Intelligenza artificiale
Fate dell’intelligenza artificiale un motore di crescita e differenziazione
Il nostro team specializzato supporta attori pubblici e privati nei loro progetti di innovazione e sviluppo legati all’intelligenza artificiale, dalla definizione delle loro strategie di acquisizione dati e selezione dei fornitori di machine learning fino alla preparazione del lancio delle loro soluzioni basate sull’IA.
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Le sfide legate all’intelligenza artificiale
Approcci come l’IA e il machine learning sono particolarmente potenti nei settori che richiedono l’elaborazione di grandi quantità di dati per prendere decisioni. È il caso, ad esempio, nel settore sanitario, dove le informazioni sui pazienti sono generalmente disperse tra numerosi fornitori di servizi, come medici di base, specialisti, ospedali e compagnie assicurative. Anche in altri settori l’uso dell’IA è diventato rilevante, come nel caso dello sviluppo di auto a guida autonoma. L’intelligenza artificiale gioca un ruolo cruciale in questo tipo di tecnologia, poiché il veicolo deve essere in grado di percepire l’ambiente circostante e prendere decisioni appropriate per garantire la sicurezza e l’efficienza dei passeggeri.
La tecnologia dell’IA è stata anche utilizzata con successo in applicazioni nell’agroalimentare, come nella gestione della catena di approvvigionamento, nel controllo della sicurezza alimentare o per anticipare le preferenze dei consumatori. Il settore industriale rappresenta uno dei campi più promettenti per l’uso dell’intelligenza artificiale, soprattutto con lo sviluppo dell’industria 4.0 e la crescente digitalizzazione delle imprese. Investire nelle tecnologie dell’IA può quindi diventare una mossa strategica per migliorare le performance aziendali.
Negli ultimi due o tre decenni, molte aziende e iniziative hanno iniziato ad esplorare il potenziale dell’intelligenza artificiale. Questa tendenza è stata accelerata da due fattori principali:
- L’aumento della produzione e della disponibilità di dati: nel settore sanitario, ad esempio, molti sistemi sanitari nazionali hanno avviato sforzi per centralizzare i dati dei pazienti in cartelle cliniche digitali. Grazie al miglioramento della qualità dei dati, le applicazioni di IA possono generare risultati più robusti. Inoltre, più dati medici sono generati, sia grazie all’uso sempre più diffuso dei test genomici in settori come l’oncologia, sia tramite l’uso crescente di dispositivi indossabili che raccolgono dati medici dai pazienti, come gli smartwatch sanitari.
- La diminuzione del prezzo della potenza di calcolo: la continua riduzione dei costi della potenza di calcolo consente alle applicazioni di IA o di machine learning di sfruttare set di dati sempre più profondi e di applicare metodi avanzati di data science, come il deep learning, per riconoscere modelli.
L’intelligenza artificiale viene quindi applicata a scopi molto diversi in vari settori. Sebbene l’uso dell’IA sembri offrire possibilità illimitate, gli attori che la utilizzano e che partecipano al suo sviluppo si trovano ad affrontare numerosi e rilevanti problemi chiave:
Questa questione è probabilmente la prima che viene in mente quando si pensa all’IA. I dati possono essere utilizzati per il meglio, ma anche per il peggio, e impedire il loro utilizzo a fini malintenzionati è una delle sfide principali dell’IA. Fortunatamente, molte normative sulla protezione della privacy, come il GDPR, coprono non solo i dati in cui una persona è identificata, ma anche i dati in cui una persona è identificabile. Tuttavia, ciò è in contrasto con il principio interno dell’IA; infatti, più il set di dati è ricco, migliore sarà la qualità dell’IA. Ma anche, maggiore sarà la probabilità di identificare un individuo!
Come garantire la qualità dei dati ma anche la loro privacy?
Anche se siamo nell’era dei big data, con fonti di dati che si moltiplicano, la raccolta di dati qualitativi e robusti rimane una sfida. Nel settore della salute, in particolare, sebbene vengano generate moltissime informazioni mediche, abbattere i silos di dati e preparare set di dati applicabili a software di IA è complesso. Infatti, per addestrare gli algoritmi di machine learning, è necessario avere set di dati puliti, con un minimo di pregiudizi. Tuttavia, la maggior parte dei dati che possono essere facilmente raccolti non sono strutturati. Pertanto, gli industriali che desiderano sviluppare processi di IA devono investire nella creazione di un’infrastruttura Data Driven efficace per raccogliere e archiviare i dati che generano.
Quali fonti di dati sono le più interessanti da utilizzare e come accedervi? Come superare la frammentazione interna dei dati?
La maggior parte degli attori industriali che lavorano sull’IA non ha lo sviluppo dell’IA tra le proprie capacità principali. Non è quindi sorprendente che molti attori e organismi di ricerca si affidino a partner esterni per la programmazione degli algoritmi, sia come appaltatori che nell’ambito di partnership strategiche. Poiché l’applicazione dell’IA al loro settore è un approccio ancora relativamente recente e le prove dei suoi vantaggi sono talvolta ancora scarse, può essere molto difficile per le organizzazioni scegliere il partner più appropriato.
Come possono le aziende e le organizzazioni scegliere il partner più appropriato per sviluppare applicazioni di intelligenza artificiale? Come navigare in queste collaborazioni per assicurarsi che siano reciprocamente vantaggiose?
Come vi aiutiamo nei vostri progetti legati all’intelligenza artificiale
Alcimed ha accompagnato numerosi clienti in progetti legati all’intelligenza artificiale e al machine learning. In totale, il nostro team ha condotto oltre 100 progetti per attori vari, tra cui industrie dei settori alimentare, automobilistico, aerospaziale-difesa e sanitario (aziende farmaceutiche, biotecnologie e medtech), ma anche per enti pubblici come ospedali o amministrazioni municipali.
La diversità dei nostri clienti, delle zone geografiche che esploriamo e dei tipi di progetti che realizziamo ci consente di avere una comprensione globale e approfondita delle problematiche incontrate in progetti basati su o che richiedono intelligenza artificiale o machine learning.
I nostri progetti hanno coperto tematiche varie, come la selezione di un fornitore di IA per una partnership strategica, la definizione di una strategia di acquisizione dei dati, l’identificazione delle applicazioni dell’IA in un determinato ambito, uno studio di mercato per una soluzione di intelligenza artificiale, la valutazione del potenziale dell’intelligenza artificiale per un tipo specifico di malattia e l’organizzazione di spedizioni di apprendimento nei settori del big data e dell’IA, tra gli altri.
Esempi di progetti recenti che abbiamo realizzato per i nostri clienti nel campo dell'intelligenza artificiale
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Fondata nel 1993, Alcimed è una società di consulenza per l’innovazione e lo sviluppo di nuovi mercati specializzata in settori innovativi: scienze della vita (salute, biotecnologie, agroalimentare), energia, ambiente, mobilità, chimica, materiali, cosmetica, aeronautica, spazio e difesa. La nostra missione? Aiutare i decisori del settore pubblico e privato a esplorare e sviluppare il territorio inesplorato: nuove tecnologie, nuove offerte, nuove sfide geografiche, futuri possibili e nuovi modi di innovare. Distribuito in 8 uffici in tutto il mondo (Francia, Europa, Singapore e Stati Uniti), il nostro team è composto da 220 esploratori di alto livello, multiculturali e appassionati, con una doppia cultura scientifica/tecnologica e commerciale. Il nostro sogno? Essere un team di 1.000 persone, per continuare a plasmare, insieme ai nostri clienti, il mondo di domani.
In termini semplici, l’intelligenza artificiale si riferisce allo sviluppo di software in grado di eseguire compiti che normalmente richiederebbero l’intelligenza umana. Questi compiti possono consistere nel risolvere problemi complessi, prendere decisioni o rilevare oggetti.
Le machine learning, un sous-type d’intelligence artificielle, est une technologie qui donne aux logiciels la capacité d’apprendre automatiquement, de reconnaître des modèles et de s’améliorer grâce à l’expérience.
Con l’ascesa dell’IA negli ultimi anni, sono state sviluppate soluzioni per quasi tutti gli aspetti dell’attività di un’azienda. Queste soluzioni possono essere suddivise in tre categorie:
- Modelli predittivi: algoritmi e tecniche statistiche che analizzano dati storici per prevedere eventi, tendenze o comportamenti futuri sulla base di modelli identificati nei dati.
- IA generativa: tecnologie di intelligenza artificiale in grado di generare nuovi contenuti, tra cui testo, immagini e suoni, sulla base dei dati di apprendimento e dei dati dell’utente
- Automazione: l’IA consente di eseguire compiti con un intervento umano minimo e ottimizzare i processi.