L’intelligenza artificiale e le sue declinazioni tecnologiche sono strumenti tesi a migliorare l’organizzazione delle aziende.
E ciò malgrado tante realtà, ancora oggi, pur essendo interessate, stentano a comprendere quanto l’IA possa essere utile sul piano pratico e quanto abbia davvero il potenziale per far crescere un’azienda in modo esponenziale, nell’arco di qualche anno.
Le tre applicazioni che ci sembra possano rivelarsi più interessanti per le aziende sono il Machine Learning, la Computer Vision e sicuramente il Robotic Process Automation.
Il Machine Learning è certamente la più utilizzata e aiuta le aziende nell’accesso ai dati, nell’organizzazione di questi, finalizzata a snellire il processo decisionale in modo quanto più aderente all’ottenimento dei risultati. Una soluzione che implica un utilizzo delle informazioni più capillare, oltre che un rapporto più efficiente con i clienti, dei quali si riescono ad analizzare in maniera più proficua le esigenze.
La Computer Vision invece è un ramo dell’IA che studia come i computer imitano la vista umana e la capacità umana di interpretare le immagini digitali. Particolamente utile in ambito retail, offre notevoli applicazioni anche se le sperimentazioni in tal senso non sono ancora completamente esplose.
Ed infine, il Robotic Process Automation, che sottintende all’automazione di processi ripetitivi, in grado di sostituire il lavoro umano. In tal senso, la robotica aiuta le aziende nella gestione del lavoro di tutti i giorni, ottimizzando di gran lunga l’efficienza operativa.
Considerato che nell’era digitale i gruppi criminali informatici sono sempre in agguato e che il loro campo di battaglia è la rete aziendale, vale la pena approfondire una delle tante sfaccettature dell’approccio del Machine Learning.
Oggi, il pericolo consiste in attacchi invisibili, quanto più silenziosi possibile: gli hacker si insinuano tra le fila della rete aziendale superando, in maniera sofisticata, la sua difesa e creando danni di non poco conto.
Con gli ultimi progressi della matematica, il processo di auto-apprendimento in grado di individuare nuove minacce su larga scala, sta riscuotendo risultati interessanti, offrendo le prime soluzioni di cyber defense. Ed è sempre grazie a questi progressi di auto-apprendimento che le macchine riescono oggi a individuare le minacce e definire risposte in tempo reale, in grado di combatterle in maniera complessa ed efficace.
Siamo ormai testimoni della rivoluzione del Machine Learning. Abbiamo vissuto la sostituzione delle macchine al lavoro umano e poi dell’automazione per i compiti ripetitivi. Oggi, siamo in una fase in cui i compiti poco funzionali vengono facilmente rimpiazzati da macchine in grado di gestire volumi di dati impressionanti.
E mentre le reti crescono in complessità, le opportunità di attacchi informatici aumentano. Lo sanno bene coloro che si occupano della sicurezza in tal senso, secondo cui parlare di protezione perimetrale dei sistemi di una azienda è riduttivo.
Gli attacchi informatici sono evoluti e subdoli ed i metodi che fanno appello alle signature falliscono rovinosamente. Ecco perché solo le risposte automatizzate del Machine Learning funzionano. Perché laddove le minacce alla cyber security dovessero coinvolgere anche le strette maglie della sicurezza aziendale, si può porre rimedio rapidamente e in maniera efficiente.
Il futuro, che è oggi, ci darà probabilmente ragione.
