Il machine learning, insieme all’intelligenza artificiale stanno completamente rivoluzionando le nostre vite, in particolare il mondo del lavoro. Grazie agli algoritmi per l’apprendimento dei sistemi e le tecnologie impiegate per la simulazione dell’intelligenza umana, molti processi produttivi (dalla gestione dei dati al contatto con il cliente) stanno subendo un processo di automatizzazione che permette di aumentare la produttività e, di conseguenza, facilitare il raggiungimento degli obiettivi aziendali e l’ottenimento di risultati sempre più positivi.

Ma in che cosa consiste il machine learning e in che modo si differenzia dall’intelligenza artificiale? In questo articolo, esploreremo il funzionamento di questa tecnologia, le sue applicazioni pratiche nei diversi settori e le strategie per una sua efficace implementazione nelle aziende.

Che cos’è il Machine learning?

Il machine learning è una branca dell’Intelligenza artificiale, basata sull’idea che i sistemi siano in grado di apprendere dati, identificare pattern e prendere decisioni contando su un intervento umano ridotto al minimo.

Si tratta, in altre parole, di un sistema di apprendimento automatico che permetterebbe ai computer di eseguire compiti specifici senza la necessità di essere programmati ma grazie esclusivamente al riconoscimento in autonomia degli schemi tra i dati.

Ma come funzionerebbe questo metodo di apprendimento automatico?

L’apprendimento si basa su un metodo fondato essenzialmente sulla ripetizione: il sistema viene esposto più e più volte di fronte allo stesso pattern di dati, finché non sarà in grado di riconoscerlo, adattarsi autonomamente alle informazioni e prendere decisioni affidabili e replicabili.

A oggi, conosciamo due tipologie di algoritmi per il machine learning: supervisionato e non supervisionato.

• Machine learning supervisionato: come suggerito dal nome, questo sistema conta sull’intervento di un data scientist che agisce sull’algoritmo per insegnarli i risultati da generare (spesso tramite un set di dati già etichettato o un output predefinito).
• Machine learning non supervisionato: in questo caso, l’algoritmo lavora in maniera indipendente, imparando i vari processi o schemi senza alcun intervento umano. Invece di ‘’imparare a memoria’’ i vari dati, l’algoritmo apprenderà attraverso il riconoscimento dei dati e degli schemi che li mettono in relazione, senza alcun output specifico da cui partire.

Intelligenza artificiale e Machine learning: Differenze e Sinergie

L’Intelligenza artificiale (IA) e il Machine learning (ML) sono due concetti strettamente correlati, ma distinti. Comprendere le loro differenze e sinergie è necessario per poter sfruttare al meglio il potenziale di ciascuna tecnologia al fine di migliorarne i processi decisionali ed ottimizzare le operazioni aziendali.

Machine learning e intelligenza artificiale: le differenze

L’intelligenza artificiale si riferisce, principalmente, alla capacità delle macchine di eseguire compiti che tradizionalmente richiederebbero l’intelligenza umana, come il riconoscimento vocale, la comprensione del linguaggio naturale o il processo decisionale.

Il machine learning, invece, possiamo considerarlo una specie di sottoinsieme dell’IA, principalmente focalizzato sull’apprendimento automatico dai dati, piuttosto che sull’essere programmato esplicitamente per eseguire un compito.

Per metterla in maniera ancora più semplice, l’intelligenza artificiale è tesa principalmente a simulare l’intelligenza umana (basandosi su regole, logica simbolica e reti neurali) per essere applicata poi a sistemi di riconoscimento del linguaggio o chatbot. Il machine learning, al contrario, si basa su modelli statistici e algoritmi per migliorare le prestazioni di un sistema attraverso l’apprendimento automatico.

Per quanto differenti, IA e ML non vanno considerati come concetti isolati, ma come tecnologie complementari che lavorano insieme per ottimizzare diversi aspetti del nostro lavoro, come l’analisi dei dati aziendali, ottimizzare le operazioni dei sistemi e le interazioni con i clienti.

Come il machine learning può migliorare la produttività e il lavoro in azienda

Grazie alla capacità del Machine learning di elaborare grandi quantità di dati, anche in tempo reale, sempre più aziende appartenenti ai settori più disparati hanno deciso di investire (o hanno intenzione di investire) sulle nuove tecnologie di apprendimento automatico (Secondo una recente survey compilata da Deloitte, circa il 97% delle aziende sta adottando o pianificando di adottare queste tecnologie).

Dai servizi finanziari alla pubblica amministrazione, dal marketing ai trasporti fino all’assistenza sanitaria, ogni settore ha trovato un’applicazione utile per il Machine learning, sfruttandone i numerosi vantaggi. Vediamone alcuni:

• Automazione dell’analisi dei dati: consente di elaborare rapidamente grandi volumi di informazioni, identificando pattern e tendenze non immediatamente evidenti. Questo si traduce in una maggiore efficienza operativa, una riduzione degli errori umani e un processo decisionale più rapido e accurato.
• Previsioni aziendali: analizzando dati storici e attuali, queste tecnologie permettono di anticipare le tendenze del mercato, ottimizzare la gestione delle scorte e pianificare strategie di marketing più efficaci. Ad esempio, l’analisi predittiva basata sull’IA può fornire previsioni accurate sull’andamento della domanda, consentendo alle aziende di adattarsi proattivamente alle esigenze del mercato.
• Personalizzazione dei servizi offerti ai clienti: attraverso l’analisi dei dati comportamentali e delle preferenze degli utenti, le aziende possono creare offerte su misura, migliorando l’esperienza del cliente e aumentando la fidelizzazione. L’uso di chatbot intelligenti per l’assistenza clienti, ad esempio, permette interazioni più rapide ed efficienti, rispondendo in modo preciso alle esigenze individuali.
• Gestione della catena di fornitura: monitorando e analizzando continuamente i dati relativi alla produzione e alla distribuzione, le aziende possono identificare e risolvere tempestivamente eventuali inefficienze, garantendo una maggiore tracciabilità e ottimizzazione dei processi.
• Ottimizzazione della produttività interna: il machine learning può essere utilizzato per automatizzare processi ripetitivi e dispendiosi in termini di tempo, liberando le risorse umane per compiti a maggiore valore aggiunto. Ad esempio, nei settori manifatturieri, i sistemi basati su IA possono monitorare le prestazioni delle macchine e prevedere guasti prima che si verifichino, riducendo i tempi di inattività e i costi di manutenzione.
• Miglioramento della sicurezza informatica: grazie alla capacità di analizzare enormi volumi di dati e identificare comportamenti sospetti, l’IA e il machine learning possono rilevare potenziali minacce alla sicurezza aziendale in tempo reale. Questo aiuta le aziende a prevenire attacchi informatici, proteggere i dati sensibili e rafforzare la compliance con le normative sulla privacy.
• Supporto alle risorse umane: il machine learning può essere impiegato nei processi di selezione del personale, analizzando curriculum e identificando i candidati più idonei. Inoltre, le analisi predittive possono aiutare a comprendere il livello di soddisfazione dei dipendenti, anticipare eventuali problemi di turnover e migliorare l’engagement aziendale.

L’integrazione del machine learning nei processi aziendali non solo aumenta la produttività e l’efficienza, ma consente anche di prendere decisioni più informate e strategiche, garantendo un vantaggio competitivo nel mercato in continua evoluzione.

Sfide e strategie di implementazione della ML e dell’IA

L’adozione dell’intelligenza artificiale (IA) e del machine learning (ML) rappresenta un’opportunità significativa per le aziende, ma poiché parliamo di tecnologie in continuo sviluppo ed evoluzione, non risulta, ad oggi, un percorso privo di ostacoli. Una delle principali difficoltà è legata alla qualità dei dati: gli algoritmi di IA e ML necessitano di dati accurati, completi e privi di bias per fornire risultati affidabili. Tuttavia, molte organizzazioni si trovano a dover gestire dati non strutturati, incoerenti o incompleti, rendendo complesso il processo di addestramento dei modelli.

Un altro ostacolo rilevante è la carenza di competenze specializzate. La gestione e l’implementazione di soluzioni basate su IA richiedono professionisti con una conoscenza approfondita di data science, ingegneria del software e cybersecurity. Tuttavia, la domanda per queste competenze supera l’offerta, rendendo difficile per molte aziende trovare e trattenere talenti qualificati. Inoltre, la resistenza al cambiamento da parte del personale e le preoccupazioni legate alla sicurezza e alla conformità normativa possono rallentare il processo di integrazione di queste tecnologie nei flussi di lavoro aziendali.

Per poter superare gli ostacoli portati dall’implementazione di queste nuove tecnologie, le aziende devono necessariamente adottare un approccio strategico.

Un punto cruciale di qualunque strategia consiste nella formazione del personale. Le aziende devono investire in programmi di formazione per garantire che i dipendenti acquisiscano le competenze necessarie per utilizzare e gestire le nuove tecnologie. Insieme alla formazione, è fondamentale dotarsi di infrastrutture adeguate, come piattaforme di cloud computing e strumenti di gestione dei dati avanzati, per supportare l’esecuzione efficiente degli algoritmi di IA.

Un elemento chiave di qualunque strategia di implementazione è il supporto di un consulente informatico. Un consulente informatico è in grado di fornire un’analisi approfondita delle esigenze aziendali, aiuta ad identificare le soluzioni tecnologiche più adatte e supporta l’azienda nella gestione dei dati, nella sicurezza e nella scalabilità delle soluzioni adottate. Rivolgersi ad esperti del settore consente di evitare errori comuni, accelerare il processo di integrazione dell’IA e garantire il massimo ritorno sull’investimento. Una consulenza informatica di qualità può fare la differenza tra un’implementazione efficace e un progetto che non raggiunge gli obiettivi prefissati.