L’Intelligenza Artificiale e il Machine Learning (apprendimento automatico) stanno apportando enormi vantaggi sulla definizione delle strategie aziendali e sull’operatività delle imprese. Secondo un recente studio il 71% dei dirigenti aziendali intervistati ha affermato che l’AI potrebbe migliorare l’efficienza aziendale, mentre il 59% ha affermato che può migliorare la scalabilità, l’84% dei dirigenti ritiene inoltre di dover sfruttare l’IA per raggiungere i propri obiettivi di crescita, mentre le aziende che già sfruttano strategicamente l’IA hanno riportato un ritorno sull’investimento del 300%.
Come sono collegati Intelligenza Artificiale e Machine Learning?
Spesso usati in modo intercambiabile, l’intelligenza artificiale (AI) e l’apprendimento automatico (ML) sono tecnologie interconnesse. L’intelligenza artificiale si riferisce al progetto più ampio di creazione di sistemi informatici in grado di prevedere e simulare i comportamenti umani, portando a termine compiti tipicamente associati all’intelligenza e al pensiero umano. L’apprendimento automatico è uno dei tanti rami dell’IA, che si occupa specificamente di programmi per computer progettati per raccogliere dati, identificare schemi e prendere decisioni da soli o con assistenza umana minima.
Molti sistemi di intelligenza artificiale sono alimentati dall’apprendimento automatico, che mira a migliorare un compito in modo autonomo, senza dover essere programmato per quel compito specifico, risparmiando così quantità incalcolabili di tempo di codifica e analisi. Gli strumenti ML sono alcuni degli strumenti basati sull’intelligenza artificiale più richiesti per le aziende, in base alla loro capacità di tradurre enormi quantità di dati in soluzioni pratiche pronte per l’utilizzo necessario
Le soluzioni di Intelligenza Artificiale e Machine Learning sono oramai presenti ovunque.
Gli assistenti personali virtuali (si pensi a Siri, Alexa, Google Assistant e altri) utilizzano l’intelligenza artificiale dell’apprendimento automatico per “imparare” continuamente come rispondere meglio attraverso la raccolta e l’applicazione costante dei dati. Ad esempio, il ML è ciò che reindirizza il GPS su un percorso più veloce mentre si guida, riconosce un volto quando si pubblica sui social media, filtra le e-mail di spam e perfeziona i risultati dei motori di ricerca. Ed è presente nella vita di tutti i giorni in molti altri modi: si pensi al modo in cui le banche determinano possibili attività fraudolente, al modo in cui gli e-commerce personalizzano l’esperienza dei consumatori, al modo in cui gli editori on line mostrano i contenuti ai loro lettori …
Lo scopo dell’IA non è semplicemente quello di automatizzare le attività ripetitive attraverso il semplice apprendimento ma è invece quello di rispondere con intuizioni iper-specifiche basate sulla conoscenza accumulata. Nel trovare modelli e individuare le regolarità nei dati, gli algoritmi di intelligenza artificiale possono sviluppare un’abilità specifica che prevede e reagisce in base alle situazioni esistenti.
Sviluppatori e progettisti già riconoscono queste tecnologie come strumenti estremamente importanti che stanno facendo risparmiare tempo e costi a quelle aziende lungimiranti che le hanno abbracciate e sono alla ricerca di modi per applicarle allo sviluppo di App.
Le sfide che gli sviluppatori di App dovranno affrontare nel prossimo futuro
Mentre la trasformazione digitale ridefinisce il modo in cui le aziende affrontano il lavoro tradizionale, nuovi metodi di sviluppo di app stanno mettendo l’IA sotto i riflettori, mostrando i vantaggi di una maggiore integrazione dell’IA nella progettazione e distribuzione del software.
Gli sviluppatori oggi devono affrontare una serie di sfide cruciali quali:
- Efficienza nella gestione del tempo per produrre e gestire App complesse;
- Problemi di costo per sviluppare, testare e aggiornare le App;
- Soddisfare l’interoperabilità e le esigenze di interfaccia di una forza lavoro diversificata e di una base di clienti che utilizza una gamma di software e dispositivi differenti;
- Soddisfare costantemente le aspettative crescenti in termini di prestazioni e design che richiedono un’innovazione costante.
I progettisti devono bilanciare le richieste di creazione di Web App che soddisfino le varie esigenze di utenti differenti, tenendo conto delle pressioni a cui sono sottoposti nel processo di sviluppo, in un contesto dove, tra l’altro, le aziende stanno abbracciando la produzione di contenuti personalizzabili su piattaforme dinamiche in continua evoluzione. La velocità e la flessibilità diventano quindi fondamentali, poiché gli sviluppatori devono essere in grado di adattarsi in poche ore anziché in pochi giorni come in passato, con una gamma di strumenti che consentano una collaborazione intuitiva.
Aumentare la velocità di sviluppo attraverso un processo semplificato
La velocità sia nello sviluppo sia nell’adozione delle app dipende dal processo di progettazione: dall’ideazione al prototipo, dall’iterazione all’approvazione, lo sviluppo delle app deve procedere rapidamente mantenendo gli standard qualitativi massimi. L’apprendimento automatico basato sull’intelligenza artificiale infonde al software di progettazione nuovi strumenti che offrono agli sviluppatori la libertà di creare e testare soluzioni con velocità e precisione.
L’intelligenza artificiale raccoglie ed elabora i dati a un livello completamente nuovo, automatizza lo sviluppo e mettendo in funzione gli strumenti di ML. Questi strumenti estendono le capacità degli sviluppatori fornendo una migliore analisi del codice sorgente, assistenza automatizzata con la produzione di codice e prototipazione rapida.
Il nuovo software di progettazione low-code, aiutato dall’intelligenza artificiale, consente ai progettisti di creare e integrarsi più facilmente con una varietà di tecnologie digitali rilevanti come chatbot intelligenti, dispositivi indossabili e App di conversazione. Pertanto, il software di sviluppo di App soddisfa le esigenze del pubblico che sta abbracciando esperienze online strutturate, interattive e personalizzate.
Quindi, mentre molta codifica richiede ancora un lavoro importante riga per riga da parte degli sviluppatori, il software a basso codice basato sull’intelligenza artificiale sta riducendo i costosi colli di bottiglia della progettazione. Ciò non solo consente di risparmiare tempo e denaro, ma reindirizza l’energia degli sviluppatori verso l’innovazione.
Gli algoritmi basati su ML e l’analisi basata sull’intelligenza artificiale forniscono non solo approfondimenti su come le App vengono utilizzate e possono essere migliorate, ma si collegano anche ad altri strumenti che stanno rivoluzionando il modo in cui le aziende progettano sistemi innovativi. Gli sviluppatori utilizzano l’intelligenza artificiale per creare app che si inseriscano in un moderno ecosistema aziendale e risolvano le moderne sfide operative aziendali.
Conclusione
Il passo successivo nella trasformazione digitale in corso è dunque la continua integrazione dell’intelligenza artificiale e dell’apprendimento automatico..
Con l’apprendimento automatico, le App mobili diventeranno più sicure, più veloci e più divertenti da usare con contenuti coinvolgenti e personalizzati. Se le aziende sono nel mezzo della trasformazione digitale , l’integrazione delle tecnologie di machine learning e intelligenza artificiale possono aiutare ad accelerare il processo e anche a rendere il risultato finale migliore e più efficace.