Una visuale ormai inflazionata e arcaica vuole che un’azienda poco propensa alla digitalizzazione sia destinata a sparire dal mercato. È certamente vero ma, per contestualizzare affermazioni lapidarie, è necessario mirare dritto al cuore dell’intera questione, mettendo il dato sul tavolo autoptico per esaminarlo in ogni sua parte e in ognuna delle sue tante funzioni. Per questo nascono soluzioni cloud computing come Azure AI.
La parziale predisposizione all’uso dei dati non è casuale, è un’attitudine di seconda generazione che trova origine nella scarsa cura che le aziende riservano storicamente a ciò a cui si fa normalmente riferimento con il termine “anagrafiche”, che rimanda a un’epoca solo limitatamente digitale durante la quale non si è mai veramente capito appieno che quelle “anagrafiche” non fossero soltanto dati da inserire in modo scimmiesco in un database, ma il reale valore aggiunto delle imprese.
Questi dati, che in realtà ogni impresa avrebbe dovuto chiudere in una cassaforte, venivano trattati con sufficienza, come un’incombenza priva di ogni opportunità a latere.
Oggi ci sono strumenti che obbligano ad accantonare le visioni non data-centriche, rendendo il dato più facile da lavorare e da elaborare.
Una tra le soluzioni più interessanti è rappresentata da Azure AI, un insieme di servizi di intelligenza artificiale offerti da Microsoft attraverso la sua piattaforma cloud Azure. Questi servizi consentono alle aziende di costruire, implementare e gestire applicazioni di AI su larga scala. Azure AI include servizi per il machine learning, i bot intelligenti, l’analisi dei big data, le applicazioni cognitive (come la visione artificiale e la comprensione del linguaggio naturale), e altro ancora.
Azure AI offre alle aziende la possibilità di sfruttare modelli di apprendimento automatico pre-costruiti o di creare i propri, fornendo gli strumenti e l’infrastruttura necessari per formare, testare e distribuire questi modelli. Questo permette alle aziende di automatizzare i processi, ottenere intuizioni dai dati, migliorare l’interazione con i clienti e molto altro.
Come Azure AI migliora i processi aziendali con l’IA
Le intelligenze artificiali si stanno spostando sempre più verso la semplificazione dei processi e la semplificazione delle interfacce tra uomo e sistemi. Da ciò deriva una maggiore facilità nell’uso di strumenti che, per loro natura, sono molto complessi.
Per quanto possa sembrare banale, per definire una tecnologia, servono parametri oggettivi quali la sua diffusione e la sua trasparenza d’uso. Gli utenti devono poterla usare al meglio senza per forza di cose sapere cosa succede nelle retrovie, nei livelli applicativi di cui non sa niente.
Azure AI è una suite di servizi pensati per Data scientist e sviluppatori che dà accesso a modelli AI e che consente la creazione di modelli di Machine learning (ML) aprendo anche le porte a framework open source quali, per esempio, TensorFlow e PyTorch. Non da ultimo, Azure AI mette a disposizione modelli AI avanzati, inclusa ChatGPT di OpenAI.
Azure AI è una soluzione in grado di portare la cultura del dato in tutti i comparti aziendali, proprio in virtù delle diverse applicazioni che mette a disposizione degli utenti e, non da ultimo, anche grazie al rimando alle interfacce grafiche tipiche degli ambienti Microsoft, a cui gli utenti sono abituati grazie alla suite di Office e ai sistemi operativi che girano sui computer che usano.
La suite di tool di Azure AI
Azure AI offre una suite di strumenti da utilizzare in diversi ambiti, tra i quali:
- riconoscimento ed estrapolazione del testo
- riconoscimento di immagini e video
- automazione
- archiviazione di dati
- analisi dei dati
- rilevamento di anomalie
- servizi cognitivi
- machine learning
- chatbot
Strumenti che ben si adattano a qualsiasi comparto aziendale e che diventano un unico punto di riferimento per tutta l’azienda che può trattare i dati in modo orizzontale anche con l’obiettivo di estrarne il valore più indicativo per il settore che ne sta facendo uso.
Snellire i processi aziendali, rendere più rapido lo sviluppo di strategie, prodotti, software e applicazioni aziendali, condividere i dati e accedere in modo controllato e sicuro alle risorse sono tra i paletti fondanti delle soluzioni come Azure AI.
I vantaggi di Azure AI nella gestione e l’analisi dei dati aziendali
Le prove che abbiamo fatto suggeriscono che il portafoglio di strumenti messo a disposizione da Azure AI si presta anche a quelle aziende che non hanno un vero e proprio data scientist a libro paga, fermo restando che averne uno rende molto più facile e ampio l’uso che si può fare di tali tool.
Fare convergere tra loro dati provenienti da fonti diverse, ottimizzarli ed elaborarli diventa una questione lineare, chiara e pressoché indipendente dall’intervento dell’uomo.
La piattaforma mette a disposizione una quantità di API, ossia le interfacce che permettono a servizi diversi (per esempio, due o più applicazioni) di comunicare tra loro. Queste sono parte del valore aggiunto di Azure AI, perché permettono di leggere dati da qualsiasi tipo di endpoint e di farne uso per le analisi del caso, siano queste intese a raffinare la potenziale platea di riferimento di un prodotto o di un servizio, utili nello scovare anomali.
La base di competenze, le guide operative e le procedure d’uso sono molte, accessibili anche in italiano, e coprono tutti gli ambiti di competenza di Azure AI, risoluzione di eventuali problemi sul lato client e applicativi inclusa.
Un esempio di azienda che usa Azure AI
Tra le aziende che hanno iniziato ad adottare Azure AI segnaliamo la NBA, la lega cestistica professionista americana, che ne ha fatto uso per monitorare ed elaborare ogni singolo movimento e passaggio fatto dai giocatori, al fine di rivedere tattiche di gioco e creare un sistema di statistiche in parte usato anche dai media del settore.
Azure AI: migliorare la customer experience con l’intelligenza artificiale
Le chatbot sono l’ordine del giorno e chiunque, navigando in rete oppure avendo bisogno di interagire con il customer service di un’azienda, si è già imbattuto in qualcosa che – a torto – viene definito tale.
Automatismi che rispondono a poche domande (che non di rado occorre ripetere) e che, nelle intenzioni delle imprese che ne fanno uso, dovrebbero snellire il traffico verso i servizi di assistenza e che, il più delle volte, si limitano a creare sconforto tra le utenze.
Con Azure AI la customer experience viene rafforzata grazie ai servizi predisposti, quali il riconoscimento vocale, di testo e di immagini (multilingue) che si applicano non soltanto ai servizi post-vendita.
Il cliente che si rivolge a un’azienda, sia seguendo i canali online sia quelli tradizionali, può essere immediatamente riconosciuto e la sua figura immediatamente corredata di tutti i dati che lo riguardano, in base agli scambi pregressi che ha avuto con l’azienda stessa. Non c’è solo lo storico degli acquisti, ma anche quello dei problemi riscontrati, delle soluzioni attuate e, non da ultimo, dello stato della partita contabile a lui intestata. Tutto ciò senza consultare altri comparti aziendali. Il supporto pre e post vendita si modella attorno al cliente.
Se a ciò si aggiunge la capacità di elaborare dati secondo modelli (per lo più già disponibili sulla piattaforma Azure AI), si ottiene anche una precisa individuazione di quei prodotti o servizi che possono essere confacenti alle necessità dei clienti.
Come Azure AI può ottimizzare la produzione e la supply chain aziendale
Tra i tool messi a disposizione da Azure AI ce ne sono diversi orientati alla produzione e alla filiera utile. Le Ai visuali tengono sotto controllo la produzione per scovare ed eliminare parti non conformi agli standard, e questo vale per altri algoritmi tesi alla valutazione della qualità del prodotto o del servizio erogati.
Non di meno, la lettura di dati provenienti da endpoint (inclusi i dispositivi IIoT) permette la manutenzione predittiva dei macchinari industriali o consente di individuare quali stanno lavorando al disotto delle rispettive possibilità, cosa utile nei momenti in cui gli ordinativi raggiungono picchi di eccezionalità o una macchina difettosa necessita di deviare carico di lavoro su altre linee di produzione.
Allo stesso modo, tra i modelli AI messi a disposizione da Azure AI, ce ne sono alcuni che guardano alla sicurezza fisica sul luogo di lavoro, riscontrando potenziali pericoli e avvertendo tramite appositi alert i dipendenti esposti a rischio.
Tutto ciò vale tanto all’interno quanto all’esterno dell’azienda. Per esempio, condividendo i dati relativi agli approvvigionamenti, alla logistica e alle capacità produttive, fornitori e partner possono agire in nome del just in time inventory e della produzione on demand, dando così continuità di business all’intera catena.
Come Azure AI supporta sicurezza e protezione dei dati aziendali
Azure AI offre una solida sicurezza perché ha tutto l’interesse nel mantenere i propri data center al riparo dalle minacce e dalle criticità. Il team impiegato da Microsoft consta di 3.500 esperti di cyber security che coprono tanto l’hardware quanto il software. Firmware di protezione delle parti fisiche e strategie di difesa proattiva per gli strumenti software e il livello di trasporto dei dati.
Protezione dei dati e gestione dei certificati di sicurezza e delle chiavi di crittografia, protezione delle reti e strumenti per la rilevazione tempestiva delle minacce, anch’essi basati sul ML e sul riconoscimento di comportamenti o di flussi di dati anomali.
A questo si aggiunge la gestione degli accessi, grazie ad Azure AD, ossia l’Active Directory di Azure che consente il Single Sign-on, un’unica autenticazione per tutti i sistemi e le risorse erogate.
I vantaggi di Azure AI per le previsioni e analisi dei trend di mercato
Gli strumenti per l’analisi dei dati consento di usare modelli di ML senza conoscenze specifiche sia facendo ricorso a uno o a più dei tanti algoritmi messi a disposizione, sia interagendo mediante algoritmi personalizzati.
Azure Synapse Analytics consente il recupero di informazioni, mentre Databricks (basata su Apache Spark) consente analisi rapide sfruttando le capacità di calcolo dell’infrastruttura di Microsoft, sgravando così quella interna alle aziende.
Parte fondante delle analisi sono anche gli strumenti di visualizzazione, che aiutano a dare una forma comprensibile a ciò che i dati suggeriscono e che quindi materializzano, agli occhi dei decisori, il lavoro di back-end che aggiunge valore estrapolandolo dai dati.
Il futuro è presto raccontato: una maggiore precisione degli algoritmi, dettata tanto dalle maggiori capacità delle AI quanto dalla necessità che queste siano continuamente rese più performanti.
Non di meno, sempre con un occhio aperto al futuro, al centro si porranno la facilità d’uso, l’affidabilità e la velocità delle elaborazioni. Anche riguardo a queste due voci, è lecito attendersi sforzi da parte di Microsoft e di tutti gli altri attori del mercato.
Azure AI: comunicazione interna ed esterna delle aziende
Creazione di procedure guidate, alert che vengono generati e inviati alle persone competenti al realizzarsi di una determinata condizione. Ma anche la facilità con cui le persone – fuori e dentro l’azienda – potranno avere accesso ai dati di rispettiva pertinenza, facilitando così il lavoro di ognuno degli stakeholder, partendo dagli investitori fino alla catena di approvvigionamento.
Gli strumenti di Azure AI consentono anche la creazione di applicazioni che possono essere distribuite e che permettono un aggiornamento mirato delle informazioni necessarie a tutte le fasi dello sviluppo di prodotti o servizi, allo stato degli ordini o dello svolgimento di una pratica, le giacenze in magazzino o l’eventuale pianificazione o lo stato di invio verso l’azienda di materiali necessari alla produzione.
