Data & AI

I dati e l’intelligenza artificiale per la loro elaborazione rendono disponibili alle imprese nuovi modi per migliorare i processi e generare valore.

Gli analisti sono concordi nell’affermare che quella dell’intelligenza artificiale è una innovazione che comporterà una vera e propria nuova rivoluzione industriale.

La potenza e scalabilità del cloud Microsoft Azure unitamente alle tecniche e agli algoritmi basati su reti neurali possono aiutare le imprese a rivoluzionare molti dei processi aziendali e ad innovare i propri prodotti.

Scopri di seguito cosa è possibile fare per la tua impresa con le capacità dell’intelligenza Artificiale Microsoft Azure e contatta i nostri esperti per approfondire!

Che cosa si può fare con l’Intelligenza Artificiale

Chatbot e Assistenti Virtuali Interpretazione del linguaggio Visione Artificiale Analisi predittiva

Chatbot e Assistenti Virtuali

Si tratta di software che elaborano e simulano conversazioni umane e con cui si può interagire tramite dispositivi digitali.

Possono dialogare attraverso la forma scritta (chatbot) oppure tramite conversazione parlata.
Questi software sono basati sulle capacità dell’Intelligenza Artificiale e funzionano identificando e analizzando l’intento della richiesta dell’utente.
I chatbot possono portare benefici concreti alle aziende in diversi processi, quali ad esempio: Customer Service, HR, Presales, Operations.
In tutti i casi applicativi i benefici sono molteplici: più efficienza nella gestione del servizio che si abbina ad un incremento della tempestività nelle risposte e ad un miglioramento per la qualità del servizio fornita agli interlocutori.

SCOPRI HEYBOT

Interpretazione del linguaggio naturale

Il Natural Language Processing (NLP) è quel ramo dell’Intelligenza Artificiale che riguarda l’informazione espressa nel linguaggio naturale.

L’NLP si occupa principalmente dei testi, ovvero di una informazione non strutturata, e permette al sistema di capire il significato di una frase: spezzando l’enunciato si individua l’intenzione e i dettagli che la caratterizzano in modo da poter acquisire il significato e rispondere nella maniera più opportuna. Con NLP si analizzano frasi complesse la cui interpretazione parte dalla corretta analisi della sua unità elementare (la parola) e che successivamente viene estesa alla comprensione della semantica dell’intera frase.

Sono quindi molteplici le applicazioni o i processi industriali che possono essere automatizzati con queste tecniche, ad esempio per compiti semplici quali il riconoscimento della lingua e la scomposizione della frase in unità elementari, o ancora per l’analisi semantica e l’analisi del sentiment e in generale per l’estrazione di significato da contenuti de-strutturati o semi-strutturati.

Visione Artificiale

Una delle capacità cognitive dell’Intelligenza Artificiale più utile per automatizzare e rivoluzionare da subito i processi aziendali è la visione artificiale o image processing.

Si tratta di tecniche avanzate, basate su reti neurali, per l’analisi delle immagini o dei contenuti video, che permettono di ricavarne importanti informazioni.

Questi sistemi si stanno affermando in molteplici settori e possono essere impiegati per classificare le informazioni visive oppure nell’ambito di un processo, per automatizzare compiti ripetitivi riservati precedentemente agli operatori umani o per ricavare informazioni nuove riguardanti il comportamento e i flussi di persone oppure oggetti in movimento.

Analisi predittiva e Machine Learning

L’analisi predittiva è un processo che consiste nell’analisi di dati storici per tematiche diversificate al fine di effettuare previsioni di eventi futuri.

E’ basata su algoritmi statistici avanzati e reti neurali ed è una tecnica utilizzata in molteplici processi cruciali per le imprese, dal Demand Planning al Customer Churn Prevention, dalla Fraud Prevention alla Recomendation per i processi di vendita.

Azure Synapse Analytics

Azure Synapse Analytics è un servizio di analisi senza limiti che riunisce integrazione dei dati, funzionalità aziendali di data warehousing e analisi dei Big Data.

Azure Synapse Analytics è la soluzione abilitante per l’acquisizione, lo storage, l’analisi (con metodologie tradizionali e Machine Learning) e la reportistica, su dati strutturati, semi-strutturati, non strutturati, anche su volumi Big Data.

Azure Synapse non fornisce solo performance leader del settore per l’esecuzione di workload di data warehousing aziendali nel cloud, ma è anche una piattaforma di analisi end-to-end che integra l’inserimento di dati, il data warehousing e l’analisi dei Big Data in un unico servizio.

Roadmap per le imprese che vogliono adottare AI

Business Understanding
Il primo passaggio per ogni iniziativa di AI è la comprensione delle opportunità e del cambiamento generato dalla sua adozione.

E’ fondamentale condividere questa consapevolezza con il management aziendale e con gli stakeholders delle linee di business impattate.
Data & Prototyping
Abbiamo la disponibilità dei dati che rappresentano i fenomeni che vogliamo analizzare? Chi li ha elaborati e con che regole?

Avere una “cultura del dato” in azienda è un passaggio fondamentale per ogni progetti di AI. Inoltre le ipotesi vanno validate concretamente ed è fondamentale procedere stabilendo obiettivi facilmente raggiungibili e che forniscono risultati “utilizzabili” per gli stakeholders coinvolti.
Development & Integration
In questa fase la sfida è supportare al meglio il percorso progettuale e la scelta dei diversi linguaggi e tecnologie che possono accelerare le attività, come Microsoft Azure Machine Learning o gli Azure Cognitive Services
Governance & Adoption
Per ogni progetto di AI sono infine determinati gli aspetti che riguardano la governance, la misurazione nel tempo dei KPI dei modelli progettati e le attività a supporto dell’adoption da parte dei soggetti interessati e il change management nell’organizzazione.

Roadmap per le imprese che vogliono adottare AI

Business Understanding
Il primo passaggio per ogni iniziativa di AI è la comprensione delle opportunità e del cambiamento generato dalla sua adozione.

E’ fondamentale condividere questa consapevolezza con il management aziendale e con gli stakeholders delle linee di business impattate.
Data & Prototyping
Abbiamo la disponibilità dei dati che rappresentano i fenomeni che vogliamo analizzare? Chi li ha elaborati e con che regole?

Avere una “cultura del dato” in azienda è un passaggio fondamentale per ogni progetti di AI. Inoltre le ipotesi vanno validate concretamente ed è fondamentale procedere stabilendo obiettivi facilmente raggiungibili e che forniscono risultati “utilizzabili” per gli stakeholders coinvolti.
Development & Integration
In questa fase la sfida è supportare al meglio il percorso progettuale e la scelta dei diversi linguaggi e tecnologie che possono accelerare le attività, come Microsoft Azure Machine Learning o gli Azure Cognitive Services
Governance & Adoption
Per ogni progetto di AI sono infine determinati gli aspetti che riguardano la governance, la misurazione nel tempo dei KPI dei modelli progettati e le attività a supporto dell’adoption da parte dei soggetti interessati e il change management nell’organizzazione.