Gli strumenti della rivoluzione AI

Negli ultimi decenni, chi è riuscito ad adattarsi tempestivamente (o ancora meglio, preventivamente) all’avvento di Internet, ha trovato davanti a sè la strada spianata verso risultati economici senza precedenti. L’uso della rete come strumento per potenziare strutture aziendali preesistenti o crearne di nuove è stata la discriminante tra progetti di successo e rovinosi fallimenti. Questo ha insegnato a chiunque faccia impresa che, oggi più che mai, bisogna adattare il proprio passo a quello delle innovazioni tecnologiche. E se fino a qualche anno fa non era ancora chiaro quale sarebbe stata la “next big thing”, oggi non ci sono più dubbi: l’Intelligenza Artificiale, nelle sue varie declinazioni, si appresta a stravolgere gli scenari economici globali, nonchè il modo di vivere delle persone.

Con l’aumentare dell’interesse intorno a questa affascinante tecnologia, più volte ritratta con grande suggestività dai media, aumenta il bisogno di fare chiarezza. Per usare una definizione “ampia” ed esemplificativa di intelligenza artificiale, si può dire che coincide con l’abilità di un computer di svolgere parzialmente funzioni e ragionamenti tipici della mente umana, al fine di svolgere compiti o risolvere problemi. Sebbene questa definizione sia riduttiva per descrivere la reale portata scientifica di questa tecnologia, basta per comprenderne i potenziali risvolti pratici.

Nello specifico, la “skill” oggi più interessante che si riscontra nell’intelligenza artificiale è sicuramente la possibilità di apprendere autonomamente o tramite esempi e affinare la propria capacità di interpretare il contesto e le informazioni con cui entra in contatto. Questa abilità, caratteristica delle intelligenze artificiali, si definisceMachine Learning.

Il “carburante” di questo apprendimento sono i dati, esattamente come avviene per l’apprendimento umano, ma con proporzioni diverse. Infatti, la potenza di calcolo dei supercomputer che ospitano le intelligenze artificiali consente loro di elaborare enormi quantità di informazioni in modo sistematico e virtualmente infinito.

Una massa di dati talmente grande, varia e mutevole da richiedere strumenti informatici avanzati come le IA per essere analizzata (come ad esempio quella prodotta dagli smartphone nel loro utilizzo quotidiano) prende il nome di Big Data. Una volta raccolti e organizzati, i dati possono essere dati in pasto a degli algoritmi di Machine Learning per dedurne una conoscenza ordinata e contestualizzata, che sarà la base per l’elaborazione di strategie e modelli previsionali. Questo processo è conosciuto come Data Mining.

Diventa quindi chiara l’importanza dei Big Data: all’interno di quella massa apparentemente indistinta di dati grezzi si nascondono spesso preziose informazioni che, se estratte, valorizzate e interpretate nel modo corretto, possono diventarestrategiche per migliorare in maniera sostanziale prodotti e servizi, ridurre i costi, ottimizzare le risorse e prevedere in anticipo l’evoluzione di scenari futuri.

L’utilizzo combinato di data mining e machine learning ha quindi dato vita a strumenti di analisi estremamente efficaci alla base delle moderne tecniche di Analytics, che consentono di strutturare modelli e previsioni, oggi indispensabili per le aziende, che devono adattare la propria offerta alle mutevoli esigenze del mercato globale.

Per fare un’esempio pratico, tramite gli analytics un’azienda di moda potrebbe scoprire quali categorie di clienti apprezzano maggiormente determinati prodotti e in quali momenti dell’anno sono più propensi a fare acquisti. La conoscenza così acquisita consentirà all’azienda di avere un quadro chiaro e preciso del proprio target e di personalizzare il marketing per fattori quali sesso, età, area geografica e preferenze correlate.

Questo, può rivelarsi vitale per ottimizzare i costi del marketing ed evitare costose e spesso infruttuose ricerche di mercato tradizionali.

Sebbene queste tecnologie abbiano enormi potenzialità teoriche, vanno sempre modellate e ridisegnate in base al contesto in cui si integrano. Per questo i singoli casi devono essere studiati e seguiti da figure esperte, in grado di esplorare correttamente i dati, decifrare i modelli e valutare i risultati.

Presago mette a disposizione delle aziende un team di data scientist capace di massimizzare le performance delle tecnologie utilizzate in ogni progetto. Questo consente ai nostri partner di acquisire un vantaggio strategico sulla concorrenza e aprirsi a nuove possibilità di business.

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