AI vs. ML: differenze e applicazioni nelle aziende

L’intelligenza artificiale (AI) e il machine learning (ML) sono parti integranti della nostra vita quotidiana come, ad esempio, gli assistenti virtuali sugli smartphone o le raccomandazioni di contenuti presenti sulle piattaforme di streaming. Entrambe le tecnologie stanno trasformando il modo in cui interagiamo con il mondo digitale, oltre a rivoluzionare settori come la logistica, la sanità o il marketing.

AI e ML sono la stessa cosa?

L’intelligenza artificiale e il machine learning sono due concetti che vengono spesso confusi, soprattutto nel contesto della trasformazione digitale delle aziende, sebbene differiscano per ambito e applicazioni.

• Intelligenza artificiale. La multinazionale IBM definisce l’intelligenza artificiale come “la tecnologia che consente ai computer e alle macchine di simulare l’intelligenza umana e la sua capacità di risolvere problemi”. È un campo dell'informatica che si concentra sulla creazione di sistemi in grado di eseguire mansioni che normalmente richiedono l'intelligenza umana, come il riconoscimento vocale, il processo decisionale o la comprensione del linguaggio naturale. Grazie all'intelligenza artificiale, i computer simulano il ragionamento delle persone quando apprendono nuove informazioni e prendono decisioni.
• Machine learning. È una disciplina dell’intelligenza artificiale che si basa sull’uso di algoritmi in modo che le macchine possano imparare e migliorare autonomamente a partire da grandi insiemi di dati, identificando modelli per risolvere i problemi: “Si tratta di una disciplina puramente analitica che si fonda sull'applicazione di modelli matematici ai dati per estrarre conoscenze e individuare modelli che gli esseri umani difficilmente potrebbero trovare”, afferma la società di consulenza nordamericana Gartner.

Quali differenze fondamentali ci sono tra AI e ML?

AI e ML sono due concetti interconnessi: il machine learning è una disciplina all’interno dell’intelligenza artificiale.

L’AI replica il pensiero umano per eseguire azioni come analizzare, ragionare e apprendere. Il machine learning (ML), invece, utilizza algoritmi addestrati con i dati per generare modelli capaci di svolgere compiti complessi.

La relazione tra AI e ML può essere riassunta come segue: l’AI mira a creare macchine intelligenti che eseguono mansioni come gli esseri umani, usando tecniche di ML per raggiungere questo obiettivo.

Quali sono le somiglianze tra AI e ML?

I termini AI e ML sono spesso usati in modo intercambiabile perché, nonostante siano concetti diversi, condividono alcuni aspetti:

• Missione. Sia l’intelligenza artificiale che il machine learning puntano a creare sistemi in grado di realizzare attività che normalmente richiedono l’intelligenza umana.
• Dati. Entrambi si basano sull'uso estensivo delle informazioni per funzionare e ottimizzare le proprie prestazioni.
• Automazione. È una componente chiave sia dell’AI che del ML, che consente alle macchine di realizzare i compiti con un intervento umano minore.
• Applicazioni. L’AI e il ML trovano applicazione in un’ampia varietà di discipline e settori, tra cui la medicina, la finanza o i trasporti.

In che modo l'AI è collegata al ML?

La relazione tra AI e ML è bidirezionale:

• Sottocampo dell'AI. Le tecniche di machine learning sono incluse nell’ambito dell’AI; tuttavia, non tutte le tecniche di AI sono ML.
• Fondamento teorico. Il machine learning (ML) guida l'evoluzione dell'AI. I progressi nel deep learning, una sottocategoria dell’apprendimento automatico, hanno portato a traguardi significativi nel campo dell’AI come il riconoscimento vocale o la visione artificiale.
• Simbiosi. Molti sistemi di AI moderni si fondano sul machine learning per migliorare le loro performance. Ad esempio, un sistema di AI per il riconoscimento vocale può impiegare modelli ML per apprendere e adattarsi a diversi accenti e dialetti.

In che modo le organizzazioni possono utilizzare l'AI e il ML?

Le aziende possono sfruttare l’intelligenza artificiale e il machine learning per migliorare i cicli operativi e ottenere un vantaggio competitivo:

• Automazione delle mansioni. I lavoratori che si occupano di processi ripetitivi sono liberi di concentrarsi su lavori più strategici. Per rispondere alle domande più comuni dei clienti si possono impiegare le chatbot.
• Processo decisionale. L'IA e il ML analizzano grandi quantità di dati e generano informazioni che aiutano nel processo decisionale. Ad esempio, un'azienda di logistica può usare il machine learning per analizzare i dati di spedizione e identificare modelli che ottimizzino i percorsi di consegna.
• Personalizzazione. Sono utilizzati per personalizzare prodotti, servizi ed esperienze per i singoli clienti. Pertanto, con il ML, un negozio online può consigliare prodotti ai consumatori in base alla loro cronologia degli acquisti.
• Riduzione dei costi. L’intelligenza artificiale e il machine learning possono abbassare i costi automatizzando le attività, migliorando l’efficienza e diminuendo gli errori. Con la previsione della domanda, le aziende adeguano i livelli di inventario ed evitano l’overstock.

AI e ML nella trasformazione digitale

Nonostante le loro differenze, l’AI e il ML condividono un obiettivo comune: creare sistemi intelligenti mediante dati e algoritmi per automatizzare attività complesse. La relazione simbiotica tra queste tecnologie permette alle organizzazioni di migliorare l’efficienza operativa, prevedere i comportamenti e ottimizzare i processi in differenti settori. In un mondo sempre più digitalizzato, l’applicazione dell’AI e del ML può apportare un vantaggio competitivo per prosperare in futuro.

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