Icardi (SAS), la normalità rivoluzionata dall’AI, ma l’uomo è al centro

Nel 1998 inizia la sua esperienza nel mondo IT in Mondadori e partecipa alla nascita di Web Marketing Tools di cui coordina la redazione. Redattore esperto di software per PC Magazine, e caporedattore di ComputerIdea, segue da circa 20 anni l'evoluzione del mondo hardware, software e dei servizi IT in un confronto continuo con le aziende leader del settore

SAS Forum 2018 – Advanced Analytics e AI aprono alle aziende nuove opportunità nell’era “Phygital”. L’uomo al centro delle scelte

Oltre duemila i partecipanti che sono convenuti al MiCo di Milano per SAS Forum 2018 in un’edizione che sente in modo significativo la penetrazione in mainstream delle tematiche legate all’Intelligenza Artificiale e agli Advanced Analytics, sempre con al centro i dati. E da qui parte anche Marco Icardi, Regional VP di SAS e Ceo di SAS Italia: “Nel 2025 saranno attivi 17 triliardi di sensori, oltre mille per ogni essere umano vivente, che produrranno dati elaborati da sistemi intelligenti. Stiamo incorporando l’umanità nella tecnologia stessa“.

Questo accade in uno scenario che si può definire Phygital, un neologismo che sta ad indicare la fusione tra realtà fisica e mondo digitale, ma che ancora per moltissimi anni vuole l’uomo al centro delle scelte. SAS interpreta questo tempo modellizzando un percorso ideale in tre tappe: Thinking, Imagining, Acting. Significa, in sintesi, imparare a trasferire il valore delle idee re-immaginandole declinate in progetti concreti e sostenibili, dove con questa parola si vuole indicare anche l’etica del trattamento del dato, cui tutte le aziende sono richiamate in questi giorni di entrata in vigore del Gdpr.

Marco Icardi, Ceo di SAS Italia

Se i dati senza advanced analytics sono valore inespresso ed oggi, chiosa Icardi, “sono gli analytics a guidare la tecnologia e non più viceversa”, resta che il dato fuori controllo o non gestito è un rischio troppo elevato da correre. E purtroppo è un rischio presente, perché a SAS Forum viene evidenziato anche molto bene come oggi l’AI sia ancora come un adolescente di fronte alla scoperta del sesso: “Tutti ne parlano, nessuno sa davvero come farlo, tutti pensano che tutti gli altri lo stiano facendo e quindi tutti dicono che lo stanno effettivamente facendo”. Siamo in fase di scoperta quindi, mentre raccogliere la sfida nell’utilizzare l’AI significa riuscire sempre a spiegare come viene eseguito un compito (trasparenza), perché si è scelta una determinata opzione (responsabilità), capacità di adattamento ai cambiamenti di contesto, padronanza nel trasferire le conoscenze da un task ad un altro.

E così effettivamente è, non si può vanificare la verità sostanziale, evidenziata in una frase di Luciano Floridi, Professore di filosofia ed etica dell’Informazione a Oxford secondo cui“AI è la più grande riserva di capacità di problem solving mai conosciuta fino ad ora”. Una definizione che su tutte è quella sposata anche da SAS.

Secondo McKinsey l’introduzione dei sistemi AI porterà nei prossimi anni un valore aggiunto quantificabile in una cifra tra i 3500 e i 5800 miliardi di dollari, anche grazie alla possibilità per l’uomo di dedicarsi a coltivare le proprie capacità di ideazione e creative, invece che concentrarsi su compiti ripetitivi, certo sbagliando più delle macchine.

Qui si innesta la proposta SAS di Advanced Analytics attuale per abilitare quella che gli esperti chiamano Human Augmented Intelligence, con i sistemi in grado di comunicare tra loro in modo pervasivo. Si tratta di un percorso che prevede la capacità di raccogliere sul campo le esigenze dei clienti e incorporarle nelle soluzioni. Per farlo SAS ha creato nel tempo nuove divisioni: una dedicata alla sicurezza (le frodi valgono circa il 5 percento di fatturato perduto) ed una dedicata nello specifico ad IoT, attiva da gennaio 2018. SAS ha anche rinnovato la strategia di approccio al midmarket, vitale soprattutto e proprio in Italia, affiancandosi anche al mondo della scuola e alle università con master di specializzazione che prevedono l’utilizzo di soluzioni SAS.

Il passaggio a uno scenario di AI con i progetti effettivi sul campo fa parte di quello StoryDoing in fieri e per nulla scontato.

La chiarezza terminologica di cosa significhi realmente utilizzare l’Intelligenza Artificiale è appannaggio dell’intervento di Marco Zorzi, docente presso il Dipartimento di Psicologia generale dell’Università di Padova.

Allo stato attuale si parla di due processi: da una parte sopravvive l’idea che sia possibile generare algoritmi in grado di riprodurre comportamenti intelligenti, dall’altra si prende coscienza che per sfruttare l’AI sia necessario imparare a simulare come funziona il nostro cervello, quindi abbracciare il percorso delle reti neuronali come un poco accade nei processi più che di Machine Learning di vero e proprio Deep Learning, quindi con elaborazione delle informazioni gerarchica sfruttando Big Data e Gpu Computing.
Siamo lontani dall’obiettivo oggettivamente anche perché l’uomo, ad oggi, non conosce per nulla ancora come funziona il nostro cervello, come siano governati i processi cognitivi.

SAS Forum Milano 2018

La realtà attuale nell’ambito applicativo è invece ben definita da Stefano Mainetti, Ceo dell’Incubatore di Impresa PoliHub che ha fotografato il “tessuto”. Sono state analizzate 730 imprese, tra grandi e medie aziende, e il 56 percento avrebbe attivo un progetto di AI. I più visitati sono quelli relativi ai sistemi di gestione dei dati (advanced analytics) per esempio per i sistemi di monitoraggio, oppure per la prevenzione automatica (35 percento dei casi aziendali).

Meno di frequente si creano sistemi di ricerca delle correlazioni, e sistemi di fraud detection. Il secondo ambito di azione è quello dei chatbot, frequenti nel 25 percento dei casi aziendali analizzati, in evoluzione. Il terzo ambito di diffusione è per i sistemi raccomandazione (azioni da intraprendere per facilitare i comportamenti, circa il 10 percento sul totale). L’ultimo 30 percento dei casi riguarda i casi pilota.

SAS Forum Milano 2018

Nel mondo delle startup, invece, il vantaggio è proprio quello di poter partire subito con l’analisi come in un anno zero. E’ focus di esse infatti trovare nei dati le evidenze per proporre modelli di business innovativi. Negli ultimi due anni PoliHub ne ha studiate 460 finanziate per 2,2 miliardi di dollari da investitori istituzionali, tra il 2013 e il 2017, per circa 8,8 milioni di euro a startup, scegliendo solo quelle che chiudono il ciclo di attuazione e quindi propongono l’utilizzo dell’AI per attuare in modo automatico delle azioni.

A livello globale gli Usa restano il riferimento, l’Italia è rappresentata al 2 percento e non manca di casi interessanti. “Anno su anno l’intensità dei finanziamenti cresce dell’80 percento – spiega Mainetti – in Italia i ltasso è del 145 percento“. Segnali di un fermento montante e promettente.
I progetti si possono classificare in tre categorie: quella dei sistemi specializzati, dei sistemi verticali e di soluzioni generiche.

Nella prima categoria i veicoli a guida autonoma marcano il maggiore interesse, con i chatbot, e i motori di raccomandazione. Nella seconda categoria i sistemi di healthcare rendono possibile invertire il trend per cui ci si riesce a curare prima di ammalarsi. Nell’ultimo dominio, gli strumenti di analisi predittiva.

Vi sono casi d’uso di AI quindi sostanzialmente per ogni categoria di impresa. Si tratta di raccogliere la sfida.