana riducono al minimo gli errori in attività fondamentali come la pianificazione della domanda e la gestione degli ordini. Ciò non solo abbassa i costi associati agli errori logistici, ma promuove anche l'efficienza e la soddisfazione del cliente.
Lo scopo dell'intelligenza aumentata
L'intelligenza aumentata rappresenta un'evoluzione significativa nella forma in cui gli esseri umani lavorano con la tecnologia e gli dà la possibilità di farlo in modo collaborativo. Sfruttando il potere dell’IA per svolgere attività ripetitive e analisi complesse, le persone possono concentrarsi sulle aree in cui eccellono: creatività, intuizione e capacità decisionale strategica.
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