- aiutare le organizzazioni ad estrarre valore dai propri dati;
- implementare l’efficienza del business incrementando l’automazione;
- accrescere la fiducia nell’AI attraverso un approccio etico.
Secondo una recente survey condotta da Morning Consult per IBM, “Scaling AI, Not Risks: Removing Trust as a Barrier to AI Adoption“ fiducia, trasparenza e chiarezza dell’AI sono le principali aree di attenzione per tutti i tipi di business, dai più grandi ai più piccoli. L’82% degli intervistati ha riferito che dati e modelli AI precedentemente implementati hanno generato problemi non indifferenti per il proprio business, da errori nel processo di recruitment alla perdita di clienti, fino a creare danni reputazionali.
IBM Research ha dunque sviluppato nuove funzionalità di Natural Language Processing volte a migliorare l’automazione dell’AI e a generare insight più precisi e affidabili. Sono molte le aziende operanti a livello mondiale che si sono già affidate a IBM Watson per rendere i propri processi più intelligenti (Japan Airlines, NatWest , Maricopa County), tra le ultime, EY e Regions Bank.
Tutti questi progressi si basano su una pipeline di innovazione avviata da IBM per far progredire la strategia di intelligenza artificiale per il business e quindi per aiutare le aziende a comprendere ulteriormente e trarre valore reale dai propri dati aziendali, in modo da poter prendere decisioni più informate e fornire a clienti e dipendenti informazioni più efficienti.
Funzionalità potenziate di NLP per IBM Watson
IBM accelera verso la trasparenza dell’AI
Per aiutare le organizzazioni a gestire e a creare fiducia riguardo l’intelligenza artificiale durante l’intero ciclo di vita, dalla creazione dei modelli, alla loro distribuzione e gestione, IBM ha sviluppato nuovi strumenti di governance dell’AI che possono aiutare ad aumentare la trasparenza dell’AI, gestire il rischio e creare maggiore fiducia.
La raccolta di documentazione sulle caratteristiche importanti di un modello di intelligenza artificiale, come lo scopo, le prestazioni, i set di dati, le caratteristiche, può aiutare a promuovere la giusta fiducia in questa tecnologia. Questo è il motivo per cui nel 2018 IBM Research ha proposto il concetto di AI FactSheets. Oggi, IBM commercializza questa idea in Watson Studio in Cloud Pak for Data per tutto il 2021. Come le etichette nutrizionali per gli alimenti o le schede informative per gli elettrodomestici, le schede informative per l’AI sono progettate per intercettare automaticamente i dati chiave di performance di un modello e restituire resoconti approfonditi che assicurano trasparenza e compliance delle operazioni e promuovono gli sforzi per costruire la fiducia dei consumatori e delle imprese nei servizi di intelligenza artificiale.
Ma una “Trustworthy AI” consiste nell’avere un approccio olistico alla governance che riunisce strumenti, soluzioni, pratiche e persone per governare l’AI in modo responsabile durante tutto il suo ciclo di vita. Ecco perché IBM lancia anche IBM Services for AI at Scale, una nuova offerta di consulenza che fornisce un framework, una metodologia e una tecnologia sottostante per guidare le organizzazioni nel loro viaggio verso un’AI affidabile ed etica. Nuove funzionalità anche per IBM Cloud Pak for Data, che basata su Red Hat OpenShift offre un’architettura delle informazioni aperta con funzionalità integrate che aiuta a modernizzare la gestione dei dati, DataOps, governance, analisi e AI in modo da poter ottenere più rapidamente risultati abilitando la governance e la protezione dei dati.
Due casi reali: EY e Regions Bank
Sono diversi i brand in tutto il mondo che utilizzano IBM Watson per infondere intelligenza nei loro flussi di lavoro. Un caso è quello di EY, network mondiale di servizi professionali di consulenza direzionale, revisione contabile, fiscalità, transaction e formazione, che sta trasformando il processo di due diligence di M&A utilizzando IBM Watson Discovery. A seguito dell’espansione della sua alleanza con IBM, EY ha lanciato Diligence Edge, che include un modello di NLP personalizzato addestrato sul linguaggio M&A proprietario di EY, per aiutare i responsabili degli accordi a identificare e sfruttare preziose informazioni durante il ciclo di vita della transazione, oltre a fornire decisioni informate sulle opportunità di valore delle transazioni per ottenere un vantaggio nei processi di negoziazione competitivi.
Regions Bank ha collaborato con IBM per completare un caso d’uso di monitoraggio del modello che sfrutta IBM Cloud Pak for Data e Watson OpenScale. Le regioni sono state in grado di leggere l’accuratezza del modello in produzione e hanno ottenuto una maggiore fiducia nella qualità delle previsioni. IBM fornisce un approccio standardizzato e disciplinato per monitorare le prestazioni del modello e promuoverà il programma di gestione del ciclo di vita end-to-end delle regioni. L’azienda sta inoltre utilizzando IBM Watson per migliorare il servizio clienti e riferisce, grazie a Watson Assistant, di aver ridotto i tempi di attesa delle chiamate del 40% dall’inizio della pandemia da Covid-19.
Immagine fornita da Shutterstock.
