30 aprile 2025
Che cos'è l'AI modeling?
Scopri gli approcci utilizzati per accelerare l’innovazione.
Luis Flynn
Senior Product Marketing Manager for AI Modeling, SAS
Che cos'è l'AI modeling? Si tratta essenzialmente dello sviluppo di programmi che impiegano uno o più algoritmi per consentire ai computer di simulare processi cognitivi, apprendere dai dati e generare previsioni. In altre parole, puoi pensare all'AI modeling come al cervello di un dispositivo smart. In maniera analoga alla mente umana, i modelli di AI assimilano dati eterogenei – numeri, testi, immagini, video e segnali audio – per imparare ad anticipare un risultato o a risolvere compiti specifici senza la necessità di istruzioni esplicite a ogni fase.
Questa capacità presuppone un addestramento accurato su enormi volumi di dati. Il machine learning (ML), ad esempio, è quel ramo dell'AI modeling che apprende e perfeziona il proprio comportamento utilizzando dati storici. Attraverso questo processo iterativo, i modelli di AI diventano estremamente competenti nel riconoscere schemi complessi e sfumature.
AI e modellazione: le basi
L’intelligenza artificiale (AI) è quella branca dell’informatica che si concentra sulla creazione di dispositivi intelligenti, in grado di svolgere attività che normalmente richiedono l’intelligenza umana, come comprendere il linguaggio, riconoscere schemi, prendere decisioni e imparare dall’esperienza. Le tecniche di modellazione, invece, rappresentano il processo operativo di costruzione, addestramento e perfezionamento di algoritmi matematici – comunemente chiamati modelli – allo scopo di analizzare grandi quantità di dati, prevedere i risultati, formulare raccomandazioni e automatizzare le decisioni.
L'AI modeling può interpretare grandi quantità di dati più rapidamente e con maggiore accuratezza rispetto a qualsiasi team umano. E non si tratta solo di velocità, ma anche di informazioni approfondite che gli esseri umani potrebbero non scoprire mai. Le aziende che puntano a mantenere un vantaggio competitivo stanno rapidamente ridistribuendo le proprie risorse per sviluppare competenze in questo campo.
In questo articolo approfondiremo il tema dell'AI modeling. Oltre a spiegare la terminologia, forniremo anche esempi pratici di AI modeling, per mostrare in che modo queste tecniche vengano utilizzate all'interno delle aziende e nei vari settori industriali per risolvere problemi reali e accelerare l’innovazione.
L'AI modeling sta alimentando in modo significativo l'innovazione, la produttività e il progresso umano. Udo Sglavo Vice President of Applied AI and Modeling R&D SAS
Entriamo nei dettagli tecnici della modellazione
Esistono diversi tipi di modelli di AI, molto diffusi, ciascuno adatto a problemi o compiti specifici.
Apprendimento supervisionato
In questo tipo di apprendimento, il modello viene addestrato utilizzando esempi etichettati che distinguono le risposte corrette da quelle errate. La regressione logistica è comunemente impiegata per i compiti di classificazione. La regressione lineare, invece, rappresenta una tecnica di base molto utilizzata nel machine learning.
Ad esempio, quando un data scientist che si occupa di frodi su carte di credito desidera che l'algoritmo identifichi le transazioni fraudolente, fornisce al modello dati transazionali etichettati come fraudolenti o non fraudolenti. Il modello di AI impara rapidamente a distinguere entrambe le tipologie di transazioni, in modo da poter identificare in tempo reale quelle sospette quando riceve i dati live.
Apprendimento non supervisionato
Modelli quali algoritmi di clustering, algoritmi Apriori e algoritmi di riduzione della dimensionalità sono estremamente efficaci nell'analisi di dati non etichettati al fine di individuare modelli o raggruppamenti nascosti.
I professionisti del marketing apprezzano questi algoritmi perché consentono di analizzare enormi set di dati non etichettati (cataloghi di prodotti, migliaia di clienti, mercati globali, ecc.) per segmentare i profili degli acquirenti, offrire consigli sui prodotti e persino creare messaggi commerciali mirati.
Apprendimento semi-supervisionato
I modellatori utilizzano una combinazione di dati etichettati e non etichettati allo scopo di addestrare i modelli. Questa tecnica potenzia in modo significativo le capacità di apprendimento, evitando il processo di etichettatura tipico dell'apprendimento supervisionato e spesso oneroso in termini di tempo e denaro.
L'approccio risulta particolarmente utile quando i dati etichettati scarseggiano: il modello può apprendere dai pochi esempi disponibili e perfezionare il proprio addestramento analizzando i dati non etichettati.
Apprendimento per rinforzo
In questo approccio, i sistemi di AI imparano a distinguere le azioni ottimali attraverso il feedback derivante da tentativi ed errori. Ampiamente utilizzato nel gaming, nella robotica e nei sistemi di raccomandazione, l'apprendimento per rinforzo consente ai modelli di migliorare il processo decisionale in ambienti dinamici e complessi. Un esempio concreto dell'apprendimento per rinforzo è rappresentato dai veicoli a guida autonoma.
Deep learning
Il deep learning è un sottoinsieme del machine learning. Questo metodo specializzato imita il funzionamento del cervello umano nell'elaborazione di dati complessi e non strutturati. Tra i modelli di AI più diffusi, le reti neurali convoluzionali (CNN) sono ampiamente utilizzate per il riconoscimento delle immagini, mentre le reti neurali ricorrenti (RNN) e l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) eseguono attività legate al linguaggio e alle previsioni su serie temporali.
Modelli di AI sviluppati da zero e modelli predefiniti
Come si può osservare, oggi esiste un'ampia varietà di modelli di intelligenza artificiale: dal classico machine learning al deep learning, comprese le reti neurali profonde, le reti neurali convoluzionali e le reti neurali ricorrenti.
Prendere questi modelli e trasferirli in produzione richiede molto lavoro. Secondo un'indagine Gartner, in media solo il 48% dei progetti di AI arriva effettivamente in produzione e sono necessari circa otto mesi per passare dal prototipo alla fase operativa.
Una delle differenze sostanziali tra i modelli di AI sviluppati da zero e quelli predefiniti è il tasso di successo nella loro implementazione. I modelli predefiniti rappresentano un’alternativa alle tecniche di modellazione discusse finora. Possono accelerare l'innovazione con o senza team interni di data science, risolvendo il problema della carenza di talenti in ambito AI.
I vantaggi dei modelli AI predefiniti
Applicazioni di AI modeling nel mondo reale
Le aziende non possono ignorare l'AI modeling: offre vantaggi tangibili che vanno oltre la velocità e l'efficienza. L'intelligenza artificiale gestisce attività ripetitive di inserimento dei dati, lasciando gli esseri umani liberi di concentrarsi su iniziative più complesse e strategiche.
Le impareggiabili capacità di analisi dei dati offerte dall'AI modeling forniscono informazioni cruciali per una pianificazione strategica competitiva. Automatizzando i processi e riducendo al minimo gli errori umani, l'AI può diminuire significativamente i costi operativi. Infine, funzionalità come un targeting più preciso, strategie di pricing ottimizzate e il miglioramento dell’esperienza cliente si traducono direttamente in una maggiore profittabilità.
L'AI modeling mostra tutto il suo potenziale quando viene applicata alla risoluzione di sfide reali:
- Previsioni di business. Le aziende utilizzano l'AI modeling per prevedere i trend di vendita, gestire in modo efficiente l'inventario e ottimizzare la catena di approvvigionamento. Un modello di AI, ad esempio, può anticipare le fluttuazioni stagionali della domanda di prodotti, analizzando i dati storici delle vendite e le condizioni di mercato attuali.
- Innovazioni nel settore sanitario. L'AI modeling ha un impatto significativo sull'assistenza sanitaria, supportando la diagnosi precoce e fornendo strategie di trattamento personalizzate. Ad esempio, i modelli di deep learning possono analizzare le immagini mediche per rilevare anomalie con maggiore rapidità e accuratezza rispetto ai metodi tradizionali.
- Miglioramento della customer experience. Attraverso le chatbot basate sull'NLP, le aziende forniscono un servizio di assistenza al cliente istantaneo e accurato, 24 ore su 24. I modelli di AI analizzano le interazioni con i clienti, ne identificano le preferenze e personalizzano quindi le comunicazioni, aumentando così la loro fidelizzazione e soddisfazione.
- Rilevamento di frodi e minacce informatiche. Gli istituti bancari utilizzano modelli di machine learning, come gli algoritmi random forest, per rilevare e prevenire attività fraudolente. Tali modelli sono in grado di riconoscere schemi tipici delle frodi e anomalie che potrebbero sfuggire all'occhio umano.
Trustworthy AI
Prendere qualcosa di complesso, come un modello di AI, e trasformarlo in informazioni immediatamente comprensibili e spiegabili a tutti gli attori coinvolti può essere un'impresa difficile. La capacità di condividere input e output di un modello rappresenta un elemento fondamentale per assicurare la conformità normativa: un altro aspetto da considerare quando si parla di modellazione e di etica dell'AI.
Le model card sono strumenti di documentazione completi che forniscono informazioni essenziali su vari aspetti dei modelli. Evidenziano infatti indicatori chiave quali accuratezza, equità e deriva del modello, quest'ultima riferita al degrado delle prestazioni di un modello al variare delle condizioni esterne.
Inoltre, le model card includono informazioni relative alla governance, come la data dell'ultima modifica, i contributori e i responsabili. Tali informazioni sono fondamentali per consentire alle organizzazioni di gestire e correggere internamente eventuali anomalie nelle prestazioni del modello.
La sezione dedicata all'utilizzo del modello descrive le applicazioni previste, identifica i casi d'uso non contemplati e specifica le principali limitazioni. Questi elementi sono particolarmente importanti poiché si prevede che la trasparenza e la verifica dei modelli diventeranno aspetti regolamentati delle attività aziendali.
Che cos'è l'etica dell'AI?
Le tecnologie AI consentono alle macchine di imitare i processi decisionali degli esseri umani e di automatizzare le attività in modo intelligente. È quindi necessario disporre di linee guida chiare affinché i sistemi di AI siano progettati nel rispetto dei principi etici, ovvero i valori umani che definiscono ciò che è giusto e ciò che è sbagliato.
Essere all'avanguardia in un mercato in continua evoluzione
Molte organizzazioni continuano a confrontarsi con processi manuali macchinosi e ipotesi approssimative. L'AI modeling consiste nell'utilizzare i dati per rivelare schemi e prendere decisioni più velocemente di quanto gli esseri umani possano mai fare. Le tecniche di AI modeling rimarranno essenziali in un mercato in cui velocità, insight e capacità di adattamento sono elementi critici.
Non esiste un modello universale. L'AI modeling dovrà essere adattata alle sfide, ai set di dati, agli ambienti di dati e alla tolleranza al rischio propri di ogni organizzazione. Durante il processo, potrebbero presentarsi degli ostacoli come problemi di interpretabilità, bias nei dati, limitazioni nei dati di formazione, carenza di competenze o vincoli di scalabilità.
Una volta superati tali ostacoli, l'AI modeling si rivelerà una fonte inesauribile di velocità, efficienza e crescita guidate dagli insight. In definitiva, si aprirà la strada all'implementazione di modelli AI in grado di sostenere lo sviluppo del business.
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