Intelligenza artificiale: perché Google batte tutti
La competizione per l’apprendimento automatico è già partita e riscriverà molte regole del business
Secondo la società di ricerca PitchBook, le aziende hanno investito quest'anno 21,3 miliardi di dollari in fusioni acquisizioni per assicurarsi competenze nel settore dell'intelligenza artificiale. Come riferisce The Economist, si tratta di un dato 26 volte superiore a quanto speso nel 2015.
Perché è importante l'apprendimento automatico
L'apprendimento automatico, in particolare, è la branca dell'intelligenza artificiale che le aziende considerano più promettente. La capacità costruire e implementare algoritmi che permettono ai sistemi di calcolo di imparare e fare previsioni è la tecnica su cui si concentrano la ricerca e l'attenzione. L'intelligenza artificiale, infatti, ha il potenziale per rivoluzionare il business dei giganti della tecnologia, attraverso miglioramenti delle operazioni esistenti e lo sviluppo di nuove attività.
Cosa succederà in futuro
L'importanza dell'intelligenza artificiale si legge nella capacità di fare previsioni. Lo dimostra, per esempio, il fatto che le raccomandazioni generate dei computer determinano il 75% di quello che gli abbonati guardano su Netflix e oltre un terzo degli acquisti su Amazon. Secondo gli esperti, la sfida in futuro si giocherà su tre fronti. Le aziende, infatti, cercheranno di attrarre le competenze necessarie per ?formare? i cervelli dei loro computer. In secondo luogo, faranno il possibile per applicare l'apprendimento automatico al business esistente in modi più efficaci dei concorrenti. Infine, cercheranno di creare centri di profitto legati all'intelligenza artificiale con nuovi tipi di business.
Un nuovo mercato del lavoro
Una fra le difficoltà principali nel raggiungimento di questi obiettivi riguarda il reperimento dei talenti nell'ambiente accademico. Per rispondere a questo bisogno, esistono addirittura delle società di ricerca del personale che si occupano di assumere gli studenti prima della laurea. Ma le aziende non esitano ad acquistare intere start-up per assicurarsi i talenti chi ci lavorano. È il caso di Google che ha investito cinquecento milioni di dollari per portarsi a casa DeepMind, una start-up specializzata nel deep learning. Tutte queste aziende non sono valutate sulla loro capacità di generare profitto, ma sul valore di ogni dipendente che può arrivare anche a cinque-dieci milioni di dollari.
Come cambia l'approccio dei concorrenti
Alfabet è considerata il leader del settore in quanto già da anni è riuscita a trarre profitto intelligenza artificiale e, proprio perché stata una fra le prime a muoversi, è anche quella che ha attratto i migliori talenti. Microsoft e Ibm hanno investito nella ricerca sull'intelligenza artificiale, ma non richiedono ai loro ricercatori di produrre risultati economici. Al lato opposto, Apple e Amazon si aspettano che la ricerca alimenti il business esistente. Google e Facebook, invece, si posizionano a metà, dando libertà ai ricercatori, ma con un occhio attento al business. Per quanto riguarda le aziende cinesi, per loro è più difficile attrarre telenti, tanto che, per cercare di aggirare il problema, Baidu ha aperto centri di ricerca nella Silicon Valley.
Google applica la ricerca al business
Amazon e Google sono le aziende che utilizzano di più l'intelligenza artificiale nelle applicazioni. Nel caso del gigante di Seattle, l'intelligenza artificiale contribuisce a rendere le operazioni di gestione dei prodotti più efficienti, attraverso l'allocazione di 80.000 robot e la distribuzione sui camion dei pacchi destinati ai clienti. Google, invece, utilizza l'intelligenza artificiale per categorizzare il contenuto su YouTube, per identificare persone e gruppi in Google Photos, ma anche nel sistema operativo di Android, dove - fra l'altro - prevede le app a cui l'utente può essere interessato. Google Brain, infine, è considerato uno fra i migliori gruppi di ricerca nell'applicazione di apprendimento automatico con un occhio attento al business, come nel caso del miglioramento degli algoritmi di ricerca.
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