In che modo Intelligenza Artificiale e Machine Learning impattano sul tuo business?

I dati a disposizione delle aziende crescono continuamente in termini di volume e complessità. Per questo, Intelligenza Artificiale e Machine Learning sono strumenti fondamentali per le aziende che vogliono crescere in un mercato sempre più competitivo. In questo articolo vediamo quali sono le strategie collegate a questi strumenti di ultima generazione e quali potenzialmente hanno l’impatto maggiore sullo sviluppo aziendale.

Le aziende che possono disporre di un processo di analisi dei dati ottimale vantano un vantaggio competitivo molto importante e una capacità di reazione ai cambiamenti del mercato molto più tempestiva rispetto ai concorrenti.

Come un’azienda può implementare progetti di Intelligenza Artificiale

L’implementazione degli strumenti di Intelligenza Artificiale passa da coloro che hanno la governance dei Dati in azienda. A loro spetta il compito di:

• Sfruttare la potenza e la diversità delle tecniche di Intelligenza Artificiale coordinando l’operato di Data Scientists ed esperti di Intelligenza Artificiale con quello degli esperti del settore commerciale in ogni progetto di innovazione all'interno dell'azienda;
• Garantire risultati sostenibili dalle tecniche implementate di Intelligenza Artificiale, utilizzando il team di per supportare il miglioramento continuo della gestione dei modelli a livello aziendale e nel monitoraggio delle prestazioni;
• Redigere un portafoglio di scenari analitici e casi d'uso, compresi quelli che l'azienda sta già eseguendo o pianificando;
• Massimizzare l'impatto aziendale delle strategie di Intelligenza Artificiale mantenendo un intenso dialogo tra il team IT, le altre funzioni aziendali e i decision-maker (dirigenti e C-level).

I benefici dell’implementazione di Intelligenza Artificiale sul business

Come anticipato, le aziende hanno a disposizione diverse strategie quando si tratta di implementare progetti di Intelligenza Artificiale  all’interno dei processi aziendali. Queste strategie si differenziano principalmente per il grado di disruption e di sfida dello status quo: alcune di esse vengono implementate solo in risposta a determinati eventi, altre hanno carattere fortemente innovativo e puntano a scoprire nuove opportunità di business.

Vediamole ora nel dettaglio, partendo dalla più rivoluzionaria.

Innovazione

Si tratta sicuramente dell'approccio più audace, che sfida al 100% lo status quo promuovendo nuovi modi di pensare in modalità di brainstorming e logica deduttiva per favorire l’implementazione di strategie di Intelligenza Artificiale e Machine Learning. È una strategia solitamente utilizzata quando le aziende sono in procinto di implementare progetti disruptive o sono in una fase di cambiamento profonda.

Esplorazione

Questa strategia indaga le discontinuità e le anomalie mediante un uso massivo dei dati, per cercare di sviluppare modelli innovativi per l’interpretazione dei dati in maniera induttiva. L'obiettivo dell'esplorazione dei dati è di scoprire quali sono i driver e gli inibitori di altri eventi o di risultati positivi e negativi. I risultati positivi includono ad esempio la riduzione dei guasti alle apparecchiature e l'aumento della soddisfazione dei clienti. L'esplorazione dei dati potrebbe anche portare alla scoperta di nuovi punti di contatto o di coinvolgimento dei clienti.

Prototipazione

Se, a causa di un aumento dei volumi o della complessità da gestire, le soluzioni esistenti mostrano dei limiti, per fronteggiare le nuove situazioni si punta sull'evoluzione dei modelli in essere per fornire risultati esponenzialmente superiori che permettano un elevato ritorno dell’investimento. In questo caso è fondamentale stabilire degli indicatori di performance che serviranno da benchmark per le soluzioni implementate.

Sviluppo per affinamenti successivi

In questo caso abbiamo già modelli dati "in produzione" che funzionano, ma per raggiungere una migliore comprensione del fenomeno si decide di includere nuove variabili determinanti, come nuovi prodotti o cambiamenti nelle abitudini dei consumatori, con un approccio incrementale che non richiede un forte investimento.

Remediation

A volte, non è possibile prevenire situazioni di crisi. Le cause possono essere imprevedibili o la crisi causata da eventi precedentemente non correlati. In questo caso si investiga sulle cause, restringendo i dataset da esaminare al fine di attivare interventi correttivi. Non è detto che si riesca ad identificare la causa del problema: se gli eventi sono totalmente non correlati tra loro o molto rari, è possibile che la causa non venga mai identificata.

I progetti di Intelligenza Artificiale e Machine Learning esercitano una profonda influenza sui processi aziendali, in tutti i settori, a dimostrazione del fatto che queste tecnologie stanno diventando fattori critici di differenziazione. Essere in grado di riconoscere rapidamente l'impatto che l’applicazione dell’Intelligenza Artificiale determina sul rendimento aziendale può migliorare ulteriormente questi risultati e contributi già molto importanti.

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