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Consentire alle macchine di fare attività intelligenti in determinati ambiti applicativi. L'Intelligenza Artificiale combina diverse tecnologie per dare ai supercomputer la possibilità di agire con standard di intelligenza molto simili a quelli umani. In pratica, una Intelligenza Artificiale dovrebbe saper compiere in alcune azioni che connotano l’uomo, ad esempio agire umanamente, pensare in modo cognitivo o pensare secondo logica razionale. Oggi disponiamo di tecnologie capaci di simulare delle funzionalità cognitive dell’uomo senza però raggiungere le reali capacità intellettuali tipiche dell’uomo, come pure esistono dei “sistemi sapienti” in grado di sviluppare una propria intelligenza nei processi di pensiero in modo autonomo. Diversi dall’uomo ma simili, dunque. Un esempio di AI applicata al marketing. Siri di Apple, Cortana di Microsoft, Alexa di Amazon sono assistenti vocali virtuali che – grazie l’Intelligenza Artificiale – elaborano il riconoscimento vocale della persona ma soprattutto sono capaci di “apprendere” abitudini e comportamenti delle persone. Sanno cioè capire il “sentiment” con cui la persona agisce, e lo sanno poiché processano grandi moli di dati. Di conseguenza, possono suggerire proposte o esperienze elaborate su precedenti comportamenti di acquisto.

Se sempre più aziende si affidano a Big Data e analytics a supporto dei processi decisionali è perché il dato grezzo non ha alcuna utilità, al contrario il dato elaborato contiene informazioni operative utili a definire decisioni tattiche o strategiche. La data science si occupa di ricavare insight da enormi quantità di dati, strutturati e non strutturati, che diventano informazioni utili a esigenze specifiche o obiettivi aziendali. La Data Science, detta anche scienza dei dati, si muove sui terreni di statistica, informatica ed economia aziendale. Essa combina metodi scientifici, processi, algoritmi e sistemi per estrarre valore dai dati. Compito dei data scientist è raccogliere dati dal web, dagli smartphone, dai clienti, dai sensori e da altre fonti, quindi dare a queste grandi moli di dati un’organizzazione, quindi produrre insight che le aziende possono utilizzare per prendere decisioni più mirate e creare prodotti e servizi più innovativi. Grazie ai data scientist le imprese ricavano informazioni utili al business. Il vero valore di business. La consulenza dei data scientist Energee3 dispone di competenze per tradurre gli obiettivi aziendali in consegne basate su dati, ad esempio a livello predittivo. L’analisi predittiva consente di elaborare previsioni di eventi futuri attraverso l’elaborazione di dati storici. Nel settore banking finance assicurazioni, ad esempio, si utilizzano algoritmi di machine learning per stabilire il rischio di credito o assicurativo (risk prediction). Anche in ambito medico dall’analisi dei dati combinata a modelli matematici è possibile supportare il medico nelle diagnosi, così come in ambito energetico la produzione di energia può essere programmata o stabilita sulla base dei consumi (energy forecasting). Il mercato dei predictive analytics vale oggi alcuni miliardi di dollari a livello mondiale ed è destinato a crescere. I servizi di analisi predittiva elaborati da Energee3 sono implementabili in modo scalabile e con costi contenuti di swtich da preesistenti soluzioni.

Le Voice User Interface (VUI) consentono di interagire con un sistema tramite comandi vocali. I noti assistenti vocali virtuali come Siri, Google Assistant o Alexa, sono esempi di VUI entrati nella quotidianità degli utenti. Qual è il vero vantaggio di una VUI? Consentire agli utenti di interagire in vivavoce con un assistente ma consentendogli di svolgere simultaneamente altre attività. La progettazione di una VUI è un passaggio decisivo in quanto, mancando di interfacce grafiche, il sistema deve dire chiaramente all’utente quali sono le possibili opzioni di interazione, ovvero quali funzionalità sta utilizzando, e fornire all’utente informazioni in una quantità tale da poter essere memorizzate. Affinché una VUI abbia successo si richiede non solo un’eccellente capacità di comprensione del linguaggio parlato ma anche la necessità di istruire la persona a comprendere determinati comandi vocali e il tipo di interazioni eseguibili. Inoltre, la complessità di un dialogo via VUI impone al progettista di prestare molta attenzione a che, lato utente, l’utilizzo sia semplice e il più “umano” possibile. Una VUI è un sistema reso possibile dalla tecnologia basata sull'Intelligenza Artificiale e sul machine learning. Il parlato umano è catturato ad un livello di qualità molto alto, con una precisione di riconoscimento pari a circa il 95%. Una VUI può essere equipaggiata con ulteriori applicazioni dalle funzionalità appropriate.

Sempre più dati da gestire: un problema o una risorsa? Gli analisti concordano sul fatto che i Big Data rappresentano una grande opportunità e guideranno sempre di più i processi decisionali all’interno delle aziende. Ogni giorno, ad esempio, grandissime quantità di dati hanno origine dalle discussioni sui social network. Si pensi ai dati raccolti sui sistemi di trasporti pubblici, alla movimentazioni di persone e merci, ai dati raccolti nei sistemi di telecomunicazioni o ai dati relativi al clima e all’ambiente. Se dunque i dati sono una fonte di ricchezza di cui le aziende dispongono, è necessario raccoglierli e analizzarli, ma anche pulirli e arricchirli, trasformarli cioè da dati disomogenei in dati comparabili e opportunamente raggruppati. In termini di consulenza, significa dare ai clienti un servizio personalizzato e versatile di pulizia dati, etichettatura, trasformazione e preparazione di un vero dataset. È da questi dataset che si ricavano informazioni, da trasferire poi sui tavoli decisionali.

Dire blockchain è dire un insieme di tecnologie strutturato come una catena di blocchi contenenti transazioni che vengono validate attraverso un meccanismo di consenso distribuito sui nodi della rete. La blockchain è considerata la declinazione in digitale di una nuova idea di Trust, ragione per cui assume un valore anche tipo “politico” e democratico in grado di distribuire e garantire a tutti le possibilità di verifica e di controllo. I cinque pilastri delle tecnologie blockchain sono decentralizzazione, trasparenza, sicurezza, immutabilità, consenso. Ovvero tutti i dati vengono archiviati e condivisi per essere inalterabili, immodificabili e quindi immuni da corruzione. Questo è reso possibile in quanto la tracciabilità e la sicurezza delle transazioni si basano su tecniche crittografiche. La blockchain permette infatti di inviare qualsiasi dato in maniera sicura, tagliando la catena degli intermediari e consentendo uno scambio di dati sicuro tra due soggetti senza dover utilizzare terze parti. Per molto tempo si è pensato blockchain uguale Bitcoin, nulla di più sbagliato. Molti sono gli ambiti applicativi della Blockchain. In ambito bancario e finanziario la blockchain abbatte i costi delle commissioni delle banche, permettendo risparmi, velocità e affidabilità delle transazioni. Grazie alle tecnologie blockchain anche le assicurazioni possono affinare le proprie strategie in ragione dei cambiamenti dei clienti, in base a priorità e preferenze. Si pensi, ancora, al mondo agrifood, che ha messo al centro la tracciabilità e la trasparenza: in questo senso la blockchain rappresenta una garanzia, in particolare per l’industria di trasformazione del cibo e per la certificazione alimentare. Grazie alla blockchain possono esistere filiere più aperte, più efficienti e più sicure. Anche nell’Industry 4.0 è possibile utilizzare la logica della blockchain per produrre applicativi in grado di supportare al meglio la produzione, la logistica e la Supply Chain. Così anche nell’Internet delle Cose la blockchain è di grande utilità grazie alla facilità di scambio dati. La tecnologia blockchain può essere utilizzata per facilitare la comunicazione tra oggetti connessi, oltre a rendere lo scambio di dati più sicuro e veloce.