La combinazione di apprendimento automatico e analisi avanzata fornisce alle organizzazioni gli strumenti per trasformare il senno di poi in lungimiranza e supportare il processo decisionale a futuro. Praticamente qualsiasi settore può trarne vantaggio per creare modelli predittivi che richiedono la gestione di enormi quantità di dati e regolazioni periodiche.

I vantaggi competitivi sono enormi. Per i principianti, è possibile sviluppare macchine che non dipendono dal rilevamento umano, dalla descrizione, dall’intervento o dall’interazione per risolvere determinate decisioni. E a un costo inferiore rispetto ad altre analisi avanzate.

Anche se le aziende di oggi sono guidate dai dati e il 98% delle organizzazioni riconosce che le loro analisi sono molto rilevanti per le loro strategie di business, meno del 40% dei carichi di lavoro di oggi sfrutta analisi o intelligenza artificiale avanzate.

Questa analisi predittiva, ad esempio, consente alle organizzazioni di avanzare nella curva di maturità della propria business intelligence (BI), passando dal fare affidamento esclusivamente su analisi descrittive, focalizzate sul passato, per fornire loro un supporto che li aiuti a prendere decisioni, pensiero autonomo e lungimirante. La tecnologia esiste da decenni, ma il successo di nuovi approcci e prodotti disponibili sta costringendo le organizzazioni a notarli.

Per i principianti, sono soluzioni che spesso operano in tempo reale, aggiungendo una nuova dimensione alla BI poiché i dipendenti possono essere spostati “in prima linea” per migliorare le loro prestazioni quotidiane.

Nell’apprendimento automatico, i sistemi sono “formati” per utilizzare algoritmi specializzati che analizzano, apprendono e fanno previsioni e raccomandazioni da enormi volumi di dati. I modelli predittivi esposti a nuovi dati possono essere adattati, senza intervento umano, imparando da iterazioni precedenti, consentendo di prendere decisioni e ottenere risultati sempre più affidabili.

Nel tempo, questo apprendimento ti consente di scoprire idee nascoste, relazioni storiche e tendenze, rivelando nuove opportunità, le preferenze dell’acquirente, possibili miglioramenti della catena di approvvigionamento o persino la scoperta di nuovi giacimenti petroliferi. Ancora più importante, l’apprendimento automatico consente alle aziende di fare di più con i Big Data e di incorporare nuove funzionalità come l’analitica IoT.

L’apprendimento automatico è una potente tecnologia di analisi che è disponibile in questo momento, in diverse e nuove soluzioni commerciali e open source che stanno creando un ecosistema di sviluppatori completo. Molto probabilmente, la tua organizzazione sta già utilizzando l’approccio da qualche parte, ad esempio per filtrare lo spam o rispondere dinamicamente alle modifiche, facendo un uso migliore delle informazioni disponibili.

Il tuo prossimo passo è fare il salto praticamente in tutti i settori, dove puoi trovare un’applicazione. Infatti, fintanto che disponiamo di grandi quantità di dati e modelli predittivi che devono essere adeguati regolarmente, l’apprendimento automatico ha senso.

Fornire consigli per libri, film, abbigliamento e dozzine di altre categorie è un tipico esempio di applicazione, ma ce ne sono molti altri: al dettaglio, l’apprendimento automatico e la codifica RFID consentono una migliore gestione dell’inventario, sia fisico che del libro, la disposizione del prodotto in negozio e, anche, per poter influenzare il comportamento del cliente. Ad esempio, il sistema potrebbe eseguire la scansione del negozio fisico alla ricerca di articoli fuori posto, trasferirli o identificare gli articoli che stanno vendendo bene e spostarli in un punto più visibile nel negozio.

Inoltre, quando l’apprendimento automatico è combinato con le regole linguistiche, le aziende possono scansionare i social media per scoprire cosa dicono i clienti sul loro marchio e prodotti. Puoi persino trovare schemi nascosti che indicano entusiasmo o frustrazione per un determinato prodotto.

La tecnologia sta già svolgendo un ruolo cruciale nelle applicazioni che coinvolgono i sensori ed è anche essenziale per i veicoli autonomi, in cui i dati provenienti da più sensori devono essere coordinati in tempo reale per prendere decisioni sicure.

L’apprendimento automatico può anche aiutare a elaborare milioni di dati geografici per scoprire modelli che prevedono in modo più accurato che un determinato sito è il luogo giusto per generare energia eolica o solare.

Innumerevoli casi d’uso che rendono questo tipo di analisi una potente alternativa per aziende e interi settori che, inoltre, hanno dimostrato di offrire risultati di grande valore per le imprese.