Guida ai modelli AI: cosa sono e come funzionano
L’intelligenza artificiale (AI) sta trasformando il modo di operare delle aziende, offrendo decisioni più rapide, insight più approfonditi e automazione scalabile. Questa guida spiega cosa sono i modelli AI, in cosa si differenziano dal machine learning (ML) e dal deep learning (DL) e come le aziende leader li stanno applicando per ottenere risultati reali.
- Presentazione
- Le differenze tra i modelli AI e i modelli ML e DL
- I modelli AI più diffusi e le loro applicazioni pratiche
- Risorse
Presentazione
L’intelligenza artificiale ha un ruolo sempre più centrale nelle operazioni aziendali moderne, soprattutto quelle basate sui dati. I modelli AI accelerano il processo di comprensione e interpretazione dei dati. Grazie alla loro capacità di analizzare rapidamente i dati, trovare schemi e fornire previsioni, questi potenti programmi sono diventati essenziali per un processo decisionale efficiente e a volte automatizzato.
Le differenze tra i modelli AI e i modelli ML e DL
Intelligenza artificiale, o AI, è un termine generale che indica un gruppo di tecnologie che utilizzano macchine per simulare il funzionamento della mente umana. Machine learning (ML) e deep learning (DL) sono sottoinsiemi dell’intelligenza artificiale, ciascuno caratterizzato da una diversa serie di procedure per addestrare le macchine a eseguire processi cognitivi simili a quelli umani.
Modelli ML
Il machine learning è un ramo dell’AI che addestra le macchine ad imparare dall’esperienza. I modelli ML vengono alimentati con dati di addestramento etichettati (apprendimento supervisionato) o con dati grezzi non etichettati (apprendimento non supervisionato). I modelli ML imitano il modo di imparare degli esseri umani, procedendo per tentativi e per errori. Col tempo, i modelli ben addestrati forniscono previsioni sempre più accurate. I modelli ML sono ampiamente utilizzati nelle applicazioni di previsione (ad esempio prevedere le vendite del prossimo mese), segmentazione (ad esempio stabilire se una transazione è fraudolenta o meno), clustering (ad esempio identificare gli articoli acquistati da clienti simili) e altri sistemi di raccomandazione.
Modelli DL
Il deep learning è un sottoinsieme del machine learning. Un modello DL è essenzialmente una rete neurale a più livelli, in cui ogni livello contiene una serie di nodi interconnessi. La “profondità” del modello di deep learning dipende dal suo scopo. Alcuni modelli DL avanzati sono costituiti da mille o più livelli, ciascuno dei quali perfeziona ulteriormente l’accuratezza delle previsioni. Questo tipo di modello AI è alla base di molte applicazioni che utilizzano grandi quantità di dati non strutturati (ad esempio immagini, video e documenti), come tecnologie per veicoli autonomi, assistenti vocali digitali e soluzioni di social listening.
I modelli AI più diffusi e le loro applicazioni pratiche
Attualmente vengono utilizzati molti modelli AI diversi. Qui elenchiamo sei dei modelli più comuni, con una breve spiegazione del loro funzionamento e alcuni casi d’uso reali.
Regressione lineare
La regressione lineare è un modello ML progettato per trovare la relazione lineare tra variabili di input e output. Identificando la linea retta di best fit tra queste due variabili, i modelli di regressione lineare possono essere addestrati in modo da prevedere accuratamente il valore della variabile di output in base alla variabile di input specificata. I modelli di regressione lineare vengono spesso utilizzati per l’analisi del rischio e svolgono un ruolo importante nell’aiutare gli istituti finanziari a valutare il rischio per identificare possibili aree di sovraesposizione.
Regressione logistica
La regressione logistica, affine alla regressione lineare, viene spesso utilizzata per risolvere problemi relativi alla classificazione. È una tecnica ideale per stimare la probabilità che un evento si verifichi utilizzando un insieme di variabili indipendenti. La regressione logistica trova applicazione ad esempio nel campo della ricerca medica. I ricercatori possono utilizzarla per comprendere in che modo alcune malattie, come il cancro, sono influenzate da fattori genetici, consentendo di sviluppare test più accurati per queste patologie.
Alberi decisionali
Gli alberi decisionali segmentano i dati utilizzando una serie di istruzioni if‑else. Essenzialmente, gli alberi decisionali sono diagrammi di flusso generati algoritmicamente che categorizzano o prendono decisioni in base alle risposte alle domande precedenti. Sono particolarmente utili per generare segmenti di clientela granulari che possono essere utilizzati per creare offerte personalizzate, ridurre l’abbandono e rimanere competitivi.
Foreste casuali
Una foresta casuale è un intero bosco di alberi decisionali collegati tra loro, ciascuno dei quali genera autonomamente un risultato o una decisione. Il contributo di tutti gli alberi viene quindi aggregato per ottenere un’unica decisione o previsione più precisa. I retailer possono utilizzare le foreste casuali per prevedere con maggiore precisione il comportamento degli acquirenti, utilizzando gli insight forniti da questo modello per aumentare le vendite.
Reti neurali
Le reti neurali sono alla base del deep learning. Questi modelli sono composti da numerosi livelli di nodi interconnessi. Ciascuno di questi nodi è un’unità di calcolo con almeno una connessione di ingresso ponderata, una funzione di trasferimento che combina gli input e una connessione di uscita. I nodi sono organizzati su livelli connessi tra loro, che rispecchiano la struttura delle sinapsi nel cervello umano. Le reti neurali si distinguono particolarmente nella gestione della complessità e sono incredibilmente utili per analizzare grandi quantità di dati eterogenei. Vengono spesso utilizzati per fornire supporto decisionale ai responsabili delle supply chain, per prevedere la domanda e per ottimizzare i livelli di inventario.
LLM (large language model)
I large language model (o LLM) sono un tipo di deep learning in grado di comprendere e generare linguaggio. Addestrati con enormi data set, questi modelli AI sono incredibilmente versatili e possono svolgere una serie di attività, tra cui generare risposte scritte alle domande, tradurre da una lingua all’altra, riassumere documenti e molto altro ancora. Gli LLM vengono utilizzati da aziende di tutti i settori per migliorare il servizio clienti, e sono estremamente utili per rilevare il sentiment e le emozioni. Le organizzazioni possono sfruttare gli LLM per analizzare l’attività sui social media, le recensioni online e le interazioni con le chat del servizio clienti allo scopo di comprendere più a fondo le opinioni dei clienti, monitorare la percezione del marchio e migliorare l’offerta di prodotti e servizi.
