Intelligenza artificiale e Big data sono due elementi sempre più al centro del panorama digitale: sapevi che sono strettamente legati e che si alimentano a vicenda? Continua a leggere il mio articolo per sapere in che modo e quali sono i vantaggi che scaturiscono dalla convergenza tra IA e Big data.

Intelligenza artificiale

Cos’è l’intelligenza artificiale? È la capacità di una macchina di compiere determinate azioni che replicano l’intelligenza umana; ci sono vari tipi di IA che possono svolgere vari compiti. Se vuoi approfondire questo argomento, puoi leggere il mio articolo I 3 tipi di Intelligenza artificiale.

In particolare, il fondamento dell’intelligenza artificiale sono i dati: è proprio grazie a questi che l’IA “apprende” e può diventare “intelligente”, cioè imparare ad utilizzare le conoscenze acquisite. Come? Grazie a tantissimi esempi, ovvero dati, attraverso i quali l’IA apprende, diventando in grado di applicare ciò che ha imparato anche a tutto il resto. 

Ne deriva che è importante come e quali dati vengono scelti per formare l’IA, ovvero la qualità del dataset influenzerà la qualità del modello di IA e il fatto che questo produca poi risultati più o meno affidabili. Dunque, il dataset deve essere quanto più completo, accurato, rappresentativo della realtà e strutturato possibile: per raggiungere questo obiettivo è necessario non solo raccogliere e analizzare al meglio i dati, ma anche effettuare prima una pulizia.

È stato infatti introdotto l’AI Act per regolare tutto ciò che riguarda l’intelligenza artificiale a livello europeo: se vuoi approfondire, puoi leggere il mio articolo in merito AI Act: ecco tutto quello che c’è da sapere.  

Big data

Con il termine Big Data, invece, si intende una grande mole di dati, sia strutturati che non, provenienti da più fonti, anche se non c’è una vera e propria regola che definisca quando un insieme di dati diventi “Big”. Sicuramente, quando si parla di Big data, sono coinvolti strumenti di rilevazione, misurazione e analisi non tradizionali, che permettono non solo di poter elaborare questi dati, ma soprattutto di farlo in un tempo ragionevole, dato appunto l’alto volume.

Per capirli meglio, possiamo rifarci al modello delle 3 V elaborato nel 2001 da Douglas Laney:

  • Volume: la dimensione dei dati, cioè la quantità di dati raccolti e archiviati
  • Varietà: la tipologia di dati, ovvero se sono strutturati o non, la fonte, e così via
  • Velocità: la velocità con cui vengono prodotti i dati

A queste, si sono poi aggiunte altre 2 V:

  • Veridicità: la qualità e l’affidabilità dei dati
  • Valore: la capacità di trasformare i dati in valore.

Qual è il ruolo dei dati nell’intelligenza artificiale?

La convergenza tra Big Data e IA fa sì che entrambi si alimentano a vicenda: più dati ha l’IA più questa impara, e più l’IA impara più riesce ad estrarre, elaborare e sfruttare dati. 

In pratica, applicare l’IA ai Big data può essere utile in quanto potrebbe scoprire modi alternativi per analizzare o elaborare i dati, che con gli strumenti tradizionali potrebbero sfuggire. Inoltre, l’IA è utile per migliorare anche l’analisi dei dati, accelerando i processi non solo di analisi, ma anche decisionali che ne conseguono.

Machine learning

È nel machine learning che si ha la sintesi perfetta tra Big data e IA: è una branca dell’intelligenza artificiale, che permette ad un sistema di imparare autonomamente, senza che debba essere programmato per fare quello che deve fare. Se vuoi approfondire, puoi leggere il mio articolo Machine Learning: cos’è e a cosa serve la tecnologia di apprendimento automatico.

In particolare, il machine learning, estrapola valore dai dati: grazie ad un alto volume di dati, le potenzialità del machine learning si amplificano notevolmente. Infatti, è possibile, come ti accennavo prima, avere più materiale con cui addestrare l’IA. Ma non solo: il machine learning  può, sempre grazie all’alto numero di dati, individuare pattern che non sarebbero stati individuati con le tecniche tradizionali, fare previsioni future, automatizzare processi decisionali o addirittura facilitarli.

Vediamo qualche esempio pratico.

Il Machine learning insieme ai Big data può essere applicato a molti settori, per obiettivi diversi. Ad esempio, nella finanza, per prevedere l’andamento del mercato, o nel marketing, per segmentare meglio il pubblico di riferimento per una campagna pubblicitaria. Ma anche nella sanità, per analizzare i dati dei pazienti e, ad esempio,  trarre conclusioni per le cure da adottare.

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