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AI Trends to watch
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Grazie a SONAR Trend Platform, Reply è in grado di creare una panoramica e una mappatura dei trend rilevanti nel settore dell'Intelligenza Artificiale in base alla loro presenza negli articoli degli esperti del settore, nei mass media, nei brevetti e nelle pubblicazioni scientifiche.

#Artificial Intellicence
#Machine Learning

Di cosa stiamo parlando?

L'Intelligenza Artificiale ha registrato un vero e proprio picco nell'interesse delle aziende. Con l'avvento del deep learning moderno abbiamo acquisito una conoscenza concreta di questa tecnologia nella pratica: dall'elaborazione di diagnosi mediche all'identificazione dei criminali in mezzo alle folle, fino alla guida autonoma.

Main focuses

Le tecnologie innovative aprono la strada a nuove potenzialità dell'Intelligenza Artificiale. Gli strumenti di edge computing in grado di ridurre la latenza e altri hardware specifici per l'IA genereranno una varietà di nuovi prodotti e servizi per il Mobile Computing, l'IoT e le Interfacce Uomo-Macchina e miglioreranno la protezione dei dati, la sicurezza e le prestazioni dei sistemi autonomi.

Tecnologie Core

Le parole chiave del progresso dell'IA sono: Capsule Network, Explainable AI, Lean & Augmented Data Learning, Generative Adversarial Network e Deep Reinforcement Learning. Alla guida degli sviluppi vi sono sia gli attori già affermati che quelli nuovi. Le società che sviluppano i migliori hardware per l'IA, gli algoritmi più sofisticati e le soluzioni open source maggiormente utilizzate stanno ottenendo sempre più successo. Sono soprattutto gli strumenti open source a giocare un ruolo fondamentale: saranno infatti loro a contribuire alla democratizzazione dell'Intelligenza Artificiale. Se le tecniche di IA come l'elaborazione del linguaggio naturale e la computer vision stanno crescendo come mai prima d'ora, anche l'utilizzo etico e trasparente dell'IA sta acquisendo sempre più importanza.

AI-driven Analytics

Ci troviamo in una fase di trasformazione digitale in cui i dati non solo accelerano i processi decisionali, ma formano anche la base per le decisioni future con l'aiuto di analisi predittive. Le società operanti in svariati settori stanno utilizzando soluzioni AI-as-a-Service sia da parte di fornitori consolidati che di startup e acquistano sempre più spesso strumenti aziendali "pronti all'uso" basati sull'IA per ottenere una personalizzazione simile a quella di Amazon, meccanismi di ricerca simili a quelli di Google e capacità predittive simili a quelle di Watson di IBM.

Interfacce AI-infused

Le interfacce uomo-macchina stanno diventando sempre più naturali e sostituiranno gli smartphone o i tablet. I giganti tecnologici in particolare, ma anche i nuovi arrivati, competono per diventare gli sviluppatori della "prossima piattaforma". Essi utilizzano l'IA per aumentare l'intuitività e l'intelligenza sia delle interfacce già esistenti che di quelle nuove. Le interfacce utente conversazionali, specialmente le soluzioni ad attivazione vocale, negli ultimi anni hanno registrato un'attenzione sempre maggiore da parte dei media e un aumento dell'accettazione dei consumatori per via del miglioramento dell'elaborazione e della comprensione del linguaggio naturale.

Automazione intelligente

L'Intelligenza Artificiale è sulla buona strada per automatizzare le attività cognitive in aggiunta a quelle manuali e ripetitive. Oggigiorno i sistemi autonomi non sono utilizzati solamente nelle fabbriche ma, sempre più frequentemente, anche sulle strade, in cielo, nell'acqua e negli uffici. I sistemi avanzati basati sull'IA sono al giorno d'oggi alla base della manutenzione preventiva degli impianti e dell'ottimizzazione e automazione delle operazioni della catena di approvvigionamento. E gli strumenti di automazione dei processi robotizzati, sempre più sofisticati e diversificati, contribuiscono ad automatizzare i processi aziendali quotidiani basati su regole, permettendo alle società di dedicare più tempo a lavori di maggior valore.

Nuove opportunità di business

I training data sono la linfa vitale del machine learning: quanto più grande, di qualità e unica è la base di dati, tanto più intelligente sarà il sistema. Se da ciò deve derivare un modello aziendale, questo dovrebbe essere utilizzato per promuovere la fedeltà dei clienti e per la creazione di cicli di feedback al fine di migliorare costantemente i propri prodotti e servizi. Ma il potenziale non finisce qui...

Previsione e prevenzione dei periodi di inattività

Approcci emozionali per una Customer Experience migliore

Processi decisionali più veloci grazie a più Data Point

Automazione dei processi: più tempo a disposizione per creare valore

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