Le tecnologie a supporto nelle aziende digitali

Sicuramente l'Intelligenza Artificiale è una tecnologia che avrà sempre più utilizzo perché è in grado di simulare l'intelligenza umana, anche migliorandola in alcuni aspetti, che utilizza degli algoritmi che sono sempre alla ricerca dell'anomalia e nel momento in cui la intercettano segnalano e poi l'archiviano come acquisita, quindi machine learning, apprendono dopo aver intercettato le anomalie.

Si dividono fondamentalmente in due tipologie:

1. gli algoritmi "Supervised Learning"; praticamente si fa una formazione iniziale, si inseriscono dei dati iniziali e da lì parte l'Intelligenza Artificiale che creerà il processo e nei momenti in cui si verificherà una anomalia interverrà.
2. gli algoritmi "Unsupervised Learning"; che invece non hanno bisogno di questo tipo di formazione iniziale ma auto-apprendono da subito nel momento in cui gli attivi loro sono sempre nella continua ricerca dell'anomalia. 

Poi c'è la "realtà aumentata", che è uno dei principali fruitori dell'Intelligenza Artificiale, ed è la capacità di aumentare la realtà analogica ed estenderla con quella digitale; ci sono diversi strumenti, si utilizza la grafica 3D, si utilizzano i contenuti, come si utilizzano processi di geolocalizzazione.

L'esempio più noto di  "realtà aumentata" il QR Code utilizzato quando  sono in visita ad un monumento, faccio una fotografia al codice  e in automatico mi arrivano informazioni su quella tipologia di opera d'arte; quindi mi permette di accedere digitalmente a tutte  le informazioni in merito a quel determinato tipo di argomento che usufruisce dell'Intelligenza Artificiale.

Sono strutture market based o market less based, che siano collegate al device oppure a un sito internet che trasmette le informazioni.

Infine la "robotica collaborativa", anche loro utilizzano l'Intelligenza Artificiale; sono praticamente degli strumenti, dei mezzi, all'interno delle proprie aziende che permettono di creare efficacia ed efficienza, riducendo i tempi di lavorazione,  anche loro utilizzano il comportamento di machine learning, auto apprendono, sono facilmente ri-programmabili, hanno caratteristiche di adattabilità, sono in grado di intraprendere rapporti machine to machine, qui di comunicare con gli altri macchinari, e sono in grado di cambiare e modificare le aspetti produttivi in termini di volumi e quantità ma anche di tipologia di prodotti cambiando la linea di business, adattandosi, senza dover scombussolare tutto il macchinario.