conoscenza e promozione del territorio. la iulm per la basilicata turistica | prof. guido di fraia |...
TRANSCRIPT
Conoscenza e promozione del territorio.
La IULM per la Basilicata turistica
BTWIC 2017 13 dicembre 2017
Big data & Artificial intelligence revolution
BTWIC 2017 13 dicembre 2017
3
THE AI REVOLUTIONlo scenario
Siamo nella fase aurorale di una nuova rivoluzione industriale. Nei prossimi anni il mondo è destinato a cambiare come poche altre volte è successo nella storia umana, ma in tempi infinitamente più brevi.
L’industry 4.0 sarà ricordata come la rivoluzione che connetterà il mondo dei dati (bit) con il mondo fisico degli atomi - sistema Cyber Fisico- , il mondo delle macchine utensili con quello dei computer, il mondo dei clienti con quello dei produttori. (Temporelli, Colorni, Gamucci, 4.0)
UN MONDO SU TRE STRATILo spazio sociale è stato radicalmente ridefinito dall’avvento del web sociale e dalla crescente penetrazione della connessione da mobile e dei
dispositivi interconnessi. A livello concettuale, possiamo immaginare le attuali società complesse come articolate su tre “strati”.
Il primo strato è quello delle persone e del loro agire quotidiano, individuale e collettivo, compreso quello di consumo.
PERSONE1
Il secondo strato è quello delle tecnologie digitali che abilitano e agevolano le attività delle persone attraverso i device interconnessi (smartphone,
carte di credito e fedeltà, GPS, ecc.).
TECNOLOGIE ABILITANTI
2
INFORMAZIONI3 INFORMAZIONI3 INFORMAZIONI 3
DATI3 DATI3 3DATI
Cosa sono i Big Data?
COME SONO I BIG DATA?
LE TRE "V"
DEI BIG DATA
/////////
/////////
Tradizionalmente i dati presenti in un database hanno un certo grado di
omogeneità, ma analizzare i contenuti in Rete significa trovarsi di fronte a
un mosaico di immagini, testi, video, suoni, metadati ecc.
VARIETÀ
V
I dati devono essere raccolti, elaborati, archiviati e analizzati in tempi
estremamente rapidi. Come sanno gli addetti ai lavori, uno dei problemi
classici della progettazione dei database è il tempo di accesso ai dati.
VELOCITÀ
V
“Big Data” significa avere a che fare con un’enorme quantità di dati.VOLUMEV
VERIDICITÀ
VALORE
PREDITTIVITÀFonte: Bennato D., Il computer come macroscopio. Big data e approccio computazionale per comprendere i cambiamenti sociali e culturali, Milano, FrancoAngeli, 2015
VOLUME
///
DATI STRUTTURATI
DATI SEMI-STRUTTURATI
DATI NON STRUTTURATI
Devono rispettare uno schema preciso.Esempio: la stringa alfanumerica che forma il
codice fiscale.
Non sono dotati di schemi prefissati ma seguono comunque delle grammatiche.
Esempio: i tag del codice HTML o dei file XML.
Sono “aperti”. Esempio: il testo libero.
///
Fonte: Bennato D., Il computer come macroscopio. Big data e approccio computazionale per comprendere i cambiamenti sociali e culturali, Milano, FrancoAngeli, 2015
VARIETÀ
Si stima che nel 2018 il traffico
internet globale raggiunga i
50 mila GB al secondo.
Ogni 60 secondi, vengono
caricate 72 ore di video su
YouTube.
Ogni 60 secondi, su
Instagram si pubblicano
216.000 post.
Ogni 60 secondi, si
spediscono
204 milioni di email.
VELOCITÀ///
Fonte: http://www.ibmbigdatahub.com/infographic/extracting-business-value-4-vs-big-data
A cosa servono i Big Data?
A COSA SERVONO I DATI
SCOPI TECNOLOGICI
USI COMMERCIALI
COMPORTAMENTI DEGLI UTENTI
Modellizzare gestire e ottimizzare i processi
produttivi a tutti i livelli È quello che fa qualsiasi azienda che analizza
i comportamenti degli utenti per ottimizzare la
comunicazione e l’offerta di beni e servizi, con
l’obiettivo finale di aumentare il fatturato.
Comprendere l'uso che gli utenti fanno della
rete può essere funzionale a scopi
commerciali o a scopi di ricerca sociale.
Fonte: Bennato D., Il computer come macroscopio. Big data e approccio computazionale per comprendere i cambiamenti sociali e culturali, Milano, FrancoAngeli, 2015
The A.I.Revolution
...as soon as it works no one calls it AI anymore” John McCarthy, coined the term Artificial Intelligence in 1956
THE AI REVOLUTIONA.I cos’è
Computer con la capacità di ragionare e rispondere come esseri umani.
Computer con la possibilità di imparare senza essere programmati.
Reti neurali in grado di comprendere autonomamente i dati.
DEEP LEARNING
MACHINE LEARNING
ARTIFICIAL INTELLIGENCE
16
THE AI REVOLUTIONcampi di applicazione
SENTIRE
COMPRENDERE
AGIRE MACHINE LEARNING
EXPERT SYSTEM
NATURAL LANGUAGE PROCESSING
KNOWLEDGE REPRESENTATION
COMPUTER VISION
AUDIO PROCESSING VIRTUAL AGENT
IDENTITY ANALYTICS
COGNITIVE ROBOTIC
RECOMMENDATIONSYSTEM
DATA VISUALISATION
SPEECHRECOGNITION
17
Gli effetti sull’occupazione!?
18
19
ARTIFICIAL INTELLIGENCE LABHuman + Machine è il presente
47%della forza lavoro possiede oggi lavori che saranno automatizzati nei prossimi 20 anni*
Se questo dovesse accadere la TECNOLOGIA ha il compito di creare 100M di nuovi posti di lavoro.
Le agenzie di formazione devono insegnare agli studenti le competenze per i lavori del futuro, mentre i lavoratori “a rischio” necessitano di una formazione accessibile per le nuove opportunità.
LIA IULMstrictly confidential
19
THE AI REVOLUTIONlo scenario
r
20
“Spigolature”
MAPPARE LE EMOZIONI
RICERCA SUL CANCROI ricercatori dell'università cinese di Hong Kong sono al lavoro per identificare i
trend di diffusione del cancro, che è la prima causa di morte nella città asiatica.
Hanno quindi caricato all'interno di un sistema di analisi dei Big Data e
cognitive computer i dati su 27 tipologie diverse di cancro, tratti da 102
database diversi provenienti da tutto il mondo. Combinare manualmente questi
differenti dataset avrebbe richiesto moltissimo tempo e competenze. Il sistema,
invece, ha permesso loro di ricostruire i diversi trend e visualizzarli in modo
chiaro e intuitivo.
Fonte: http://ecc.ibm.com/case-study/us-en/ECCF-EBC03014USEN
Questo sistema è estremamente funzionale in termini di politiche pubbliche. Ad esempio, negli ultimi anni l'incidenza del cancro colon-retto negli
Usa ha subito una significativa diminuzione grazie a un programma di screening. Conoscere i trend di diffusione di determinati tipi di cancro
all'interno di una certa fascia di età o di un certo territorio permette di impiegare in modo ragionato le risorse pubbliche, focalizzando gli interventi
di prevenzione sulle aree più strategiche.
DEAKIN UNIVERSITYLa Deakin University, australiana, ha 43 mila studenti in aula e circa 10 mila
nei corsi online ed è stata una delle prime università ad adottare sistemi di
cognitive computing.
Situazione iniziale: gli studenti alla ricerca di informazioni si trovavano spesso
a interpellare più dipartimenti, sprecando molto tempo, prima di ricevere la
risposta giusta. L'Università stima di essere in grado di rispondere a circa
l'80% delle richieste tramite le FAQ e perciò crea un innovativo portale ad hoc,
chiamato DeakinSync.
Fonte: http://ecc.ibm.com/case-study/us-en/ECCF-EBC03014USEN
Ma anche questo non basta: serve un tool più personalizzato da interpellare anche al termine del percorso accademico, per essere guidati nella
compilazione del CV, nel vaglio delle offerte di lavoro ecc. La soluzione è fornita da un sistema di analisi ed elaborazione dei Big Data, che
immagazzina un enorme numero di richieste che gli studenti fanno nel loro linguaggio spontaneo, fino a fornire loro immediatamente la risposta o il
contatto con la persona qualificata.
Walmart, la celebre catena della grande distribuzione,
tramite l'analisi dei dati sugli acquisti riesce a scoprire che in
previsione di un uragano gli articoli più venduti sono:
- Dolciumi e merendine
- Birra
- Torce elettriche.
Quando l'uragano Frances si stava spostando dai Caraibi
alle coste degli Stati Uniti, i punti vendita si sono riforniti di
grandi quantità di questi prodotti, piazzandoli in punti
strategici (es. all'ingresso o nella vicinanza delle casse). Le
scorte sono state quasi interamente esaurite.
WALMART
MACY'S
Se ad esempio il prodotto X è offerto in un punto vendita vicino, Macy's ne abbassa il prezzo in modo da rimanere competitivo: nei punti
vendita in cui non c'è concorrenza diretta, il prezzo rimane inalterato. Dal momento che la catena conta circa 800 punti vendita e decine di
migliaia di prodotti, si stima che i fattori da prendere in considerazione siano circa 270 milioni.
Nel passato, una volta alla settimana si calcolavano i nuovi prezzi sulla base dei precedenti dati di vendita: il processo richiedeva circa 30 ore.
Ad oggi, i dati vengono analizzati nell'arco di un paio d'ore e i prezzi vengono aggiornati più volte al giorno.
Macy's ha iniziato a lavorare con i Big Data nel 2011 e i
risultati sono stati tangibili: nell'arco di pochi mesi, si è
segnato un +10% delle vendite nei negozi.
L'obiettivo dell'azienda è quello di garantire prezzi
competitivi, in ogni negozio, per l'intera gamma di prodotti
offerti. Appoggiandosi alle tecnologie del SAS Institute,
Macy's analizza ogni giorno decine di milioni di terabyte di informazioni.
Fonte: http://www.t-systemsus.com/abouttsystems/big-data-in-retail-pricing-a-key-retail-process/1023240
Target è una popolare catena statunitense della grande distribuzione, che
adotta pratiche di tracciamento dei comportamenti dei clienti molto avanzate. Un guest ID number traccia le modalità di acquisto di ogni visitatore e le
incrocia con dati acquisiti da altre aziende, fino a tracciare un suo profilo dettagliato.
La gravidanza è un momento fondamentale, perché chi deve badare a un neonato è talmente stanco e impegnato da essere disposto ad acquistare tutto
quello che gli serve in un unico punto vendita, pur di risparmiare tempo. Nel 2011 l'analista Andrew Pole ha analizzato i dati fino a isolare i comportamenti
"sintomo" di una gravidanza in corso: l'acquisto di vitamine, calcio, magnesio e zinco, di grandi quantità di sapone neutro ecc. Circa un anno dopo, Target ha
recapitato promozioni per l'abbigliamento infantile e alimenti per neonati a casa di una ragazza di Minneapolis, che allora frequentava il liceo. Il padre di lei, che
ancora non sapeva della gravidanza, ha protestato con i responsabili del negozio; salvo poi chiamare imbarazzato per scusarsi qualche settimana dopo,
una volta appreso che la figlia era effettivamente incinta.TARGET
Big Data e AI per Hospitality & destination management
29
InterContinental Hotels (2016)
La catena IHG lavora su diversi fronti per offrire servizi digitali avanzati ai clienti.
• App proprietaria con funzione di messaggistica non istantanea.
• Chatbot su Facebook Messenger che accoglie virtualmente gli ospiti, dà loro suggerimenti sulle attrazioni locali e risponde alle loro richieste, servendosi di piattaforme di terze parti per gli avanzamenti in termini di intelligenza artificiale e per raggiungere gli utenti negli spazi in cui sono già attivi.
• Nelle stanze di alcuni hotel Crowne Plaza c’è il dispositivo Amazon Echo, l’assistente personale che risponde alle domande poste dagli utenti in linguaggio naturale personalizzandole in base a conoscenze utente
Fonte: https://skift.com/2016/08/26/how-smart-hotels-use-messaging-to-connect-with-guests/
http://www.mobilevillage.com/ihg-facebook-messenger-bot-amazon-echo-service/
Visit Orlando (2016)
La DMO Visit Orlando ha stretto una partnership con WayBlazer e IBM Watson per sviluppare un’app mobile capace dare suggerimenti personalizzati, sfruttando l’intelligenza artificiale e la realtà aumentata.
L’utente si rivolge in linguaggio naturale (verbale o scritto) all’app, che da ogni interazione impara le preferenze dell’utente e affina sempre di più i suoi suggerimenti. Inoltre, l’app consulta il database proprietario di Visit Orlando e anche altre fonti esterne: news, blog, siti di viaggio di terze parti.
Le funzioni dell’app sono: • Attorno a me (realtà aumentata): l’utente scopre le
attrazioni e le strutture ricettive nei dintorni e visualizza informazioni aggiuntive in realtà aumentata.
• Magical Orb Game (realtà aumentata): gamification in realtà aumentata
• Interactive Selfie Scavanger Hunt: gamification basata sui selfie
• One-touch Destination Specialist Service: tramite l’app, l’utente può contattare un assistente dell’hotel
• Acquisto di ticket per le attrazioni
Fonte: https://www.smartmeetings.com/technology/92299/visit-orlando-app-features-augmented-reality-artificial-intelligence
Visit Flanders (2016)
Visit Flanders, la DMO delle Fiandre, ha sfruttato la piattaforma Amadeus Destination Insight per raccogliere i dati in tempo reale, analizzarli e ricavarne insight utili per le proprie strategie di marketing.
Alcuni esempi: • La DMO ha riprogrammato la propria attività di
marketing grazie alle informazioni relative alla stagionalità delle prenotazioni.
• A marzo 2016 una serie di attentati terroristici hanno colpito il Belgio. La DMO ha monitorato su base settimanale l’impatto dell’evento sulle prenotazioni, aggiustando (o rinviando) di conseguenza le proprie campagne di marketing.
Fonte: http://www.amadeus.com/documents/travel-intelligence/TI-DMO-smart-decisions-for-smart-destinations-using-big-data_WhitePaper.pdf
Revenue management system per Hotel
Meccanismi di ottimizzazione dei tassi di occupazione e di ottimizzazione del prezzo e delle attività di comunicazione digitali finalizzate in relazione ai dati predittivi costantemente raccolti in tempo reale
British Airways – Know Me (2012)
La compagnia, per creare un servizio che fosse il più conforme possibile alle attese dei propri clienti, ha sviluppato un programma che consentisse di riconoscere in modo univoco ogni singolo cliente per poi interagire in modo personalizzato.
British Airways è riuscita a individuare bisogni e attese delle diverse tipologie di clienti (es. business e famiglie) trovando per ognuno di essi modalità idonee alla raccolta delle informazioni (es. in fase di check in, servizio clienti o in cabina) e fornendo risposte attivamente e/o apportando miglioramenti al proprio servizio.
Limite dell’iniziativa: necessità di essere già registrati al programma fedeltà della compagnia aerea Criticità: tematica della privacy
A un cliente abituale, ad esempio, può essere inserita una nota di "bentornato" su un tovagliolo
Fontehttps://www.towerdata.com/blog/bid/205316/Making-Big-Data-Work-for-You-Lessons-from-British-Airways
Easy Jet – “Sneakair” (2016)
La società ha sperimentato successivamente la nuova tecnologia Apple iBeacon per trasmettere informazioni utili ai passeggeri, utilizzando la trasmissione Bluetooth e i sensori di prossimità in vari punti degli aeroporti.
La compagnia ha ideato e realizzato delle scarpe ‘’intelligenti’’ che, attraverso l’utilizzo di tecnologie GPS, dialogano via Bluetooth con lo smartphone e guidano l’utente nei suoi percorsi fuori dall’aeroporto grazie a piccole vibrazioni.
Queste indicano se svoltare a destra o a sinistra, due vibrazioni in entrambe le calzature segnalano che si sta procedendo nella direzione sbagliata, mentre tre vibrazioni consecutive confermeranno che si è arrivati arrivati a destinazione.
Fontehttp://www.lastampa.it/2016/05/13/tecnologia/news/easyjet-ha-creato-le-scarpe-intelligenti-che-ci-dicono-dove-andare-
d4CgUsCIzdpRw1vFRhQ25O/pagina.html
Laboratorio Intelligenza Artificiale for Business & Societing
Sentire. Comprendere. Agire.
37
Un polo di ricerca avanzata. Un centro di innovazione. Un generatore di cultura e riflessione sulla rivoluzione in corso. Il cuore di un ecosistema in grado di generare valore per tutti gli stakeholder
coinvolti.
ARTIFICIAL INTELLIGENCE LABil concept
ATENEO IULM
SINGOLE IMPRESE
TERRITORIO E COLLETTIVITÀ’
BUSINESS COMMUNITY
MONDO ACCADEMICO
GIOVANI TALENTI
PUBBLICA AMMINISTRAZIONE
LIA IULMLABORATORIO INTELLIGENZA ARTIFICIALE
ARTIFICIAL INTELLIGENCE LABgli obiettivi
02 0301
Generare modelli di ricerca all’avanguardia nel campo delle scienze sociali e del marketing utilizzando il cognitive computing
Offrire soluzioni applicative avanzate alle imprese e produrre cultura sulla nuova rivoluzione industriale “AI driven”, in grado di generare valore per il sistema economico e per la società
Essere un punto di riferimento per il sistema delle imprese e la PA nel campo dell’innovazione e della consulenza strategica grazie alle competenze avanzate sull’uso dell’AI e dei talenti sviluppati nel laboratorio
SENTIRE COMPRENDERE AGIRE
38
Il primo LAB d’Italia, promosso da IULM, in collaborazione con PranaVentures-Hubb per presidiare e orientare la tecnologia del futuro a partire da competenze e talenti
ARTIFICIAL INTELLIGENCE LABcos’è
CONSULENZA
ANALISI E RICERCA
PROTOTIPAZIONE
THINK TANK
BUSINESS PLAN GO2MARKET
FORMAZIONE SPECIALISTICA
STARTUP
39
LIA A.I LAB
ARTIFICIAL INTELLIGENCE LABliving-lab
Punto di riferimento riconosciuto sulle aree presidiate a livello nazionale e internazionale;
Lo spazio del LAB diventa un punto di incontro aperto alla comunità locale dedicato ai temi dell’innovazione e della cultura e contribuisce a rendere più vivo il territorio.
LIA IULMLABORATORIO INTELLIGENZA ARTIFICIALE
Centro di attrazione per talenti e ricercatori italiani e stranieri;
Partner elettivo per progetti congiunti con università nazionali e internazionali operanti su tali temi.
40
• SUPPORTO ALLA SCELTA DEL
PRODOTTO GIUSTO
• OTTIMIZZAZIONE DELLA PROMOZIONE• OTTIMIZZAZIONE DEL CONTENT
MANAGEMENT• ANALISI MERCATO AUTOMATIZZATA
• SUPPORTO AGLI AGENTI• ATTIVITA’ DI VENDITA
AUTOMATIZZATE
• METRICHE DI VENDITA
• ACCESSO ALLA CONOSCENZA
AZIENDALE• ATTIVITÀ’ TIME CONSUMING
AUTOMATIZZATE• SUPPORTO AL DECISION MAKING• AUTOMATIZZAZIONE PROCESSI E
SVILUPPO NUOVI PRODOTTI
• CHATBOT• EMAIL AUTOMATICHE• ROBOT UMANOIDI• SUPPORTO AUTOMATIZZATO
• SERVIZIO DI CONTATTO
RELAZIONE CON I CLIENTI MARKETING
ORGANIZZAZIONE INTERNA VENDITA
41
ARTIFICIAL INTELLIGENCE LABle aree di interesse
FASHION
HOSPITALITY
FOOD
BANKING
LIA
IULM per Apt Basilicata
42
Le attività IULM per Apt Basilicata
Collaborazione di docenti ed esperti IULM per realizzazione di un contest finalizzato alla promozione turistica della Regione Basilicata
43
Coinvolgimento del gruppo d’aula del master in Social Media Marketing &n Digital Communication allo sviluppo di pogettualità di comunicazione e marketing turistico per APt Basilicata
?
“It seems probable that once the machine thinking
method had started, it would not take long to
outstrip our feeble powers… They would be able
to converse with each other to sharpen their wits.
At some stage therefore, we should have to
expect the machines to take control.”
Alan Turing 1951
44
Grazie!
GUIDO DI [email protected]
///