Last market and technoly trends about AI and its applications

Ascolta l’episodio 5 di TREND, la serie PODCAST prodotta LVenture Group e Fortune.  Augusto Coppola, Managing Director di LUISS EnLabs, ci guida attraverso la sua voce, per capire insieme quali sono le tecnologie che cambieranno la nostra vita, che opportunità ci serberanno i nuovi mercati e dove ci porterà il mondo dell’innovazione. 

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Mentre nella puntata precedente abbiamo affrontato il macro trend dell’AI da un punto di vista generale, in questa discuteremo invece di esempi dei campi di applicazione delle nuove tecnologie legate all’AI e delle startup che li stanno esplorando. Ovviamente i campi di applicazione dell’AI sono così vasti che è impossibile dare una panoramica anche solo indicativa di quello che sta accadendo, per cui saremo costretti a fare delle scelte (e comunque, ad esempio, tratteremo alcuni ambito di applicazione dell’AI in puntate dedicate ad altri trend come, ad esempio, l’uso dell’AI nello sviluppo di veicoli a guida autonoma nella puntata dedicata all’automotive). Nel caso foste interessati ad altri ambiti, contattateci e con il team di ForTune vedremo come lavorarci sopra.

Dopo la Germania, l’Italia è il più importante paese europeo come industria manifatturiera, un’industria che da sola produce quasi un quarto del PIL nazionale. Per un Paese come il nostro è necessario porre grande attenzione ai di adozione dell’AI nei processi produttivi. Al di là dell’introduzione di robot sempre più sofisticati, la AI sta abilitando la nascita di processi come il Generative Design, nel quale gli ingegneri si limitano a definire gli obiettivi di produzione lasciando all’AI (come, ad esempio, quella della startup Frustum) il compito di definire alternative di progetto o la predictive maintenance nel quale le enormi quantità di dati prodotte dai sistemi di produzione vengono analizzate generando direttive su come intervenire per ridurre i guasti (come ad esempio fanno gli inglesi di Senseye) o migliorare in modo sostanziale i processi , come ad esempio viene realizzato dalla startup italiana SmartFab.

Un altro degli ambiti più interessanti di applicazione è senz’altro l’healthcare. I servizi di processamento delle immagini mediche possono beneficiare moltissimo dalle tecnologie di ML e molte startup si stanno muovendo in questo ambito sia con modelli che si rivolgono inizialmente ai consumatori, come SkinVision che produce un app che permette di verificare rapidamente lo stato di salute della nostra pelle analizzando nei e lesioni cutanee, che attraverso soluzioni rivolte direttamente agli studi medici e agli ospedali come, ad esempio, Arterys che nel 2017 ha ottenuto l’approvazione dell’FDA (Food & Drug Administration) come strumento diagnostico in ambito cardiaco. Un campo di sicuro interesse è quello dall’analisi del DNA. La grande mole di dati generata dalle operazioni di sequenziamento, infatti, ben si adatta ad essere analizzata da meccanismi di AI come, ad esempio, fa la startup italiana GenomeUp. Per associazione di idee, l’uso dell’AI per analisi sempre più personalizzate, mi fa venire in mente anche quanto sta accadendo nel campo della cosmesi, con, ad esempio, startup che producono shampoo personalizzati come Prose, negli USA e Shampoora in Italia.

Un altro ambito di grande impatto per l’AI genererà è quello detto white-collar automation, cioè l’automazione di processi associati a lavori di ufficio tradizionalmente lontani dalla meccanizzazione. Ad esempio, utilizzando tecnologie di Natural Language Processing sarà possibile condensare documenti di migliaia di pagine ed interrogare un assistente virtuale che le possa riassumere per noi. Questo tipo di innovazione, come quella che la startup italiana Pigro sta portando avanti, possono automatizzare i processi di help desk oppure, in un ambito completamente diverso, essere di ausilio nell’analisi di complesse cause negli uffici legali. Allo stesso tempo startup USA come Mya stanno rivoluzionando i tradizionali processi di recruiting del personale o l’italiana Moneyfarm sta diventando il consulente di investimento per migliaia di persone.

L’AI sta rivoluzionando il modo con cui facciamo la spesa. Amazon GO oggi permette di entrare un negozio, acquistare, pagare ed uscire senza passare dalla cassa ed è stato annunciato che 3000 negozi di questo tipo stanno per aprire negli USA, ma senza andare così lontano CheckOut Technologies è la startup italiana che sta offrendo lo stesso servizio alla GDO in Europa. Se poi volessimo ricevere il cibo a casa o in ufficio, potremmo trovare che la consegna è fatta in modo inatteso. Ad esempio, la startup Kiwi oggi consegna il cibo nei campus americani attraverso dei robot, non dei fattorini umani.

Infine un altro esempio di campo che oggi è rivoluzionato dall’AI è certamente quello relativo al comportamento del cliente. A titolo di esempio, qui, potremmo citare gli impatti che stanno avendo i motori di raccomandazione come quello di Netflix utilizza per ridurre il pericolo di mancati rinnovi e che secondo la stessa azienda garantisce risparmi per oltre $1bn, oppure soluzioni di predizione delle vendite come quella dei francesi di Vekia o di definizione del prezzo delle camere degli hotel in funzione delle previsione di domande come fanno in Lybratech o di predizione del comportamento dei propri clienti a fronte di nuove offerte proprie o dei concorrenti come fanno gli italiani di Big Profiles.

La  prima settimana di agosto mi è capitato di essere ospite di una famiglia nella città di Milano. Una giovane coppia simpatica, con la quale risultava impossibile non scambiare due parole per approfondire la reciproca conoscenza. Inevitabilmente il discorso cade  sul lavoro. In particolare il marito mi racconta di lavorare per un’importante multinazionale del settore finanziario e di occuparsi dell’helpdesk interno della divisione IT.

Immediatamente gli riverso una quantità di domande su come viene gestito il servizio e sulle problematiche che riscontra quotidianamente. Mi parla per circa 25 minuti ininterrottamente, per concludere con una frase veramente originale:

“Noi gestiamo il servizio con la modalità prendi e vai.” “In che senso, scusa” gli domando. “Nel senso, che a un certo punto eravamo talmente esasperati dalle domande banali e ripetitive che ci venivano poste, che abbiamo detto alla gente: se hai un problema, alzati dalla sedia e vieni direttamente alla divisione IT col tuo computer.”

Quindi tutti i giorni, in questa azienda c’è un pellegrinaggio per risolvere problemi definiti “utente”, e questa multinazionale ha 3 persone che fanno solo questo tutto il giorno. Vediamo di analizzare i pro e contro.

Tra i pro sicuramente un servizio di alto livello ai propri dipendenti, soprattutto per quelli meno avvezzi all’utilizzo degli strumenti informatici. Per alto livello intendo massima comodità e tempi di risoluzione entro la giornata.

L’altra faccia della medaglia offre però parecchi spunti di riflessione. Di seguito ve ne elenco alcuni.

1- Un atteggiamento troppo paternalistico, non farà mai evolvere il vostro dipendente. Alla prima difficoltà tenderà ad interrompere il lavoro e a rivolgersi al servizio “Prendi e vai”, con perdite di tempo sia per l’utente che ha bisogno di supporto che per per il dipendente che deve fornire il supporto stesso. Ogni volta che si ripresenterà lo stesso problema, l’utente non proverà a risolverlo da solo, ma tenderà a ricontattare il collega della divisione IT.

2-  L’azienda stipendia tre persone per fare un lavoro poco gratificante e ridondante. Quelle stesse risorse potrebbero essere impiegate per mansioni più qualificate, in linea con le loro competenze.

3- Immaginate di moltiplicare lo schema “Prendi e vai” per ogni filiale dell’azienda. Diventa certamente un investimento non indifferente da un lato, e non stimola la produttività delle persone dall’altro.

Esiste un modo diverso per affrontare questa tipologia di situazioni? La tecnologia offre soluzioni alternative?

Una prima idea potrebbe essere quella di migliorare la formazione dei dipendenti. Ma quanto costerebbe in termini di ore retribuite, e soprattutto ogni quanto tempo bisognerebbe aggiornarsi? E una volta formati, i dipendenti quanto tempo sarebbero in grado di trattenere l’informazione?

Una seconda possibilità, potrebbe essere quella di mettere delle di FAQ online, nell’intranet aziendale. Ma su questa tipologia di problemi è possibile prevedere tutte le eventuali criticità? Il dipendente quanto tempo impiegherebbe a trovare la domanda che risolve il suo problema? Ma soprattutto se la risposta nella sezione F.A.Q. esistesse, e lui non la trovasse?

Una terza possibilità è redarre un documento che descriva i contenuti pubblici del server aziendale. Una sorta di guida per cercare efficacemente l’informazione che si sta cercando.

Una quarta, inserire una funzione help che restituisca contenuti in funzione delle parole chiave inserite nella ricerca. Il problema è che ognuno inserisce parole chiave differenti e non sempre i contenuti restituiti sono pertinenti.

Fino adesso abbiamo cercato soluzioni per così dire standard, ma se allarghiamo l’orizzonte ci rendiamo conto che oggi la tecnologia offre opportunità fino a qualche anno fa non implementabili.

Pensate per esempio alla possibilità di rispondere attraverso una live chat a tutte quelle domande ripetitive che normalmente vengono poste ad un helpdesk. Facciamo un ulteriore passaggio ed immaginiamo che dall’altra parte della live chat ci sia un’intelligenza artificiale in grado di dialogare in linguaggio naturale e di rispondere alla maggior parte delle domande.

Avremo certamente una serie di ricadute positive, ve ne elenco almeno tre:

1- Il dipendente avrebbe la possibilità di accedere con immediatezza all’informazione in qualsiasi momento della giornata, inclusi il sabato e la domenica.

2- Il dipendente “auto apprende” la soluzione ogni volta che gli si presenta un nuovo problema.

3- Libereremmo risorse nella divisione IT e potremmo dedicarle a compiti a più alto valore aggiunto.

Quindi concludendo, l’intelligenza artificiale applicata ai chatbot può essere una soluzione più efficiente ed efficace rispetto a come tradizionalmente tendiamo ad affrontare i problemi, ma bisogna sforzarsi di guardare oltre quello che abbiamo appreso semplicemente dalla nostra esperienza.

Sales & Marketing – Pigro Co-founder

More than 20 years of experience in multinational companies.