La frequenza con cui sentiamo parlare di intelligenza artificiale, machine learning e deep learning dimostra quanto la tecnologia sia entrata a far parte delle nostre vite. Dagli assistenti digitali sui nostri smartphone e i chatbot che interroghiamo sui siti online, ai sistemi di guida intelligente e gli strumenti di automazione adoperati in ambito domestico, finanziario, HR e Tech. Ogni giorno, anche in modo inconsapevole, usiamo tecnologie che sfruttano sistemi di intelligenza artificiale, strumenti che riconoscono e comprendono il linguaggio umano, imparano ad apprendere o analizzano i nostri comportamenti per prevedere le nostre prossime scelte o azioni. Ma di cosa parliamo nello specifico? Cerchiamo di fare un po’ di chiarezza.

Cosa si intende per intelligenza artificiale?

Quando parliamo di intelligenza artificiale, il nostro pensiero si sposta immediatamente sui robot, macchine intelligenti che, in modo più o meno guidato, possono svolgere diverse attività. Un simile collegamento, però, tende a compromette il discorso sull’intelligenza artificiale che viene a ridursi ad una serie di considerazioni negative nate dalla diffusione di idee errate e luoghi comuni.

L’intelligenza artificiale (IA) nasce, invece, come ambito di ricerca vicino all’informatica intorno agli anni ’50 e si evolve continuamente. È una disciplina che, attraverso l’elaborazione e analisi dei dati e processi logici, punta alla realizzazione di macchine e tecnologie in grado di replicare il funzionamento del cervello umano.

Gli studi dell’IA si orientano verso lo sviluppo e la programmazione di macchine con caratteristiche tipiche dell’intelligenza umana, partendo dal presupposto che l’IA abbia, nelle macchine computazionali, lo stesso ruolo che il cervello ha nel corpo umano. In questo senso, il suo obiettivo è quello di simulare atteggiamenti umani : vedere, comprendere il linguaggio, ragionare e prendere decisioni, risolvere problemi, apprendere, ecc.

Dal Machine Learning al Deep Learning

Dal discorso sull’intelligenza artificiale, si sviluppa quello relativo al Machine Learning (ML) e al suo sottoinsieme il Deep Learning (DL).

Di Machine Learning – noto anche come apprendimento automatico o artificiale – si parla in riferimento alla capacità dei computer di auto- apprendere. Lo scopo è quello di permettere alle macchine e software di imparare a rispondere alle diverse situazioni sulla base di nuovi dati, ma anche di migliorare nel tempo il funzionamento del proprio algoritmo tramite l’aggiornamento delle conoscenze acquisite (dati) e l’esperienza.

Lo studio e sviluppo di attività come quelle citate in precedenza è stato possibile grazie ad una maggiore disponibilità di dati seguita alla diffusione dei Big Data. Questo ha permesso ad un sottoinsieme del Machine Learning, il Deep Learning, o apprendimento approfondito, di risolvere compiti complessi ricorrendo all’elaborazione di reti neurali artificiali. Simulando l’attività delle reti neurali umane, questi sistemi artificiali replicano il funzionamento del cervello.

Intelligenza artificiale, Machine Learning e Deep Learning in azienda

Le tecnologie di intelligenza artificiale, machine learning e deep learning hanno trovato applicazione in diversi settori e hanno portato contribuiti importanti in termini di miglioramento delle performance, più precisione e produttività, accelerazione dei tempi di lavoro, maggiore quantità di dati disponibili per le aziende.

Secondo il report “The Global AI agenda” condotto dal MIT Technology Review Insight, in cui si esamina l’uso che le aziende stanno facendo dell’intelligenza artificiale oggi e quello che ne faranno nel futuro, emergono dati interessanti. Nella sezione dedicata all’Europa, si riporta che

While customer service will remain a leading area of AI use for three-quarters of businesses, between 2019 and 2022 the fastest areas of AI growth will be in IT management, sales and marketing, and human resources

Lo studio stima, quindi, una crescita dell’utilizzo di sistemi di AI nell’ambito delle risorse umane che va dal 14% al 44%, in tre anni (2022). Questo dato conferma il contributo che algoritmi di intelligenza artificiale, machine learning e deep learning possono dare per migliorare il processo di ricerca e selezione del personale.

L’intelligenza artificiale di Inda

In quest’ottica, una soluzione di IA come Inda (Intelligent Data Analysis) può aiutare l’azienda ad attrarre talenti e orientare le attività di ricerca verso la Talent Acquisition. Dimostrare di prediligere il talento utilizzando sistemi in grado di valorizzarlo, premia l’azienda in termini di visibilità (con un impatto positivo sul brand e la candidate attraction). Ma l’intelligenza artificiale non interviene solo nel processo di attrazione dei talenti! Attraverso specifici algoritmi, è in grado di analizzare una grande quantità di dati e informazioni sul candidato (attività alla quale prendono parte anche sistemi di Sentiment Analysis e Computer Vision, valutare le sue competenze e la sua motivazione al lavoro. L’analisi predittiva si rivela uno strumento molto utile per monitorare anche la retention dei dipendenti.

Oltre alle conseguenze dirette dell’introduzione dell’IA nel recruiting, una tecnologia come Inda consente di intervenire in maniera concreta nella selezione con l’estrazione di informazioni e digitalizzazione dei dati relativi al candidato (Information Extraction); algoritmi di ricerca semantica per perfezionare e affinare l’individuazione dei candidati in linea con la ricerca in corso; il Job Matching per una migliore corrispondenza tra annuncio di lavoro e profilo del candidato e la ricerca di candidati simili al profilo risultato dalla ricerca effettuata.

Queste funzionalità sono solo alcuni dei vantaggi che l’intelligenza artificiale mette a disposizione del mondo delle risorse umane, ma che potranno trovare ulteriori applicazioni e sviluppi in un futuro abbastanza imminente in cui i sistemi di IA potranno contribuire a migliorare le performance di molte aziende.