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AI e SDG: come integrare il bilancio di sostenibilità
L’AI è un potente strumento, in positivo e in negativo. Considerati i vari target degli SDG, le analisi dicono che quasi l’80% di questi vedrebbe positivamente l’utilizzo di sistemi di AI. Il 35% dei target sarebbero invece ostacolati da sistemi di intelligenza artificiale non regolamentati. Ecco perché è necessario nei prossimi anni introdurre una regolamentazione…
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L’AI apprende, l’AI predice… Ma cosa vuol dire in concreto?
L’AI fa predizioni generalizzando informazioni che ha già visto nel passato, in base alla situazione che sta osservando nel momento presente. In particolare, in industria osservare la situazione del momento presente significa elaborare in real-time i dati dal campo – temperatura, pressione, portata, ma anche immagini superficiali o di altro tipo. Questi diventano gli input…
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Perché l’80% del progetti AI fallisce? Strategie di sopravvivenza nella giungla dell’AI
Tra il 2018 e il 2022 sono state fatte diverse ricerche sul tasso di successo o fallimento di progetti di advanced analystics e AI. Tutti concordano nel dire che solo il 20-30% di questi progetti si rivelano in grado di portare benefici ed essere scalato. Ma come mai?
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Human in the Loop: come l’uomo e l’AI collaborano
Esiste un approccio utile per l’allenamento continuo dei modelli di machine learning, che coinvolge le persone nel processo grazie ad un modo semplice di interagire con le previsioni del modello.
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10 parole strane che usano i data scientists
Il data scientist è una fugra mitologica, con competenze che spaziano dalla porgrammazione all’analisi dei dati alla statistica applicata alla creazione di viste e reportistica d’effetto. Spoiler: di solito non esiste il data scientist, ma piuttosto il team di data science: un isnieme di professionisti che lavorano insieme per raggiungere il risultato. Sia come sia,…
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Quando l’intelligenza artificiale è stupida, e come evitare che ci rovini i piani
Mi dispiace deludere i lettori, purtroppo l’AI non è infallibile. Lo so, prendetevi il tempo che vi serve per elaborare il lutto. Infatti, i modelli di machine learning e di deep learning, imparando solo dai dati senza senso critico, spesso replicano quello che hanno osservato in modo errato, o non sanno gestire alcune situazioni.
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