Che cosa vi viene in mente quando pensate all'Intelligenza Artificiale?

Forse immaginate una macchina che compie azioni tipicamente umane, una macchina che vede, ascolta, legge, parla, pensa e reagisce. È così, ed è notevole. Ma l'aspetto forse più straordinario e che costituisce il fulcro dell'IA e dell'apprendimento automatico (machine learning) è la capacità delle macchine di elaborare e interpretare enormi quantità di dati non strutturati in un modo in cui un essere umano non sarebbe in grado di fare.

Per questo motivo, l'IA ci consente di prendere decisioni più informate e ottenere risultati migliori. In ambito sanitario, ad esempio, l'IA può favorire nuove scoperte nella R&S e nella diagnostica. Nel settore finanziario, può aiutare gli analisti di ricerca a formulare previsioni più precise. In ambito manifatturiero, può incrementare i controlli di produzione e l'efficienza.

Si prevede che l'IA possa generare la cifra astronomica di 15.700 miliardi di dollari nell'economia globale entro il 2030.1 In pratica, più dell'intero PIL cinese odierno. Questo potenziale di crescita deriva da numerosi fattori, tra cui:

  • Aumento della produttività del lavoro (margini più elevati)
  • Maggiore personalizzazione di prodotti e servizi (aumento dei ricavi)
  • Individuazione e prevenzione degli attacchi informatici
  • Identificazione di modelli di risparmio dei costi

Secondo alcune stime, l'IA e il machine learning potrebbero rivoluzionare l'industria della logistica, facendo risparmiare potenzialmente 500 miliardi di dollari ogni anno in termini di spese attraverso una migliore efficienza del lavoro, la riduzione dei costi di trasporto e la maggiore efficienza di ciascun viaggio.2 Altre analisi stimano che la personalizzazione realizzata grazie all'IA in tre soli settori (vendita al dettaglio, sanità e servizi finanziari) farà confluire 800 miliardi di dollari di ricavi verso le società che hanno adottato con successo l'IA nell'arco di cinque anni.3

Previsioni del valore dell'attività derivante dall'IA a livello mondiale

Fonte: Gartner, aprile 2019. *Previsione: Il valore dell'attività generata dall'Intelligenza Artificiale nel mondo, 2017-2025.*
Il grafico a barre è una previsione del valore dell'attività derivante dall'IA a livello mondiale. Esso mostra che il valore dell'attività, espresso in miliardi di dollari USA, aumenta ogni anno dal 2017 al 2022.

Gli investimenti in IA sono in aumento

Gli investimenti e la spesa mondiale legati all'IA dovrebbero raggiungere i 35,8 miliardi di dollari quest'anno, pari ad un aumento di oltre il 44% rispetto al 2018. Secondo le previsioni, la spesa per i sistemi di IA dovrebbe più che raddoppiare entro il 2022, fino quasi a raggiungere gli 80 miliardi di dollari, pari a un tasso di crescita annuo composto del 38% nel periodo 2018-2022.4 Analogamente, il governo USA ha aumentato gli investimenti non classificati in R&S sull'IA di oltre il 40% dal 2015.

Di questo passo, la spesa destinata all'IA sarà uno dei segmenti tecnologici a più rapida espansione.5

Nel mondo di oggi, basato sui dati, le società si trovano di fronte ad una scelta: essere sommersi da valanghe di dati o usare l'IA per trasformarli in un vantaggio competitivo. La maggior parte delle aziende sembra averlo capito. Secondo una ricerca condotta da NewVantage Partners, l'88% degli intervistati ha dichiarato di avvertire maggiormente l'urgenza di investire nell'IA nel 2019. Ciononostante, il 77% ha affermato che "l'adozione a livello aziendale" di iniziative legate all'IA continua a presentare difficoltà.6 Questo è probabilmente imputabile al fatto che i benefici dell'IA possono non essere immediati, mentre i rischi vanno affrontati subito.

I rischi dell'IA

La qualità dei dati, i timori per la sicurezza e considerazioni culturali legate alla dismissione della forza lavoro possono limitare l'adozione su vasta scala dell'IA a breve termine.

La disponibilità e l'integrità dei dati è essenziale allo sviluppo degli algoritmi e la qualità dei risultati può risentirne se i dati non sono adeguatamente puliti, catalogati e classificati. Infatti, il processo di pulizia dei dati è una delle questioni più pressanti e dispendiose in termini di tempo con cui le società devono fare i conti.

A ciò si aggiungono violazioni della sicurezza e operatori scorretti. Come si possono evitare errori o la manipolazione non autorizzata dei dati? Si pensi, ad esempio, ai "deepfake", che stanno diventando un problema sempre più spinoso. Questi video creati con l'AI mostrano persone reali mentre rilasciano dichiarazioni o lanciano messaggi che non hanno mai realmente pronunciato.7

E poi c'è la perdita di posti di lavoro. Secondo alcune stime, solo il 5% delle occupazioni può essere interamente automatizzato, ma il 49% delle mansioni oggi retribuite nell'economia globale è potenzialmente automatizzabile.8 La riqualificazione dei lavoratori sarà un aspetto fondamentale nell'affrontare la questione.

Un potenziale enorme

Nonostante i rischi e i limiti, l'IA sta avendo un impatto su tutti i settori. Di seguito alcuni esempi.

  • Vendite al dettaglio. L'IA potrebbe presto consentire alle società di abbigliamento di disegnare, commercializzare e produrre capi di abbigliamento personalizzati. Invece dei metodi di produzione tradizionali, basati su modelli identici, l'IA può essere utilizzata insieme con altre tecnologie come l'imaging 3D, la realtà aumentata e la realtà virtuale nonché la produzione automatica, per creare capi d'abbigliamento su misura in modo più efficiente. Analogamente, i venditori al dettaglio hanno già iniziato a usare il machine learning per fare previsioni sugli ordini dei clienti sia online che in negozio.9
  • Sanità. Con l'ausilio dell'IA, i medici possono assistere i pazienti e formulare diagnosi a distanza, con un enorme potenziale di riduzione dei costi. L'IA sta inoltre ottimizzando la capacità di individuare e diagnosticare le patologie. Nel 2019, un computer equipaggiato con sistemi di machine learning è stato in grado di diagnosticare un cancro ai polmoni con maggior precisione dei radiologi.10
  • Servizi finanziari. Molti gestori finanziari hanno già adottato strategie d'investimento sulla base dei suggerimenti generati con il machine learning. L'IA può essere in grado non solo di suggerire strategie d'investimento, ma anche di implementarle. Tuttavia, la supervisione e l'esperienza dell'uomo sono necessarie. In J.P. Morgan, l'uso dell'intelligenza artificiale ha lo scopo di migliorare i risultati degli investimenti. Per sapere in che modo l'IA e il machine learning stanno influenzando gli investimenti in J.P. Morgan, seguire questo link.
  • Trasporti. Come nel caso della sanità, anche questo settore può far leva sull'IA per ottenere benefici economici e, nel contempo, salvare delle vite. Negli Stati Uniti, la National Highway Traffic Safety Administration, l'ente che si occupa della sicurezza stradale, ha stimato che il 94% degli incidenti stradali gravi è imputabile a errore umano.11 I veicoli automatici (o anche semiautomatici) sono potenzialmente in grado di eliminare questo fattore. Inoltre, si prevede che i veicoli autonomi porteranno un radicale mutamento del settore degli autotrasporti USA. Dato che due terzi di tutte le merci trasportate negli Stati Uniti viaggiano su gomma, qualsiasi progresso nella guida autonoma potrebbe avere un impatto significativo. Se i camion autonomi al 100% dovessero sostituire completamente quelli guidati dai camionisti, i costi operativi per il settore dei trasporti si ridurrebbero del 45%12

Capacità dei sistemi IA di identificare correttamente gli oggetti all'interno di immagini (accuratezza in percentuale)

Fonte: ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge; analisi del McKinsey Global Institute, dati ad aprile 2018.
Il grafico a linee illustra la capacità dei sistemi IA di identificare correttamente gli oggetti all'interno di immagini, dove l'accuratezza è espressa in percentuale. Il miglior sistema IA è comparato alle prestazioni umane ogni anno dal 2010 al 2017.

Potenziale d'investimento

Solo il 20% delle aziende attualmente interessate all'IA l’ha implementa su vasta scala13 nella datasfera di 16,3 zettabyte (si prevede che la datasfera si decuplicherà, passando a 163 zettabyte entro il 2025).14 Per farsi un'idea, uno zettabyte è uguale a 1.000 miliardi di gigabyte.

Date le previsioni di un rapido diffondersi degli investimenti nel campo dell'IA nei prossimi cinque anni, le grandi società si stanno attrezzando per aggiungere alle loro piattaforme le funzionalità IA. Recentemente, Salesforce.com ha annunciato che pagherà 15,7 miliardi di dollari per acquisire Tableau, una società di business analytics che aiuta i clienti a visualizzare i loro dati. Anche noi, naturalmente, siamo interessati a investire nell'IA. In che modo lo facciamo? Di seguito riportiamo cinque categorie di beneficiari che abbiamo individuato.

1. Provider di piattaforme IA: questi distributori di software forniscono strumenti di visualizzazione pronti per l'uso, algoritmi di apprendimento automatico, strumenti di riconoscimento facciale e di elaborazione del linguaggio naturale, nonché attività di sentiment tracking e chatbot. Consentono alle società con scarsa esperienza nel campo di impiegare l'IA utilizzando strumenti self-service e risparmiando sforzi, tempo e denaro.

2. Componenti per computer: i semiconduttori per le unità di elaborazione grafica (GPU) o i circuiti integrati per applicazioni specifiche (ASIC) consentono di realizzare computer potenti in grado di sfruttare l'IA. Prevediamo che la domanda di questi componenti continuerà ad aumentare.

3. Modelli di business incentrati sull'IA: sia le società consolidate che quelle emergenti stanno cominciando a mettere i dati al centro di ogni loro azione. Noi cerchiamo società d'eccellenza che abbiano incentrato i loro modelli di business sull'IA e che offrano anche ai loro clienti servizi basati sull'IA. Società come queste si possono trovare in ambiti come la sicurezza informatica, la protezione dei dati, la sanità, i servizi finanziari e le assicurazioni.

4. Consulenti tecnologici: nel momento in cui una società intraprende il suo viaggio verso la trasformazione digitale, si rende presto conto che i tempi, le modalità e la logistica dell'IA sono questioni complesse. I consulenti specializzati possono rivelarsi utili.

5. Fornitori di dati: i risultati di un algoritmo di apprendimento automatico dipendono fortemente dai dati di addestramento (training data). Poter accedere a vaste serie di dati di alta qualità è di primaria importanza. Non è un caso che i fornitori di dati si stiano moltiplicando, con un'offerta pressoché illimitata: dalle immagini satellitari delle ombre sulle navi petroliere al traffico pedonale nei centri commerciali tramite geolocalizzazione. Infatti, la nostra banca d'investimento conta oltre 500 diversi fornitori di dati.

Conclusioni

L'IA ha un potenziale rivoluzionario di trasformazione delle aziende, incremento della produttività e generazione di valore aggiunto per l'economia globale. Le società leader di centinaia di settori stanno cercando di sfruttarne le potenzialità per migliorare la loro efficienza operativa. Inoltre, i progressi nelle applicazioni IA possono aiutarci a vincere alcune delle maggiori sfide mondiali, sia in ambito economico sia nella vita quotidiana. Se i rischi saranno affrontati nel modo giusto, l'IA avrà un brillante futuro e porterà con sé la prospettiva di svariati benefici e possibilità per la società nel suo complesso.

 

1 PwC, 2017, "Sizing the prize: What's the real value of AI for your business and how can you capitalize?"

2 Goldman Sachs, 9 marzo 2017, "Artificial Intelligence & Machine Learning: Logistics".

3 Boston Consulting Group, maggio 2017, "Profiting from Personalization".

4 International Data Corporation, marzo 2019, "Worldwide Semiannual Artificial Intelligence Systems Spending Guide".

5 Documento della Casa Bianca, maggio 2018, "Summary of the 2018 White House Summit on AI for American Industry".

6 NewVantage Partners, gennaio 2019, "Big Data and AI Executive Survey 2019".

7 USA Today, 13 maggio 2019, "Wait, is that video real? The race against deepfakes and dangers of manipulated recordings".

8 McKinsey Global Institute, gennaio 2017, "A Future that works: Automation, Employment, and Productivity".

9 PwC, maggio 2018, "Global Consumer Insights Survey 2018—Artificial intelligence: Touchpoints with consumers".

10 The New York Times, 20 maggio 2019, "A.I. Took a Test to Detect Lung Cancer. It Got an A".

11 National Highway Traffic Safety Administration, maggio 2019, "Automated Vehicles for Safety."

12 McKinsey, dicembre 2018, "Distraction or disruption? Autonomous trucks gain ground in U.S. logistics".

13 McKinsey Global Institute, giugno 2017, "Artificial Intelligence: The Next Digital Frontier?"

14 Seagate e IDC, novembre 2018, "Data Age 2025: The Digitization of the World From Edge to Core".