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IA

Intelligenza artificiale o automatismo? Ecco come si fa per riconoscerle

Intelligenza artificiale o automatismo? Ecco come si fa per riconoscerle
(afp)
Sono termini sempre più usati in modo interscambiabile anche se differenti. Ecco come capire quando si tratta di Intelligenza artificiale e quando di Robotic Process Automation
3 minuti di lettura

L’Intelligenza artificiale (IA) è definibile come un sistema che impara dai dati il modo in cui svolgere operazioni, anche in assenza di regole definite. Le discriminanti sono due: la necessità di dati e la facoltativa esistenza di regole. Questo basta a dichiarare che non tutto ciò che viene definito come un sistema IA lo è davvero. La Robotic Process Automation (RPA), per contro, esegue compiti rispondendo a regole predefinite. Compiti che svolge in modo egregio, ma non è IA.

Per capire come mai spesso i due termini vengono usati come sinonimi e perché, anche in Italia, c’è un abuso del concetto stesso di IA, abbiamo chiesto il supporto di Alessandro Piva, Direttore dell'Osservatorio Artificial Intelligence del Politecnico di Milano.

Le differenze tra IA e RPA

“L’intelligenza artificiale è strettamente correlata al concetto di apprendimento automatico, ovvero alla capacità del sistema di IA di migliorare le proprie performance sulla base dei dati con i quali viene addestrato, utilizzando capacità tipiche dell’essere umano. Per contro, l’RPA è connessa al tema dell’automazione di task prevedibili, all’attuazione di determinate azioni da parte del sistema, sulla base di azioni predeterminate e preconfigurate. Per questo motivo l’RPA bene si adatta a casi d’uso caratterizzati da task di limitata complessità e di carattere prettamente operativo”, spiega Piva.

Uno dei tanti vantaggi delle IA è costituito dalla loro capacità di confrontarsi con problemi privi di soluzioni analitiche. A corredo di ciò, tra le peculiarità delle intelligenze artificiali c’è la capacità di agire laddove l’interazione tra un sistema e l’utente non è ottimizzata. “L’IA, spiega Piva, è basata sull’apprendimento e quindi i dati, in realtà, sono la base sulla quale l’intelligenza artificiale costruisce la sua capacità di fornire risposte adeguate. La disponibilità di una grande quantità di dati è un elemento abilitante all’apprendimento del sistema di intelligenza artificiale, l’importante è che tali dati siano di elevata qualità e non contengano bias (pregiudizi, nda). Un elemento discriminante tra l’impiego di IA e RPA risiede nella complessità del task da svolgere e nel grado di imprevedibilità di cui il task è caratterizzato. Infatti, in questi casi, diventa non percorribile una soluzione di RPA, per il numero di possibili scenari e per la profondità dell’interazione”.

Qualche esempio

Il riconoscimento delle immagini di Google è IA: riconosce una zebra perché è stato addestrato facendogli esaminare miliardi di immagini e non c’è una regola predefinita che gli insegna in quale fotografia c’è una zebra o meno. Alcune delle chatbot con cui dialoghiamo online, tipicamente per interagire con un help desk, sono invece RPA. C’è un gruppo di persone che lavora per identificare le domande poste dagli utenti affinché il bot restituisca risposte appropriate. Ma, sottolinea Piva “Per esempio, l’intelligenza artificiale, anche se non ce ne accorgiamo, è applicata in molti contesti della nostra esperienza online: i sistemi di raccomandazione che ci aiutano a scegliere servizi e prodotti (dai media, all’intrattenimento, dal turismo ai servizi finanziari) spesso sono infatti caratterizzati da algoritmi, che apprendono i nostri gusti e interessi, ci profilano e ci propongono ulteriori opportunità. Anche le chatbot citate, se sono in grado di apprendere dall’interazione con gli utenti e migliorare autonomamente le proprie capacità, interagendo in linguaggio naturale, possono ricadere in ambito di AI. Un esempio di RPA può essere legato all’applicazione nella gestione amministrativa di ordini e pagamenti, dove tipicamente vi sono task standardizzati, molto ripetitivi e con un numero limitato di eccezioni”.

Le affinità

Chiamiamo IA ciò che non sempre lo è. C’è però da dire che sia le IA sia la RPA possono sollevare l’essere umano da compiti ripetitivi, limitanti e persino rischiosi. “Dipende dai contesti, certamente le soluzioni di RPA sono caratterizzate da un business case ‘facile’ da presentare al top management aziendale: promettono di ottenere risparmi tangibili dati dall’automazione di task a basso valore aggiunte, attività ripetitive svolte in contesti di backoffice. In questo caso è possibile liberare tempo ai collaboratori che possono essere impiegati in attività a maggior valore. L’Artificial intelligence può essere impiegata potenzialmente in un numero infinito di processi aziendali e contesti di utilizzo e vede oggi un interesse largamente diffuso, per le opportunità di innovazione che possono essere traguardate, non solo nell’ottimizzazione di processi aziendali, ma anche nella creazione di nuove opportunità di business e mercati”. IA e RPA, inoltre, possono svolgere i rispettivi compiti senza sosta, letteralmente financo 24 ore al giorno, 365 giorni all’anno.

Gli abusi in calo

Ci sono aziende che sostengono di usare IA nei propri processi o di dotarne i propri prodotti o servizi. Affermazioni non sempre veritiere che, però, dimostrano il fermento e le aspettative nei confronti dell’Intelligenza artificiale, come specifica Piva: “Ci troviamo in un momento di particolare hype mediatico, in cui parlare di intelligenza artificiale è di moda e attira consumatori e potenziali clienti. Questa particolare fase di attenzione, in ambito tecnologico, precede tipicamente una fase di affermazione su larga scala, con applicazioni concrete e di valore. Dalla nostra prospettiva di Osservatorio, e quindi da un punto di vista privilegiato, vediamo però già oggi concretezza di mercato, le grandi organizzazioni più avanzate stanno sviluppando progetti significativi e anche il mercato delle startup delle soluzioni di IA vede realtà di particolare interesse”. Il numero delle aziende che abusa del termine IA è quindi in calo, questo coincide con una più precisa conoscenza delle IA, anche soltanto teorica, da parte di imprenditori e finanziatori.