Machine learning, deep learning e intelligenza artificiale sono sulla bocca di tutti, e a ragione: queste tecnologie stanno cambiando in modo profondo il mondo del business, la società e le nostre vite. Ancora più importante, in molti settori stanno passando dall’essere tecnologie dirompenti all’essere fondamentali e imprescindibili perché le aziende restino competitive.
I tre ambiti della data science
Un modo per suddividere l’area della data science è tra analytics descrittiva, predittiva e prescrittiva. Il machine learning—conosciuto anche come analytics predittiva—è l’ambito in cui si prevede il futuro, ad esempio se un cliente abbandonerà o meno, e include compiti di classificazione più generali: un’email è spam oppure no? Un tumore in un’immagine diagnostica è benigno o maligno? Gli data scientist potrebbero anche essere interessati a capire perché un modello fa una certa previsione, non solo la previsione in sé.
Diamo un’occhiata più da vicino alle applicazioni pratiche di tutto ciò per chi guida un’azienda. Le iniziative di formazione aziendale, in tutti i mercati verticali, devono garantire una solida base di competenze trasversalmente a team e ruoli.
La forza del machine learning nei diversi settori
Vediamo ora alcuni esempi dell’impatto del machine learning in vari settori.
Tech
Il machine learning alimenta i sistemi di raccomandazione, la scoperta di contenuti, i motori di ricerca, i filtri antispam per email e i problemi di matching.
Sanità
Il machine learning facilita la scoperta di farmaci e la diagnosi tramite imaging diagnostico.
Finanza
Il machine learning è ormai fondamentale per il rilevamento delle frodi, l’automazione dei processi, il trading algoritmico e la consulenza robo-advisory. Nel retail, il machine learning sta reinventando la gestione della supply chain ottimizzando la pianificazione di domanda e offerta, migliorando le spedizioni e riducendo i costi di trasporto, oltre a rafforzare lo strategic sourcing.
Altri settori
I settori emergenti stanno crescendo rapidamente grazie al machine learning. Il LegalTech immagina un futuro in cui il machine learning viene sfruttato per prevedere gli esiti delle cause analizzando in linguaggio naturale i precedenti. L’AgTech (agricoltura tecnologica) sta impiegando droni su larga scala per raccogliere immagini, e il machine learning viene usato per stimare le rese dei raccolti.
La forza del machine learning tra i team
Ci sono anche molti progressi nello sviluppo di algoritmi di ML indipendenti dal settore, a supporto di diverse funzioni aziendali.
HR
Il machine learning aiuta a filtrare i candidati nel flusso di assunzione—ma i modelli di selezione devono essere monitorati con attenzione per non perpetuare bias sociali su larga scala.
Supporto
Il machine learning viene usato per l’instradamento delle chiamate nei call center e per i chatbot.
Marketing
Gli algoritmi di machine learning vengono usati per la pubblicità a pagamento, la previsione del churn dei clienti e campagne di nurturing targettizzate.
In effetti, qualsiasi azienda che ha un’app può trarre vantaggio dall’uso del machine learning per determinare le notifiche push più efficaci, e qualsiasi organizzazione con un sito web può sfruttarlo per personalizzare l’esperienza del cliente mettendo in evidenza i contenuti e le funzionalità più rilevanti.
Scopri di più sulle best practice di machine learning in The Definitive Guide to Machine Learning for Business Leaders.
