Persone e intelligenza artificiale, l’unione fa la forza

Il crescente aumento della complessità della società rende necessario, a prescindere dal contesto in cui si trova, che l’uomo debba fare affidamento sulla tecnologia per riuscire a svolgere in maniera corretta ed efficiente il proprio lavoro o vivere la propria vita, dal corretto funzionamento della propria posta elettronica fino all’affidabilità della macchina con cui ci si reca ogni giorno in ufficio o alla scuola dove vanno i propri figli.

La costruzione di un buon rapporto tra l’uomo e la macchina diviene perciò fondamentale, perché se è vero che le nuove tecnologie permettono di migliorare la vita, è pur sempre importante ricordare che il primo input deve comunque provenire dall’uomo.

Come la ruota fu inventata per facilitare gli spostamenti e il trasporto delle materie da un luogo ad un altro e non per sostituire le gambe degli uomini, così le nuove tecnologie devono rappresentare degli strumenti che aiutino le persone a raggiungere i propri obiettivi.

Ciò è ancor più vero nel mondo aziendale, in cui le organizzazioni si affidano ai nuovi sviluppi tecnologici per snellire i propri processi, aumentare il valore di produzione o il loro fatturato. Un esempio lampante di come gli avanzamenti tecnologici stiano dando una grande mano alle organizzazioni moderne è quello della transizione digitale e, in particolar modo, dell’Intelligenza Artificiale, che permette di analizzare grandissime quantità di dati in pochissimo tempo ed estrarre da esse analisi precise in grado di aiutare (non di sostituire!) l’uomo nella scelta della strategia migliore da mettere in atto per fare in modo che l’impresa raggiunga i suoi obiettivi.

Perciò, come ci aspettiamo che le nostre e-mail funzionino in modo accurato e che le nostre auto si guidino in modo affidabile, ci aspettiamo che i nostri modelli di Intelligenza Artificiale funzionino in modo affidabile e sicuro e se si verificano problemi, è necessario disporre di meccanismi che permettano di valutare e gestire i rischi potenziali.

Il primo punto da considerare, per le organizzazioni che si affidano a nuovi strumenti tecnologici innovativi come l’Intelligenza Artificiale, è quello di mantenere un approccio human-in-the-loop, che prevede che gli esseri umani partecipino attivamente allo sviluppo e al monitoraggio dell’efficacia e dell’accuratezza dei modelli. In termini più semplici, ciò significa che i data scientist non vengono sostituiti, ma semplicemente si affidano a strumenti speciali per combinare le loro conoscenze con le capacità tecnologiche. Le ruote si muoveranno sulla strada su cui loro le spingeranno.

Una volta creato e distribuito il modello di IA, diventa importante il monitoraggio continuo delle sue prestazioni attraverso una raccolta regolare di dati sulle prestazioni del modello in base agli obiettivi prefissati. I punti di controllo del monitoraggio sono fondamentali per segnalare errori o risultati inattesi prima che si verifichino deviazioni nelle prestazioni. Se si verificano deviazioni, i data scientist dell’organizzazione possono valutare le modifiche da apportare, come la riqualificazione del modello o l’interruzione del suo utilizzo.

Questa supervisione umana aggiunge un ulteriore livello di affidabilità al processo. Inoltre, la gestione dei flussi di lavoro può supportare le future esigenze di audit, tracciando i commenti e la cronologia delle modifiche.

In conclusione, i sistemi che funzionano solo in condizioni ideali non sono utili per le organizzazioni che hanno bisogno di modelli di intelligenza artificiale in grado di scalare e adattarsi ai cambiamenti. L’efficacia di un sistema dipende dalla capacità di un’organizzazione di investire su una progettazione human-in-the-loop che garantisca che i sistemi basati sui dati funzionino in modo affidabile e sicuro e si riducano al minimo i rischi potenziali, riducendo così il potenziale di pericoli come i guasti ai veicoli o le e-mail essenziali classificate erroneamente come spam.

Ma come poter investire in intelligenza artificiale mantenendo salde in mani umane le redini dell’analisi?

Aziende come BigProfiles mettono a disposizione dei propri clienti una piattaforma di intelligenza artificiale facile e intuitiva in grado di analizzare in pochissimo tempo grandissime quantità di dati, adatta sia agli esperti di settore che a chi non ha alcuna conoscenza in termini di coding.

Grazie ad essa, il team di data scientist, insieme alle operations e al marketing, avrà la possibilità di  predire i comportamenti dei propri prospect o clienti all’interno del proprio CRM e impostare di conseguenza modelli in grado di tracciare la migliore strategia possibile per riuscire a raggiungere i propri obiettivi, che siano essi di acquisition, cross-selling, retention o recupero crediti.

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