“America mi senti…?”, la nota espressione di Alberto Sordi, tratta dal film “Un Americano a Roma”, nell’era moderna potrebbe essere rifrasata in: “Computer mi senti…?”.
Alcuni ambiti applicativi dell’Intelligenza Artificiale sono la comprensione del linguaggio naturale, l’analisi delle immagini e dei suoni. Con queste capacità diventa quindi possibile “parlare ai computer” superando tutti i limiti legati alla tradizionale codifica degli input via tastiera. Partendo da questa suggestione l’articolo descrive come Cisco sta approcciando il tema valutando la strategicità delle varie declinazioni e indirizzando di conseguenza investimenti e sviluppo.
L’offerta di una azienda come Cisco viene e verrà sempre più, condizionata dall’esigenza di integrare l’intelligenza artificiale all’interno dei prodotti. Questo trend è giustificato da tre diverse opportunità che si manifestano: gestione del ciclo di vita dei prodotti (Embedded AI), controllo proattivo di infrastrutture complesse (AI Infrastructure), supervisione dei contesti applicativi (AI Environments).
La tabella seguente mostra come il portfolio di Cisco sia guidato dall’esigenza di adottare la tecnologia AI in tutti i pilastri dell’offering.
Estrapoliamo dalla tabella alcuni elementi che riteniamo essere più affini alle esigenze del mercato più ricorrenti: analisi predittive, diagnosi dei problemi, modellazione statistica e rilevamento delle minacce.
L’esperienza e la competenza aziendale sulla tecnologia AI, permette alla Cisco di supportare i clienti finali nello sviluppo di soluzioni direttamente legate ai loro processi e logiche di business (customer needs) aiutandoli a comprendere la strategicità o meno delle tecnologie emergenti.
Particolare attenzione in questo periodo sta avendo l’adozione di AI in due settori: Sanità e Difesa.
Sanità
L’orientamento che Cisco sta avendo in questo settore è in linea con i nuovi scenari, “The person at the center of the Healthcare 4.0 ecosystem”:
- porre la persona al centro di una costellazione di servizi sempre più interconnessi, inclusivi, efficaci, efficienti e sostenibili in termini economici e sociali;
- rendere evidente la necessità di coniugare processi di adeguamento tecnologico e organizzativo con lo sviluppo diffuso di nuove competenze e nuove professionalità digitali.
L’obiettivo di Cisco nel settore sanitario è quello di offrire un’esperienza cliente end-to-end utilizzando l’intelligenza artificiale. Gli ambiti operativi sono principalmente quattro:
- Inpatient/outpatient room
- Operating theater
- Home
- Virtual reality space and debriefing
In questi ambiti si stanno appicando tecnologie e soluzioni innovative con focus su:
- prevenzione e riduzione delle disuguaglianze sanitarie
- rafforzare la capacità di risposta dei sistemi sanitari alle crisi
- maggiore disponibilità di medicinali e attrezzature mediche e sostegno all’innovazione
- trasformazione digitale dell’assistenza sanitaria e un migliore utilizzo dei dati sanitari.
Un capitolo dedicato deve avere la combinazione di AI e Computing Vision applicata all’analisi delle immagini. In questo ambito i casi d’uso sono che si riscontrano in modo più frequente sono:
- Acquisizione automatica di Dicoms,
- Segmentazione eseguita in pochi secondi con un sistema di auto-miglioramento Open AI,
- Funzioni di pianificazione e simulazione,
- Registrazione e navigazione rapida volumetrica «in trasparenza»: vasi, ossa, organi, tratti di fibre, tumori, lesioni…;
- Robot chirurgico per procedure minimamente invasive ad alta precisione;
- Piattaforme di formazione immersiva.
Difesa
“Artificial intelligence will play a vital role in Defence’s future operating environment. This emerging technology will be critical to delivering on our strategic objectives of shape, deter and respond. Maintaining a capable, agile and a potent Australian Defence Force is becoming increasingly dependent on artificial intelligence technologies.” [Defence Data Strategy 2021-2023, page 35]
In ambito militare, un esempio di AIOps (Artificial Intelligence for IT Operations) potrebbe essere l’utilizzo di algoritmi avanzati di analytics e machine learning per monitorare e gestire sistemi e reti militari complesse. AIOps può aiutare i militari in vari modi, come ad esempio:
– Manutenzione predittiva: AIOps è in grado di analizzare i dati provenienti da sensori e altre fonti per prevedere i guasti delle apparecchiature, consentendo una manutenzione proattiva e riducendo i tempi di fermo.
– Sicurezza della rete: AIOps è in grado di rilevare e rispondere alle minacce informatiche in tempo reale analizzando i modelli di traffico di rete, identificando le anomalie e implementando automaticamente le contromisure.
– Ottimizzazione delle risorse: AIOps può analizzare i dati sul consumo di carburante, la logistica e l’impiego del personale per ottimizzare l’allocazione delle risorse e migliorare l’efficienza operativa.
– Pianificazione della missione: AIOps può analizzare grandi quantità di dati, comprese le condizioni meteorologiche, il terreno e i movimenti nemici, per assistere nella pianificazione e nell’esecuzione delle missioni militari.
– Supporto decisionale: AIOps può fornire ai comandanti analisi e approfondimenti dei dati in tempo reale, aiutando nei processi decisionali e migliorando la consapevolezza della situazione.
Esempi di casi d’uso nel mercato della Difesa:
- Autonomous Vehicles
- Drones/UAVs/AWS
- Robotics/UxVs
- Cybersecurity
- Threat Intelligence
- Data Analysis/Decision Support
- Training Simulations
- C2 and ISR
- Enhanced Logistics
- Salute del soldato
In ambito Defence si evidenziano requisiti distintivi che influenzano l’uso dell’intelligenza artificiale e dell’apprendimento automatico in modo diverso dai contesti aziendali.
Questi requisiti derivano dalla natura unica delle missioni, dalla sicurezza delle forze in campo e dai principi alla base dell’etica militare. Ecco alcuni esempi:
- Sicurezza e riservatezza
- Processo decisionale in tempo reale
- Robustezza e affidabilità
- Considerazioni etiche e legali
- Modelli personalizzati
- Interoperabilità
- Resilienza agli attacchi avversari
Ai citati settori si affiancano altri verticali altrettanto recettivi:
Istruzione: l’impiego della piattaforma Webex, powered by AI, permetterà la gestione dell’interazione multicanale tra gli stackholder attraverso “room virtuali” all’interno delle quali saranno osservate e valorizzate le dinamiche e le mimiche comunicative rimuovendo barriere linguistice, limiti di trascrizione, e vincoli di scalabilità.
La stessa piattaforma permette di aumentare l’esperienza utente, con il supporto della tecnologia olografica e l’integrazione di funzioni di riconoscimento dei partecipanti (facing e voicing). Tutto questo nel rispetto delle normative sulla privacy e security.
Banche e finanza: nel mondo in continua evoluzione del settore bancario e FinTech, la Cisco sta dimostrando la potenza dei servizi digitali, della gestione della rete, della sicurezza e dell’integrazione dell’intelligenza artificiale. L’obiettivo è semplificare le transazioni, sia in filiale che da remoto, e garantire un’esperienza bancaria senza soluzione di continuità per i clienti.
Manufacturing: la convergenza di IoT e IA è fondamentale nel settore manifatturiero. Per esempio la Cisco sta investendo sull’impiego di queste tecnologie nell’efficientamento di edifici e ambiti lavorativi indirizzando una serie di elementi rilevanti nell’agenda della sostenibilità ambientale ed energetica.
Remarks
I vantaggi che si possono ottenere dall’adozione della tecnologia AI sono dunque elevati. In sintesi:
Implementazione dei modelli di “Hyper Automation”: i clienti si aspettano di migliorare i tempi di risposta di sistemi compositi e complessi. Attraverso l’impiego di AI possono affrontare problemi complessi e automatizzare più funzionalità che in precedenza richiedevano l’intervento umano.
Miglioramento dell’efficienza operativa: con le funzionalità di co-creazione, l’AI generativa stimola e migliora l’attività di varie funzioni aziendali (Progettazione, R&D, Delivery…).
Individuazione di nuovi casi d’uso: i modelli di IA generativa sono in continua evoluzione, raggiungono una maggiore precisione e vengono curati per più casi d’uso. Questi progressi sbloccano nuovi driver di crescita sia per Cisco che per i nostri clienti. Ad esempio, i nostri clienti vogliono ottimizzare i propri dati e creare servizi che supportino una serie diversificata di attività di elaborazione del linguaggio naturale, come Bloomberg GPT. Questa tendenza sta creando un’impennata della domanda di servizi di sicurezza e osservabilità specifici per l’utilizzo di modelli di intelligenza artificiale generativa. Cisco è pronta a supportare e aiutare i nostri clienti con queste esigenze in continua evoluzione.
Democratizzazione dell’accesso alla tecnologia: l’AI generativa ridurrà le barriere all’accesso alla tecnologia (tramite interfacce e assistenti di intelligenza artificiale). Questo non solo rende l’interazione con la tecnologia e il software molto più semplice e intuitiva, ma consente anche a persone con diversi background tecnologici di interagire con essa ed eseguire attività che altrimenti non potrebbero svolgere.
Bibliografia
AI Readiness Index Microsite (includes report)
AI Readiness Assessment Tool
Enabling a new generation of AI with Ethernet
Cisco Data Center Networking Blueprint for AI/ML Applications
QCM is Artificial Intuition
Quanto viaggia veloce l’informazione
ISO 22375 and UNI 11613
Articolo collegato
AI Readiness Index 2024 e la Vision Cisco
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