Regno Unito, madre morta due giorni dopo la diagnosi di cancro: si pensava avesse un’indigestione

Sopravvissuti all'11 settembre, la storia di Tom Canavan: "Ce ne andremo da qui"L’intelligent data processing permette a un programma di estrarre informazioni da diverse tipologie di dati,Guglielmo velocizzando e facilitando il lavoro umano. Quali sono i vantaggi e gli svantaggi di questa tecnologia? L’intelligenza artificiale facilita la nostra vita quotidiana e rende molto più semplice e veloce l’analisi e la gestione dei big data. Quando la mole di informazioni è di ingenti dimensioni, infatti, gli esseri umani si trovano in difficoltà e – per quanto efficienti possano essere – non potranno mai competere con la velocità garantita da un sistema informatico.Perché i sistemi possano classificare e rendere i dati fungibili e riutilizzabili, però, è solitamente necessario che questi siano etichettati e dettagliatamente descritti. Un’immagine o un file audio, infatti, non appariranno in una ricerca per parole chiave se a questi non sono associati dei tag. È qui che entra in gioco l’intelligent data processing.  Indice degli argomenti La definizione di intelligent data processingLe recenti tendenze nell’IDPI vantaggi e gli svantaggi nell’utilizzare IDPLa definizione di intelligent data processingL’intelligent data – o document – processing (IDP) è una tecnologia autonoma avanzata per l’estrazione e l’elaborazione di informazioni da diverse tipologie di dati, che siano questi strutturati o meno. L’obiettivo principale di questa tecnologia è eseguire un’estrazione veloce delle informazioni senza però compromettere la precisione del processo.Questa classe applicativa è molto utilizzata nel forecasting (l’effettuazione di previsioni di diversa natura e in diversi ambiti) e nella classificazione dei dati. Quando dei documenti e contenuti non sono organizzati o facilmente leggibili o ricercabili, infatti, il compito dell’IDP è quello di renderli maggiormente fruibili, definendoli e ‘sezionandoli’.Un simile software funziona in sinergia con tecnologie di natural language processing, computer vision e machine e deep learning, nonché con software di OCP (optical character recognition), ovvero programmi che conferiscono alla macchina la capacità di ‘leggere’ un documento originalmente non digitato al computer o successivamente rielaborato (come una foto, un grafico, una pagina scritta a mano o semplicemente un PDF non modificabile).Questa collaborazione permette dunque di rendere più efficienti numerosi processi all’interno del mondo del lavoro, velocizzando procedure che agli esseri umani richiederebbero molto più tempo. Si pensi alla ‘semplice’ classificazione di migliaia di immagini, alla ricerca e alla racconta di tutti i documenti che contengano una specifica parola chiave o alla compilazione di moduli attraverso l’inserimento di nomi, date e informazioni personali riportati in molteplici documenti. Processi che vedrebbero solitamente giornate e giornate di lavoro utilizzate per un lavoro ripetitivo e meccanico diventano dunque eseguibili da macchine. Ciò permette ai lavoratori di focalizzarsi su compiti che richiedono maggiori sforzi intellettivi e creatività, elemento di cui le macchine non sono dotate. Un esempio di ciò è il software di IDP sviluppato e offerto dalla società Acodis (video qui sopra). Le recenti tendenze nell’IDPPer quanto questo tipo di tecnologia sia già stato interessato da una forte evoluzione, negli ultimi anni si sono viste nuove tendenze e l’IDP si sta sviluppando sotto diversi aspetti. L’intelligent data processing pare sempre più orientato verso l’espansione delle sue possibili applicazioni in svariati ambiti e la sua tecnologia si sta evolvendo di pari passo.Gli sviluppatori puntano in particolare sull’aumento del tasso di accuratezza dell’IDP, il che porterà i sistemi a riconoscere una gamma sempre più ampia di documenti anche complessi, come grafici o tabelle. In questa fase di training, l’input umano – quello di esperti del settore di interesse – è quindi fondamentale. Infine, anche sistemi che prevedono un apprendimento basato in parte sul feedback degli utenti potrebbe risultare efficace.Questa tecnologia ha numerose applicazioni, nel settore finanziario così come in altre aree. Per esempio, dato che il lockdown per Covid-19 ha precluso per diversi mesi l’accesso agli uffici da parte di molti dipendenti, questi non hanno potuto lavorare con la documentazione cartacea e si sono trovati a dovere utilizzare scansioni tradizionalmente non leggibili dai sistemi informatici in quanto costituite da semplici immagini. L’intelligent document processing, in particolare, ha permesso loro di modificare e gestire il testo riportato sulla documentazione molto più facilmente, evitando di dover copiare manualmente tutti i contenuti e facilitando la ricerca di informazioni.I vantaggi e gli svantaggi nell’utilizzare IDPL’uso dell’IDP ha dunque numerosi vantaggi. In particolare, i file introdotti nel sistema diventano più ricercabili e gestibili, il che risulta molto utile in settori lavorativi che hanno a che fare quotidianamente con una mole significativa di dati. In questi settori, anche la classificazione automatica dei documenti – di qualunque natura essi siano – operata dalla tecnologia risulta importantissima. A una migliore precisione del software corrisponde quindi una maggiore fiducia da parte dei lavoratori e delle aziende, il che comporta una riduzione del tempo dedicato ad attività di mera gestione dei dati da parte degli esseri umani e riduce notevolmente i costi per il personale.Allo stesso tempo, però, la configurazione di software simili richiede un investimento iniziale non indifferente e, nonostante la sua efficienza, per ora questo tipo di tecnologia richiede ancora la supervisione umana in alcuni passaggi. L’interesse mostrato negli ultimi anni lascia però pensare che evoluzioni importanti possano essere dietro l’angolo.

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