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L'IA è il New Black
in collaborazione con LINFA
Il 9 febbraio 2017, due leader del mercato tecnologico hanno annunciato: LINFA ha presentato il suo sistema ERP intelligente di prossima generazione e Nvidia ha annunciato che la domanda di applicazioni di intelligenza artificiale (AI) stava guidando la domanda per la sua piattaforma grafica. A prima vista, questi annunci erano normali come al solito: frammenti di suoni di routine che proliferano nel panorama delle notizie tecnologiche. Guarda un po' più a fondo, però, e ti rendi conto che questo giorno ha segnato un profondo cambiamento sia nel modo in cui le aziende utilizzano la tecnologia sia nelle implicazioni per il resto di noi.
Per decenni, sviluppando un computer che potrebbe pensare è stato il Santo Graal della tecnologia. E mentre abbiamo fatto enormi progressi nella nostra capacità di elaborare grandi quantità di dati, la parte del pensiero è rimasta per lo più sfuggente. Siamo ancora bloccati tra due visioni diametralmente opposte dell'IA: da un lato, è il mondo intelligente ma profondamente distopico di HAL (2001: Odissea nello spazio) e dall'altro, è un mondo più semplice di dispositivi come Alexa o Siri che suonano canzoni o ordinare articoli per noi.
Fino ad ora, questo è.
L'intelligenza artificiale aziendale sta finalmente diventando maggiorenne e il cognitive computing si sta facendo strada in prodotti reali che le aziende possono utilizzare per migliorare i processi aziendali. In parole povere, il cognitive computing si riferisce a sistemi di autoapprendimento che imitano il modo in cui funziona il cervello umano. Questa evoluzione ha richiesto molto tempo, ma una volta che abbiamo avuto la capacità di calcolo (grazie all'emergere del cloud) per gestire grandi volumi di dati a costi contenuti, era solo questione di tempo prima che gli algoritmi di autoapprendimento iniziassero a maturo. Queste tecniche hanno consentito di data mining, analisi predittiva e riconoscimento di modelli per alimentare sistemi automatizzati che imparano da un ambiente di dati nuovo e mutevole e risolvono i problemi senza l'intervento umano. Aggiungi a questi sistemi la capacità di esprimere comandi nel normale linguaggio parlato e l'interazione tra una macchina e un essere umano diventa abbastanza fluida. Saluta HAL 2.0.
Nell'annuncio SAP, il pezzo intelligente dell'ERP intelligente viene da un assistente digitale ( SAP CoPilot ) di cui gli utenti possono porre domande e a cui possono impartire comandi tramite voce, testo o gesti, proprio come farebbero con un assistente umano. Quella conversazione informale e non strutturata viene quindi contestualizzata, analizzata e utilizzata per presentare all'utente il risultato aziendale specifico che cerca. Non solo, ma comprendendo a fondo gli utenti e le organizzazioni nel contesto della loro attività, SAP CoPilot può adattarsi rapidamente e supportare gli utenti richiamando la loro attenzione su cose che altrimenti avrebbero perso.
A Focus sull'avvio di SAP , il nostro compito è costruire e scalare l'ecosistema dell'innovazione di SAP, guidato dal potere delle startup. Come parte di questo sforzo, collaboriamo con più di 5.200 startup da più di 55 paesi che stanno costruendo la prossima generazione di soluzioni per far progredire le aziende, tra cui una manciata che sta lavorando specificamente sull'IA aziendale. Sebbene l'IA sia attualmente in una fase nascente, non c'è dubbio che giocherà un ruolo fondamentale in applicazioni diverse come la previsione infarti , gestendo specie invasive o prevenire le frodi finanziarie.
Una delle startup che fa parte del nostro programma è una società chiamata Fine che utilizza il potere dell'apprendimento automatico, una forma di intelligenza artificiale, per aiutare i fornitori di servizi di pagamento, le banche e i rivenditori a prevenire le frodi nel commercio omnicanale. Secondo il Indagine 2016 sulle frodi e sul controllo dei pagamenti AFP , il 73% delle aziende è stato vittima di tentativi o effettivi di frode di pagamento, rispetto al 60% di due anni fa. Per le aziende con un fatturato di 1 miliardo di dollari o più, il numero di vittime si attesta a uno sbalorditivo 78%. I modelli di business più recenti sono in continua evoluzione, dalla consegna istantanea di merci al denaro virtuale ai download digitali e, man mano che i pagamenti digitali diventano onnipresenti, aumenta anche il rischio di frode online. Secondo Moltiplicatore di frode LexisNexis , nel 2015, ogni $ 100 di frode costava a un commerciante $ 223 in costi effettivi.
Fino a poco tempo, le istituzioni finanziarie facevano affidamento su un modello più rigido basato su regole, ad es. se una carta di credito fosse stata scansionata fisicamente pochi minuti fa a Los Angeles e poi due ore dopo fosse emersa in Messico, ciò sarebbe un possibile fattore scatenante di frode. Affidarsi a questo modello non funziona più perché i truffatori cambiano il loro gioco più velocemente di quanto chiunque possa aggiornare il regolamento (nell'esempio della carta di credito, potrebbe essere solo un falso positivo perché il cliente potrebbe aver semplicemente attraversato il confine in quel momento) . Fondamentalmente, la patologia della frode imita il comportamento dei buoni clienti: in superficie, non c'è quasi alcuna differenza tra il tuo miglior cliente e il tuo peggior incubo. È qui che l'apprendimento automatico può aiutare, imparando, adattandosi e fornendo risultati in tempo reale che possono fermare le frodi prima che accadano, riducendo al minimo i falsi positivi.
Galaxy.ai è un altro attore emergente, questo nel settore sanitario, che sviluppa software che utilizza il potere dell'IA per creare una prognosi della malattia prima che un paziente mostri sintomi. La diagnosi precoce fa naturalmente risparmiare sui costi del sistema sanitario e migliora significativamente i risultati dei pazienti. L'approccio principale di Galaxy consiste nell'inserire grandi quantità di dati nel suo sistema, quindi addestrarlo a cercare schemi, più o meno allo stesso modo in cui potrebbe funzionare il cervello di un giovane studente di medicina o stagista. L'azienda ha ancora molta strada da fare prima di poter sviluppare algoritmi che imitano con precisione i neuroni di un cervello umano: come ammette il sito Web di Galaxy, ha costruito macchine volanti che in realtà non sbattono le ali ma imitano i principi generali del volo. Potremmo fare lo stesso nel nostro percorso per costruire cervelli di intelligenza artificiale.
Un mondo che cambia
Nessun progresso tecnologico è completo senza un certo lato oscuro. Dai giorni in cui il telaio elettrico ha sostituito il tessitore o quando l'automobile ha sostituito il cavallo e il passeggino, noi umani abbiamo generalmente confuso l'impatto della tecnologia sul nostro lavoro. Poiché l'automazione ha eliminato i posti di lavoro, abbiamo cercato di risalire la catena alimentare e trovare una funzione che sarebbe stata meno influenzata dall'automazione o dall'outsourcing. Ma quando la portata e l'impatto dell'IA possono mettere a rischio il lavoro anche dei lavoratori della conoscenza più altamente qualificati (nel caso Galaxy.ai sopra, non elimineremo la necessità di radiologi ma ne avremo sicuramente bisogno molto meno) , è qui che il calcolo cambia completamente.
Secondo una recente indagine del Forum economico mondiale , entro il 2020, robotica, automazione e intelligenza artificiale porteranno a una perdita netta di 7,1 milioni di posti di lavoro nelle prime 15 principali economie industrializzate ed emergenti. L'ironia è che la maggior parte dei posti di lavoro persi sarà all'estremità inferiore dello spettro delle competenze (e del reddito) dove le persone possono meno permettersi di essere licenziate. La notizia in qualche modo migliore del sondaggio è che nello stesso lasso di tempo verranno creati due milioni di nuovi posti di lavoro ben pagati nelle aree dell'informatica, della matematica e dell'ingegneria.
Forse ora è il momento per noi di considerare attivamente STELO , non solo per i nostri bambini ma anche per noi stessi.
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