"Sappiamo solo due cose sul futuro: non può essere conosciuto e sarà diverso da quello che esiste oggi e da quello che ci aspettiamo."
── Peter Drucker *1
Qual è il modo migliore per gestire questa imprevedibilità? Questa è una delle molte sfide che le aziende devono affrontare oggi e le difficoltà sono sempre di più.
In passato, le imprese avrebbero classificato le situazioni suddividendole in categorie e avrebbero gestito le circostanze imprevedibili anticipando le contingenze per ogni categoria. Tuttavia, le fluttuazioni della domanda e dei prezzi, così come la diversificazione delle preferenze individuali, si stanno verificando a un ritmo sempre più serrato. Appena l'attività attraversa i confini nazionali, le aziende devono affrontare anche le differenze culturali e di costumi nazionali e regionali. Il tentativo di classificare in modo accurato tutto questo si tradurrebbe in un numero enorme di categorie. E poiché immaginare tutti i tipi di situazioni in anticipo è teoricamente impossibile, un business avrebbe bisogno di aggiornare costantemente le sue classificazioni e i suoi approcci, con sforzi e costi elevati.
Il modo per cambiare questo stato di cose è attraverso l'AI (intelligenza artificiale). Ci sono già diversi tipi di intelligenza artificiale in uso oggi, ma ognuno di questi è limitato ad una specifica applicazione, in pratica ogni AI è "specifica per uno scopo".
Ad esempio, c'è l'intelligenza artificiale che genera i consigli per gli acquisti nei negozi. Ci sono sistemi di riconoscimento del volto che individuano un viso a partire dai dati di una foto. Ci sono sistemi che rispondono ai quiz. Tecnologie che identificano i volti delle persone sulla base di immagini online. Questi tipi di AI devono essere progettati dagli esseri umani sulla base di ipotesi di dati potenzialmente attribuiti alle persone, implementati come programmi, e analizzati e sviluppati per ciascun problema a cui sono applicati. Uno degli svantaggi di basarsi su ipotesi previste dalle persone è che solitamente non si ottengono risultati in grado di superare la concezione umana.
Una tecnologia che ha realizzato un maggior livello di versatilità è Hitachi AI Tecnologia/H (di seguito "H"), che è stata annunciata da Hitachi nel 2015. H rappresenta la prima "AI di uso generale" in commercio*2. Genera automaticamente un gran numero di ipotesi - oltre un milione - dunque considera i fattori richiesti e seleziona le migliori tra le opzioni fornite dagli esseri umani. La differenza principale tra un'AI per scopi specifici e l'approccio generale di H è che H produce ipotesi per il processo decisionale basate su una propria base di dati.
Ecco un esperimento. Un robot dotato di H viene posizionato su un'altalena realizzata con blocchi giocattolo. Con lo scopo di "massimizzare l'angolo di deviazione dell'oscillazione", viene data una condizione di "flessione ed estensione delle ginocchia". H costruisce ipotesi su quando e quanto piegare le ginocchia sulla base delle informazioni ottenute attraverso i propri stessi movimenti. Agisce su queste e inizia a cercare i valori ottimali (un'AI per scopi specifici richiederebbe l'aiuto di esseri umani per concepire e fornire queste informazioni). Il robot con H ha iniziato a praticare l'oscillazione in meno di un minuto e in cinque minuti ha prodotto un movimento oscillante che va perfino oltre la concezione umana.
L'AI per scopi generali può imparare da grossi volumi di dati a formulare giudizi propri, eliminando la necessità di ipotesi di partenza impostate da persone e scoprendo soluzioni che gli esseri umani non avrebbero concepito. Pertanto, H può essere considerato "intelligenza artificiale" nel senso più autentico.
H è stato applicato a sistemi esistenti in vari campi e problemi, senza la necessità di una personalizzazione. Quando viene utilizzato, può imparare da solo a trasformare sistemi esistenti in sistemi in espansione. Questo è un altro motivo per il quale H può essere chiamato "AI per scopi generali".
Ad esempio, un magazzino di distribuzione ha utilizzato H in aggiunta ai suoi WMS (Warehouse Management System) e come risultato ha ottenuto un miglioramento dell'8% della produttività di quel magazzino. Altri miglioramenti confermati annoverano il 15% in più di vendite in un negozio e un incremento del 27% nei tassi di ordine in un call center. È stato utilizzato anche nella finanza, nelle ferrovie, nelle fabbriche, negli impianti idrici e in altri settori, già 57 progetti in 14 aree.
Ora è il vostro turno. H è il vostro partner per la gestione dell'imprevedibilità del business moderno.
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