Sergio Luciano

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Mettere in moto l’intelligenza, cioè la straordinaria “intelligenza aumentata” di Ibm Watson è un’esperienza emozionante, perché può portare a risultati stupefacenti, ma è anche un’esperienza complessa cui accostarsi con apertura mentale e umiltà, convinti di poterne trarre vantaggio: ed è per questo che anche a Palermo Luca Altieri, Erminia Nicoletti e Walter Aglietti di Ibm hanno incontrato una quarantina di imprenditori, manager e sviluppatori per confrontarsi su questi temi, sempre più centrali per lo sviluppo dell’economia.

Aglietti – il “guru dal volto umano”, com’è stato definito nella sua qualità di capo dei laboratori software di Ibm Italia – ha raccontato ad esempio quel caso quasi mozzafiato di un ospedale Usa nel quale “un motore di intelligenza aumentata che era stato addestrato a riconoscere i sintomi della schizofrenia ha iniziato a diagnosticarli anche su pazienti che non ne avevano minimamente i sintomi, e i medici non hanno capito il perché, e hanno a lungo esitato nel trarre da quella segnalazione le logiche conseguenze terapeutiche: ma purtroppo il robot aveva ragione, e s’è capito due anni dopo…”.

Fa un po’ paura, tanta intelligenza, ma affascina e va messa in moto, senza se e senza ma, imparando a gestirla, e naturalmente a guidarla verso ciò che è utile e positivo. Per esempio con la challenge on-line che Ibm ha lanciato per Genova, una sfida – a premi – tra chiunque abbia idee per risolvere la drammatica crisi apertasi dopo il crollo del ponte Morandi.

Dunque l’intelligenza aumentata è tra noi. E come possiamo averci a che fare? “A parlare con i robot si riesce”, spiega Aglietti, “e questo significa riuscire a creare meccanismi che ci consentano di lavorare al meglio con i dati che abbiamo in casa, dandoli in pasto ai robot. Sono tecnologie, queste, che quasi sempre non hanno un campo chiuso di applicazione”.

Ed ecco alcune preziose regole di comportamento con cui le aziende possono riuscire a usare i dati al meglio. Innanzitutto governandone l’acquisizione: se il dato non è completamente governato, se non se ne conosce il ciclo di vita, il self-service diventa un’utopia. Naturalmente, per gestire i dati occorrono competenze, e non sono ancora così comuni, farle crescere richiede tempo e risorse. Su questa frontiera, però, anche le imprese medie e piccole possono ottenere aiuti impensati fino a poco tempo fa da una tecnologia che si è “elementarizzata” per adeguarsi alle istanze meno tecniche.

In questo senso, il megasistema Watson, al centro dell’intelligenza aumentata di Ibm, mette in comune il meglio degli esseri umani e dei sistemi. Degli umani usa la capacità di senso comune, di visione morale, di immaginazione, di compassione, di capire i dilemmi, di astrarre, sognare e generalizzare. Dei sistemi cognitivi usa la capacità di capire il linguaggio naturale, localizzare la conoscenza, identificare i pattern (cioè i comportamenti istintivi ripetitivi), imparare lavorando e aumentare costantemente le proprie capacità.

“In più Watson – ha spiegato Aglietti – è l’unico sistema a poter correggere i cosiddetti bias cognitivi. Se per esempio qualcuno inserisce insegnamenti errati, per esempio che le donne sono inferiori agli uomini, gli altri sistemi se ne convincono. Perché la normale intelligenza artificiale è una rete di connessioni di tipo infantile: quel che gli dai, assorbe. Watson no: oggi è l’unica soluzione sul mercato che ti mette al riparo da questo pericolo perché ha una serie di infrastrutture interne a contorno che analizzano continuamente quanto apprendono e lo correggono, ottenendo risultati sorprendentemente avanzati”.

Dunque cavalcare un simile potere intellettivo aumentato non è facile ma riserva sorprese e regala opportunità straordinarie, in tutti i campi e i modi. Ma come applicare tutto questo a livello e su scala media e medio piccola? “Un metodo c’è”, spiega Aglietti, “ed è il cloud-garage. Cos’è? È il modo in cui l’Ibm dà una mano alle imprese che desiderano formalizzare e mettere nero su bianco le loro esigenze e necessità ma non sanno come farlo. Si articola in riunioni preliminari che possono anche durare giorni, e in cui si analizzano i problemi e si disegna l’architettura delle possibili soluzioni, si va avanti, si arriva spesso a fare addirittura un prototipo. Questo è il senso del cloud garage, aiutarvi a formalizzare un prodotto, una soluzione, analizzando il vostro problema”.

L’intelligenza artificiale di Watson è insomma concepita come un ausilio al business. “Per facilitare l’immissione di quel che avete prodotto sul mercato”, spiega ancora Watson, “interviene una partnership tra uomo e macchina tale da compensare le carenze che l’uomo ha. Un esempio recente? Abbiamo fatto un progetto per il procurement il cui scopo è semplice ma risolutivo. Arriva un contratto di fornitura, il sistema ne estrae i dati, l’identità, fa la visura alle Entrate, estrae dati anche lì, cerca riscontro su altre banche dati…insomma, inquadra automaticamente tutto quanto c’è da sapere su quel fornitore. Fatto a mano, questo processo occupa tre o quattro risorse fisse per una media azienda. Per un’azienda grande, anche dieci. Automatizzare questi flussi di dati è decisivo, come lo è avere un sistema che riceve e analizza autonomamente i fax, ne estrae tutti i dati e li espone tutti in una dashboard chiara e gestibile. Un’azienda cliente mi ha detto: ho 3 persone fisse solo per guardare la pec… Un altro esempio? Se mi arriva una email di posta certificata, con un allegato che magari è un atto di citazione in pdf, il sistema capisce che è un atto legale e lo manda direttamente all’ufficio legale. Chi insegna a Watson a capire che quello è un atto legale? L’utente, ma nel modo più semplice possibile. E poi Watson fa da sé”.

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