Il Machine Learning è un sistema di apprendimento utilizzato dall’Intelligenza Artificiale
Il Machine Learning è un sistema di apprendimento utilizzato dall’Intelligenza Artificiale della quale spesso sentiamo parlare negli ultimi tempi, perché sempre più spesso impiegata in numerosi ambiti come il commercio elettronico, il design e la grafica, oltre che nel settore dei videogame.
Il Machine Learning (ML) è uno strumento utile che permette migliori performance aziendali in quanto implementa delle azioni sulla base dei dati già acquisiti, i quali, vengono appunto, “appresi” dalla macchina.
Tipologie di Machine Learning ed impieghi
Come funziona il Machine Learning?
Il funzionamento di questa tecnologia è basato su algoritmi: sono questi il vero motore dell’Intelligenza Artificiale. Esistono due tipi di “apprendimento” per le macchine ed i robot che vengono implementati nell’Intelligenza Artificiale e questi sono:
◦ Apprendimento Supervisionato
◦ Apprendimento Non Supervisionato
Il primo è senz’altro l’approccio più utilizzato e comporta la supervisione di un Data Analyst che si occupi a sua volta del miglioramento dell’algoritmo stesso, “insegnandogli” cose nuove o dell’implementazione di nuovi algoritmi sulla base dei feedback ottenuti. Il secondo invece “auto apprende” tramite analogia, schema o connessione, senza la supervisione umana.
Settori di utilizzo del Machine Learning
Sono molti i settori in cui viene utilizzata l’Intelligenza Artificiale, dai videogame, come già accennato, al commercio e ai trasporti, settori che ne fanno largo uso per dare agli utenti suggerimenti utili o per fare velocemente inventari di magazzino.
In generale possiamo dire che tutte le aziende le quali ad oggi scelgano di vendere online, necessitano di algoritmi di machine Learning più o meno sofisticati per la gestione di store online e spedizioni.
Sicuramente l’industria dell’intrattenimento con i giochi online e su console è stata fra i pionieri nell’utilizzo di questa tecnologia. Sempre più giochi infatti, utilizzano un approccio interattivo basato sui dati, per soddisfare l’utente e rendere l’esperienza più realistica.
Addirittura, grazie all’ormai sdoganato “mondo dell’online”, molti giochi che prima si svolgevano tradizionalmente in luoghi come i le sale gioco, come ad esempio i giochi di carte o i videogame arcade, ora si giocano completamente in digitale come il live blackjack, svincolandoci dal luogo fisico e rendendosi sempre disponibili.
Il Machine Learning nell’industria agroalimentare
Anche l’Industria dell’agroalimentare fa oggi utilizzo del Machine Learning, poiché questo miglioramento, offerto dall’Intelligenza Artificiale, permette anche la migliorata gestione delle risorse, evitando sprechi e massimizzando i profitti; tutte tematiche queste, che toccano molto da vicino l’industria dell’Agrifood : abbiamo infatti superato da poco gli 8 miliardi di persone sul nostro Pianeta e il tema della sostenibilità alimentare e della gestione delle risorse, nonché dei terreni agricoli, è oggi centrale.
Il digitale e l’industria alimentare sono due settori in grande sviluppo, proprio a causa dei temi sopracitati, che spesso si intersecano e danno vita ad un industria dell’agrifood sempre più tecnologica e controllata dall’uomo, che poco spazio lascia all’imprevedibilità della natura. Vi sono poi tanti E-commerce di vendita al dettaglio, ma anche all’ingrosso, di ortofrutta, semenze, ecc., oltre a piccole realtà che stanno riscuotendo grande successo. È il caso ad esempio di “Cortilia”, app nata nel 2011, che permette di avere a casa proprio tanti prodotti ortofrutticoli sempre freschi e a chilometro zero, da filiera corta.
Gli altri settori che utilizzano algoritmi e intelligenza artificiale: ricerca su Google e marketing digitale
Come abbiamo visto quindi oltre alla gestione delle risorse alimentari ed agricole, Intelligenza Artificiale e ML sono già utilizzate nel commercio elettronico per inventari e feedback agli utenti, ma anche nel gaming, il quale ne fa uso per rendere l’esperienza nell’ambiente di gioco più immersiva ed interattiva, quindi realistica, ed è proprio questo il fulcro che tiene attaccati agli schermi milioni di appassionati.
Vi è poi anche il mondo delle app e dei motori di ricerca, come Google, che si avvale del Machine Learning per migliorare l’esperienza dell’utente e fornire suggerimenti pertinenti alle sue ricerche sulla base di geolocalizzazione, ricerche ed acquisti precedenti, siti visitati e attitudini di navigazione. Non un utilizzo secondario se pensiamo al largo uso che facciamo ogni giorno delle applicazioni e del Web per la ricerca di informazioni. Esiste infatti ormai un’app per ogni esigenza: per lo sport ed il benessere psicofisico, per l’espletamento di pratiche burocratiche e pagamento delle bollette online, piuttosto che app di viaggio, fra le più usate insieme le app di giochi.
Nel settore dell’informazione, oltre alle app e ai motori di ricerca, possiamo anche annoverare le chat Gpt spesso usate nell’ambito del “customer care” (assistenza clienti) da molte aziende di retail e studiate per avere un dialogo con un essere umano, dando informazioni essenziali su acquisti, resi, tracciamenti, ecc..
Il digitale senza intelligenza artificiale è quindi svuotato dalle sue funzioni principali. Lo stesso marketing ha bisogno di algoritmi di Machine Learning per poter funzionare e per questo motivo. Lo sa bene il colosso Google, il cui focus si sta spostando sempre di più sulle nuove tecnologie, anche a livello accademico di studi e in ambito didattico diretto a tutti gli interessati ed ai professionisti, con corsi sempre più specialistici per formare nuovi marketer esperti nella vendita di prodotti e servizi, anche tramite le conoscenze in materia di nuove tecnologie, sia per le aziende che si affacciano per la prima volta alla digitalizzazione in contesti rurali o nuovi distretti industriali, sia per aziende che hanno subito già un primo step di digitalizzazione.
