Causal AI: principi fondamentali e applicazioni

I campi di applicazione della Causal AI

L’Intelligenza Artificiale Causale non è un semplice esercizio accademico; è una tecnologia che offre vantaggi concreti e misurabili, specialmente nei settori dove capire il “perché” è fondamentale per prendere decisioni robuste, etiche e realmente efficaci.

Sanità e scienze della vita

• Diagnosi e trattamento: le tecniche di causal AI permettono una presa di decisione più precisa e una medicina personalizzata, scoprendo connessioni causali nei dati medici. Un sistema di Causal AI può prevedere come la salute di un paziente cambierebbe con trattamenti diversi o rimuovendo certi fattori di rischio.
• Sviluppo farmaceutico e studi clinici: la causal AI trasforma la scoperta di farmaci e i trial clinici simulando scenari “what-if” sui dati dei pazienti per determinare quali gruppi risponderanno meglio a un nuovo farmaco, rendendo i trial più brevi, economici e con maggiori probabilità di successo.
• Salute pubblica: grazie alla causal AI è possibile identificare le cause della diffusione di malattie e dell’esitazione ai trattamenti. Ha aiutato a diagnosticare i fattori scatenanti di malattie infantili e a capire perché le donne in alcune aree evitavano gli ospedali, portando a interventi mirati.

Finanza (banche e assicurazioni)

• Prevenzione delle frodi e gestione del rischio: l’intelligenza artificiale causale analizza perché una transazione sospetta è avvenuta e in quali condizioni, consentendo la mitigazione proattiva del rischio. Aiuta a ridurre i falsi positivi nel rilevamento delle frodi e a scoprire i fattori di rischio nascosti.
• Strategie di investimento: la causal AI affina i modelli di trading e di rischio, comprendendo i veri driver causali dei movimenti di mercato, migliorando le valutazioni del rischio, le strategie di trading algoritmico e le previsioni economiche.
• Punteggio di credito e anti-riciclaggio: è possibile inoltre tracciare i fattori causali in reti complesse di clienti, riducendo i falsi positivi e scoprendo i driver di rischio.
• Conformità e trasparenza: la causal AI fornisce chiare motivazioni per le decisioni, soddisfacendo gli standard di audit e conformità, particolarmente importanti in settori altamente regolamentati.

Le big tech e i provider cloud stanno già portando la causal inference all’interno delle loro soluzioni di intelligenza artificiale per il mondo finance. Microsoft, ad esempio, mette a disposizione librerie come DoWhy ed EconML (parte dell’ecosistema PyWhy), che permettono ai data scientist di analizzare i dati bancari in chiave causale – ad esempio per valutare come un cambiamento normativo possa incidere sui tassi di insolvenza dei prestiti.

Marketing e pubblicità

In questo settore, la Causal AI

• Determina cosa causa il comportamento dei clienti e può stabilire se una pubblicità ha causato un aumento delle vendite o se altri fattori erano in gioco.
• Migliora la quantificazione del contributo di ogni canale di marketing alle vendite. Ad esempio, Meta ha introdotto per prima tecniche come i causal lift studies per valutare l’efficacia della pubblicità. Ora queste tecniche si basano su modelli causali sempre più avanzati che permettono agli inserzionisti di capire con precisione quali annunci incidono davvero sulle vendite.
• Misura l’impatto aziendale degli investimenti in marketing, differenziando la correlazione dalla causalità per ottimizzare i budget.

Nel Retail ed E-commerce, l’intelligenza artificiale causale:

• Ottimizza inventario, prezzi e esperienza del cliente, prevede la domanda e ottimizza l’inventario.
• Progetta motori di raccomandazione più potenti, che suggeriscono prodotti che causeranno una vendita, modellando le preferenze sottostanti.
• Rileva e corregge errori negli ordini quasi in tempo reale, migliorando l’efficienza operativa.

Ad esempio, Vedrai, una start up italiana, ha sviluppato una piattaforma di simulazione aziendale no-code che sfrutta la causal intelligence. Sebbene sia pensata per diversi settori, nel retail trova un’applicazione particolarmente utile: grazie allo strumento “What-If” (WhAI), le aziende possono simulare scenari come l’ingresso in un nuovo mercato o l’ottimizzazione della catena di fornitura. I modelli causali permettono anche ai manager senza competenze tecniche di modificare variabili chiave – ad esempio tempi di consegna o budget pubblicitario – e visualizzare gli impatti attesi, facilitando decisioni più consapevoli su espansioni e strategie logistiche.

Nel settore dell’energia e servizi di pubblica utilità, la causal AI:

• Migliora l’affidabilità identificando le vere cause di guasti o inefficienze nei vasti dati dei sensori.
• Modella scenari di eventi meteorologici estremi per individuare le vulnerabilità della rete e le mitigazioni per la sicurezza energetica.
• Guida l’integrazione delle energie rinnovabili, sapendo come un nuovo impianto solare causerà fluttuazioni nella rete locale.
• Supporta migliori previsioni del consumo tenendo conto dei driver causali (meteo, modelli di utilizzo) e modellando i cambiamenti del comportamento dei consumatori per i programmi di risparmio energetico.