Nell’articolo sugli analytics pubblicato qualche settimana fa, si era posta l’attenzione sull’importanza dei dati al fine del miglioramento della produttività aziendale consentendo una crescita costante grazie all’innovazione digitale. In particolare avevamo approfondito le novità di Tableau in materia di evoluzione del dato.
Oggi desideriamo approfondire quanto i dati creino valore in un’azienda per mezzo dell’utilizzo dell’IA.
Andiamo maggiormente nel dettaglio.
Intelligenza artificiale e dati: creazione di valore
Se pensiamo all’intelligenza artificiale non possiamo escludere i dati e la posizione che assumono per il raggiungimento dei risultati in azienda.
Fondamentale da considerare che non abbiamo a che fare solo con il software ma soprattutto con la capacità di utilizzare e sfruttare un approccio che si rivela prettamente matematico al fine di capire come sfruttare al meglio questa tecnologia per risolvere i problemi aziendali.
Processi aziendali e obiettivi. Questo l’aspetto sul quale ogni azienda solitamente si concentra per poi decidere che dati lavorare e gestire al fine del raggiungimento degli obiettivi sperati.
Ma la logica dei dati è diversa e deve essere maggiormente incentrata sull’analisi degli stessi al fine di individuare la legge che sottostà alle linee di business. Il risultato è una continua scoperta di fenomeni e situazioni che altrimenti rimarrebbero sommerse.
Individuazione dei punti deboli dei processi, nuove opportunità per nuovi servizi o miglioramento di quelli esistenti. Questo è solo una piccola parte di ciò che i dati presenti in un gestionale di marketing sono in grado di lavorare.
Partire dal dato per strutturare la strategia al fine di raggiungere l’obiettivo non è un’idea di chi dell’informatica è un veterano bensì è giovane così come lo è la loro capacità di saperli gestire. Tutto qursto comporta l’aumento delle probabilità di cadere in errore.
Ed è qui che si arriva al punto, al fulcro dei dati e del loro utilizzo: attraverso il dato è infatti possibile creare valore.
Intelligenza artificiale e dati: i vantaggi dell’AI
I dati e la creazione di valore rappresentano il surplus value che li rende una fonte inestimabile di informazioni le quali, se lavorate, posso tirar fuori grandi cose.
Entrando maggiormente nel vivo, quando si parla di intelligenza artificiale e di machine learning oggi si fa riferimento ad una serie di vantaggi:
- sono in grado di trovare correlazioni tra i dati spesso troppo complesse per noi umani,
- la velocità con cui possono essere eseguiti i compiti assegnati non è paragonabile a quella umana
Ed ecco che la velocità, in particolare, si rivela essere spesso la carta vincente.
Siamo di fronte ad un impatto di portata storica nella vita quotidiana di ognuno: competenze percettive quali localizzare un oggetto in una scena, riconoscere la voce in ordinarie condizioni reali, prendere decisioni basate sul “senso comune” sono “funzionalità” che si danno ormai per scontate nei computer e nelle app di ultima generazione.
Essere pienamente consapevoli che stiamo entrando in una nuova era sarà sempre più una pratica comune.
Gli algoritmi che, riformulando la definizione data sopra, altro non sono che “opinions embedded in mathematics” incorporano due tipi di preconcetti che devono diventare due importanti punti di attenzione:
- pregiudizi degli algoritmi (intelligenza artificiale imparziale: se si apprende da set di dati non realmente rappresentativi non si riuscirà ad avere sistemi imparziali),
- algoritmi ingiusti (analizzando fenomeni sociali attraverso un’enorme mole di dati oggi disponibili, potrebbero “apprendere” anche eventuali ingiustizie).
Viviamo un mondo scandito dai dati anche se a dire il vero pochi ancora si rendono conto della loro importanza o non hanno voglia di capire il reale funzionamento.
Anche in questo caso la formazione rappresenta una svolta per un’alfabetizzazione sull’argomento che faccia da apripista per tutti quelli che i dati desiderano studiarli, capirli, interpretarli.
Intelligenza artificiale e i dati: soluzione ai problemi a portata di mano
Immergiamoci in un mondo affascinante, dove l’intelligenza artificiale (IA) diventa il protagonista, rispondendo alle sfide e offrendo soluzioni. Questa straordinaria disciplina dell’informatica rappresenta molto più di una semplice programmazione. In realtà, ci troviamo di fronte a un approccio che unisce la matematica all’intuito del mondo aziendale, aprendo le porte a un nuovo modo di affrontare le sfide organizzative.
L’IA può affrontare una vasta gamma di problemi, i quali possono essere suddivisi in tre categorie chiave:
- classificazione,
- clusterizzazione
- previsione.
Intelligenza artificiale e i dati: classificazione
Immaginiamo un mondo in cui i computer imparano a categorizzare oggetti in base a dati complessi. Qui non stiamo parlando di regole predefinite, ma di apprendimento autonomo. Ad esempio, se dovessimo organizzare oggetti non in base al colore, ma a caratteristiche più sfuggenti come la dimensione o la lucentezza, l’IA può apprendere a farlo da sola. Questo è come avere un valutatore di qualità virtuale che esegue il suo lavoro in modo preciso e veloce, senza errori umani.
Intelligenza artificiale e i dati: clusterizzazione
Nel mondo del marketing, l’IA svolge un ruolo fondamentale. È in grado di analizzare dati in ingresso per scoprire pattern di comportamento nascosti. Ad esempio, l’IA potrebbe rilevare che chi compra manici di legno è anche interessato a sementi e falci. Questo è il segreto dietro le raccomandazioni personalizzate su piattaforme come Amazon o Netflix. Qui, la varietà dei dati in ingresso è cruciale per ottenere risultati significativi.
Intelligenza artificiale e i dati: possibili applicazioni
Oltre al marketing, questa tecnologia può rivoluzionare il modo in cui interagiamo con i servizi pubblici. Immaginiamo di poter categorizzare automaticamente richieste o documenti, di indirizzare le email in arrivo verso gli uffici giusti, riducendo tempi e complessità. Questa è solo una delle molte applicazioni in cui l’IA può semplificare la vita degli individui.
Intelligenza artificiale e i dati: previsione dei fenomeni
L’IA non solo analizza il passato ma può anche guardare al futuro. Attraverso dati storici e un approccio analitico avanzato, può prevedere ciò che accadrà. Questo è utile non solo per modelli di crescita lineare, ma anche per situazioni complesse con picchi e variazioni improvvise. Qui, la chiave è avere dati completi e molteplici variabili in ingresso.
In sintesi, l’IA è una potentissima alleata per l’analisi dei dati e la presa di decisioni. Tuttavia, la qualità dei dati è essenziale, così come un approccio oculato per evitare distorsioni o errori. Questo mondo affascinante offre infinite opportunità per migliorare la vita quotidiana, trasformando l’organizzazione del lavoro e dei servizi.
Pronti all’avventura?
Concludiamo dicendo …
Abbiamo continuato a parlare dell’intelligenza artificiale come strumento favoloso e sempre in pregresso in grado di analizzare i dati e al contempo i criteri di valutazione per verificare la bontà di quanto è stato realizzato.
L’errore è sempre dietro l’angolo, ovviamente meno di quello umano. Ciononostante chi ha a che fare con i dati in azienda deve possedere una caratteristica davvero necessaria: lo spirito critico nel comprendere e scegliere la strada giusta al momento giusto dopo l’analisi, svariati tentativi e fase di testing.
La verità è che l’unico modo per arrivare all’optimum è misurare, farlo costantemente e in maniera certosina è l’unica cosa che conta perché nulla è immutabile tranne l’esigenza di cambiare (cit. Eraclito). Ergo: gli algoritmi con il tempo mutano proprio come i comportamenti che rappresentano.
Se da una parte c’è l’esigenza di diffondere il come queste tecnologie innovative possano essere utilizzate sul mercato, dall’altro ci deve essere la disponibilità di professionisti che sappiano rappresentare un ponte tra i matematici e il business al fine di comprendere bene le esigenze delle organizzazioni. Solo così sarà possibile dialogare con la scienza e costruire nuove opportunità di miglioramento delle nostre organizzazioni.
