Google, The Magic in the Machine
Google, The Magic in the Machine

Google Machine learning, la tecnologia impara da sola. È il nuovo progetto di Google, inaugurato a Milano martedì 28 marzo.

L’intelligenza artificiale sfida quella umana

“Le macchine sapranno riconoscere modelli comportamentali, spiega Anna Ukhanova, Research Manager della divisione europea Google. “Ipotizziamo che siamo in cerca di fotografie su una corsa ciclistica – prosegue – Basterà indicare la montagna o la bicicletta, e al resto penserà l’app”. Compiti “intelligenti” potranno essere, insomma, a loro affidati,  costruendo modelli predittivi. “I progetti di Industria 4.0 fronteggiano due sfide significative”, chiarisce Thomas Oestreich. “Innanzitutto, in un mondo di sistemi cybernetici e fisici connessi, devono gestire grandi volumi di dati, erogati in tempo reale ed eterogenei. In secondo luogo, affinché possano creare nuovo valore e innovazioni differenzianti, devono essere sviluppati nuovi algoritmi.

Machine learning, l’evoluzione del conto terzi

A trarne beneficio saranno soprattutto i progetti di manifattura smart. Entro il 2020 – sostiene con uno studio Gartner – almeno il 30% impiegherà appositi algoritmi, acquistati da marketplace o da fornitori esterni. Meno vincoli, più competenze. Non che il ricorso a sviluppatori interni scomparirà, anzi. Acquistati gli algoritmi, starà alle aziende scegliere se impiegarli in altri ambiti. “Utilizzare più volte algoritmi preconfezionati e applicarli a specifici casi d’uso potrà ridurre drasticamente i tempi di sviluppo”, immagina Oestreich.

Erp, capacità analitica di studiare i dati

Nel 2020 gli Erp avranno poi un ruolo di grande rilievo. Software gestionali di Enterprise Resource Planning sono sì in fase di aggiornamento, tuttavia tali soluzioni non sanno ancora inglobare dati importanti. Con le prossime innovazioni si farà fronte alla lacuna. Sensori, linee di produzioni, middleware… qualunque informazione passerà allo studio. Se analizzate a dovere, serviranno a definire, in sostanza, nuovi servizi e prodotti. “Questo”, precisa l’analista Christian Hestermann, “richiederà probabilmente una modernizzazione delle soluzioni Erp, poiché quelle più datate non garantiscono la necessaria granularità e non supportano questi volumi di microtransazioni”.