L'intelligenza di bordo è un termine utilizzato per descrivere la tecnologia che consente alle macchine di elaborare dati, prendere decisioni e rispondere all'ambiente in modo autonomo. Combina sensori, software ed elaborazione dei dati per dare a macchine e robot la capacità di pensare e agire in modo indipendente.
L'intelligenza di bordo può migliorare l'efficienza dei processi e delle attività, ridurre i costi e aumentare la sicurezza. Può anche fornire risultati più accurati e affidabili rispetto ad altri metodi. Inoltre, l'intelligenza di bordo può consentire alle macchine di operare in modo autonomo, senza l'intervento diretto dell'uomo.
Nonostante i suoi potenziali vantaggi, l'implementazione dell'intelligenza di bordo comporta diverse sfide. Tra queste, la complessità dello sviluppo di algoritmi, la necessità di set di dati robusti e il potenziale di comportamenti inaspettati. Inoltre, può richiedere investimenti significativi in hardware e software.
L'intelligenza di bordo può essere suddivisa in due categorie principali: supervisionata e non supervisionata. L'intelligenza di bordo supervisionata apprende da dati di formazione etichettati, mentre l'intelligenza di bordo non supervisionata apprende da dati non etichettati.
L'intelligenza di bordo è utilizzata in diverse applicazioni, tra cui la robotica, la sanità, i veicoli autonomi e l'automazione industriale. Viene utilizzata anche nella computer vision e nell'elaborazione del linguaggio naturale.
Per utilizzare l'intelligenza di bordo, i sistemi richiedono hardware dedicato, come microprocessori, GPU e FPGA. Questi componenti vengono utilizzati per elaborare i dati ed eseguire gli algoritmi.
Oltre all'hardware, i sistemi di intelligenza di bordo richiedono anche software. Si tratta di sistemi operativi, strumenti di sviluppo e algoritmi.
A causa dei rischi potenziali associati all'intelligence di bordo, è importante garantire che i sistemi siano sicuri e protetti. Ciò include il monitoraggio dei sistemi per individuare potenziali vulnerabilità e garantire che siano resistenti agli attacchi.
Il futuro dell'intelligence di bordo è luminoso. Con il progredire della tecnologia e la raccolta di un maggior numero di dati, le macchine e i robot diventeranno sempre più capaci di svolgere compiti complessi. Ciò consentirà loro di svolgere un maggior numero di compiti e di migliorare ulteriormente l'efficienza dei processi.
OnBoard è un sito web che aiuta le aziende a creare e gestire moduli online. Offre una serie di funzionalità, tra cui la possibilità di creare moduli personalizzati, aggiungere e rimuovere campi e monitorare gli invii. OnBoard consente inoltre di esportare i dati in formato CSV e di integrarsi con le più diffuse piattaforme CRM e di marketing.
Il software di bordo è un tipo di software memorizzato su un computer o su un altro tipo di dispositivo elettronico e utilizzato per controllare il dispositivo. Questo tipo di software viene solitamente utilizzato per controllare dispositivi utilizzati per scopi specifici, come il controllo di un veicolo spaziale o la gestione di una centrale elettrica.
Le quattro fasi di onboarding sono le seguenti:
1. Pre-boarding: Questa fase inizia tipicamente quando viene accettata un'offerta di lavoro e comprende attività quali la raccolta di documenti rilevanti, la programmazione di test pre-assunzione e l'orientamento del nuovo assunto su cosa aspettarsi durante il processo di onboarding.
2. Orientamento e pratiche di onboarding: Durante questa fase, il nuovo assunto completa tutte le pratiche di onboarding rimaste, partecipa a una sessione di orientamento per conoscere meglio l'azienda e il suo nuovo ruolo e incontra il suo supervisore diretto per discutere le aspettative e iniziare a sviluppare un piano di lavoro.
3. Formazione e sviluppo: In questa fase, il neoassunto segue la formazione necessaria per prepararsi al nuovo ruolo e inizia a sviluppare le proprie capacità e conoscenze nell'area di competenza.
4. Integrazione e valutazione: La fase finale dell'onboarding consiste nell'integrare il nuovo assunto nel team e nell'azienda nel suo complesso e nel valutare le sue prestazioni per assicurarsi che risponda alle aspettative.
Nel campo dell'intelligenza artificiale, l'onboarding si riferisce al processo di introduzione di nuove tecnologie e soluzioni basate sull'intelligenza artificiale in un'organizzazione. L'obiettivo dell'onboarding è garantire che il nuovo sistema di IA sia correttamente integrato nell'organizzazione e che tutti gli stakeholder interessati siano consapevoli delle sue capacità e dei suoi potenziali vantaggi. L'onboarding prevede in genere la formazione dei dipendenti sull'uso del nuovo sistema e lo sviluppo di politiche e procedure per il suo utilizzo.
Esistono diverse interpretazioni del significato di "onboarding" in ambito aziendale. Una definizione comune è il processo di integrazione di un nuovo dipendente nella cultura aziendale e nel luogo di lavoro. Ciò potrebbe includere aspetti quali la formazione sui sistemi e le procedure aziendali, la presentazione del nuovo assunto ai colleghi e l'assistenza per l'inserimento nel nuovo ruolo. Un'altra interpretazione di onboarding potrebbe riferirsi al processo di inserimento di un nuovo cliente o di una nuova cliente, che potrebbe comportare la fornitura di informazioni sull'azienda e sui prodotti/servizi e l'assistenza nell'utilizzo delle offerte dell'azienda.