Si è registrato che nel 2016, secondo le stime della società d’analisi Idc, il reddito globale generato da queste tecnologie in diversi settori sarà di quasi 8 miliardi di dollari, mentre fra appena quattro anni supererà i 47 miliardi.

Basta pensare agli esempi di sistemi “intelligenti” che già ci circondano, non solo gli assistenti ‘virtuali’ di Apple, Google o Microsoft, ma anche programmi “invisibili” ai consumatori che aiutano le banche a combattere le frodi o le imprese a ottimizzare i sistemi produttivi. Non a caso quest’anno, secondo le previsioni degli analisti, i settori che più investiranno in sistemi di intelligenza artificiale saranno quello bancario e retail, seguiti da sanità e industria.

Le stime

1. Stati Uniti e Canada sono l’area che spende di più e quella dove si producono le entrate maggiori: circa 6,2 miliardi di dollari attesi solo per il 2016.
2. La regione Emea (Europa, Medio Oriente e Africa) è il secondo mercato, ma la distanza con Asia e Pacifico, compreso il Giappone, si assottiglierà sempre di più entro il 2020.

Google, Microsoft e Apple confermano che è arrivato il tempo di fare soldi attraverso l’intelligenza artificiale. Lo affermano anche i maggiori centri di ricerca che hanno individuato nei prossimi mesi la messa a terra di innovazioni sia sul fronte del linguaggio e quindi degli strumenti che delle applicazioni.

Quello che non è ancora chiaro a nessuno è in che tempi gli investimenti nella comprensione dei dati e nell’automazione dei processi si tradurranno in business. L’indicatore più attendibile di questo limbo finanziario è proprio il mercato delle startup che dal 2010 a oggi ha raccolto 967 milioni di dollari. Seicento solo negli ultimi due anni con un numero di operazioni raddoppiate nell’ultimo anno.

Secondo il database di CB Insights le aree che finora hanno attirato l’attenzione dei venture capital sono proprio l’elaborazione e il riconoscimento dell’immagine, l’integrazione del linguaggio naturale nelle piattaforme esistenti, l’ottimizzazione degli algoritmi di machine learning e deep learning per estrarre conoscenza e previsioni dai Big data a cui le aziende possono accedere.

Google, Apple e Microsoft nell’IoT

Intelligenza artificiale

Google investì soprattutto nel campo della robotica, e quindi negli algoritmi in grado di apprendere.

A gennaio è stato il turno di Apple ch ha acquisito Emotient specializzata nel rilevamento delle emozioni e nell’analisi dello stato d’animo. In pratica i servizi promettono in modo automatizzato di capire se unprodotto o un servizio piace o non piace in base alle espressioni di un viso.

L’ultima operazione di rilievo in termini di tempo è quella di Microsoft che ha rilevato SwiftKey: un software interamente basato sul machine learning per far apprendere alla tastiera i comportamenti dell’utente. Avrebbe speso 250 milioni di dollari.