Intelligenza artificiale e machine learning (AI/ML) sono entrate nella vita di tutti i giorni, per il riconoscimento di voce e immagini, così come per ricavare conoscenza dai dati. Una capacità, quest’ultima, fondamentale per dare valore di business ai grandi flussi di dati provenienti dalle interazioni degli utenti con i siti online, con il CRM, così come da ordini di prodotto, movimenti di magazzino, sensori IoT o log degli apparati di produzione. I sistemi intelligenti riescono a trarre informazioni utili dalla mole dei dati già archiviati, così come da quelli che transitano nella rete aziendale, per identificare anomalie, trend, somiglianze e molto altro a vantaggio di chi deve prendere decisioni, oppure avviare rapidamente processi automatizzati. Il più recente rapporto sul mercato AI/ML italiano, redatto dall’Osservatorio AI della School of Management del Politecnico di Milano, rileva come il 35% degli investimenti sia oggi concentrato sui progetti d’intelligent data processing (estrazione d’informazioni dai dati), seguiti da un 16% per sistemi di personalizzazione dei consigli d’acquisto, 10,5% per i virtual assistant e 10% per l’automazione robotica dei processi. Progetti che beneficiano delle capacità dei sistemi AI/ML di predire eventi futuri, innescare processi aziendali più rapidi, basati su scenari what-if, capitalizzando i benefici già ottenuti cancellando le segregazioni dei dati in silos divisionali con le moderne applicazioni integrate. L’impiego di tecnologia AI/ML e di modelli algoritmici appropriati rendono oggi possibile, per esempio, capire dopo pochi giorni se gli andamenti di vendita mensili non vanno come previsto e decidere le azioni correttive per salvare il risultato a consuntivo. In momenti di volatilità dei prezzi energetici e delle materie come quello che stiamo attraversando, le funzioni predittive in tempo reale aiutano l’azienda nel controllo di gestione, garantendo i margini di vendita e identificando gli ordini più speculativi.
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