Come funziona l'AI Reasoning per il business?

L’intelligenza artificiale fa parte delle nostre vite in maniera sempre più importante, la si può applicare a qualsiasi settore, compreso quello economico. In questo contesto, l’AI Reasoning sta avendo un ruolo determinante. Si tratta della capacità delle macchine di ragionare in maniera logica, deduttiva e contestuale.

Se fino a pochi anni fa le nuove tecnologie si limitavano a risposte basate su pattern, oggi si fa sempre più strada un’AI capace di comprendere, dedurre e agire in base al ragionamento strutturato. Ecco perché, per esempio, l’AI predittiva è sempre più affidabile. Fermo restando che ogni tipo di informazione data da un computer va sempre verificata e passata al vaglio del monitoraggio umano.

Che cos’è l’AI Reasoning

L’AI Reasoning , tradotto in italiano “ragionamento dell’intelligenza artificiale”, consiste nella capacità di un sistema computerizzato di simulare il processo logico tipico dell’intelligenza umana. Ovvero quello che permette di dedurre nuove informazioni da conoscenze già note; prendere decisioni in base a regole e norme; ragionare per analogia, causa-effetto, probabilità o contraddizione; ma anche risolvere problemi nuovi anche in mancanza di dati preesistenti. In sostanza, si tratta della differenza fra un’AI intelligente da una solo reattiva.

Questo tipo di intelligenza artificiale si basa sulla Symbolic AI, che utilizza regole esplicite per simulare la logica umana, combinata anche alle reti neurali e alla statistica. Inoltre si serve dei motori inferenziali, che eseguono deduzioni a partire da conoscenze strutturate, e sul Machine Learning avanzato, che apprende schemi di ragionamento da grandi dataset.

La differenza con l’intelligenza artificiale tradizionale

Le AI tradizionali, come per esempio i sistemi di ML supervisionato, sono ottime nel classificare, prevedere e riconoscere pattern. Tuttavia, hanno limiti evidenti. Infatti sono sistemi che non sono in grado di spiegare perché hanno preso una determinata decisione, non riescono a gestire bene i casi non previsti dai dati, non applicano regole logiche esplicite e sono poco trasparenti.

L’AI Reasoning, invece, è una forma di intelligenza più flessibile, interpretabile e adattiva, con vantaggi enormi per i settori che richiedono precisione, affidabilità e comprensione del contesto. Ecco che in quello economico-finanziario riesce ad avere un margine minore di errore.

Come applicare l’AI Reasoning al business

L’AI Reasoning è una tecnologia superiore che può avere diverse applicazioni in campo sia economico che finanziario. È in grado di fornire un servizio clienti intelligente, attraverso un assistente virtuale dotato di “ragione” che va oltre le risposte predefinite. Può comprendere richieste complesse e ambigue, capire quando un problema viola una policy aziendale, trovare soluzioni anche se l’utente non fornisce tutte le informazioni e motivare le proprie soluzioni in modo logico e trasparente. Questo si traduce in una maggiore soddisfazione del cliente, in una riduzione dei tempi di risoluzione e nella possibilità di non dovere fare intervenire gli operatori umani in contesti sempre più ampi.

L’etica nella AI Reasoning

In un’epoca in cui l’ethical AI è considerata sempre più importante, basti pensare l’AI Act a livello comunitario e al Ddl sull’Intelligenza Artificiale a livello nazionale, l’aspetto della compliance e delle norme è determinante e non può essere tralasciato. Ecco che nei campi bancari, assicurativi e sanitari l’AI reasoning può aiutare a interpretare regole normative, applicare le leggi a scenari specifici, rilevare violazioni in documenti o procedure, giustificare ogni decisione. Per esempio, è utile per analizzare le clausole nei contratti assicurativi per identificare quelle che non rispettano le norme vigenti.

È capace di supportare le decisioni aziendali complesse simulando scenari, valutando conseguenze e suggerendo opzioni in base a obiettivi predefiniti. In ambito finanziario può analizzare un portafoglio, dedurre implicazioni fiscali o di rischio e suggerire modifiche argomentandole.

Altri settori in cui può essere applicata l’AI Reasoning

Nei sistemi logistici, invece, può ottimizzare dei percorsi e la distribuzione in base a regole mutevoli; gestire eccezioni e imprevisti, come un fornitore in ritardo; riconoscere relazioni causa-effetto tra eventi, come per esempio ritardi che hanno ripercussioni su altri reparti). Inoltre conferisce maggiore resilienza e adattabilità alla supply chain. In sostanza migliora la catena di approvvigionamento, l’insieme di tutte le attività e processi che portano un prodotto o un servizio dal fornitore al cliente finale.

Le risorse umane di un’azienda possono essere agevolare dall’AI Reasoning nella valutazione dei candidati in base a criteri logici (e non solo rispetto all’analisi dei curricula). Possono simulare scenari di team building, rilevare incoerenze tra obiettivi aziendali e performance interne e fornire raccomandazioni su promozioni o assegnazioni di ruoli, spiegando la ratio che c’è dietro.

Si tratta di un tipo di intelligenza artificiale molto utile anche nel settore medico, per interpretare sintomi e fare l’anamnesi del paziente, per mettere in relazione dati clinici e casistiche pregresse, per spiegare il processo decisionale diagnostico e supportare il medico nella scelta della terapia più adatta. Si tratta di un settore, quello sanitario, in cui la trasparenza del ragionamento si rivela essenziale perché il malato abbia fiducia nel percorso suggerito dallo specialista.

I vantaggi e le criticità dell’ AI Reasoning per le aziende

L’AI Reasoning permette di prendere decisioni più ponderate, basate sulla logica e non solo sui dati. Inoltre ogni output è tracciabile e giustificabile ed è possibile gestire l’incertezza legata a casi rari o nuovi. I partner e i clienti possono avere maggiore fiducia in sistemi che spiegano il modo in cui sono sopraggiunti a determinate soluzioni. Inoltre si ha a che fare con processi più dinamici, flessibili e reattivi.

Tuttavia, nonostante il potenziale, l’AI Reasoning presenta ancora delle sfide. Non sa affrontare senza intoppi la complessità tecnica necessaria per creare sistemi logici flessibili. I costi iniziali non sono di poco conto e questo tipo di intelligenza artificiale di deve basare su conoscenze accurate e affidabili. Inoltre è necessario che ci sia una integrazione con i sistemi esistenti e più tradizionali, come per esempio il Deep Learning. La buona notizia è che lo sviluppo della cosiddetta AI neuro-simbolica, che unisce apprendimento statistico e ragionamento simbolico, sta accelerando le applicazioni concrete.

Il futuro dell’AI reasoning nel business

Nei prossimi anni si vedrà un numero crescente di aziende integrare AI Reasoning nelle proprie operazioni, soprattutto nei settori dove la trasparenza dei processi e l’adattabilità sono cruciali. Basti pensare a quelli legale, sanitario, bancario, amministrativo e pubblico. L’intelligenza artificiale non sarà più solo una “macchina che impara”, ma che capisce, deduce, ragiona e spiega. Questo sarà il vero salto di qualità.

Rappresenta il passaggio da un’intelligenza artificiale passiva a una attiva, logica e responsabile. Per le aziende, quindi, vuol dire disporre non soltanto di strumenti predittivi, ma di veri alleati strategici in grado di supportare il processo decisionale in modo chiaro, coerente e affidabile. Affidarsi – con fare critico e in un mondo sempre più complesso e veloce – a sistemi AI capaci di ragionare può fare la differenza tra restare competitivi o rimanere indietro.