È in atto una nuova trasformazione digitale che ci sta portando a passare dalla Business Intelligence all’AI, la forma più evoluta di Advanced Analytics che include metodologie quali Machine Learning, Deep Learning, comprensione ed utilizzo del Linguaggio Naturale (NLP).
Per aprire nuovi scenari di conoscenza alle Aziende e condurle verso livelli di efficienza e competitività più elevati occorre poter scoprire le relazioni nascoste nei dati e lasciarsi stupire da esse.
Mentre il mercato degli Analytics in Italia cresce con tassi superiori al 20% per un valore di circa 2 miliardi di euro, si affacciano nuove metodologie in grado di analizzare in modalità autonoma o semi-automatica dati e contenuti, con strumenti e tecnologie sofisticate che superano quelli della tradizionale Business Intelligence.
Queste metodologie prendono il nome di Advanced Analytics e permettono di raggiungere una più profonda comprensione delle informazioni al fine di fornire un più ampio supporto decisionale e fare previsioni utili allo sviluppo futuro del business.
Dalla Business Intelligence all’Artificial Intelligence (AI)
Secondo una recente ricerca del MIT Sloan Management Review, nel periodo tra il 2013 ed il 2015 si è verificato un importante rallentamento globale del 10% nell’utilizzo dei Big Data, causato soprattutto dalla difficoltà nella gestione e nel saper ricavare informazioni utili dal surplus di Dati che giungevano dai vari dipartimenti aziendali.
Per far fronte a questa problematica, nel 2016 si è registrato un aumento significativo di progetti incentrati sull’implementazione degli Advanced Analytics, rivelatisi dei veri game changer nell’ambito dell’innovazione strategica dei business, segnando non solo il passaggio definitivo verso la BI di Terza Generazione ma anche alla cosiddetta Digital Transformation delle Aziende.
Si è dunque passati dalla Business Intelligence all’Artificial Intelligence (AI), che rappresenta la forma più evoluta di Advanced Analytics includendo metodologie come Machine Learning, Deep Learning e NPL (Natural Language Processing).
Le Analisi Avanzate ci permettono di automatizzare la fase decisionale senza la necessità di un intervento umano.
Così come fa il nostro cervello elaborando le informazioni, gli algoritmi impareranno dall’esperienza, combinando l’analisi delle tendenze alla ricerca degli insights.
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Cosa sono gli Advanced Analytics?
Gli Advanced Analytics rappresentano ambienti maturi di Business intelligence nati per il web, il mobile ed il cloud.
L’aspetto più interessante delle Analisi Avanzate è rappresentato dalla possibilità di garantire la connessione e la gestione di qualunque tipo di dato in real-time, andando oltre le classiche analisi descrittive dello storico e progredendo verso logiche di predizione, prescrizione e, infine, automazione.
L’orizzonte temporale di analisi è ampliato dal presente al futuro, grazie all’accostamento matematico tra la condizione e la probabilità del verificarsi di un evento.
Ecco un elenco delle diverse attività sfruttate da tali ambienti:
- Data Mining
- Text Mining
- Reti Neurali
- Simulazioni
- Apprendimento Automatico
- Data Visualization
- Machine Learning
- Analisi Semantica
- Analisi Predittiva
- Sentiment Analysis
In questo modo l’Analisi dei Dati diviene il mezzo più “asettico” possibile per prendere decisioni razionali in ambito economico, non influenzate da stato emotivo o preconcetti.
Il passaggio dalla Business Intelligence tradizionale alla cosiddetta Intelligenza Aumentata consente così alla mente umana – supportata dall’Intelligenza Artificiale e da tecnologie satellite come assistenti virtuali, chatbot ed interfacce conversazionali evolute – di prendere decisioni migliori grazie alla possibilità di porre domande attraverso un linguaggio semplice e naturale, ricevendo poi una risposta immediatamente utilizzabile.
Gli Advanced Analytics sono a tutti gli effetti concepiti in un’ottica cognitiva per supportare la user experience e fornire un’autentica esperienza di intelligenza aumentata, con un vantaggio innegabile in termini di tempo e costi, allocazione delle risorse e ottimizzazione dei processi aziendali e decisionali.
Grazie ad essi, l’accesso ai Dati è reso più veloce, così come l’identificazione delle anomalie in tempo reale, analizzando, scomponendo e ricomponendo le informazioni per trovare significati altrimenti non individuabili.
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Scenari futuri dell’Intelligenza Aumentata
L’evoluzione della Business Intelligence verso i cosiddetti Advanced Analytics permetterà alle Aziende di:
- Riconoscere le aree utili per accrescere i profitti
- Segmentare la clientela
- Analizzare il comportamento dei clienti target
- Comparare i dati con quelli della concorrenza
- Costruire campagne pubblicitarie mirate
- Monitorare le prestazioni in tempo reale
- Identificare i trend principali
- Individuare eventuali problemi
- Ottimizzare l’operatività
- Prevedere il successo di nuove iniziative
Tutti questi vantaggi si riflettono su molti ambiti aziendali quali manutenzione predittiva, customer intelligence, gestione del rischio finanziario, operation management, controllo del processo produttivo e, soprattutto, il marketing.
I sistemi avanzati di analisi dei dati rappresentano, quindi, un asset strategico per le diverse funzioni di business e non solo per quelle strettamente legate all’IT.
Secondo ricerche recenti, è stato appurato che ben il 75% degli sviluppatori includerà, già nel prossimo lustro, meccanismi di cognitive computing, machine learning o intelligenza artificiale in almeno un’applicazione, rendendo possibile la fruizione di tali strumenti ad una base sempre più allargata di utenti tramite le semplificazioni rese possibili dalla data visualization.
Bisogna però constatare che, a tutt’oggi, permane ancora un divario profondo, in Italia, tra l’utilizzo degli stessi nelle grandi imprese e nelle PMI, che coprono solo il 12% degli investimenti in progetti di Advanced Analytics.
Una percentuale esigua, se consideriamo l’ampio bacino di medie, piccole e micro-imprese del Bel Paese.
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Sì all’apprendimento dei sistemi, ma senza mai prescindere dall’uomo
Metodologie analitiche, intelligenza artificiale e machine learning promettono alle aziende di ottenere un vantaggio strategico competitivo importante, ma non bisogna dimenticare che l’impiego di tali tecnologie dev’essere accompagnato necessariamente dall’adozione di modelli organizzativi e flussi aziendali coerenti e, soprattutto, trasparenti.
Come sottolineato più volte da Adrian Waller dell’Università di Cambridge: “la trasparenza è un tema cruciale per un’efficace distribuzione dei sistemi intelligenti”.
E proprio tale bisogno ha portato alla nascita e alla diffusione dell’explainable AI, che rappresenta uno dei trend più promettenti in questo ambito in quanto permette di comprendere e prendere una visione trasparente nei modelli di apprendimento automatico con il fine ultimo di aumentare la fiducia nei risultati forniti dall’analisi.
L’intelligenza artificiale rappresenta un sostegno importante, ma non può e non deve sostituire del tutto le competenze e la comprensione dell’uomo e men che meno la centralità del cliente.
Perché, come asserisce Ginni Rometty, presidente e CEO di IBM, “Alcune persone la chiamano intelligenza artificiale, ma la realtà è che questa tecnologia ci migliorerà. Quindi, invece che quella artificiale, penso che aumenteremo la nostra di intelligenza”.
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Conclusioni
Stephen Hawking era solito affermare che “Il più grande nemico della conoscenza non è l’ignoranza, ma è l’illusione della conoscenza”.
Nulla di più vero in una società come la nostra, in cui siamo inondati da un diluvio costante di dati e dall’incapacità, spesso manifesta, di trasformarli in informazioni utili.
La pandemia in atto ne è un esempio lampante, che mostra un overload di statistiche e indici che riempiono, stordiscono ma, all’atto pratico, spesso non aiutano realmente alla comprensione di un fenomeno così ampio e pervasivo.
I dati sono nulla senza la sapiente e cosciente capacità di trasformarli in informazioni utili, senza un processo strutturato e governato, scientifico, che li renda comprensibili e divulgabili anche al non addetto ai lavori.
Di qui la necessità, sempre più dirompente, di trovare nuovi modi per rendere la scienza dei dati più vicina al modo in cui il nostro cervello umano elabora le informazioni, per renderla cioè augmented.
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