Intelligenza artificiale predittiva
L’intelligenza artificiale predittiva è una delle tante e utili applicazioni dell’intelligenza artificiale. Le grandi quantità di dati a disposizione, in particolar modo di dati storici, uniti a modelli di analisi in grado di migliorarsi grazie all’intelligenza artificiale, pongono le basi per lo sviluppo di modelli predittivi.
L’intelligenza artificiale predittiva permette di prevedere trend, schemi ricorrenti e pattern, grazie a un’analisi approfondita dei dati a disposizione. Ciò chiaramente consente innumerevoli vantaggi a seconda dei campi di applicazione: a prescindere da settori e obiettivi, avere un occhio sul futuro apre nuove porte alla Business Intelligence aziendale.
Che cos’è l’intelligenza artificiale predittiva
L’intelligenza artificiale predittiva non è una novità in senso assoluto, come vedremo più avanti in questo articolo esistono esempi di applicazione predittiva dell’AI oramai consolidati. Certo è che parlando di un tema caldo e dinamico come l’AI, le novità sono praticamente quotidiane, per cui possiamo tranquillamente constatare che l’intelligenza artificiale predittiva ha fatto notevoli passi avanti negli ultimi anni e mesi.
Fare analisi predittiva significa utilizzare dati storici come base per predizioni future.
Abbiamo quindi due elementi fondamentali in gioco: un dataset e un modello di analisi.
Il dataset
Siamo nell’era dei Big Data (e non solo) e oramai le aziende, soprattutto quelle che hanno cominciato un percorso di transizione digitale, hanno compreso il valore dei dati e hanno a disposizione sistemi gestionali per la loro raccolta.
I dati a disposizione delle aziende dovrebbero quindi essere molti e, talvolta, anche catalogati.
Ciò permette di scegliere un dataset da analizzare, che sarà il fondamento principale delle predizioni sul futuro. Da ciò deriva la prima importante considerazione sull’analisi predittiva: l’accuratezza del lavoro dell’AI e quindi delle predizioni, dipende dal dataset iniziale. Più pulito e centrato è il pacchetto di informazioni da analizzare, migliori saranno le predizioni.
Il modello predittivo
A questo punto entra in gioco l’intelligenza artificiale, che avrà il compito di analizzare i dati storici e restituire pattern e schemi ricorrenti per darci informazioni utili su ciò che potrebbe accadere in futuro.
Entriamo quindi nel campo del machine e del deep learning, dei network bayesiani e dei knowledge graph.
Talvolta la predizione può essere forzata, ossia possiamo andare alla ricerca di uno schema ricorrente specifico, altre volte invece può essere lasciata libertà agli algoritmi di calcolo, per capire se, in generale, ci sono degli schemi ricorrenti la cui individuazione può essere utile per le analisi di business.
Come funziona l’analisi predittiva
Il punto di partenza dell’analisi predittiva sono i dati: servono enormi quantità di dati per fare analisi predittiva, non solo interni all’azienda, ma relativi al settore o ai rami del mercato su cui ci interessa fare l’analisi.
È necessario quindi un sistema di raccolta dati adeguato interno all’azienda, ma allo stesso tempo è fondamentale poter accedere a dati integrativi relativi al settore di appartenenza, che solitamente possono essere trovati online o acquistati da aziende apposite.
Serve poi un sistema di machine learning su cui basare il modello predittivo, che richiederà quindi una struttura in grado di generare una buona e rapida potenza di calcolo e infrastrutture di data mining a supporto dell’intelligenza artificiale.
I Predictive Analytics che ne conseguono danno informazioni di fondamentale importanza alle aziende, che permettono dei grossi passi avanti a livello di Business Intelligence.
Avere una visione anticipata di trend, schemi, anomalie, comportamenti, etc. permette un approccio al mercato assolutamente moderno ed efficace, che consente grandi evoluzioni dal punto di vista aziendale.
Esempi
Per comprendere come l’analisi predittiva possa aiutare un’azienda, vediamo alcuni esempi da vari settori che ne possono chiarire la potenzialità.
Nel campo del marketing l’analisi predittiva consente un approfondimento estremamente accurato delle abitudini di acquisto di clienti e sui comportamenti dei clienti potenziali. Un sistema di predictive analysis potrebbe permettere di stimare la probabilità di acquisto di un determinato prodotto a seguito di una campagna di marketing, fattore che potrebbe far comprendere anticipatamente a un’azienda se una linea di business, o un investimento in marketing, genereranno o meno del valore per l’azienda.
In campo industriale si potrebbero invece analizzare i dati dei macchinari utilizzati nel processo produttivo, per capire se ci sono anomalie ricorrenti, analizzare i costi di riparazione e ricambio e comprendere se determinate attività di manutenzione possano consentire all’azienda dei grandi risparmi di denaro.
In campo farmaceutico l’AI predittiva può essere addirittura utilizzata per l’analisi, la ricerca, lo studio e la sperimentazione di nuovi farmaci, a velocità non accessibili sino a una manciata di mesi fa.
Il futuro della Predictive Analysis
Le potenzialità di questa tecnologia sono pressoché infinite, così come i campi di applicazione e i settori di mercato che ne possono beneficiare.
I prossimi mesi e anni ci racconteranno molto sui benefici di un’organizzazione aziendale che permetta di sfruttare l’intelligenza artificiale per fare analisi predittiva.
Ritorna quindi importantissimo un tema caldo degli ultimi anni, quello della transizione digitale: ci troviamo in un periodo storico in cui moltissime aziende hanno cominciato un percorso di digitalizzazione. Le imprese che si mostreranno più capaci nel portare avanti questa transizione saranno quelle che in un futuro prossimo potranno mettere l’AI a disposizione della Business Intelligence, e che probabilmente domineranno i mercati futuri.
