Ogni volta che si osservano le previsioni sulla produzione di dati a livello mondiale sorge immediata la domanda su come si possa e si debba sfruttare al meglio questo enorme potenziale di conoscenza che cresce sotto ai nostri occhi. Per diverso tempo si è utilizzata la metafora del petrolio; i dati prodotti grazie al digitale come un nuovo “oil” che come quello “liquido” è in grado di dare vita a una nuova economia. Statista, solo per prendere una delle ricerche che focalizzano questo tema, ci dice che da una produzione di 2 Terabyte a livello mondiale nel 2010 stiamo arrivano ai 59 previsti quest’anno per sfiorare i 150 Terabyte nel 2024.
Se poi diamo un’occhiata a Internet Live Stats possiamo vedere in tempo reale il contributo di persone e aziende a questa produzione a livello di rete Internet. Solo due numeri per dare la dimensione del potenziale di conoscenza che si sta sviluppando intorno a noi: più di 1.900 miliardi di ricerche sui search engine e più di 200 miliardi di tweet.
Se poi si guarda al volume di dati che arrivano dalla diffusione dell’Internet of Things dobbiamo considerare un ulteriore straordinario patrimonio di conoscenza potenziale. IDC stimava una produzione di dati IoT pronta ad arrivare a 79.4 Zettabytes (ZB) entro il 2025 grazie a una diffusione pari a 41,6 miliardi di apparati connessi.
Come sfruttare il potenziale dei dati grazie all’Intelligenza Artificiale
Noi stessi, come ben sappiamo, contribuiamo consapevolmente o meno a questa produzione, ogni giorno anzi ogni momento. Davanti a questa straordinaria ricchezza potenziale la domanda che ci si deve porre è come trasformarla in una ricchezza vera e propria. Come analizzare questi dati in modo efficiente, come sviluppare una capacità di ascolto che sia anche selettiva e precisa, che permetta di individuare le informazioni utili per metterle in relazione con altri dati che insieme consentono di produrre nuovo valore, ovvero di dare risposte precise e veloci alle richieste di un consumatore, di un cittadino, di una impresa. Avvicinandoci alla realtà quotidiana, di tutti i giorni e di tutte imprese, la domanda è come permettere a ciascuna impresa o organizzazione di conoscere il proprio asset di dati e di valorizzarlo.
La risposta è oggi più che mai nell’Intelligenza Artificiale, nella possibilità e capacità di sfruttare la capacità di accelerare i processi di conoscenza che arriva dall’AI. E per comprendere come la “risposta dell’AI” sia sempre di più alla portata delle imprese, il vero fattore abilitante è rappresentato dalla formazione, dalla conoscenza di strumenti, metodiche, piattaforme per sviluppare e mettere in “pista” velocemente soluzioni concrete. E oggi è importante disporre di una formazione che permetta di vedere “subito i possibili risultati”.
Prima lezione: Dal virtual assistant all’expert advisor
Per questo IBM ha realizzato una iniziativa denominata “IBM AI School: lezioni pratiche di intelligenza artificiale” che prevede in questa prima fase tre tappe e che inaugura il ciclo con un tema di grande attualità, sia per le imprese private sia per il mondo delle Pubbliche Amministrazioni: Dal virtual assistant all’expert advisor. Una prospettiva di sviluppo che ci tocca direttamente in qualità di consumatori o nel nostro rapporto con i servizi pubblici nel momento in cui abbiamo bisogno di informazioni o di un servizio specifico e abbiamo la necessità di un servizio che sappia comprendere le nostre esigenze e che le sappia interpretare per guidarci, come un advisor, verso il risultato più preciso e soddisfacente possibile.
Il format scelto per questo ciclo formativo è ispirato alla concretezza e a una forte interconnessione tra la teoria e la pratica: un docente con una forte competenza e specializzazione sul tema ha il compito di fornire il quadro di riferimento del tema in termini di opportunità, di competenze necessarie, di use case possibili e praticabili. Seguono poi una serie di sessioni per la realizzazione di Assistenti virtuali, che permettano di rispondere a domande in diversi ambiti di conoscenza e per creare dei veri e propri Advisor capaci di fornire risposte precise anche a fronte di basi di informazioni eterogenee e complesse e in ambiti specialistici.
Nel corso della lezione sarà poi possibile vedere all’opera il servizio Watson Assistant e vedere come gestire in modo semplice e veloce dialoghi anche molto complessi, e metodiche di comprensione legate a richieste espresse anche con formule ambigue.
Grazie a Watson Discovery sarà poi possibile affrontare le funzionalità di legate alla interpretazione della struttura dei documenti, alla gestione all’enrichment dei contenuti grazie a forme di gestione e di ricerca cognitiva. Con l’integrazione tra Watson Discovery e Assistant sarà possibile vedere come è possibile creare dei servizi di Expert Advisor evoluti. Il tutto con il supporto di demo e con la rappresentazione e spiegazione di use case reali e concreti.
Lezione 1 – Dal Virtual Assistant all’Expert Advisor
25 settembre dalle 12.00 alle 14.00
Il ciclo IBM AI School, lezioni pratiche di Intelligenza Artificiale prosegue poi il 9 ottobre con un evento formativo dedicato a Business Intelligence e AI e il 23 ottobre con Watson Machine Learning.
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