Intelligenza artificiale applicata alla logistica: dal calcolo del migliore percorso, alla gestione delle scorte, alla previsione della domanda fino alla pianificazione al fine di ottimizzare le risorse coinvolte. Quanto questo strumento può aiutare il settore della logistica e quali sono le innovazioni più importanti a suo parere?
L’avvento e l’applicazione dell’intelligenza artificiale ha e avrà un impatto significativo anche nell’ambito della logistica. La capacità di una velocissima elaborazione di informazioni con la proprietà semantica dello strumento, porta a un approccio molto più rapido alla soluzione di alcuni problemi. L’IA è uno strumento ancora poco utilizzato rispetto alle potenzialità che ha e avrà nei prossimi anni. Non per questo l’azienda deve farsi guidare ciecamente da un manager “completamente digitale”. IA sulla base della domanda posta dalla persona accede in pochi millesimi di secondo a un vastissimo ammontare di dati e di informazioni preparando una risposta. Il primo problema è che per avere una buona e valida risposta è necessario formulare bene la domanda. Inoltre è necessario anche sapere cosa si vuole cercare e discriminare le risposte fornite dalla macchina. Nel rapporto uomo macchina la persona non deve avere un ruolo passivo, di semplice accettazione di quanto viene presentato, ma deve sempre essere in grado di valutare se la risposta fornita è valida. Uno tra i vari rischi che si incontrerà nel futuro è una progressiva generazione di contenuti che andranno a caricare i database mondiali. La domanda che nasce è questa: la macchina sarà in grado di riconoscere l’informazione corretta dall’informazione non corretta?
In conclusione, sicuramente l’IA avrà un ruolo importantissimi nella logistica, dalla gestione delle scorte, alle previsioni alla pianificazione dei trasporti. Saranno altresì necessarie professionalità preparate a gestire e interfacciarsi con le informazioni generate e presentate dall’Intelligenza artificiale.
Importanza del dato e proiezione futura di utilizzo: quanto le macchine possono imparare da noi? E come possiamo trasmettere gli input in modo semplice e funzionale?
Il dato avrà un ruolo strategico per l’IA. Si tratta del “mattoncino” su cui si basa tutta la generazione dell’informazione. I sistemi informativi e le procedure operative dovranno essere attentamente studiati al fine di riuscire a raccogliere e stoccare dati corretti, rappresentativi della realtà fisica. La traduzione del dato generato nel mondo reale verso il dato da inserire nel mondo virtuale rappresenterà un’attività critica. Una volta che il dato sarà stoccato, con l’applicazione delle reti neuronali le macchine saranno in grado di apprendere (machine learning). Le reti neuronali sono un modello computazionale ispirato al funzionamento del cervello umano, progettato per elaborare e apprendere informazioni in modo simile a come fanno i neuroni biologici. La difficoltà sarà sempre quella di riuscire a fornire “nutrire” i sistemi con dati buoni per ricevere informazioni valide. Inoltre, le informazioni elaborate dai sistemi dotati di IA dovranno essere facilmente leggibili e interpretabili per non incorrere in un’”overload” informativo che porta a un effetto contrario, ovvero l’incapacità di elaborare tutte le informazioni disponibili che porta alla cosiddetta “paralisi da analisi”.
L’AI aiuta nelle previsioni di vendita, nell’ottimizzazione del flusso, nella gestione del personale, ma viene garantita la sicurezza del dato?
Come qualsiasi sistema informativo, il rischio di hackeraggio e tutela della cybersecurity sono fattori determinanti. Il nuovo ambiente digitale è come al solito uno strumento potentissimo che può fornire moltissimi vantaggi, ma questo strumento è altresì molto potente per mettere a rischio la tutela delle informazioni, la loro segretezza o la possibilità di contaminazione. Inutile, quindi, affermare che tra i principali punti di debolezza dell’Intelligenza Artificiale vi sono:
- Rischio che gli hacker prendano il controllo
- Dipendenza dalla Tecnologia e perdita delle competenze da parte delle persone che si affidano totalmente alla macchina
- Errore Umano, le persone trasferiscono dati errati che l’IA interpreta male: Dati errati fanno prendere decisioni sbagliate
- In caso di un incidente generato dall’IA, chi è responsabile?
