Nei nostri articoli precedenti dedicati all’analytics, avevamo parlato di cosa rappresenti il Data Storytelling, considerato un nuovo strumento per la crescita del business basato sulla misurabilità.
Oggi continuiamo a parlare dei dati e della loro capacità di raccontare storie soffermandoci però su un argomento specifico, un tema attuale dal quale è impossibile sfuggire: stiamo parlando dell’intelligenza artificiale e della sua capacità di supportare i dati grazie all’ analisi predittiva.
Scopriamo insieme di cosa si tratta.
Analisi predittiva: significato e vantaggi
Prevedere il futuro? Fino a qualche tempo fa si trattava si qualcosa neanche presente nell’immaginario collettivo. Oggi l’intelligenza artificiale ha fatto passi da gigante tanto che per il prossimo futuro si prevede possa essere considerata l’ago della bilancia del business: chi la implementerà nel propria realtà aziendale, avrà un notevole vantaggio sulla concorrenza.
Le sue potenzialità infatti crescono a dismisura. Tra queste una delle più importanti per le aziende è l’analisi predittiva. Il nome lascia spazio a molte interpretazioni ma cerchiamo di spiegare in maniera più concreta di cosa si parla.
La spina, quella che quotidianamente utilizziamo per far funzionare gli elettrodomestici è il mezzo, l’elettricità è la fonte senza la quale tutto ciò che è elettrico in casa non avrebbe senso di esistere.
Ebbene, L’AI oggi è considera la “nuova elettricità”, la vera rivoluzione del nuovo millennio. E l’analisi predittiva? Che posto occupa? Parliamo di un aspetto dell’Intelligenza artificiale, l’unico capace di fare previsioni sul futuro a partire da avvenimenti passati, un insieme di tecniche che consistono nell’utilizzare dati, algoritmi statistici e machine learning al fine di individuare le probabilità di eventi futuri basandosi su dati storici.
Analizzare una grossa quantità di dati anche eterogenei da cui estrarre contenuti informativi, trovando pattern correlati. Questo l’obiettivo dell’analisi predittiva, questa la sua più grande rivoluzione a patto che i dati, quelli forniti per l’analisi, siano sempre di qualità. Se questa condizione risulta soddisfatta, l’AI è in grado di supportare le decisioni aziendali che ovviamente spetteranno all’uomo e alla sua capacità di giudizio.
Analisi predittiva: campi di applicazione e industries competitive
Sappiamo che possa suonare ancora un po’ strano ma oggi, riuscire a prevedere ciò che accadrà in azienda è possibile.
Niente sfera di cristallo a portata di mano. Il segreto è l’analisi predittiva e la sua capacità di limitare i margini di errori, diminuendo la fatica e ottimizzando i costi.
L’analisi predittiva, infatti, è di ausilio a svariati campi. Tra questi ne elenchiamo alcuni:
- Marketing: comprendere meglio il pubblico di riferimento e il comportamento. Questo garantisce una strategia di comunicazione più efficace in quanto data-driven e permette di raggiungere un più raffinato livello di personalizzazione nei confronti dei clienti potenziali ed esistenti. Ottimizzare i budget, individuare le aspettative dei clienti e quindi lanciare i prodotti giusti a un prezzo adeguato. Il risultato è un miglioramento dei processi di acquisizione e fidelizzazione del cliente.
- Risorse umane: estrapolazione dati relativi a cv, competenze, immagini del dipendente e stile di scrittura, profilazione dei candidati nelle diverse categorie;
- Customer Service: utilizzo di dati relativi a conversazioni, richieste e feedback dei clienti per individuazione delle migliori risposte;
- Mercato Retail: rilevamento dati relativi alla produzione e alla domanda di un prodotto oltre che suggerimenti di pricing dai dati di contesto;
- Energia: l’analisi predittiva è anche utile per effettuare il demand forecasting, con cui si cerca di prevedere la richiesta di potenza disponibile che arriverà dagli utenti grazie all’analisi dei dati forniti dagli smart meter: i contatori intelligenti.
- Pharma: determinazione parametri funzionali alla qualità predittive, grazie ai modelli di Analytics con una particolare attenzione al processo.
- Manufacturing: la manutenzione predittiva rappresenta una modalità innovativa per anticipare i malfunzionamenti, invece di correggerli a posteriori, riducendo così i tempi e i costi legati a fermi macchina e setup
- Lusso e moda: l’analisi predittiva risulta fondamentale per ridurre rischi di stock out o di eccedenze, abbattendo le mancate vendite dei negozi fisici e virtuali.
- Finanza: capacità di influire positivamente sulle prestazioni delle banche e assicurazioni agendo sia al loro interno sia sul loro rapporto con i clienti, attorno ai quali si costruisce un ecosistema di informazioni. Questa la forza dell’analisi predittiva in questo particolare ambito, la quale abbassa drasticamente anche la percentuale di churn rate
Conclusione
Modelli linguistici sempre più all’avanguardia che non lasciano spazio a dubbi. L’intelligenza artificiale, come già abbiamo avuto modo di affermare, sta facendo passi da gigante (ChatGPT ne è la prova lampante) e l’unico compito che ognuno di noi dovrebbe portare a termine è stare sempre sul pezzo, tenendo a mente che l’AI è già presente. Quindi che fare?
Certamente stare al passo facendosi accompagnare dal cambiamento, preparandosi allo studio delle migliori strategie di business da adottare nel prossimo futuro.
Il vantaggio competitivo che riceveranno le aziende che inizieranno ad usare l’AI e, in particolare, l’analisi predittiva negli ambiti più disparati, come abbiamo appena potuto vedere, è indiscusso. Miglioramento della produzione e dei flussi di lavoro è uno di quei valori che vedrai raddoppiare.
Nello specifico, noi di Artmatica Partners viviamo da oltre 20 anni il mondo della trasformazione digitale e dell’intelligenza artificiale come una naturale conseguenza della crescita costante alla quale la digital transformation prende parte… ogni giorno.
Il nostro stare sempre sulla cresta dell’onda permette di offrire al cliente un ventaglio di soluzioni innovative affinchè il rinnovamento sia, non solo necessario, ma possibile.
