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IA, ML, NLP… cosa sono? E che legame hanno con l’economia digitale?

L’Intelligenza Artificiale abbraccia vari processi tra cui il Machine Learning e il Natural Language Processing che rivestono oggi un’importanza cruciale nello sviluppo dell’economia digitale e definiscono così un nuovo modo di fare impresa. Cerchiamo di capire in che modo…

La connessione tra economia digitale e linguistica non è una novità – basta pensare ai motori di ricerca semantica che sono alla base di qualsiasi ricerca sul Web – e negli ultimi decenni questa connessione ha visto un crescente sviluppo in termini di ricadute sul mercato, soprattutto in virtù dell’esplosione di applicazioni che si servono dell’intelligenza artificiale

Quali sono i vantaggi che scaturiscono dall’unione tra intelligenza artificiale, economia digitale e linguistica computazionale?

L’elenco sarebbe davvero lungo ma bisogna ricordare che il recupero e l’analisi di dati sono stati resi sempre più efficaci dagli strumenti di Machine Learning (ML)  e Natural Language Processing (NLP) e i cosiddetti big data vengono oggi utilizzati per effettuare previsioni in relazione ai diversi comportamenti di natura psicologica, sociale e culturale degli individui e, quindi, previsioni sull’andamento dei mercati. 

Oltre ai risultati della ricerca, però, gli sviluppi in ambito digitale hanno anche modificato il modo di fare impresa con grande rapidità, rendendo possibile l’analisi e la strutturazione di enormi quantità di dati per avere informazioni sempre più funzionali sia all’ottimizzazione dei processi aziendali e di vendita, sia all’avanzamento tecnologico in senso generale.

Per citare un unico caso nell’ambito delle dinamiche aziendali, le tecniche di NLP hanno consentito di progettare strumenti che, simulando l’interazione con un assistente reale, potenziano i tradizionali strumenti di vendita e supporto – per la profilazione degli utenti e per la previsione dei loro bisogni, per proporre offerte sempre più mirate in fase di pre-vendita e per fornire assistenza in modo rapido ed efficace h24 in fase di post-vendita – con una conseguente semplificazione dei processi interni all’azienda stessa. Al netto delle spese sostenute, questo alleggerimento comporta un aumento fisiologico del profitto. E si tratta di un solo esempio…

Prima di chiudere, allora, pensiamo sia utile ricordare solo alcuni tra i principali settori di produzione e offerta di servizi in cui vengono usate tecniche di Machine Learning e Natural Language Processing. Per i vari approfondimenti, però, diamo appuntamento alle prossime settimane! 

Grazie agli sviluppi della linguistica computazionale e dell’economia, che molto spesso ha agito da fattore trainante in questo ambito, la traduzione automatica oggi è alla portata di tutti online e in tempo reale (anche se con dei limiti che ancora le sono propri) …mentre meno di cent’anni fa veniva percepito come un “sogno meccanico”. I colossi del Web sono al lavoro sul tema e intanto traduttori, professionisti e non, possono godere di strumenti sempre più avanzati, andando ad alimentare quegli stessi dati cui attingono per lavorare in un circolo infinito di miglioramento delle performance delle macchine.

 Un altro ambito con cui interagiamo quotidianamente – e in cui si fa oramai uso continuo di ML e NLP – è quello dei cosiddetti predictive text che sono alla base delle tastiere intelligenti che adoperiamo su qualsiasi smartphone. Tastiere che soltanto pochi decenni fa erano inimmaginabili! Bisognò attendere gli anni Novanta, con il T9 che consentì a milioni di persone di risparmiare tempo e click per digitare parole sulla tastiera del telefono (per restare in tema di ottimizzazione dei processi). 

Ancora, quando pensiamo al recupero e all’archiviazione dei dati – soprattutto se parliamo di big data – intelligenza artificiale e Naturale Language Processing sono alla base di tutto ciò che in Rete vuol dire raccogliere, archiviare e classificare informazioni, e tutto ciò che ne consegue in termini di possibilità di costruire domini di conoscenza e di profilare utenti. Basti pensare che nel 2019 Facebook contava 2.4 miliardi di utenti mensilmente attivi, Youtube 1.9 miliardi, WhatsApp 1.5, Instagram 1 miliardo e Twitter 330 milioni. Le percentuali sono in costante crescita e non si vuole considerare qui il salto a cui sono andati incontro durante il lockdown mondiale del 2020! Ecco i big-data per antonomasia… numeri che permettono di estrarre analitiche su trend di mercato, a livello tanto locale quanto globale, estremamente precise e quindi di condurre le migliori campagne di marketing, il più possibile funzionali e mirate.

L’ultimo esempio selezionato è forse tra i più familiari, di quelli finora citati. E infatti è stato un vero e proprio trend negli ultimissimi anni: l’assistente virtuale oggi impersonato dai diversi dispositivi disponibili, come Siri della Apple e Alexa di Amazon. Agenti conversazionalichatbot con cui oggigiorno possiamo comunicare per effettuare una serie davvero infinita di attività, spaziando dalla sfera ludica a quella professionale, con un’interazione che ci permette di attivare e disattivare un dispositivo a distanza, con il solo comando della voce. 

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