Report | Machine Learning: se non ora, quando?

Bologna, 28 Aprile 2021 - Ieri si è tenuta la roundtable Time is now: investire sul Machine Learning non è mai stato così importante, organizzata da Injenia in collaborazione con Le Fonti. L’evento ha visto la partecipazione di importanti manager e imprenditori che hanno affiancato i nostri Alessandro Azzaroni, Head of Strategic Innovation e Alessandro Poluzzi, Machine Learning Project Manager, con la moderazione del giornalista Andrea Frollà. L’obiettivo era confrontarsi e ottenere insight sulle opportunità e applicazioni pratiche del Machine Learning per tutte le industry di riferimento.

Lo stato dell’arte nel 2021

Oggi le aziende hanno la necessità di trovare nuove strade per aumentare la produttività e ottimizzare ogni processo. Il Machine Learning rappresenta uno degli strumenti più importanti per continuare a far crescere il business. Dal report 2021 dell’Osservatorio Intelligenza Artificiale è emerso che la maggior parte delle aziende in tutti i settori ha già avviato o sta avviando diversi progetti in materia. In particolare, la tendenza prevalente è quella di cercare di valorizzare la grande mole di dati che vengono raccolti quotidianamente. Non solo: si stanno diffondendo sempre di più anche altre progettualità che vedono protagonista l’Intelligenza Artificiale, quali il Natural Language Processing, il potenziamento della Robotic Process Automation e lo sviluppo di Chatbot e Virtual Assistant, che è aumentato del 28% solo nell’ultimo anno.

Occhi puntati al business

Durante l’evento Injenia ha presentato il suo approccio full stack al Machine Learning: per ricavare vantaggi concreti serve infatti una metodologia che, a partire da dati pertinenti, porti gli algoritmi a creare valore reale di business in termini di efficientamento, ottimizzazione e miglioramento del lavoro delle persone. La metodologia parte col fornire un quadro d’insieme della realtà e delle esigenze aziendali. A questa fase segue l’analisi dei dati davvero utili al progetto, imprescindibile per comprendere come ottimizzare task reali, automatizzare processi ripetitivi e offrire la giusta conoscenza ai decision maker per centrare gli obiettivi di business.

Nella seconda parte dell’evento, si è posto l’accento sul fatto che conviene affidarsi a soluzioni di Machine Learning specialmente nei processi dove genera un maggiore valore aggiunto, ovvero quelli che rappresentano il core business aziendale. A tal proposito, Injenia ha presentato importanti storie di successo, tra cui Sofidel, in cui questa teoria ha portato a riscontrare vantaggi concreti e tangibili, quali:

• ottenere insight utili a conoscere le esigenze delle persone in termini di prodotto e content strategy

• limitare l’effort operativo in attività a minor valore aggiunto

• velocizzare l’esecuzione delle operations e ridurre il margine di errore

• migliorare la customer experience e la gestione del processo di vendita

Machine Learning: Perché ora?

La vera domanda è: se non ora quando? L’adozione del Machine Learning rappresenta per le aziende un’opportunità per perfezionare le modalità con cui le persone lavorano in termini di ottimizzazione, prevenzione ed eliminazione delle attività a basso valore aggiunto. Un’analisi dei dati potenziata, inoltre, permette di ottenere maggiore conoscenza del business e di accedere a nuove informazioni e insight vitali per la crescita. Tutti elementi che fanno la differenza nel contesto odierno sempre più competitivo, rapido e lanciato verso l’innovazione. Gli esempi di applicazione concreta illustrati durante l'evento hanno portato a sviluppare un ragionamento applicato alle singole realtà partecipanti e hanno reso evidente la necessità di un approccio umano alla tecnologia, lo stesso che contraddistingue la metodologia di Injenia e che intende il Machine Learning non come puro virtuosismo tecnologico ma come agente abilitatore di un risultato di business.