Le previsioni non si fanno più sui dati del passato. Gli algoritmi dell’Intelligenza Artificiale sanno intercettare i trend del futuro, unendo matematica, statistica e analisi di scenario.

Non è né l’algoritmo né la tecnologia. Il vero motore dell’Intelligenza Artificiale (AI) sembra essere, in ultima istanza, proprio l’essere umano. Se è vero, infatti, che l’Intelligenza Artificiale può ‘aumentare’ l’intelligenza umana, contribuendo a creare nuove connessioni e amplificando le opportunità, la realtà delle applicazioni industriali di macchine e sistemi intelligenti ci dice oggi che vale anche il contrario. Lo conferma una ricerca realizzata dal MIT e dal Boston Consulting Group, che hanno intervistato 3mila manager di oltre 100 nazioni al mondo per indagare quanto e come sia stata utilizzata l’Intelligenza Artificiale negli ultimi quattro anni.

Ebbene, la maggioranza dei dirigenti d’azienda ha compreso il potenziale valore commerciale della tecnologia, ma soltanto un’azienda su 10 è riuscita a trarne significativi vantaggi finanziari. Come? Puntando sull’intelligenza umana: quelle che hanno avuto successo sono le aziende che hanno cambiato i processi organizzativi, adattandoli alle nuove tecnologie e coinvolgendo le persone nel cambiamento. Le organizzazioni, cioè, che hanno deciso non di insegnare alle macchine né di apprendere da loro, ma di imparare insieme con l’algoritmo, in modo sistematico e continuo.

AI e IoT per giocare d’anticipo. Usare la matematica per trovare correlazioni non visibili all’uomo e utilizzare i dati per generare nuova consapevolezza.

È la visione condivisa da tutte quelle imprese che, concentrate fino a qualche anno fa su reporting e Business intelligence, oggi stanno cercando di spostarsi verso un ambito predittivo. O, quantomeno, immediatamente precedente al momento in cui si scatta la fotografia del reale. “L’accresciuta capacità di calcolo e i diversi strumenti di analisi impiegati ci hanno fatto passare da una situazione di Data warehouse a una di Data lake, in grado di recepire diversi set e tipologie di dati. Le aziende sono in grado di processare le informazioni in modo diverso e sviluppare modelli definiti sin dall’inizio diventa più complesso”, spiega Marcello Siliano, Product Management Director e digital transformation specialist di 2WS (2Win Solutions).

Per analizzare una situazione dinamica, conoscere in tempo reale la sua evoluzione e precedere il risultato in modalità predittiva non basta più un modello statico di analisi, che risente proprio della sua modellizzazione. È necessario, invece, cominciare a ragionare sull’Intelligenza Artificiale, che ha il grande vantaggio di basare il funzionamento dei suoi applicativi su modellizzazioni che evolvono e che modellano appunto il loro funzionamento sulla base delle situazioni che si vengono a creare nel tempo in base alle informazioni ricevute. “Ciò consente di essere estremamente flessibili e dinamici e riuscire ad anticipare risposte sia per gli utenti sia per il business”, continua Siliano. È ciò che già oggi accade a livello consumer, con sistemi in grado di suggerire possibili risposte sulla base dei gusti o delle precedenti ricerche effettuate dall’utente.

“Il passaggio dal livello consumer a un livello business, con la previsione del livello di mercato per un’azienda, è molto più complicato, perché risente di valutazioni, input ed elementi decisionali in parte determinati da vincoli del mercato che sfuggono al controllo dell’azienda”, spiega il manager. “Ecco perché l’Internet of Things (IoT) e l’Intelligenza Artificiale (AI) si devono sposare: perché solo raccogliendo un’enorme mole di dati, provenienti dal mercato oltre che dall’azienda, si è in grado di elaborare previsioni attendibili”. IoT e AI sono in grado di fare ciò che è precluso all’uomo per ragioni di tempo e di capacità di elaborazione, ma richiedono uno sforzo di fiducia: bisogna cioè affidarsi a sistemi che non sono sotto la nostra gestione e, per farlo, occorre avere una strategia. Prima si definisce l’obiettivo e poi lo strumento con cui arrivarci.

(Leggi tutto l’articolo pubblicato sullo Speciale di Sistemi & Imprese, Dicembre 2020, cliccando qui)