Una culturaguidato dai dati, cioè, con una gestione basata sull'orientamento ai dati, garantisce un vantaggio competitivo, rapidità nelle decisioni e nelle revisioni delle strategie precedentemente definite. In questo modo, ilapprendimento automatico – sottogruppo dell'Intelligenza Artificiale che consente ai sistemi di apprendere dai dati, identificando modelli e facendo previsioni senza dipendere da regole pre-programmate – è uno degli strumenti che contribuisce all'intero processo.
Douglas Costa, CTO del Gruppo Deal, consulenza di servizi tecnologici, afferma che l'apprendimento automatico è diventato indispensabile per le aziende. Le proiezioni rafforzano la tua tesi: laGartnerha indicato che il 75% delle aziende investirà in qualche modo nel machine learning nel 2025.
Gli algoritmi di machine learning evolvono man mano che vengono esposti a più informazioni. Oggi, è già ampiamente utilizzato in settori come l'e-commerce, finanze, nella rilevazione delle frodi, oltre a ottimizzare le catene di produzione e mostrare raccomandazioni personalizzate in diverse attività, punta Douglas. Spiega anche che l'apprendimento automatico elabora dati su larga scala e ad alta velocità, generandoapprofondimentiprima impossibili da raggiungere manualmente. "Utilizzando i dati", le aziende possono aumentare l'efficienza, migliorare l'esperienza del cliente e promuovere l'innovazione, commenta
Per enfatizzare l'importanza dell'apprendimento automatico, lo specialista sottolinea 4 vantaggi dell'uso nelle aziende
- Automatizza i processi riducendo compiti ripetitivi e manuali: “Si guadagna tempo affinché il team possa concentrarsi su attività più strategiche e che richiedono sforzi intellettuali”, valuta Douglas.
- Previsioni precise: i dati del machine learning anticipano le tendenze di mercato, domande future e comportamenti dei consumatori.
- Decisioni basate sulle informazioni: “diventa fattibile convertire i dati grezzi inapprofondimentiattuabili, che supportano decisioni più efficaci e rapide.
- Esperienza personalizzata: con il machine learning è possibile offrire un percorso del cliente più rilevante e individualizzato.
L'esecutivo fa una precisazione: “I modelli sono buoni quanto le informazioni con cui vengono alimentati, tuttavia informazioni incomplete o distorte possono portare a risultati imprecisi o dannosi. Per questo è necessario prestare attenzione nell'approccio per garantire l'integrità e la sicurezza, con soluzioni che convalidano la qualità delle informazioni e proteggono i sistemi dalle minacce digitali, conclude il CTO.
