14 Set IA per il business: quali sono i casi d’uso dei training data?
Negli ultimi anni il mercato dell’intelligenza artificiale ha registrato un’importante crescita in diversi settori di business. Si stima, infatti, che tra il 2020 e il 2024 arriverà addirittura a raddoppiare il suo valore.
In questo contesto sta trovando spazio anche un nuovo mercato strettamente legato allo sviluppo dell’IA: quello dei data provider. Questo settore, costituito perlopiù da aziende specializzate e start-up, si occupa di fornire a diversi business, i servizi necessari al data training per lo sviluppo di sistemi di IA personalizzati.
I data provider, nello specifico, gestiscono le attività di raccolta dati ma si dedicano anche alla loro convalida e annotazione, mettendo così a disposizione dei clienti set di dati accurati e di alta qualità, da poter utilizzare per specifici progetti.
Cosa sono i training data nell’IA?
I sistemi di Machine Learning si basano sui dati. Questi ultimi, attraverso specifiche attività di training, vengono processati e utilizzati per allenare le macchine a svolgere compiti tipicamente umani.
Ma affinché questo processo funzioni nel modo corretto e restituisca un buon risultato, è importante che i dati utilizzati per l’allenamento delle macchine siano numerosi, di buona qualità e vengano elaborati attraverso un approccio human-in-the-loop. Solo in questo modo, partendo da un buon modello di comportamento, è possibile sviluppare modelli di IA sempre più precisi e affidabili.
Per cosa possono essere utilizzati gli AI training data?
Il training dei dati è un processo che spesso richiede tempo e numerose risorse. Proprio per questo motivo, le aziende si affidano sempre di più ai servizi dei data provider: aziende che si occupano di fornire specifici set di AI training data.
I dati vengono poi utilizzati per lo sviluppo di progetti di intelligenza artificiale, personalizzati sulla base di specifiche esigenze di business. Ma quali settori possono fare uso dei set di training data?
IT e Big Tech
Il settore dell’IT e della Big Tech rimangono da sempre in cima alle classifiche per quanto riguarda l’utilizzo di training data. In questo ambito, i dati vengono usati principalmente per lo sviluppo di sistemi automatizzati e prodotti tecnologici personalizzati, che solitamente richiedono set di dati dai requisiti piuttosto particolari.
In questo campo, i dati possono essere utilizzati per lo sviluppo di:
- assistenti personali AI-powered
- sistemi di cybersecurity contro le minacce online
- modelli di sicurezza smart associati alla computer vision
- sistemi di ottimizzazione dei progetti di Machine Learning e data science
Finanza
In ambito finanziario sono davvero numerosi i compiti ripetitivi e schematici, che nel tempo sono stati automatizzati per risparmiare tempo e denaro. Questo ha permesso di lasciare la gestione delle problematiche più complesse e legate al rapporto diretto con i clienti alla competenza professionale umana.
Nel settore finanziario, i dataset possono essere utilizzati per:
- lo sviluppo di robo-advisor capaci di monitorare le finanze personali e fornire consigli mirati
- sistemi automatici di rilevamento delle frodi e di calcolo dei rischi assicurativi
- modelli automatici di valutazione del credito e di analisi degli investimenti
- sistemi di fatturazione automatica per i clienti
- sviluppo di programmi per la gestione delle richieste dei clienti in merito alle soluzioni finanziarie
Settore primario e industriale
Nei settori primario e industriale i dati possono essere utilizzati per la gestione automatica di vari processi produttivi. Grazie all’utilizzo di complessi algoritmi è per esempio possibile sviluppare accurati sistemi di previsione, ma anche di inventario e di ottimizzazione dei processi produttivi.
I dati possono essere utilizzati per:
- sviluppare sistemi di produzione robotici automatici
- ottimizzare la catena di montaggio grazie a sistemi di controllo della qualità, di check-out e di inventario
- implementare modelli di riconoscimento facciale e vocale per il prodotto finale
- gestire la previsione delle attività di manutenzione industriale e l’analisi dei processi di produzione
Life science
In campo sanitario i dati vengono utilizzati per lo sviluppo di sistemi automatici di controllo della salute dei pazienti, ma anche per la ricerca e la diagnosi accurata di particolari patologie. Molto spesso, lo sviluppo di questi sistemi richiede attività di training molto specifiche e la selezione di dataset particolari.
In questo campo, i dati possono essere utilizzati per:
- la gestione automatica della prevenzione e del check up medico a distanza
- il miglioramento dei sistemi di riconoscimento delle immagini
- rendere più rapide le fasi di controllo al triage
- migliorare i sistemi di diagnostica e di analisi dei pazienti a distanza
E-commerce
Questo settore si presta all’utilizzo di sistemi automatici basati sull’intelligenza artificiale, poiché sono numerose le attività ripetitive che possono essere gestite da sistemi automatici. I dataset possono essere utilizzati per i servizi del customer care, il miglioramento dell’esperienza cliente e l’organizzazione dei prodotti.
I dati possono quindi essere utilizzati per:
- la creazione di chatbot personalizzati e assistenti digitali
- lo sviluppo di modelli di sentiment analysis per l’analisi del feedback dei clienti
- lo sviluppo e la gestione di raccomandazioni per gli acquisti personalizzati
- l’implementazione di sistemi di riconoscimento vocale e di autenticazione vocale o visiva
Turismo
Nel settore turistico, i dati sono perlopiù utilizzati per lo sviluppo di sistemi capaci di migliorare l’esperienza di viaggio dei clienti e velocizzare alcuni processi che si possono facilmente automatizzare nell’ambito dei trasporti.
I dati possono per esempio essere utilizzati allo scopo di sviluppare chatbot e assistenti virtuali capaci di aiutare i turisti nell’organizzazione del viaggio. Ma anche per implementare sistemi di riconoscimento facciale in grado di rendere più veloce e rapido il controllo dei documenti e dei ticket presso le strutture turistiche.
Comunicazione e intrattenimento
Nel campo della comunicazione i dati vengono utilizzati principalmente per lo sviluppo di sistemi di controllo delle notizie e per la gestione delle conversazioni e delle informazioni su social media e siti web.
In particolare, i dati vengono possono essere utilizzati per:
- la creazione e la gestione automatica di contenuti
- la registrazione dei feedback in merito ai contenuti da parte degli utenti
- la ricerca e la selezione delle notizie in ambito giornalistico
- lo sviluppo di sistemi di ottimizzazione delle ricerche online
Istruzione e recruiting
I dati possono essere utilizzati anche nel campo dell’istruzione e del recruiting, offrendo la possibilità di sviluppare piattaforme e sistemi automatici in grado di automatizzare alcune specifiche procedure.
In questi ambiti, l’utilizzo dei dati consente di:
- fornire un’assistenza virtuale e automatica a cui poter accedere in qualsiasi momento e da qualsiasi luogo
- sviluppare tutor virtuali in grado di sostenere programmi di smart learning e forme di insegnamento personalizzato
- implementare sistemi automatici di gestione dei processi di recruiting
- sviluppare modelli per la scansione rapida e automatizzata di curricula e altri documenti
L’utilizzo dei training data e lo sviluppo di diversi possibili sistemi di Intelligenza Artificiale lasciano però ampio spazio alla creatività e all’innovazione. Proprio per questo, è probabile che nel tempo l’IA trovi un sempre più ampio campo di applicazione in diversi settori di business.
Ma nel frattempo, se hai in mente idee innovative e vuoi svilupparle insieme a noi, raccontaci il tuo progetto!