L'Impatto trasformativo dell'Intelligenza Artificiale: dal Linguaggio Naturale alla Ricerca di Contenuti

Indice

• Lo Stato Attuale del Natural Language Processing (NLP)
• Le sfide a cui possiamo rispondere attraverso l'NLP
• La Ricerca delle Informazioni nelle Organizzazioni
• La Soluzione: Ricerca Cognitiva e Open K9
• Conclusioni

Lo Stato Attuale del Natural Language Processing (NLP)

Con Natural Language Processing si fa riferimento a quel campo di ricerca interdisciplinare che abbraccia informatica, intelligenza artificiale e linguistica, il cui scopo è quello di sviluppare algoritmi in grado di analizzare, rappresentare e quindi “comprendere” il linguaggio naturale, scritto o parlato, in maniera similare o addirittura più performante rispetto agli esseri umani.
Al giorno d'oggi vengono generati e memorizzati quantità enormi di contenuti testuali e vocali. Si tratta di dati dei quali molto spesso non si fa uso, non consci del fatto che invece rappresentano una fonte inestimabile di valore, grazie ai quali è possibile realizzare strumenti e applicazioni che possono portare un valore aggiunto non indifferente.

L'NLP mira a sviluppare metodi e algoritmi per comprendere e generare il linguaggio naturale, il mezzo con cui gli esseri umani comunicano quotidianamente.

Le sfide a cui possiamo rispondere attraverso l'NLP

Quali sono i campi di applicazione pratica dell’NLP? A che esigenze molto concrete può rispondere?

• Assistenti Vocali e Chatbot: Gli assistenti vocali e i chatbot utilizzano l'NLP per comprendere e rispondere alle richieste degli utenti, sia vocali che testuali.
• Traduzione Automatica: Gli strumenti di traduzione automatica sfruttano l'NLP per analizzare e tradurre testi, agevolando la comunicazione multilingue in tempo reale.
• Analisi del Sentimento: analizzare il sentiment e il tono emotivo di testi, recensioni o commenti, fornendo alle aziende un'analisi della percezione del pubblico o del reale senso di un intervento in una conference call.
• Elaborazione del Linguaggio Naturale nei Motori di Ricerca: I motori di ricerca moderni utilizzano l'NLP per comprendere le intenzioni degli utenti nelle query, migliorando così la pertinenza dei risultati di ricerca.
• Analisi dei Big Data e Estrazione di Informazioni: L'NLP è ampiamente utilizzato nell'analisi di grandi volumi di testo, consentendo alle aziende di estrarre informazioni rilevanti dai propri dati.

La Ricerca delle Informazioni nelle Organizzazioni

Come testimoniano McKinsey e Forrester, in ufficio impieghiamo una significativa parte del nostro tempo (circa 1/5) nella ricerca di informazioni!
Più della metà dei lavoratori viene interrotta per dedicare del tempo alla ricerca o al tentativo di ottenere accesso a informazioni, approfondimenti e risposte.
Affrontiamo la sfida critica della ricerca delle informazioni all'interno delle organizzazioni: con l'esplosione del numero di dati e informazioni, trovare risorse rilevanti per decisioni vincenti in ambienti aziendali complessi è diventato un problema cruciale. 

La Soluzione: Ricerca Cognitiva e Open K9

Come possiamo rispondere a questo spreco di tempo e risorse? La ricerca cognitiva ci viene in aiuto, acquisendo, comprendendo e organizzando le informazioni per poi renderle facilmente interrogabili. Presentiamo brevemente Open K9, un motore di ricerca cognitivo open source sviluppato da SMC.

Questo motore si basa su tecnologie di intelligenza artificiale, tra cui il Natural Language Processing (NLP) e il machine learning, per acquisire, comprendere e organizzare le informazioni in modo da renderle facilmente interrogabili.

L’applicativo può estrarre informazioni da una varietà di fonti dati, tra cui portali web, sistemi gestionali e collaborativi, documenti cartacei e altre risorse informative all'interno di un'organizzazione; le fonti dati possono essere eterogenee e distribuite. Il dato, una volta acquisito dal motore, viene processato ed arricchito tramite l’utilizzo di tecniche di Natural Language Processing, con l’obiettivo di estrarre informazione aggiuntiva in maniera strutturata e permettere, così, una ricerca più precisa all’utente.

La flessibilità nell'integrare dati provenienti da diverse fonti consente a OpenK9 di offrire una visione unificata e accessibile delle informazioni aziendali. La sua architettura Cloud-oriented e la possibilità di essere rilasciato tramite container indicano una flessibilità e una scalabilità notevoli.

Open K9 offre un'interfaccia chiara e potente, consentendo agli utenti di digitare query di ricerca e ricevere risultati pertinenti. La sua capacità di ordinare i risultati in base alla rilevanza per l'utente evidenzia l'attenzione posta sull'esperienza dell'utente. Inoltre, la natura open source di Open K9 suggerisce un impegno verso la condivisione e la collaborazione nella comunità, promuovendo lo sviluppo continuo e la trasparenza nella gestione delle informazioni aziendali.

Guarda come funziona Open K9

Conclusioni

L'integrazione sinergica di NLP e ricerca cognitiva, unitamente alla “rivoluzione” portata generative AI, sta ridefinendo il modo in cui le aziende gestiscono e sfruttano il proprio patrimonio informativo.
In particolare, lo studio e l’integrazione dei Large Language Models possono potenziare l'esperienza utente offrendo risposte molto più pertinenti e precise, snippet descrittivi, suggerimenti di query avanzate, possibilità di sintetizzare e/o approfondire i risultati e una migliore comprensione dei risultati di ricerca, contribuendo così a rendere l'interazione con le informazioni più efficiente e personalizzata.
Interazione che dovrà necessariamente fare i conti con i limiti che hanno, tutt’ora, questi modelli: pregiudizi riguardo a ideologie e culture, risultati inesatti o fuori contesto, etc.

Ma mentre affrontiamo le sfide concrete e ne consideriamo le implicazioni etiche, ci è chiaro come l'AI stia aprendo nuovi orizzonti nella ricerca e nella comprensione del linguaggio naturale.