Introduzione
L’Intelligenza Artificiale (IA) è emersa come un gioco che cambia le carte in tavola, rivoluzionando le industrie e trasformando il nostro modo di vivere. Piuttosto che sostituire le persone, l’IA integra e aumenta le nostre capacità, migliorando i processi di risoluzione dei problemi e sbloccando nuove possibilità. Inoltre, sfruttando il potenziale non sfruttato dei dati non strutturati generati dalle persone, si aprono strade interessanti per ottenere approfondimenti e affrontare sfide complesse.
L’insidia dei dati strutturati
Nella disciplina dell’ingegneria dell’affidabilità e delle curve di guasto, sono stati condotti diversi studi che dimostrano che circa il 20% dei guasti delle apparecchiature deriva da cause dipendenti dall’età e dall’usura, mentre il restante 80% è casuale o variabile. Quando alla fine viene determinata la causa principale, spesso viene identificato il fattore umano. Non si tratta di un’accusa alle persone, ma di un’illustrazione dell’importanza del nostro impatto. I guasti legati all’età e all’usura sono più facilmente prevedibili utilizzando dati strutturati come quelli dell’Industrial Internet of Things (IIoT), le letture dei contatori e gli allarmi. D’altro canto, i dati non strutturati sono tipicamente di origine umana, come testi, moduli scritti a mano, immagini, video e discorsi. Se analizziamo solo i dati strutturati, rischiamo di non analizzare l’elemento umano di una situazione complessa e di perdere fino all’80% del contesto.
Dati non strutturati: Un tesoro di intuizioni
La maggior parte dei dati generati quotidianamente è non strutturata: si va dai documenti di testo, alle immagini, all’audio e ai video, fino ai social media e alle interazioni collaborative. A differenza dei dati strutturati che si trovano nei database, i dati non strutturati non hanno un formato predefinito e sono quindi difficili da elaborare con i metodi tradizionali. Tuttavia, questo tesoro di informazioni racchiude un incredibile potenziale e l’intelligenza artificiale è la chiave per sbloccarne le intuizioni.
Quando l’intelligenza artificiale viene addestrata per analizzare i dati non strutturati, può ricavare modelli, sentimenti e contesti da testi, immagini e altre fonti. L’analisi del sentiment delle recensioni dei clienti, ad esempio, aiuta le aziende a capire le preferenze e i punti dolenti dei clienti, migliorando prodotti e servizi. Nel settore sanitario, l’analisi guidata dall’intelligenza artificiale delle cartelle cliniche e dei documenti di ricerca può accelerare la scoperta di farmaci e migliorare la cura dei pazienti.
Inoltre, l’IA può elaborare ed estrarre informazioni significative da contenuti multimediali, come immagini e video, arricchendo ulteriormente la comprensione di problemi complessi. Ad esempio, nei veicoli autonomi, l’intelligenza artificiale può analizzare i feed delle telecamere in tempo reale per riconoscere e reagire ai cambiamenti delle condizioni stradali.
Applicazione dell’analisi dei dati non strutturati
Ispezioni visive: Le situazioni che richiedono un’ispezione visiva e un’inferenza (decisione) in meno di un secondo sono ottime per l’intelligenza artificiale della computer vision. La computer vision può classificare un’intera immagine o rilevare anomalie all’interno di un’immagine. Queste inferenze possono essere una soluzione a sé stante o parte di un modello di AI più ampio. L’ispezione automatizzata della vestizione è un esempio di soluzione indipendente in cui un operatore si trova davanti a una telecamera prima di entrare in una camera bianca e riceve un feedback in tempo reale sulla sua vestizione. Soluzioni più complesse includono l’ispezione visiva dei prodotti per identificare i difetti di chiusura dei prodotti, le fiale incrinate e i materiali estranei. I risultati del rilevamento degli oggetti confluiscono poi in un modello di intelligenza artificiale più ampio con informazioni sulla produzione in serie temporale, sensori IIoT e allarmi per identificare modelli e approfondimenti sulle cause dei difetti.
Trend delle deviazioni: I registri delle non conformità e delle deviazioni della qualità sono saturi di immagini e testo libero. L’analisi delle tendenze può essere un compito laborioso per leggere ed etichettare ogni record alla ricerca di tendenze e cause principali per aumentare la produzione di un impianto. È possibile utilizzare metodi di machine leaning supervisionati e non supervisionati per ricavare modelli e intuizioni dai dati.
Leggere la stanza: Le organizzazioni prendono ogni giorno decisioni che coinvolgono le persone, i loro punti di vista e le informazioni associate. A volte queste decisioni vengono scritte, ma la giustificazione manca o è priva di contesto. Determinare il contesto della decisione, la temperatura psicologica dell’ambiente, chi era appassionato e chi era guardingo sono tutte applicazioni dell’IA. L’utilizzo della trascrizione e dell’elaborazione del linguaggio naturale, insieme all’analisi del sentiment, genera una trascrizione della conversazione, ma analizza anche le parti umane (non dette) di queste conversazioni.
Conclusione
L’aumento dell’intelligenza artificiale sta rivoluzionando la risoluzione dei problemi amplificando le capacità e l’efficienza umana. Sfruttando le intuizioni nascoste nei dati non strutturati generati dagli esseri umani, otteniamo una comprensione più profonda di sfide complesse e prendiamo decisioni più informate. La collaborazione tra l’IA e le persone crea una potente sinergia che racchiude la chiave per affrontare i problemi più urgenti del nostro tempo. Per andare avanti, è fondamentale abbracciare questa partnership, rispettando al contempo i principi etici, per garantire un futuro in cui l’IA sia complementare all’umanità e la metta in grado di raggiungere livelli più elevati.