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Che cos’è l’intelligenza artificiale predittiva?

Modelli di intelligenza artificiale predittiva: Anticipare il futuro con l’apprendimento automatico

Esplorate il concetto di intelligenza artificiale predittiva, le sue applicazioni e come rivoluziona il processo decisionale con informazioni e previsioni basate sui dati.

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Benvenuti nella guida del Learning Center sull’intelligenza artificiale su “che cos’è l’intelligenza artificiale predittiva”. Sia le aziende che i singoli individui cercano di ottenere un vantaggio competitivo prendendo decisioni informate e rimanendo un passo avanti rispetto alla curva. È qui che entra in gioco l’intelligenza artificiale predittiva (ai).

L’intelligenza artificiale predittiva sfrutta la potenza dell’apprendimento automatico e dell’analisi completa dei dati per identificare modelli, prevedere comportamenti e prevedere eventi futuri. In questa guida completa, approfondiremo il funzionamento interno dell’intelligenza artificiale predittiva, le sue applicazioni in vari settori e le differenze rispetto ad altri approcci di intelligenza artificiale.

La base dell’intelligenza artificiale predittiva

Alla base, l’intelligenza artificiale predittiva si basa su due pilastri chiave: I “big data” e l’apprendimento automatico.

Big data: Il carburante per previsioni accurate

Nell’ambito delle statistiche, un numero maggiore di dati porta in genere ad analisi più accurate. Proprio come una piccola dimensione del campione in un sondaggio d’opinione può portare a previsioni inaffidabili, l’intelligenza artificiale predittiva prospera su enormi quantità di dati. A differenza di Joey, il nostro ipotetico pescatore che si è basato sul colore del cielo, l’intelligenza artificiale predittiva analizza migliaia di fattori e decine di dati per fare previsioni. Consideralo come un sondaggio di opinione con milioni di risposte o uno studio scientifico condotto innumerevoli volte.

Sia che si tratti di prevedere le preferenze dei clienti, le tendenze del mercato o i modelli meteorologici, più dati vengono inseriti nei modelli di intelligenza artificiale predittiva, più diventano le loro capacità predittive. Questa dipendenza da vasti set di dati è una caratteristica distintiva dell’IA predittiva, che la distingue dai metodi statistici tradizionali.

Apprendimento automatico: Liberare la potenza degli algoritmi

L’apprendimento automatico funge da motore per guidare l’intelligenza artificiale predittiva. È un sottoinsieme di intelligenza artificiale che consente ai computer di riconoscere modelli e prendere decisioni senza una programmazione esplicita. Si pensi alla possibilità di insegnare a un computer a ordinare il traffico bot automatizzato dai visitatori umani su un sito Web fornendo esempi di comportamento degli utenti.

Nel contesto dell’intelligenza artificiale predittiva, gli algoritmi di apprendimento automatico vengono applicati a set di dati di grandi dimensioni, consentendo al sistema di elaborare e analizzare le informazioni senza l’intervento umano. Questi algoritmi identificano modelli complessi all’interno dei dati, consentendo all’IA di fare previsioni informate.

Identificazione degli schemi: Il cuore dell’intelligenza artificiale predittiva

Nella sua essenza, l’intelligenza artificiale predittiva eccelle nell’identificare i modelli all’interno dei dati, proprio come Joey, il pescatore, che riconosce la correlazione tra un cielo rosso e una tempesta imminente. Tuttavia, la capacità dell’IA si estende ben oltre una singola correlazione semplicistica. L’intelligenza artificiale predittiva è in grado di esaminare centinaia o persino migliaia di punti dati per scoprire modelli complessi che indicano eventi ricorrenti.

Casi di utilizzo per l’intelligenza artificiale predittiva

L’intelligenza artificiale predittiva trova applicazione in una vasta gamma di settori e settori, offrendo alle organizzazioni un vantaggio competitivo attraverso processi decisionali informati. Alcuni casi d’uso importanti includono:

  1. Gestione dell’inventario: Nel mondo retail, la gestione efficace dell’inventario è di fondamentale importanza. L’intelligenza artificiale predittiva è in grado di analizzare i dati storici delle vendite, le tendenze del mercato e anche fattori esterni come le previsioni meteorologiche per prevedere quando la domanda dei consumatori aumenterà. Grazie a queste informazioni, le aziende possono regolare di conseguenza i livelli delle scorte, riducendo al minimo le perdite dovute a scorte eccessive o sottoscorte.
  2. Gestione della supply chain: Per le operazioni logistiche e della supply chain, prevedere la congestione sulle rotte di trasporto o prevedere picchi di domanda può essere un valore inestimabile. L’intelligenza artificiale predittiva è in grado di analizzare i dati storici su percorsi, condizioni meteorologiche e livelli di inventario per ottimizzare le operazioni logistiche e garantire consegne tempestive.
  3. Esperienze utente personalizzate: Le piattaforme e i servizi online possono sfruttare l’intelligenza artificiale predittiva per anticipare il comportamento degli utenti in base alle interazioni storiche. Ad esempio, i siti Web di e-commerce possono suggerire prodotti in linea con le preferenze dell’utente e gli acquisti passati, migliorando l’esperienza complessiva dell’utente.
  4. Sanità: nel settore sanitario, l’intelligenza artificiale predittiva ha il potenziale per prevedere condizioni di salute future in base alla storia medica di una persona. Analizzando grandi quantità di dati paziente, è in grado di identificare i fattori di rischio e aiutare gli operatori sanitari a effettuare interventi proattivi.
  5. Campagne di marketing: i marketer possono utilizzare l’intelligenza artificiale predittiva per prevedere le preferenze e i comportamenti dei clienti. Ciò consente loro di personalizzare le campagne di marketing e i contenuti in base ai gusti individuali, ottenendo una pubblicità più efficace e mirata.

Intelligenza artificiale predittiva nelle piattaforme edge: Miglioramento delle prestazioni e della sicurezza

Con l’aumento della domanda di elaborazione dei dati in tempo reale e servizi a bassa latenza, l’integrazione dell’intelligenza artificiale predittiva nelle piattaforme periferiche è diventata fondamentale per offrire prestazioni ottimali e rafforzare le misure di sicurezza. In questa sezione, esamineremo come l’intelligenza artificiale predittiva viene sfruttata nelle piattaforme edge per migliorare le reti di distribuzione dei contenuti (CDN), rilevare in modo proattivo le minacce alla sicurezza e altro ancora.

CDN (Content Delivery Networks): Un incremento della distribuzione e dello streaming dei siti Web

Le CDN sono un componente fondamentale della moderna infrastruttura Internet, con il compito di distribuire in modo efficiente i contenuti Web agli utenti di tutto il mondo. L’intelligenza artificiale predittiva sta ora giocando un ruolo fondamentale nell’ottimizzazione delle prestazioni della CDN prevedendo i modelli di traffico, migliorando la gestione della cache e riducendo la latenza. Ulteriori informazioni su come le CDN migliorano i tempi di caricamento.

  1. Previsione del modello di traffico: Gli algoritmi di intelligenza artificiale predittiva analizzano i dati storici, i comportamenti degli utenti e i modelli di traffico dei siti Web per prevedere quando e dove potrebbero verificarsi picchi di domanda. Anticipando l’aumento del traffico, le CDN possono pre-posizionare i contenuti sui server geograficamente più vicini agli utenti, riducendo i tempi di caricamento e garantendo un’esperienza di navigazione fluida. Scopri in che modo il prefetching predittivo sta cambiando il modo in cui i marchi distribuiscono contenuti in tutto il mondo.
  2. Gestione della cache: L’intelligenza artificiale predittiva assiste le CDN nella gestione intelligente delle cache. Identificando il contenuto che verrà richiesto successivamente, questi sistemi possono assegnare la priorità alla memorizzazione nella cache di conseguenza. Questo approccio proattivo riduce al minimo le mancate cache e riduce ulteriormente la latenza. Scoprite di più sulle differenze tra caching dinamico e statico.
  3. Bilanciamento del carico: Oltre a prevedere i modelli di traffico, l’intelligenza artificiale predittiva aiuta le CDN nel bilanciamento del carico. Monitorando continuamente i carichi dei server e le condizioni di rete, gli algoritmi di intelligenza artificiale possono distribuire il traffico in modo uniforme su più server, evitando sovraccarichi e interruzioni del servizio.

Piattaforme di sicurezza: Rilevamento proattivo delle minacce

Nell’ambito della cybersicurezza, l’intelligenza artificiale predittiva è emersa come uno strumento formidabile per identificare e mitigare in modo proattivo le minacce. Le piattaforme di sicurezza impiegano l’intelligenza artificiale predittiva per analizzare vasti set di dati, traffico di rete e comportamenti degli utenti per rilevare anomalie e potenziali violazioni della sicurezza prima che possano causare danni.

  1. Rilevamento delle anomalie: I modelli di intelligenza artificiale predittiva stabiliscono le linee di base per il normale comportamento della rete analizzando i dati storici. Quando vengono rilevate deviazioni da queste linee di base, il sistema le segnala come potenziali minacce alla sicurezza. Questo approccio proattivo consente ai team di sicurezza di rispondere rapidamente alle minacce emergenti. Ulteriori informazioni sul motivo per cui il rilevamento proattivo delle minacce è uno dei principi fondamentali per arrestare in modo proattivo gli attacchi bot.
  2. User and Entity Behavior Analytics (UEBA): Le soluzioni UEBA sfruttano l’intelligenza artificiale predittiva per esaminare i comportamenti degli utenti e delle entità nella rete di un’organizzazione. Identificando attività insolite o sospette, come tentativi di accesso non autorizzati o l’esfiltrazione dei dati, questi sistemi possono impedire potenziali violazioni prima che si verifichino.
  3. Threat Intelligence: l’intelligenza artificiale predittiva analizza continuamente i feed di intelligence delle minacce, combinandoli con i dati interni per prevedere e valutare le potenziali minacce. Ciò consente alle piattaforme di sicurezza di stare al passo con le minacce e le vulnerabilità emergenti, rafforzando le difese di un’organizzazione. Scoprite di più su cosa si intende per Threat Intelligence nel nostro centro di apprendimento.

Ottimizzazione della rete: Miglioramento dell’efficienza

Le piattaforme Edge sono responsabili della gestione di reti complesse che coprono vaste aree geografiche. L’intelligenza artificiale predittiva viene impiegata per ottimizzare le prestazioni della rete, prevedere i guasti hardware e semplificare le operazioni.

  1. Previsione guasti hardware: I modelli di intelligenza artificiale predittiva analizzano i dati dei sensori provenienti dalle apparecchiature di rete per identificare i primi segni di guasti hardware. Rilevando i problemi prima che causino tempi di inattività del sistema, le organizzazioni possono pianificare la manutenzione o la sostituzione, riducendo al minimo le interruzioni e i costi.
  2. Allocazione delle risorse: l’intelligenza artificiale predittiva viene utilizzata per allocare le risorse di rete in modo più efficiente. Prevedendo le richieste di traffico e regolando di conseguenza l’allocazione delle risorse, le piattaforme perimetrali possono garantire prestazioni di rete ottimali e ridurre le spese operative.
  3. Efficienza energetica: l’intelligenza artificiale predittiva contribuisce anche alle operazioni di rete efficienti dal punto di vista energetico. Prevedendo i periodi di bassa domanda, le piattaforme edge possono regolare dinamicamente il consumo energetico, riducendo i costi energetici e l’impatto ambientale.

L’intelligenza artificiale predittiva è diventata una risorsa indispensabile nel mondo delle piattaforme edge, rivoluzionando il modo in cui le CDN distribuiscono contenuti, rafforzando le difese della cybersicurezza e ottimizzando le operazioni di rete. Man mano che il panorama digitale continua a evolversi, l’intelligenza artificiale predittiva svolgerà un ruolo sempre più fondamentale nel garantire che le piattaforme edge restino all’avanguardia in termini di prestazioni, sicurezza ed efficienza.

Intelligenza artificiale predittiva vs. Intelligenza artificiale generativa

Mentre l’intelligenza artificiale predittiva e generativa sfruttano sia l’apprendimento automatico che i dati estesi, hanno scopi distinti e operano in modi diversi.

L’intelligenza artificiale predittiva, come discusso in precedenza, estrapola il futuro identificando modelli ed effettuando previsioni basate su dati storici. E’ simile a Joey che predice una tempesta quando vede un cielo rosso.

Al contrario, l’intelligenza artificiale generativa si concentra sulla creazione di contenuti. Utilizza l’apprendimento automatico per generare nuovo testo, immagini o altre forme di contenuto in base a modelli e dati che ha appreso. Immagina Joey, l’intelligenza artificiale generativa, che scrive un romanzo che esplora vari scenari legati al tempo e ai viaggi di pesca.

In sostanza, l’intelligenza artificiale predittiva si preoccupa delle previsioni, mentre l’intelligenza artificiale generativa è orientata alla creazione di contenuti. Entrambe sono potenti applicazioni dell’intelligenza artificiale, ma servono scopi distinti e mostrano comportamenti diversi. Scoprite di più su cosa sono i plugin ChatGPT e su come viene utilizzata l’intelligenza artificiale generativa in tutte le aziende.

Il ruolo delle incorporazioni nell’intelligenza artificiale predittiva

Per operare in modo efficace, l’intelligenza artificiale predittiva si basa sul concetto di incorporazione. Gli incorporamenti sono un mezzo per rappresentare i dati in una forma che consente l’identificazione di somiglianze e relazioni. Sono generati da livelli di rete neurali non controllati, che trasformano elementi di informazioni in vettori all’interno di uno spazio matematico.

Queste integrazioni consentono all’intelligenza artificiale predittiva di identificare rapidamente modelli e relazioni all’interno di vasti set di dati. Ad esempio, se “cielo rosso”, “nuvole di tempesta” e “tempo brusco” sono strettamente raggruppati all’interno di un database di incorporazioni, l’IA può distinguere la correlazione e prevedere una tempesta imminente. Gli incorporamenti svolgono un ruolo fondamentale nel migliorare l’accuratezza e l’efficienza dei modelli di intelligenza artificiale predittiva.

Visitate la pagina del nostro centro di apprendimento su “cosa sono le integrazioni nell’apprendimento automatico?” per avere una visione più approfondita delle integrazioni.

Conclusione

L’intelligenza artificiale predittiva sta rivoluzionando il modo in cui aziende e individui pianificano per il futuro. Sfruttando vasti set di dati e algoritmi di apprendimento automatico, è in grado di identificare modelli, anticipare gli eventi e fare previsioni informate. Dalla gestione dell’inventario alle campagne di marketing e assistenza sanitaria, le applicazioni dell’intelligenza artificiale predittiva sono vaste e di vasta portata.

Man mano che la tecnologia continua a progredire, possiamo aspettarci che l’intelligenza artificiale predittiva diventi ancora più integrata nei processi decisionali di vari settori. La sua capacità di sfruttare la potenza dei dati e dell’apprendimento automatico mantiene la promessa di un futuro in cui le decisioni informate non sono solo un vantaggio, ma una necessità per il successo.

L’integrazione dell’intelligenza artificiale predittiva nelle piattaforme edge rappresenta un significativo passo avanti per soddisfare le esigenze di un mondo interconnesso e frenetico. Sfruttando la potenza dell’apprendimento automatico e dell’analisi dei dati, queste piattaforme non solo migliorano le user experience, ma proteggono anche gli ecosistemi digitali da minacce e interruzioni emergenti. Man mano che la tecnologia continua a progredire, possiamo anticipare ulteriori innovazioni nel ruolo dell’intelligenza artificiale predittiva all’interno delle piattaforme edge, rendendole ancora più indispensabili nell’era digitale.

Per ulteriori informazioni e BEST practice sull’utilizzo dell’ intelligenza artificiale, esplorate il nostro centro di apprendimento.

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