Nel 2020 il machine learning e l’artificial intelligence sono stati tra i temi più caldi nel mondo IT, trovando spazio in tantissimi ambienti: dai sistemi informatici quantistici ai sistemi diagnostici di ultima generazione, dall’elettronica di consumo agli assistenti virtuali.

Un settore, quello delle machine learning e dell’artificial intelligence, in grado di generare ricavi di oltre 150 miliardi in tutto il mondo. Anche nei mesi avvenire continuerà a crescere per portare sempre maggiori vantaggi, fornire utili insights ai decision maker e semplificare il lavoro quotidiano di milioni di addetti ai lavori.

Ma cosa dobbiamo aspettarci nel prossimo futuro riguardo il Machine Learning e l’AI?

Siamo andati a recuperare le principali tendenze, individuate dagli analisti, che guideranno l’evoluzione del settore nei prossimi mesi: scopriamole assieme!

trend devops 2021

I 5 trend da tenere d’occhio per Machine Learning e Artificial Intelligence nel 2021

1. Il ruolo crescente dell’IA e del machine learning nell’Hyperautomation

L’Hyperautomation è uno dei trend principali individuati da Gartner. Secondo questo trend tutto quello che viene svolto all’interno dell’organizzazione può essere automatizzato e sicuramente la pandemia Covid-19 ha accelerato sensibilmente questo fenomeno.

L’intelligenza artificiale e l’apprendimento automatico sono elementi fondamentali e driver principali dell’Hyperautomation (insieme ad altre tecnologie come gli strumenti di automazione dei processi robotici). Per avere successo, le iniziative di Hyperautomation devono essere in grado di adattarsi alle mutevoli circostanze e rispondere a situazioni impreviste.
È qui che entrano in gioco l’IA, i modelli di machine learning e la tecnologia di deep learning.

Utilizzando algoritmi e modelli di “apprendimento”, insieme ai dati generati dal sistema automatizzato, si può consentire al sistema di migliorare automaticamente nel tempo e rispondere ai mutevoli processi e requisiti aziendali.

2. La strategia al centro dei processi di Machine Learning e Artificial Intelligence

Secondo la ricerca di Gartner, solo il 53% circa dei progetti di intelligenza artificiale riesce a passare dal prototipo alla piena produzione. Quando si cerca di implementare sistemi di intelligenza artificiale e modelli di machine learning di nuova concezione, le aziende e le organizzazioni spesso lottano con la scalabilità e la governance del sistema e le iniziative di intelligenza artificiale spesso non riescono a generare i rendimenti sperati.

Porre alla base dei progetti di artificial intelligence una solida strategia secondo quanto riportato da Gartner consentirà di migliorare “le prestazioni, la scalabilità, l’interpretazione e l’affidabilità dei modelli di intelligenza artificiale” e fornirà “l’intero valore degli investimenti nell’intelligenza artificiale”

Questa componente strategica incorpora elementi di DataOps, ModelOps e DevOps e rende l’AI una parte del processo DevOps, unificando tutti i progetti e non lasciandoli separati.

3. L’AI in supporto della sicurezza informatica

Gli attacchi informatici sono sempre più aggressivi e sofisticati: gli addetti ai lavori devono essere sempre sul pezzo per aggiornare la tecnologia per stare al passo con le nuove minacce. L’artificial intelligence e il machine learning possono aiutarli a identificare per tempo gli attacchi e le situazione più pericolose.

Gli strumenti di sicurezza informatica basati sull’intelligenza artificiale possono anche raccogliere dati  dalle reti di comunicazione, dall’attività digitale e dai siti Web di un’azienda, nonché da fonti pubbliche esterne. Questo consente di utilizzare algoritmi di intelligenza artificiale per riconoscere modelli e identificare attività minacciose, come il rilevamento di indirizzi IP sospetti e potenziali violazioni dei dati.

4. L’intersezione tra AI / ML e IoT

L’Internet of Things è stata uno dei trend topic negli ultimi anni.

Secondo Transforma Insights il mercato globale dell’IoT crescerà fino a 24,1 miliardi di dispositivi nel 2030, generando $ 1,5 trilioni di entrate.

L’uso dell’AI/ML è sempre più intrecciato con l’IoT. Artificial intelligence, machine learning e deep learning, ad esempio, vengono già utilizzati per rendere i dispositivi e i servizi IoT più intelligenti e più sicuri. Ma i vantaggi sono da entrambe le  parti, dato che AI ​​e ML richiedono grandi volumi di dati per funzionare con successo, esattamente ciò che forniscono le reti di sensori e dispositivi IoT.

In un contesto industriale, ad esempio, le reti IoT in un impianto di produzione possono raccogliere dati operativi e sulle prestazioni, che vengono quindi analizzati dai sistemi di intelligenza artificiale per migliorare le prestazioni del sistema di produzione, aumentare l’efficienza e prevedere quando le macchine necessitano di  manutenzione.
Ciò che alcuni chiamano “Intelligenza artificiale delle cose (AIoT)” potrebbe ridefinire l’automazione industriale.

5. L’aspetto etico dell artificial intelligence

All’inizio del 2020 diversi importanti fornitori IT, tra cui Microsoft, IBM e Amazon, hanno annunciato che avrebbero limitato l’uso della loro tecnologia di riconoscimento facciale basata sull’intelligenza artificiale da parte dei dipartimenti di polizia fino a quando non ci saranno leggi federali che regolano l’uso della tecnologia, secondo un articolo del Washington Post.

Ciò ha posto i riflettori su una serie di questioni etiche relative al crescente utilizzo della tecnologia di intelligenza artificiale. Ciò include l’evidente uso improprio dell’AI per attività di disinformazione e per attacchi informatici. Ma include anche aree più grigie come l’uso dell’AI da parte dei governi e delle forze dell’ordine per la sorveglianza e le attività correlate e l’uso dell’AI da parte delle aziende per applicazioni di marketing e relazioni con i clienti.

Un articolo di Forbes del dicembre 2019 diceva che il primo passo è porsi le domande necessarie e in molti hanno iniziato a farlo abbiamo iniziato a farlo. In alcune applicazioni potrebbero essere necessarie normative e leggi, come con l’uso della tecnologia AI per le forze dell’ordine.
Nel mondo business, Gartner consiglia la creazione di comitati etici di intelligenza artificiale esterni per prevenire i pericoli dell’intelligenza artificiale che potrebbero mettere a repentaglio il marchio di un’azienda, attirare azioni normative o danneggiare seriamente l’immagine aziendale.

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