Intelligenza artificiale:
più innovazione per l’energia del futuro

L’intelligenza artificiale è la quarta rivoluzione industriale dopo la meccanizzazione, l’elettrificazione e l'informatizzazione. La sua implementazione è rapida sia per le aziende che per gli utenti privati: i progressi si susseguono a un ritmo mai visto nel mondo delle tecnologie. Anche Plenitude guarda all’integrazione di nuove soluzioni nel suo percorso di innovazione.

^{07 maggio 2024}
L'intelligenza artificiale è a pieno titolo un argomento di attualità. Ne sentiamo parlare al lavoro, in famiglia e nel tempo libero. È possibile darne una definizione semplice ed esaustiva riprendendo la formula ideata nel 1950 da Alan Turing, il famoso matematico britannico considerato un padre storico dell’IA, “una macchina può essere considerata intelligente se il suo comportamento, osservato da un essere umano, è considerato indistinguibile da quello di una persona”.

L’IA non è però una novità tecnologica solo dal 2023. Da circa 10 anni la utilizziamo tutti i giorni per alcune attività ormai diventate di routine: analizzare big data, fare una ricerca nei database, tradurre un testo, chattare con il servizio clienti di un'azienda, controllare una mappa interattiva sullo smartphone. Senza sforzi da parte degli utenti e, quasi sempre, senza avere la percezione di interagire con un'intelligenza artificiale.

Dallo scorso anno si sono rapidamente aggiunti servizi di IA generativa, per un notevole salto di qualità: si chatta con sistemi che sono in grado di conversare e fornire risposte pescando da un vasto database di informazioni. Si tratta della cosiddetta quarta rivoluzione industriale con una progressione mai vista prima nel mondo delle tecnologie, se pensiamo che le prime tre mutazioni radicali sono state la meccanizzazione, l’elettrificazione e l'informatizzazione.

Ad oggi possiamo sintetizzare tre ambiti con i quali l’intelligenza artificiale crea innovazione.

L'apprendimento automatico è una componente fondamentale dell'intelligenza artificiale. Il machine learning è l’applicazione di algoritmi e tecniche di analisi che consentono ai sistemi di imparare e migliorare automaticamente dall'esperienza, senza essere programmati esplicitamente per farlo. Il vantaggio è la velocità di calcolo che porta in pochi secondi ad avere risultati di complesse analisi. L'IA generativa, cioè quella in grado di creare contenuti, utilizza proprio un modello di machine learning. Apprende e genera migliorando, per esempio, esplorando enormi quantità di dati non strutturati attraverso interfacce di conversazione e riassunti. A cosa serve? A velocizzare e migliorare le interazioni con i clienti, a localizzare contenuti anche in lingue diverse, a verificare la conformità di documenti.

Per elaborazione del linguaggio naturale (NLP, Natural Language Processing) si intendono algoritmi di IA in grado di analizzare, rappresentare e quindi comprendere il linguaggio naturale sia scritto che parlato. Le finalità possono variare dalla comprensione del contenuto, alla traduzione, fino alla produzione di testo in modo autonomo a partire da dati o documenti forniti. Un esempio sono i chatbot dei servizi clienti, con i quali siamo ormai abituati a interagire attraverso assistenza vocale o scritta. L’obiettivo di questi servizi è indirizzare i problemi standard degli utenti verso informazioni di primo livello e trovare la miglior soluzione nel minor tempo possibile. Così da risparmiare tempo e risorse umane da dedicare alla costruzione di un rapporto diretto tra utenti e operatori del servizio clienti, per la gestione di richieste di secondo livello più articolate e personali.

Le macchine sono in grado di vedere immagini e testi e, grazie agli algoritmi, possono elaborarle e non solo limitarsi a riconoscere e categorizzare gli elementi o le informazioni identificate. Una visione artificiale che permette l'estrazione di dati complessi e la loro contestualizzazione può essere utile per avviare altri tipi di processi. Un esempio che ottimizza processi complessi: pensate a quanto diventa semplice pagare un bollettino solamente fotografando il documento, oppure come comparare delle offerte commerciali caricando i documenti dematerializzati e senza aspettare al telefono un operatore a cui chiedere informazioni.

Anche il settore dell'energia inizia a implementare strumenti che sfruttano le potenzialità offerte dall'IA. Plenitude studia da tempo come integrare al meglio l’adozione di servizi di IA all’interno dei suoi processi di business, con progetti che riguardano gli ambiti di automazione dei processi più complessi per migliorare l'efficienza operativa: questo permette, per esempio, di trovare soluzioni ai problemi in tempo quasi reale permettendo l’adozione di strategie real time orientate a risultati.

Plenitude porta innovazione utile alle persone. Questo significa utilizzare quotidianamente la tecnologia a 360 gradi e implementarla per portare valore a dipendenti, partner e clienti. Nel caso dell'intelligenza artificiale, la tecnologia è un supporto prezioso per facilitare la miglior scelta di strategia aziendale nel minor tempo possibile. L’IA emerge come catalizzatore di una continua innovazione che punta sulla costruzione di un digital core con Cloud, Big Data e IA generativa per lo sviluppo di nuovi modelli di lavoro e servizi. Plenitude è consapevole dell'impatto importante di questa ultima rivoluzione tecnologica e per questo motivo sfrutta al massimo le potenzialità dell'intelligenza artificiale restando coerente con i suoi valori di Società Benefit del mondo dell'energia.