Le imprese, i manager, gli addetti ai lavori e in linea di massima tutti noi, abbiamo oramai capito che si tratta di una rivoluzione profonda, destinata a cambiare, come mai prima, il nostro modo di lavorare, comunicare, fare cose. Non ci servono più effetti speciali:

mai come oggi servono concretezza, spiegazioni, casi ed esempi concreti per capire, toccare con mano come, dove, quando e perché portare l’AI nelle nostre imprese e cosa aspettarsi.

I numeri del resto parlano chiaro, i più recenti dati dell’Osservatorio Artificial Intelligence del Politecnico di Milano evidenziano una crescita significativa del mercato italiano dell’Intelligenza Artificiale, con un incremento del 52% nel 2023 rispetto all’anno precedente.

Ma c’è di più: il recente studio State of The Generative AI Market, realizzato da ISG (Information Services Group) rileva come, nei budget pianificati per il 2024, le aziende abbiano speso complessivamente 2,6 miliardi di dollari in merito al loro principale progetto basato sulla Generative AI. Il 70% utilizza ChatGPT per lo sviluppo software, mentre il 65% si sta rivolgendo agli MSP per ottenere tecnologie e competenze necessarie per implementare le iniziative legate all’intelligenza artificiale generativa.

In relazione ai casi d’uso, la Generative AI rappresenta l’investimento principale per i servizi di customer service. Il 53% delle aziende intervistate ha affermato come i chatbot con funzioni generative costituiscano attualmente la loro principale priorità riguardo un’attività specifica, mentre utilizzano in maniera generica la GenAI per automatizzare i test dei processi IT.

Numeri chiari, concreti, reali che raccontano un trend preciso dentro il quale proprio il Cognitive Computing rappresenta una delle frontiere più avanzate dell’innovazione tecnologica, integrando intelligenza artificiale, machine learning ed elaborazione del linguaggio naturale per emulare i processi cognitivi umani.

Ecco perché oggi è necessario raccontare ma soprattutto spiegare, concretamente, cosa è il Cognitive e dove, come sta già portando vantaggi nelle nostre imprese che lo stanno scegliendo.

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Che cos’è il Cognitive Computing

Intanto, come promesso, andiamo con ordine. Il Cognitive Computing si riferisce a sistemi informatici progettati per simulare le funzioni cognitive umane, come l’apprendimento, il ragionamento e la comprensione del linguaggio naturale. Questi sistemi analizzano grandi volumi di dati, riconoscono schemi e forniscono risposte o raccomandazioni basate su informazioni contestuali.

Il Cognitive Computing Consortium ha individuato quattro caratteristiche principali che definiscono i sistemi di cognitive computing:

• Adattabilità: sono in grado di riconoscere i contesti e coglierne le variazioni, sfruttando l’apprendimento automatico per affinare continuamente la loro comprensione. Questa capacità li rende flessibili nel gestire cambiamenti nelle informazioni contestuali, permettendo loro di adattarsi in tempo reale alle trasformazioni degli scenari di riferimento.
• Interattività: includono interfacce avanzate per facilitare la comunicazione tra esseri umani e computer. Questi sistemi comprendono in modo efficace i messaggi delle persone in molteplici lingue, supportando così lo sviluppo di applicazioni conversazionali avanzate. Per garantire le prestazioni necessarie, sfruttano risorse basate sul cloud computing.
• Capacità iterative: migliorano continuamente la loro efficienza grazie all’uso di tecniche di machine learning, a condizione che siano alimentati con dati affidabili. Questo consente loro di porre domande sempre più precise agli utenti, raccogliendo le informazioni più utili per risolvere i problemi. Tali capacità sono particolarmente evidenti nelle interfacce conversazionali, come quelle utilizzate nell’assistenza clienti.
• Contestualità: analizzano una vasta gamma di dati, sia strutturati che non strutturati, provenienti da molteplici formati, come file di testo, audio, video, informazioni geolocalizzate e temporalizzate. A ciò si aggiunge l’uso di tradizionali tabelle strutturate presenti nei database relazionali, che li aiuta a interpretare al meglio il contesto.
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Ma come funziona il Cognitive Computing?

Ecco quattro punti chiave del motore che muove le leve del cognitive computing.

Elaborazione del Linguaggio Naturale (NLP): Permette alle macchine di comprendere e interpretare il linguaggio umano, facilitando interazioni più naturali tra uomo e macchina.

Machine Learning e Deep Learning: Consentono ai sistemi di apprendere dai dati, riconoscere modelli e migliorare le proprie prestazioni nel tempo senza intervento umano diretto.

Ragionamento Basato su Regole: Utilizza logiche predefinite per analizzare situazioni e prendere decisioni informate.

Visione Artificiale: Capacità di interpretare e comprendere immagini e video, ampliando le possibilità di applicazione in diversi settori.

Questi componenti lavorano insieme per creare sistemi in grado di elaborare grandi quantità di dati eterogenei, automatizzando processi complessi e fornendo indicazioni dettagliate per decisioni data-driven.

Cognitive Computing e Intelligenza Artificiale: cosa cambia e quali le differenze

Le parole, come sempre, son importanti e, nel raccontare cosa è il Cognitive Computing vale anche la pena tracciare un perimetro e alcune distinzioni chiave rispetto all’intelligenza artificiale. Sebbene infatti il Cognitive Computing e l’Intelligenza Artificiale condividano l’obiettivo di creare sistemi intelligenti, esistono differenze chiave tra i due: intanto l’obiettivo.

L’Intelligenza Artificiale mira infatti a creare sistemi autonomi capaci di eseguire compiti senza intervento umano, mentre il Cognitive Computing si concentra sul supporto al processo decisionale umano, simulando i processi di pensiero umani e generando ipotesi invece di prendere decisioni.

Importante marcare le differenze anche a livello di approccio. L’AI spesso si basa su algoritmi predefiniti per risolvere problemi specifici, mentre il Cognitive Computing utilizza modelli computazionali per simulare il processo del pensiero umano in scenari di varia complessità e incertezza.

Per quanto concerne infine l’interazione con l’uomo, il Cognitive Computing è progettato per collaborare con gli esseri umani, migliorando e potenziando i processi decisionali attraverso tecnologie avanzate di intelligenza artificiale e apprendimento automatico.

In sintesi, mentre l’AI tende verso l’automazione completa, il Cognitive Computing mira a coadiuvare il processo decisionale umano, concentrandosi sulla simulazione dei processi di pensiero umani e sulla generazione di ipotesi invece di prendere decisioni.

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Applicazioni ed esempi del Cognitive Computing

Detto della teoria, eccoci come promesso alla parte più concreta di questa guida.

Il Cognitive Computing trova applicazione in numerosi settori, offrendo soluzioni innovative per affrontare sfide complesse:

Cognitive Computing e sanità

Diagnosi e Trattamento: I sistemi cognitivi analizzano dati clinici, letteratura medica e informazioni sul paziente per supportare i medici nella diagnosi e nella scelta dei trattamenti più appropriati.

Assistenza ai Pazienti: Chatbot intelligenti forniscono informazioni personalizzate ai pazienti, migliorando l’accesso alle cure e l’educazione sanitaria.

In particolare, il data mining si rivela molto efficace nel garantire una diagnosi accurata dei diabete e delle malattie rare, ben prima che si manifestino i loro sintomi, oltre a supportare la sperimentazione in moltissimi altri ambiti della diagnosi precoce. Le tecniche di computer vision consentono inoltre di identificare nelle immagini digitali i segnali di patologie come il cancro, riuscendo ad identificarli anche su un campione di pochissimi pixel.

Cognitive Computing e finanza

Analisi del Rischio: I sistemi cognitivi valutano grandi volumi di dati finanziari per identificare rischi potenziali e opportunità di investimento.

Servizi Personalizzati: Le banche utilizzano il Cognitive Computing per offrire consulenze finanziarie su misura, migliorando l’esperienza del cliente.

Il cognitive computing, in ambito finance, viene utilizzato sempre più spesso anche nei progetti assicurativi che hanno come obiettivo la stipula delle polizze, dove la componente comportamentale, unita all’analisi dello storico, consente di avere una visione complessiva del quadro di rischio, per capire se il caso rientra nei margini entro cui la compagnia sceglie o meno di assicurare un candidato, valutando al tempo stesso il rischio in funzione della quantificazione del premio in sede di preventivo della polizza.

Retail e Marketing

Personalizzazione dell’Offerta: Analizzando i comportamenti dei consumatori, i sistemi cognitivi suggeriscono prodotti e promozioni mirate, aumentando la soddisfazione del cliente.

Ottimizzazione delle Scorte: Prevedono la domanda dei prodotti, aiutando i rivenditori a gestire efficacemente l’inventario.

Manifattura

Manutenzione predittiva: Monitorano le condizioni delle macchine per prevedere guasti e programmare interventi di manutenzione, riducendo i tempi di inattività.

Automazione dei processi: Supportano l’ottimizzazione delle linee di produzione, migliorando l’efficienza e la qualità dei prodotti.

Educazione

Apprendimento personalizzato: I sistemi cognitivi creano percorsi educativi su misura per gli studenti, adattandosi alle loro esigenze e stili di apprendimento.

Supporto agli insegnanti: Forniscono strumenti per analizzare le performance degli studenti e suggerire interventi didattici mirati.

Queste applicazioni dimostrano come il Cognitive Computing stia trasformando vari settori, migliorando l’efficienza operativa e la qualità dei servizi offerti.

I Vantaggi e sfide del Cognitive Computing

Dopo le applicazioni concrete vale ora la pena di guardare a quelli che sono i principali vantaggi offerti da questo tipo di piattaforme.

Miglioramento delle Decisioni

Il Cognitive Computing aiuta a elaborare rapidamente grandi quantità di dati complessi, fornendo analisi approfondite e raccomandazioni basate su informazioni contestuali. Questo è particolarmente utile in settori come la sanità, la finanza e il marketing, dove le decisioni data-driven sono essenziali.

Efficienza Operativa

Automatizzando processi ripetitivi e complessi, i sistemi cognitivi riducono i costi operativi e aumentano l’efficienza. Ad esempio, nella produzione industriale, l’uso di manutenzione predittiva consente di evitare guasti costosi.

Personalizzazione Avanzata

Nel retail e nel marketing, il Cognitive Computing consente di offrire esperienze personalizzate, prevedendo le preferenze dei consumatori e suggerendo prodotti mirati.

Apprendimento Continuo

Grazie al machine learning, i sistemi cognitivi migliorano costantemente le proprie capacità, adattandosi ai nuovi dati e contesti.

Supporto nelle Diagnosi Complesse

In ambito sanitario, i sistemi cognitivi analizzano milioni di documenti medici per supportare i medici nella diagnosi di malattie rare o difficili da individuare.

Sfide per il Cognitive computing

Ovviamente non è tutto oro quello che luccica e sulla strada del cognitive oltre ai grandi vantaggi che offre ci sono anche molte sfide e criticità sia tecnologiche, sia sociali che proviamo a sintetizzare qui di seguito. ll cognitive computing porta infatti con sé anche alcune evidenti criticità, che vanno accuratamente previste e risolte quando si tratta di sviluppare le applicazioni in grado di utilizzare le sue preziose funzionalità.

Costi Elevati

Implementare una piattaforma di Cognitive Computing richiede significativi investimenti iniziali in infrastrutture, software e competenze, rendendo questa tecnologia meno accessibile alle piccole e medie imprese.

Privacy e Sicurezza

L’elaborazione di dati sensibili, come quelli sanitari o finanziari, solleva preoccupazioni sulla privacy e sulla sicurezza delle informazioni. Adeguarsi alle normative come il GDPR in Europa rappresenta una sfida continua.

Dipendenza dai Dati

La qualità e l’accuratezza dei risultati del Cognitive Computing dipendono dalla disponibilità di dati completi e affidabili. Dati incompleti o errati possono portare a decisioni non ottimali.

Resistenza al Cambiamento

L’adozione di queste tecnologie può incontrare resistenze all’interno delle organizzazioni, spesso dovute alla paura che le macchine possano sostituire il lavoro umano.

Complessità Tecnologica

La progettazione e l’implementazione di sistemi cognitivi richiedono competenze avanzate, non sempre facilmente reperibili.

Quale sarà il futuro del Cognitive Computing?

Il Cognitive Computing è destinato a svolgere un ruolo sempre più centrale nella trasformazione digitale delle organizzazioni.

Nel dettaglio sono cinque le prospettive di sviluppo che, secondo gli esperti, genereranno i risultati più concreti.

Sanità di Precisione

I sistemi cognitivi giocheranno un ruolo cruciale nella medicina personalizzata, utilizzando dati genetici, clinici e ambientali per fornire diagnosi e trattamenti specifici per ogni paziente.

Educazione Avanzata

Le piattaforme cognitive renderanno l’apprendimento più accessibile e personalizzato, adattandosi alle esigenze individuali di ogni studente.

Sostenibilità Ambientale

L’applicazione del Cognitive Computing sarà determinante per monitorare i cambiamenti climatici, ottimizzare l’uso delle risorse e sviluppare soluzioni sostenibili per il futuro.

Automazione Intelligente

In settori come la logistica e la produzione, il Cognitive Computing porterà a un’automazione sempre più sofisticata, migliorando la produttività e riducendo gli sprechi.

Interazione Uomo-Macchina

Con progressi nell’elaborazione del linguaggio naturale e nella visione artificiale, i sistemi cognitivi consentiranno interazioni sempre più naturali e intuitive.

Il Cognitive Computing è quindi più di una semplice tecnologia: è un vero e proprio cambio di paradigma che unisce le capacità delle macchine con l’intelligenza umana. Grazie alla sua versatilità e alle applicazioni nei settori più disparati, questa tecnologia è destinata a trasformare il nostro modo di lavorare e vivere.

Nonostante le sfide legate a costi, privacy e complessità tecnologica, il futuro del Cognitive Computing è, dati alla mano, promettente. Con una crescita continua del mercato e una sempre maggiore integrazione con tecnologie come l’Internet of Things e i big data, siamo solo all’inizio di una rivoluzione cognitiva che cambierà  il nostro modo di lavorare e le nostre imprese. Un cambiamento che, oggi più che mai, abbiamo il dovere di guidare, con competenze e strategie chiare, anche e soprattutto per coglierne solo gli aspetti più utili e vantaggiosi per noi.

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