Ai e Machine Learning come analizzare grandi insiemi di dati e ottenere le giuste informazioni
Ai e Machine Learning: come analizzare grandi insiemi di dati e ottenere le giuste informazioni

I progressi dell’intelligenza artificiale e del machine learning rappresentano una grande opportunità per analizzare i Big Data, ottenendo informazioni utili agli obiettivi d’impresa.

L’avvento della digitalizzazione infatti ha rivoluzionato l’esperienza quotidiana e l’organizzazione aziendale, spalancando le porte alla data economy. Il proliferare delle informazioni rappresenta un’opportunità concreta per ottimizzare i workflow e creare nuovo business: sullo scacchiere competitivo, vince chi ha la capacità di analizzare grandi volumi di dati ed estrarre evidenze nascoste utili ai processi decisionali e all’automazione delle attività.

Secondo Idc, il mare magnum informativo si espanderà fino a raggiungere la cifra esorbitante di 163 miliardi di zettabyte entro il 2025: ecco perché le strategie di information governance e data analytics acquistano una centralità senza precedenti nella roadmap di crescita delle aziende.

Intelligenza artificiale: cos’è e come funziona

Ma se il punto di arrivo è chiaro (l’estrazione di informazioni a valore finalizzate al decision making umano o artificiale), l’approccio per costruire un sistema di data management efficace richiede uno studio oculato.

Le nuove tecnologie, a partire dall’artificial intelligence, possono rappresentare la chiave di volta. L’Ai include un insieme di sistemi hardware e applicazioni software che permettono di riprodurre il ragionamento e le abilità umane nel risolvere problemi o eseguire compiti. In ambito informatico e aziendale, l’intelligenza artificiale si riferisce alle tecnologie in grado di automatizzare i processi, ovvero di prendere decisioni e compiere azioni indipendentemente dall’intervento delle persone. In particolare, indica (secondo un’accezione moderna) lo sviluppo di algoritmi e modelli matematici che permettono ai calcolatori e alle macchine di compiere una sequenza di attività logiche, tipicamente all’interno di un preciso ambito applicativo.

Sottodominio dell’artificial intelligence, il machine learning invece si riferisce all’abilità di un sistema tecnologico di apprendere automaticamente senza essere stato programmato preventivamente. In sostanza, gli algoritmi permettono di imparare direttamente dall’esperienza (proprio come farebbe l’uomo), elaborando un insieme di dati acquisiti nel tempo e migliorando le prestazioni in modo adattivo, via via che gli esempi reali da cui attingere informazioni aumentano.

Ad esempio, i cobot (i robot collaborativi che sempre più spesso affiancano gli operatori sulle linee produttive, nei lavori più ripetitivi e usuranti) apprendono e affinano sul campo le azioni da compiere. Le applicazioni di machine learning più comuni includono i motori di ricerca (che migliorano l’attinenza degli output in base agli algoritmi), i sistemi di raccomandazione (che studiano il comportamento degli utenti sul web per proporre contenuti di interesse), i filtri anti-spam (che imparano a riconoscere i messaggi sospetti, agendo di conseguenza).

Analizzare i big data con l’artificial intelligence

L’intelligenza artificiale e il machine learning permettono insomma di gestire (selezionare, incrociare, analizzare) grandi volumi di dati multisource (provenienti da fonti online, dai sistemi gestionali, dai dipositici dell’Internet of Things e così via) con l’obiettivo di estrarre informazioni utili al decision-making umano o ad innescare automatismi.

Il giusto set di algoritmi permette di orientarsi nella datasfera: il processo analitico parte infatti dalla scelta delle informazioni pertinenti alla risoluzione di un quesito, con il machine learning che consente di perfezionare la selezione nel tempo.

Il passo successivo è rappresentato dall’analisi vera e propria, quindi dall’applicazione dei modelli statistici e predittivi, dalla scoperta degli insights utili e dalla conseguente esecuzione dei task (decisionali e operativi).

Se la definizione degli algoritmi è il cuore pulsante delle applicazioni di artificial intelligence, non bisogna trascurare l’importanza dell’apprendimento automatico per l’aggiornamento e la manutenzione dei modelli di calcolo, che vanno continuamente migliorati e messi in discussione per aumentare il livello di accuratezza.

Grazie all’applicazione delle tecnologie di intelligenza artificiale e machine learning, le aziende di qualsiasi settore potranno assicurarsi una serie di importanti vantaggi competitivi: la capacità di elaborare strategie di business con maggiore consapevolezza (proprio perché fondate sull’evidenza dei dati); la possibilità di prendere rapidamente decisioni grazie alla selezione automatica delle informazioni pertinenti e alle evidenze scovate dagli algoritmi; la velocità, l’efficienza e la continuità operativa grazie all’automazione innescata dalle intelligenze.

Webinar - AI&Manutenzione