L’AI adattiva è davvero una rivoluzione nel mondo dell’informatica, destinata a diventare una componente fondamentale di tutti i software moderni nei prossimi anni a venire.

Man mano che AI diventa sempre più presente nella vita delle persone, più vogliamo sapere come funziona esattamente. Questo è guidato dalle parti interessate interne che devono fidarsi dei modelli che stanno utilizzando, dai consumatori che sono influenzati dalle decisioni sui modelli e dalle autorità di regolamentazione che vogliono assicurarsi che i consumatori siano trattati in modo equo. L’intelligenza artificiale è fondamentalmente un insieme di processi e metodi che consente agli utenti umani di comprendere e fidarsi dei risultati e degli output creati dagli algoritmi di apprendimento automatico.

Non è una grande novità che i software costruiti con un pizzico di intelligenza artificiale siano in aumento. L’applicazione di algoritmi AI e ML può aiutare le aziende di vari settori a migliorare dozzine di operazioni quotidiane, dall’assicurarsi che il magazzino abbia abbastanza scorte per soddisfare la domanda dei consumatori, alla previsione di come questa domanda cambierà nel tempo. Nel 2022, i risultati dello sviluppo dell’IA sono diventati qualcosa che un utente medio può testare e utilizzare senza ostacoli.

Oggi, gli esperti prevedono che l’emergere dell’IA adattiva sia la pietra miliare che porterà l’attuale ecosistema tecnologico al livello successivo.

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Cos’è l’IA adattiva?

È la prossima generazione di intelligenza artificiale, che combina algoritmi avanzati di apprendimento automatico con un approccio più reattivo e flessibile all’apprendimento autonomo. A differenza dell’IA generativa, i sistemi di IA adattiva vantano versatilità e possono adattarsi e apprendere in tempo reale, riqualificando costantemente i loro modelli in base a nuovi dati e feedback.

I modelli di intelligenza artificiale adattiva sfruttano il feedback in tempo reale per modificare dinamicamente l’apprendimento e adattare gli obiettivi di conseguenza. Questo li rende particolarmente capaci in compiti che richiedono una reazione immediata a cambiamenti improvvisi all’interno di un ambiente di lavoro digitale. In effetti, Gartner ha nominato l’IA adattiva come uno dei suoi principali trend tecnologici strategici per il 2023. La ricerca prevede inoltre che le aziende che lo utilizzeranno entro il 2026 supereranno i loro concorrenti del 25%. Uno dei principali vantaggi dell’IA adattiva è la sua capacità di adattarsi alle mutevoli circostanze. In un ambiente di lavoro digitale, ciò significa che le aziende possono utilizzare l’intelligenza artificiale adattiva per migliorare l’esperienza del cliente rispondendo rapidamente alle mutevoli esigenze e preferenze dei clienti. Uno degli strumenti più all’avanguardia che incarnano le capacità di intelligenza artificiale adattiva è SubStrata, uno strumento che i commerciali utilizzano per analizzare i segnali verbali e non verbali, consentendo loro di valutare accuratamente le emozioni e le prospettive dei potenziali clienti e chiudere le trattative più velocemente, il tutto in tempo reale. Con la sua abbondanza di vantaggi, l’IA adattiva è destinata a rivedere la forza lavoro digitale fornendo un approccio più reattivo e flessibile all’apprendimento autonomo.

Campi di applicazione

Nel 2023, ci saranno più servizi basati sull’intelligenza artificiale e il ritmo del suo sviluppo rende difficile prevedere quali sfere della nostra vita influenzerà. Le aziende coinvolte nella concorrenza di mercato, tuttavia, hanno la propria opinione su come il software basato sull’intelligenza artificiale dovrebbe avvantaggiare la loro attività. Non c’è dubbio, i servizi di intelligenza artificiale che possono trasformare il tuo gatto in un personaggio animato usando una foto meritano il giusto apprezzamento, ma ciò di cui le aziende hanno bisogno è un flusso di lavoro ottimizzato e una maggiore sicurezza dei dati. A tale scopo, è possibile applicare l’IA adattiva. Questi sistemi di intelligenza artificiale di nuova generazione elaborano le mutevoli circostanze che si verificano in situazioni del mondo reale per adattare di conseguenza il loro comportamento. Invece di utilizzare i dati accumulati per apprendere un sistema di intelligenza artificiale una volta e poi distribuirlo, lo sviluppo adattivo dell’IA implica l’apprendimento e l’implementazione continui. Tali sistemi possono ricevere nuovi dati da dispositivi IoT, ad esempio. Tale approccio può essere utilizzato per la creazione di auto a guida autonoma, assistenti intelligenti, servizi di monitoraggio dei social media, ecc.

Ci sono aree in cui l’applicazione di sistemi adattivi basati sull’IA è molto produttiva. L’intelligenza artificiale adattiva si adatta alle modifiche del mondo reale e in tempo reale perché può rivedere il proprio codice. Questa adattabilità significa che le organizzazioni possono diventare più resilienti nella progettazione, più flessibili nell’applicazione e più rapidamente in grado di affrontare interruzioni e tempi di inattività. I sistemi di controllo adattivi abilitati all’IA monitorano e apprendono continuamente lo stato attuale delle operazioni e, con un intervento minimo del personale, regolano in modo ottimale la risposta al variare delle condizioni. L’integrazione dell’intelligenza artificiale adattiva a livello di dispositivo, controllo e cloud crea tre vantaggi significativi: controllo autonomo, riparazione automatica e apprendimento continuo. L’intelligenza artificiale adattiva cambia la velocità e il modo in cui le persone possono prendere decisioni, il che può aumentare la produttività. Ciò è particolarmente importante nelle operazioni contestuali connesse. Le aziende che si affidano a una strategia di dati che coinvolge l’intelligenza artificiale realizzeranno un processo decisionale più flessibile, poiché le persone possono rispondere più rapidamente ai cambiamenti del mercato, della produzione e della supply chain.

L’IA adattiva può semplificare il processo decisionale?

Questo è un tema importante in questo momento perché il processo decisionale sta diventando più complesso. Semplificare non è facile, ma l’edge computing integrato può affrontare un’ampia gamma di casi d’uso IT e di tecnologia operativa riunendo IA adattiva, virtualizzazione e altre discipline di programmazione. L’IA adattiva apprende modelli dalle esperienze con esseri umani e macchine. Poiché l’IA adattiva raccoglie e analizza i dati in sequenza, impara da nuove informazioni e osservazioni mentre lavora con dati e previsioni meno recenti, offrendo risultati migliori per chi è in grado di creare, rendere operative e scalare architetture di intelligenza artificiale adattive.