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5 tendenze che secondo gli esperti di intelligenza artificiale potrebbero cambiare i pagamenti e il commercio

Ripubblicato da Platone
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5 tendenze che secondo gli esperti di intelligenza artificiale potrebbero cambiare i pagamenti e il commercio
Per le aziende all’avanguardia nei propri settori, l’intelligenza artificiale (AI) è diventata inevitabile. 
An certezza inevitabile, questo è. 
Ecco perché, negli ultimi cinque mesi, PYMNTS ha incontrato ogni settimana diversi esperti di intelligenza artificiale, innovatori e imprenditori per esprimere le loro opinioni sull'impatto della tecnologia sui pilastri dell'economia. Economia connessa – così come ciò che vedono all’orizzonte man mano che l’innovazione permea ulteriormente, e successivamente trasforma, sia i pagamenti che il commercio. 
Quello che abbiamo imparato da oltre una dozzina di conversazioni per il Serie PYMNTS “Effetto AI”. è che ci sono cinque fili comuni che questi esperti, tutti provenienti da vari campi, vedono intorno alle potenti e uniche applicazioni dell'intelligenza artificiale all'interno dell'azienda.
Il primo è che le capacità dell’intelligenza artificiale generativa (GenAI) hanno cambiato radicalmente il modo in cui gli individui e le aziende sono in grado di interagire con computer e informazioni. 

IA e interfacce digitali: una nuova era dell’informazione 

L’avvento del computer e della tecnologia digitale ha cambiato il modo in cui viviamo e conduciamo affari. E quel cambiamento è stato guidato da un cambiamento nel comportamento riguardo al modo in cui i consumatori e le aziende creano, archiviano e accedono alle informazioni, costringendo gli esseri umani, per la maggior parte, a comportarsi come computer per interagire in modo produttivo con loro. 
Ma le capacità di GenAI hanno il potenziale per cambiare la situazione. 
“I computer ora possono comportarsi come esseri umani. Possono articolarsi, scrivere e comunicare proprio come un essere umano," Beerud Sheth, CEO della piattaforma di intelligenza artificiale conversazionale Gupshup, ha detto a PYMNTS. “Nessuno avrebbe mai pensato che un bulldozer potesse comportarsi come un essere umano, o un fuoco, o una qualsiasi delle invenzioni precedenti nel corso della storia. L’intelligenza artificiale ha animato la società in un modo che nessun’altra tecnologia ha mai fatto prima”.
“I modelli linguistici di grandi dimensioni in generale sono estremamente bravi interagire con gli esseri umani, raccogliendo dati e rendendo accessibili conoscenze e dati”, Pecan CEO e co-fondatore Zohar Bronfmann ha detto a PYMNTS durante una conversazione per la serie “AI Effect”. “Sono la migliore tecnologia che l’umanità abbia mai realizzato e che aiuta a rendere la conoscenza accessibile”.
“L’intelligenza artificiale generativa è così potente perché lo è portare l’intelligenza artificiale a tutti … Prima delle auto Ford, nessuno aveva un’auto, e poi all’improvviso tutti avevano un’auto – e abbiamo avuto le autostrade, la meccanica, tutto ciò ha stimolato un’ulteriore innovazione”, Akli Adjaoute, fondatore e socio accomandatario di un fondo di venture capital esposizione, ha detto a PYMNTS.
In secondo luogo, gli esperti concordano universalmente sul fatto che i sistemi di intelligenza artificiale forniscono alle aziende un modo senza precedenti per acquisire nuove efficienze e semplificare i flussi di lavoro esistenti. 

Intelligenza artificiale e completamento delle attività: una spinta ai flussi di lavoro noiosi

Sebbene l’attuale esplosione di interesse per l’intelligenza artificiale possa sembrare nuova, le generazioni precedenti di algoritmi predittivi e sistemi di apprendimento automatico hanno svolto per anni in silenzio compiti noiosi e di alto valore.
E mentre l’intelligenza artificiale di oggi può anche automatizzare attività ripetitive e sfruttare i dati per prendere decisioni migliori, semplificando i flussi di lavoro e riducendo i costi, l’intero spettro di applicazioni GenAI e l’incredibile velocità di completamento delle attività superano le capacità dei sistemi precedenti. 
“Sovrastimiamo sempre i primi tre anni di una tecnologia, e sottovalutare gravemente l’orizzonte temporale di 10 anni”, Jake Joraanstad, CEO di Moggio, ha detto a PYMNTS.
"La ChatGPT una lampadina si è accesa nella testa di tutti e ha portato l’intelligenza artificiale e il deep learning all’avanguardia nel discorso pubblico”, Andy Hock, vicepresidente senior del prodotto e della strategia presso Cerebras, ha detto a PYMNTS.
“E da un punto di vista aziendale, una lampadina si è accesa anche nelle teste di molti CIO e CTO di Fortune 1000", ha aggiunto Hock. “Questi modelli generativi fanno cose come simulare dati di serie temporali. Possono classificare le lingue e i documenti per le domande, ad esempio, in ambito finanziario e legale. Possono anche essere utilizzati in ampi settori per fare cose come aiutare i ricercatori a sviluppare nuove terapie farmaceutiche o comprendere meglio le cartelle cliniche elettroniche e prevedere i risultati sanitari di particolari trattamenti”.
"Se si entra in un campo in cui i dati sono reali, in particolare nel settore dei pagamenti, che si tratti di rischio di credito, di insolvenza, di AML [antiriciclaggio], di prevenzione delle frodi, di tutto ciò che riguarda i pagamenti... L'intelligenza artificiale può porterà molti benefici”, ha detto Adjaoute di Exponion a PYMNTS. 
In parole povere, come James Clough, responsabile della tecnologia e cofondatore di Robin AI, ha detto a PYMNTS, “avvocati che utilizzano l’intelligenza artificiale sostituiranno gli avvocati che non lo fanno, piuttosto che l’intelligenza artificiale sostituirà tutti gli avvocati”.
Ma sebbene l’intelligenza artificiale sia facile, non lo è che facile. La terza cosa che gli esperti hanno sottolineato a PYMNTS è che non tutte le aziende sono un 10 perfetto sulla scala “pronte per l’adozione dell’intelligenza artificiale” e che le lacune di talenti e risorse legate all’implementazione della tecnologia dovranno essere colmate. 

Prepararsi all'adozione dell'intelligenza artificiale: fare il primo passo 

Ci sono moltissime attività commerciali là fuori. Inoltre, alcune aziende potrebbero disporre di pratiche di gestione dei dati mature e di team di ingegneri sofisticati, che consentono loro di integrare i risultati dell’intelligenza artificiale nei processi aziendali esistenti con il minimo attrito. Ma la stragrande maggioranza delle aziende non lo fa e, per sfruttare in modo efficace e responsabile i sistemi di intelligenza artificiale a vantaggio della propria organizzazione, dovranno colmare questa lacuna prima che inizi ad allargarsi. 
"Molte grandi aziende dispongono di risorse di dati straordinarie, ma i dati sono pronti per essere utilizzati per addestrare uno di questi modelli, ad esempio se sono puliti, deduplicati e sanno come tokenizzarli e prepararli per essere inseriti in uno di essi." di questi modelli di intelligenza artificiale, questa è una questione diversa", ha affermato Cerebras. garretto ha detto a PYMNTS, sottolineando che la percentuale di persone in tutto il mondo che sanno come costruire un sistema di intelligenza artificiale è piccola.
As Adrian Aoun, CEO di Avanti, ha detto a PYMNTS, “le cose devono essere costruito per un mondo di intelligenza artificiale affinché l’intelligenza artificiale funzioni e si espanda”.
"Lavoro nel campo dell'intelligenza artificiale e dell'apprendimento automatico (ML) da più di 20 anni," Yoav Amiel, responsabile delle informazioni presso la piattaforma di intermediazione merci e società di logistica di terze parti RXO, ha detto a PYMNTS. “Quando costruiamo tecnologia, non la costruiamo solo fine a se stessa, costruiamo tecnologia per aiutare l'impresa," ma poiché “stiamo dando sempre più potere decisionale alla tecnologia… dobbiamo assicurarci che se le macchine per qualche motivo non sono in grado di prendere queste decisioni, non rimaniamo senza la capacità di funzionare”.
Queste preoccupazioni alimentano il prossimo grande tema segnalato dagli esperti: la necessità di costruire programmi di conformità e governance attorno ai sistemi di intelligenza artificiale aziendale, garantendo allo stesso tempo la loro sicurezza. 

Fare il passo successivo: garantire la sicurezza dei dati e creare un programma di governance

Anche escludendo l’intelligenza artificiale, molte organizzazioni possono dover affrontare problemi quali il controllo di qualità, la governance, la conformità e la sicurezza informatica quando integrano soluzioni software sofisticate. 
L’intelligenza artificiale aggrava tali esigenze. 
"Il machine learning tradizionale era tipicamente il regno dei dottorandi o dei data scientist ben addestrati, ma tutti possono iniziare a utilizzare l'intelligenza artificiale generativa semplicemente registrandosi," Kojin Oshiba, cofondatore della piattaforma di sicurezza AI end-to-end Intelligenza robusta, ha detto a PYMNTS, spiegando che questa situazione crea intrinsecamente rischi. 
"C'è una differenza che vediamo tra la sicurezza informatica e la sicurezza dell'intelligenza artificiale", ha aggiunto Oshiba. “I CISO conoscono i diversi componenti della sicurezza informatica, come la sicurezza dei database, la sicurezza della rete, la sicurezza della posta elettronica, ecc., e per ciascuno sono in grado di avere una soluzione. Ma con l’intelligenza artificiale, i componenti della sicurezza dell’intelligenza artificiale e cosa occorre fare per ciascuno non è ampiamente conosciuto. Il panorama dei rischi e delle soluzioni necessarie non è chiaro”.
L’integrazione dell’intelligenza artificiale è solo metà dell’opera. L’altro lato del puzzle consiste nel garantire che il sistema di intelligenza artificiale venga applicato a un problema aziendale reale e che i suoi risultati siano utilizzabili e fattibili. 
"Un modello è valido tanto quanto il problema che risolve", ha detto Bronfman di Pecan a PYMNTS. “E per collegare il modello al problema aziendale è necessario comprendere non solo l’accuratezza, che è un aspetto molto tecnico, ma anche l’efficacia, ovvero quanto bene è il modello di intelligenza artificiale”. risolvere il problemae come dovrebbe essere integrato nel processo aziendale, che è una questione più complessa”.
Ma una volta superati questi ostacoli, gli esperti concordano sul fatto che le cose iniziano a diventare molto, molto entusiasmanti, perché ciò che tutti vedono accadere in futuro è l’emergere di sistemi di intelligenza artificiale che hanno una vita propria e richiedono un intervento umano minimo. 

L’ascesa dei sistemi di intelligenza artificiale agenti 

erica wilson, CEO di CLARA Analisi, ha detto a PYMNTS che vede IA agentica applicazioni come la prossima grande innovazione nello spazio. Questi sistemi di intelligenza artificiale agenti fornirebbero supporto decisionale e gestire compiti di routine, consentendo ai dipendenti umani di concentrarsi su aspetti più complessi del proprio lavoro.
Questa è una visione futura condivisa da molti, con Bronfman di Pecan che prevede che il futuro dell'intelligenza artificiale risiede nell'automazione dei processi decisionali e nell'ottimizzazione delle operazioni aziendali intraprendendo azioni non supervisionate. 
Robin AI'S Clough ha anche previsto un passaggio da interfacce basate su chat a modelli di intelligenza artificiale più agenti che vanno oltre la semplice fornitura di risposte all’esecuzione di compiti.  
"Non sarà qualcosa a cui chiedi e ottieni una risposta, ma un sistema a cui puoi chiedere di fare le cose per te", ha detto. “…Invece di limitarsi a redigere l'e-mail, potrebbe redigere l'e-mail, ricevere l'allegato e inserirlo nella casella di posta in uscita, quindi fare anche clic su Invia. Penso che il passaggio dalle chat agli agenti sia una delle cose più entusiasmanti che vedremo nel prossimo anno."

Link: https://www.pymnts.com/news/artificial-intelligence/2024/5-trends-these-ai-experts-think-could-change-payments-and-commerce/

Fonte: https://www.pymnts.com

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