Mirko Gubian, Global Demand Senior Manager & Partner di Axiante, spiega quanto e perché è fondamentale distinguere machine learning e intelligenza artificiale.
Il machine learning è spesso confuso con l’intelligenza artificiale, una tendenza “pericolosa” perché questa confusione terminologica non rappresenta solo un’imprecisione linguistica ma costituisce un ostacolo all’implementazione efficace dell’AI nelle imprese.
Due tecnologie distinte: AI e Machine Learning
In senso stretto, l’intelligenza artificiale e il machine learning (ML) sono due tecnologie differenti per scopi e impostazione. L’AI mira a riprodurre processi cognitivi umani, pianificando, comprendendo e prendendo decisioni seguendo schemi deduttivi. Il machine learning, invece, non simula il ragionamento umano ma estrae automaticamente schemi e relazioni dai dati. Un modello di ML non “pensa”, ma ottimizza apprendendo da esempi statistici e generando previsioni o classificazioni. Si tratta di una tecnica quantitativa e matematica, non cognitiva.
Tuttavia oggi il machine learning viene spesso identificato con l’AI, perché è la tecnologia che consente concretamente molte applicazioni di AI, come riconoscere immagini, tradurre testi, conversare o guidare veicoli. Inoltre, “AI” è diventato un termine ombrello per qualsiasi sistema che svolge compiti che richiederebbero intelligenza umana, con possibili conseguenze sui progetti di implementazione.
I rischi di chiamare tutto AI
Quando un’organizzazione non distingue chiaramente tra machine learning e AI, si creano aspettative non realistiche. Per esempio, un modello di machine learning per analizzare curriculum non può comprendere sfumature culturali o valutare autonomamente le soft skills, ma solo identificare pattern statistici nei dati.
La confusione terminologica può portare anche a scelte tecnologiche sbagliate. Ad esempio, ottimizzare percorsi di consegna con solo machine learning sfrutta dati storici ma non un algoritmo di ottimizzazione che calcola matematicamente la soluzione migliore.
Inoltre, senza precisione concettuale è complesso costruire team o affidarsi a consulenti con le competenze necessarie. Un data scientist esperto in machine learning possiede skill specifiche diverse da quelle di un esperto in ragionamento automatico o NLP.
Vantaggi della precisione terminologica
Le organizzazioni che adottano una terminologia rigorosa possono contare su un linguaggio comune, facilitando la comunicazione tra business e tecnologia. Definire chiaramente se serva un sistema di raccomandazione (ML) o un agente AI migliora immediatamente il dialogo con i team tecnici.
La precisione terminologica permette di definire KPI appropriati: un progetto di machine learning va valutato su accuracy, precision, recall e capacità di generalizzazione, mentre un sistema AI complesso richiede metriche su ragionamento, adattabilità e capacità di spiegare le decisioni.
Inoltre, aiuta nella gestione del rischio, Il ML è sensibile alla qualità dei dati, può incorporare bias e degradare quando la realtà cambia; i modelli AI hanno rischi diversi, come rigidità in sistemi di approvazione crediti.
In sintesi, la precisione terminologica non è pignoleria accademica ma un driver strategico. Distinguere chiaramente tra machine learning e intelligenza artificiale permette di investire nelle tecnologie giuste, costruire team appropriati, definire metriche adeguate e gestire i rischi in modo consapevole, garantendo risultati concreti e misurabili.
