L'IA colpisce il mainstream

Per Robert Welborn, responsabile della scienza dei dati per la compagnia assicurativa e finanziaria USAA, il 2015 è stato l'anno in cui l'apprendimento automatico ha iniziato ad avere un senso commerciale. L'accesso a strumenti di apprendimento automatico migliorati, una tecnologia di elaborazione più economica e un forte calo del costo di archiviazione dei dati sono stati fondamentali. Quando questi sviluppi sono stati combinati con l'abbondanza di dati dell'USAA, una tecnologia studiata per decenni sembrava improvvisamente pratica.

Assicurazioni, finanza, produzione, petrolio e gas, produzione automobilistica, assistenza sanitaria: questi potrebbero non essere i settori che vengono in mente per primi quando si pensa all'intelligenza artificiale. Ma mentre aziende tecnologiche come Google e Baidu costruiscono laboratori e fanno progressi nel campo, un gruppo più ampio di industrie sta iniziando a studiare come l'IA può funzionare anche per loro.

Questa storia faceva parte del nostro numero di maggio 2016

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Come si svilupperà l'IA man mano che verrà commercializzata e in che modo la tecnologia cambierà questi diversi settori? Queste sono le grandi domande di questo Business Report.

Oggi il settore della vendita di software e servizi di intelligenza artificiale rimane piccolo. Dave Schubmehl, direttore della ricerca presso IDC, calcola che le vendite di tutte le aziende che vendono piattaforme di software cognitivo, escluse aziende come Google e Facebook, che fanno ricerche per proprio uso, sono ammontate a $ 1 miliardo l'anno scorso. Prevede che entro il 2020 quel numero supererà i 10 miliardi di dollari. A parte alcuni grandi attori come IBM e Palantir Technologies, l'IA rimane un mercato di startup: 2.600 aziende, secondo Bloomberg.

Questo perché, nonostante i rapidi progressi nelle tecnologie conosciute collettivamente come intelligenza artificiale (riconoscimento di schemi, elaborazione del linguaggio naturale, riconoscimento di immagini e generazione di ipotesi, tra le altre), c'è ancora molta strada da fare.

USAA, solo uno dei primi ad adottare, ha testato modi per utilizzare l'IA per mettere a punto il rilevamento del furto di identità. Il suo sistema cerca modelli che non corrispondono al comportamento tipico di un cliente e identifica tali anomalie anche in prima istanza, afferma Welborn. I sistemi tradizionali non avrebbero catturato un nuovo modello di criminalità fino alla seconda volta che si è verificato. I nostri sistemi di apprendimento sono davvero bravi a capire cose che sembrano frode, dice.

Un altro progetto in fase di test presso l'USAA cerca di migliorare il servizio clienti. Si tratta di una tecnologia di intelligenza artificiale costruita da Saffron, una divisione di Intel, utilizzando un approccio progettato per imitare la casualità delle connessioni create dal cervello umano. Combinando 7.000 diversi fattori, la tecnologia può abbinare ampi modelli di comportamento dei clienti a quelli di membri specifici e l'88% delle volte può prevedere correttamente cose come il modo in cui alcune persone potrebbero successivamente contattare USAA (Web? telefono? e-mail?) e quali prodotti cercheranno quando lo faranno. Senza l'IA, i sistemi dell'USAA indovinavano il 50 percento delle volte. Questo test è ora in fase di ampliamento.

General Electric sta utilizzando l'IA per migliorare il servizio sui suoi motori a reazione altamente ingegnerizzati. Combinando una forma di intelligenza artificiale chiamata computer vision (sviluppata originariamente per classificare film e filmati TV quando GE possedeva la NBC Universal) con disegni CAD e dati provenienti da fotocamere e rilevatori a infrarossi, GE ha migliorato il rilevamento di crepe e altri problemi nelle pale dei motori degli aeroplani.

Il sistema elimina gli errori comuni alle tradizionali revisioni umane, come un calo nei rilevamenti il ​​venerdì e il lunedì, ma si affida anche a esperti umani per confermare i propri avvisi. Il programma apprende quindi da quel feedback, afferma Colin Parris, vicepresidente della ricerca sul software di GE.

Anche l'IA può essere un motore di nuovi prodotti e servizi. Attraverso la sua app MyFitnessPal per il monitoraggio di esercizi e calorie e altri prodotti, il produttore di abbigliamento sportivo Under Armour è connesso a 160 milioni di consumatori. Ma invece di limitarsi a registrare i risultati degli esercizi delle persone, l'azienda ha stretto un accordo con Watson, l'attività di cognitive computing di IBM, per combinare i suoi dati sulle routine di fitness e nutrizione con le informazioni raccolte da studi di ricerca e altri dati di terze parti su sonno, attività , fitness e alimentazione. L'obiettivo: dire alle persone con un determinato obiettivo come raggiungerlo, rendendo l'azienda più rilevante per quei 160 milioni di clienti.

Per aziende come USAA e Under Armour, il futuro dell'IA assomiglia meno ai robot antropomorfi nei film e più a strumenti che migliorano continuamente. E nonostante i timori che l'IA possa portare alla sostituzione diffusa dei lavoratori, il giudizio umano e il feedback rimangono parte integrante del miglioramento dei sistemi di apprendimento automatico. Come John Giannandrea, vicepresidente dell'ingegneria di Google, ha detto allo scrittore Robert D. Hof per la sua storia più avanti in questo rapporto: anche se hai un'auto elegante, devi comunque decidere dove andare.

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