L’utilizzo del Machine Learning è una delle risposte più efficienti alle sfide aziendali contemporanee. Ma di cosa si tratta?
Oggigiorno si parla moltissimo di Machine Learning, ma prima di vedere le possibili applicazioni facciamo un passo indietro.
Siamo nel 1959 quando Arthur Samuel, informatico statunitense, conia la prima definizione di Machine Learning come “il campo di studio che dà ai computer la capacità di imparare senza essere esplicitamente programmati”.
L’intero processo di apprendimento nel Machine Learning – in italiano “apprendimento automatico” – si basa sulla capacità di elaborazione e riconoscimento dei pattern nei dati, che permette alla macchina di formulare previsioni senza essere stata programmata con istruzioni specifiche.
Questo rappresenta uno degli aspetti più interessanti in ottica applicativa del Machine Learning poiché consente alle macchine di migliorare le proprie prestazioni, man mano che acquisiscono esperienza e più dati.
Con il crescente flusso di informazioni disponibili, le aziende devono essere in grado di saper estrapolare insight significativi dai dati per utilizzarli al fine prendere decisioni informate e guidare le proprie scelte strategiche.
In questo contesto, il Machine Learning emerge come strumento fondamentale per l’automazione dei processi e l’ottimizzazione delle attività time-consuming verso la digital transformation aziendale.
Ma come avviene l’apprendimento e l’elaborazione dei dati nel Machine Learning?
Rispetto alle classiche tecniche statistiche e di analisi di dati, le tecniche di apprendimento automatico del Machine Learning rappresentano un notevole passo avanti, in quanto forniscono insight predittivi sempre più accurati.
Le modalità di apprendimento automatico sono generalmente classificate in tre ampie categorie, dette paradigmi:
- Apprendimento supervisionato: l’algoritmo riceve dal data scientist i dati etichettati e taggati correttamente in precedenza da esseri umani. Questi permettono alla macchina di ricevere input associati ad output, che fungono da modello di riferimento che può essere applicato in ottica predittiva su dataset similari;
- Apprendimento non supervisionato: l’algoritmo dispone di dati non etichettati, deve quindi identificare modelli e schemi nascosti all’interno dei dati, senza però una guida esplicita. Questo modello di apprendimento si basa sul principio della somiglianza;
- Apprendimento per rinforzo: in questo caso l’approccio è di tipo interattivo e procede per tentativi ed errori. Il modello riceve feedback in forma di premi o penalità in base alle sue azioni, che lo guidano a prendere decisioni migliori nel tempo ottimizzando i risultati. Questo processo di apprendimento dinamico consente all’ AI di migliorare continuamente.
Alla ricerca del giusto insight. Alcuni esempi di applicazioni in ambito aziendale
Nella prima parte del nostro articolo abbiamo illustrato la meccanica di apprendimento della Machine Learning e il valore prodotto dall’utilizzo di questa nuova tecnologia.
Ora vediamo insieme alcuni esempi della sua applicazione in ambito aziendale:
- Previsione della domanda dei clienti: molte aziende utilizzano algoritmi di Machine Learning per analizzare i dati storici delle vendite e dei comportamenti dei clienti al fine di prevedere la domanda futura.
- Personalizzazione dell’esperienza del cliente: le piattaforme di e-commerce e i servizi online utilizzano il Machine Learning per analizzare i dati dei clienti e creare raccomandazioni personalizzate (es. suggerimenti di prodotti basati sugli acquisti precedenti).
- Rilevamento delle frodi: nel settore finanziario, il machine learning viene impiegato per rilevare transazioni sospette e attività fraudolente. Gli algoritmi analizzano i modelli di comportamento dei clienti, le numerosità, tipologie e geolocalizzazioni delle transazioni e identificano anomalie che potrebbero indicare attività fraudolente.
Queste sono solo alcune delle molteplici applicazioni del Machine Learning in campo aziendale.
In conclusione, il Machine Learning e la Data Science rappresentano una vera e propria rivoluzione nell’ambito della gestione aziendale. Queste tecnologie consentono alle aziende di sfruttare appieno il potenziale dei propri dati, automatizzando i processi e ottenendo un vantaggio competitivo sul mercato di riferimento.
Con la crescente quantità di dati aziendali è essenziale però implementare una governance efficace per garantire la sicurezza, la conformità normativa e l’ottimizzazione dell’utilizzo dei dati.
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