MACHINE LEARNING
Machine Learning e AI: i trend da conoscere per il 2021
4 ambiti di innovazione e sviluppo per ML e AI che influenzeranno la quotidianità delle aziende
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4 ambiti di innovazione e sviluppo per ML e AI che influenzeranno la quotidianità delle aziende
Molte aziende stanno integrando il Machine Learning e l’Intelligenza Artificiale nei processi di business interni ed esterni, con il risultato di ridurre i relativi costi e migliorarne l’efficienza. Chi ha adottato queste tecnologie ha già iniziato a vedere i primi riscontri in termini di ottimizzazione e di riduzione di errori nei processi aziendali.
Nel 2021 assisteremo a una concretizzazione naturale e inevitabile di questa tendenza, tramite un uso sempre più necessario di queste soluzioni per ottenere effetti sostenibili e a lungo termine.
Secondo Gartner, circa il 37% delle aziende esaminate nell’ultimo anno utilizza il Machine Learning nella propria attività. Mentre, una recente ricerca di KPMG ha evidenziato che la maggior parte delle aziende intervistate ritiene che oltre il 20% del proprio fatturato degli ultimi 12 mesi sia direttamente riconducibile agli investimenti prodotti in tal senso.
Questa premessa apre nuovi scenari di utilizzo sempre più importanti e innovativi ma anche più “democratici”. Se prima infatti Machine Learning e AI venivano percepiti come “tecnologie d’elite”, quest’anno entreranno sempre più a far parte della quotidianità dei lavoratori.
Quali sono, nello specifico, le tendenze nel 2021 in materia che le imprese devono conoscere per restare al passo con i tempi?
Il primo trend è sicuramente rappresentato da una sempre maggiore propensione all’iper-automazione. Termini come Hyperautomation e Intelligent Process Automation indicano la possibilità di automatizzare tutti i processi all’interno dell’azienda e tutte le opportunità che ne derivano.
Le basi risiedono nell’utilizzo dell’Intelligenza Artificiale e del Machine Learning: per funzionare efficacemente all’interno di un ambiente lavorativo, infatti, l’Hyperautomation necessita di soluzioni flessibili, in grado di adattarsi velocemente a eventuali cambi di business (livello macro) e situazioni impreviste (livello micro).
L’obiettivo dell’Artificial Intelligence all’interno delle aziende è spesso legato alla semplificazione dei processi ottenuta grazie alla costruzione di un rapporto di stretta collaborazione tra soluzioni IT e risorse umane. Il supporto che la tecnologia può fornire diventa ancora più rilevante quando le macchine sono in grado di imparare da se stesse, senza ulteriori interventi esterni, grazie al Reinforcement Learning.
In questa forma, l’AI è programmata sulla base di varie condizioni, che caratterizzano le attività eseguite dalla macchina. In base ai diversi input che quest’ultima riceve, sarà in grado di apprendere autonomamente quali sono le azioni da compiere per raggiungere l’obiettivo ideale.
Il Reinforcement Learning rappresenta un’opportunità per le aziende in quanto anche un semplice aggiornamento dei parametri del programma costituisce sempre una spesa in termini di tempo e risorse.
Un esempio immediato di applicazione riguarda sicuramente l’ambito della Conversational AI. Un Chatbot che impara a distinguere un possibile prospect da contattare e lo inserisce automaticamente in un workflow di email marketing dedicato, il tutto tramite un semplice scambio di messaggi, è un tipico esempio di innovazione che il Reinforcement Learning rende possibile.
L’analisi di specifiche serie di dati storici e in streaming è pratica corrente per le aziende che necessitano di ragionare sul passato per prendere decisioni di business importanti sul medio-lungo termine.
L’utilizzo del Machine Learning, semplifica e facilita sia l’attività di screening dei dati, molto più automatica e immediata, sia la loro successiva elaborazione.
In particolare nell’ambito predittivo del forecasting gli algoritmi di ML presentano un’accuratezza del 95%, se addestrati a lavorare su uno specifico set di informazioni.
Anche per questa straordinaria aderenza delle previsioni alla realtà, nei prossimi anni sempre più aziende faranno uso di tali soluzioni, soprattutto per individuare pattern nascosti, difficilmente riscontrabili altrimenti.
L’Internet delle Cose (Internet of Things) è tra i segmenti del mercato che, nel 2020, ha suscitato più interesse ed è strettamente legato al Machine Learning.
Non limitiamoci a pensare agli applicativi più conosciuti come Google Home, ma focalizziamo l’attenzione sulle potenzialità dell’IoT in ambito industriale: sempre secondo Gartner, infatti, l'80% dei progetti IoT aziendali includerà l'Intelligenza Artificiale entro il 2022.
L’unione di IoT e ML, nel concreto, può portare ad esempio alla raccolta, in tempi brevi, di molteplici informazioni operative sulle prestazioni di una macchina o di un intero reparto, alla loro analisi e alla restituzione di insight vitali per ottenere performance ottimizzate.
Inoltre, il Machine Learning permette la costruzione di ecosistemi aziendali in cui creatività umana, dati e IoT si uniscono per rispondere, con procedure sempre più efficaci, alle esigenze di business.
Andando avanti, arriveremo a comprendere a pieno quanto l’integrazione di queste due innovative tecnologie possa migliorare l’ambiente di lavoro. Inoltre, assisteremo all’affermazione del concetto di citizen data scientist anche grazie a tool sempre più “semplici” da usare e ambiti di applicazione più vasti.
Se oggi infatti risultano questi i 4 macro trend, non bisogna dimenticarsi delle tante altre possibilità di implementazione. Injenia lavora quotidianamente per offrire le migliori soluzioni sia sulla base delle tendenze appena esaminate sia per trovare nuove strade capaci di anticipare l’innovazione stessa.
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