Le nuove tecnologie di Artificial Intelligence e Machine Learning offrono una soluzione ottimale per trasformare il mare magnum dei Big Data in conoscenza utile al business. Ma quali sono gli strumenti migliori per le aziende?
Innanzitutto è bene chiarire il significato di intelligenza artificiali e i possibili campi di applicazione in ambito aziendale.
AI e Machine Learning cosa sono?
L’AI indica un insieme di macchine e programmi che simulano il ragionamento e le abilità umane nella risoluzione dei problemi o nell’esecuzione di task. In sostanza, sono le tecnologie che permettono di automatizzare i processi operativi e decisionali basandosi sugli analytics. L’intelligenza artificiale poggia infatti tutta la sua capacità cognitiva sugli algoritmi che processano grandi moli di dati alla ricerca di insights nascosti per rispondere a determinati quesiti o performare precise azioni.
Il Machine Learning è un sottodominio dell’Artificial Intelligence e indica la funzione di apprendimento automatico di un sistema, non programmato a priori. La tecnologia (hardware o software) impara a svolgere una determinata funzione direttamente dall’esperienza, in base alle informazioni raccolte sul campo e sempre aggiornate. Ad esempio, un motore di ricerca sfrutta le tecniche di Machine Learning per offrire risultati sempre più attinenti alla query. Mentre i robot collaborativi impiegati nell’industria utilizzano le funzionalità di apprendimento automatico per capire le operazioni da compiere o i percorsi da seguire all’interno degli stabilimenti.
Come portare l’intelligenza in azienda
L’intelligenza artificiale, intesa come l’abilità di analizzare i dati per suggerire decisioni o automatizzare i processi, rappresenta oggi un must competitivo per qualsiasi impresa.
Tuttavia, la capacità di portare le intelligenze (ovvero gli algoritmi, le funzionalità di apprendimento automatico, gli automatismi) all’interno di un ufficio o di un impianto, applicandole correttamente ai workflow aziendali e calandole nel contesto specifico, non è assolutamente scontata.
Bisogna innanzitutto costruire una solida infrastruttura di data management per gestire con efficacia le informazioni necessarie alle analisi e sviluppare gli algoritmi di calcolo per la risoluzione dei problemi in questione.
Quindi è necessario provvedere alla distribuzione puntuale delle intelligenze sui computer e sulle macchine aziendali, con un approccio votato al continous improvement per affinare progressivamente l’attendibilità degli algoritmi.
Ed è proprio qui che entrano in gioco gli strumenti di Machine Learning per l’aggiornamento e la manutenzione delle intelligenze.
Principali funzionalità di Machine Learning
Il set ottimale di funzionalità per un progetto AI di successo dovrebbe consentire di:
- sviluppare e addestrare nel tempo i modelli di calcolo per applicazioni specifiche, selezionando dinamicamente i dati di pertinenza;
- pulire, organizzare e aggiornare automaticamente il data lake disponibile;
- identificare automaticamente eventuali anomalie o difettosità dei modelli matematici e dei processi analitici.
In questo scenario di complessità, si consiglia il ricorso a una piattaforma onnicomprensiva per la gestione delle iniziative aziendali di Artificial Intelligence e Big Data Analytics che inglobi anche tutte le sopraccitate funzionalità di Machine Learning.
Questa opzione si rivela particolarmente efficace al fine di correggere e manutenere gli algoritmi sulla base dell’esperienza, in un ciclo virtuoso di miglioramento continuo per il raggiungimento degli obiettivi aziendali.
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