Sommario:
L'intelligenza artificiale ha attirato così tanta attenzione negli ambienti aziendali che molti leader IT possono essere scusati pensando che fornirà tutte le risposte a un ecosistema di dati sempre più complesso. Ma sebbene abbia certamente il potenziale per apportare molti miglioramenti significativi alla tecnologia esistente, è anche giusto affermare che alcune delle aspettative relative alla sua efficacia sono esagerate.
In effetti, c'è relativamente poca comprensione di cosa sia esattamente l'IA, come funzioni davvero e cosa possa effettivamente fare. E questo sta portando a grandi idee sbagliate che circondano il suo ruolo nell'impresa e il modo in cui si collegherà alle infrastrutture esistenti e agli umani che le gestiscono.
AI nel ciclo di hype
Secondo il più recente Hype Cycle di Gartner, sottoinsiemi chiave di AI come deep learning, machine learning e cognitive computing sono in cima alla curva Peak Inflated Expectations, il che significa che si trovano sulla cuspide del lungo scivolo nel Trough of Disillusionment. Mentre questo è alla pari per quasi tutte le tecnologie dirompenti negli ultimi 30 anni, sottolinea il fatto che l'impatto proiettato dell'intelligenza artificiale nell'impresa, derivato principalmente da test di laboratorio controllati, sta per andare a capofitto nelle realtà dell'ambiente di produzione. (Scopri una storia di innovazioni informatiche in Da Ada Lovelace a Deep Learning.)
