L’integrazione di strumenti e tecniche avanzati di AI, tra cui il machine learning, non è limitata a settori specifici; in realtà, si può notare che è ovunque, impregnando vari aspetti della vita moderna.
Dai consigli personalizzati sulle piattaforme di streaming agli assistenti vocali, l‘influenza dell’intelligenza artificiale è onnipresente. Tuttavia, il suo impatto va ben oltre la comodità e l’intrattenimento, entrando nel regno dell’innovazione trasformativa e rimodellando le pratiche tradizionali. Questo è più evidente che nel campo del LegalTech, dove il machine learning emerge come catalizzatore del cambiamento, rivoluzionando il modo in cui i professionisti legali operano e affrontano sfide complesse.
Nell’ultimo decennio si è assistito a un’impennata senza precedenti dell’interesse e degli investimenti nel machine learning. Questa crescita può essere attribuita alla sua notevole capacità di sfruttare grandi quantità di dati ed estrarre preziose informazioni, aprendo la strada a processi decisionali più intelligenti e a una maggiore produttività. Dall’automazione delle attività di routine alla scoperta di modelli nascosti nei dati, il machine learning è emerso come una forza potente.
Che cos’è il Machine Learning?
Il machine learning è una forma di intelligenza artificiale che prevede l’uso di metodi e algoritmi che apprendono dai dati per svolgere attività. Identifica schemi e fa previsioni sulla base di essi.
Spesso si è vittima di idee sbagliate: molti lo immaginano come un’entità futuristica capace di una capacità cognitiva simile a quella umana. Tuttavia, la realtà del machine learning è molto più sfumata. Piuttosto che un’intelligenza unica e onnicomprensiva, l’apprendimento automatico comprende diverse metodologie adattate a tipi di dati e compiti specifici.
I tipi di Machine Learning
Il machine learning comprende vari modelli, ognuno con caratteristiche e applicazioni uniche. Ecco i tre modelli principali che si possono trovare:
- Apprendimento supervisionato (Supervised Learning): prevede l’addestramento di modelli di apprendimento automatico su dati etichettati. Le etichette gli forniscono le risposte corrette, il che significa che può apprendere modelli e fare previsioni accurate su dati che non ha mai visto prima. Questo tipo di machine learning si trova spesso nel riconoscimento delle immagini e nel rilevamento dello spam; viene utilizzato soprattutto per automatizzare le attività e fare previsioni basate sui dati.
- Apprendimento non supervisionato (Unsupervised learning): al contrario dell’apprendimento supervisionato, opera senza dati etichettati e si concentra sulla scoperta di modelli e strutture con i dati forniti. Può essere utilizzato per raggruppare i dati e rilevare le anomalie, ma il suo uso principale è quello di esplorare e comprendere gli schemi sottostanti ai dati, offrendo così preziose intuizioni su insiemi di dati complessi.
- Apprendimento per rinforzo (Reinforcement learning): questo tipo funziona in base al principio di prova ed errore. Il modello interagisce e riceve un feedback sotto forma di penalità o ricompense in base alle azioni intraprese. Nel corso del tempo impara a ottimizzare il proprio comportamento per massimizzare le ricompense e raggiungere gli obiettivi prefissati. Questo tipo di machine learning è presente nell’intelligenza artificiale del gioco degli scacchi.
Machine Learning in LegalTech: sfrutta il potenziale per il futuro
Nel settore delle tecnologie legali, l’apprendimento automatico viene utilizzato per rivoluzionare attività come la gestione dei documenti e la comunicazione. Le soluzioni basate sull’intelligenza artificiale semplificano i flussi di lavoro aiutando a estrarre le informazioni chiave dai documenti e a facilitare una comunicazione e una collaborazione efficienti durante le riunioni. Ciò significa che le organizzazioni che utilizzano le soluzioni LegalTech possono riorientare la loro attenzione verso attività a più alto valore aggiunto, migliorando la produttività.
Se guardiamo al futuro dell’apprendimento automatico, le possibilità sono infinite. L’avvento dell’AI generativa preannuncia una nuova era di creatività e innovazione, offrendo alle organizzazioni opportunità senza precedenti per superare i confini del possibile. Grazie a un’incessante attenzione alla ricerca e allo sviluppo, le aziende come DiliTrust sono in prima linea in questa rivoluzione tecnologica, pioniere di soluzioni innovative che consentono alle organizzazioni di crescere in un mondo sempre più digitale.
Il machine learning è una testimonianza del potere evolutivo della tecnologia. Grazie alla capacità di demistificare i suoi fondamenti e di abbracciare il suo potenziale, le organizzazioni possono sfruttare appieno le capacità dell’IA per promuovere la crescita, l’innovazione e il successo.
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