L’A.I. è l’infrastruttura abilitante dell’impresa intelligente data-driven.

L’azienda del futuro, ma anche del presente, sarà “intelligente” o rischia di uscire dal mercato.
Il nuovo paradigma dell’intelligent business si baserà sempre più sull’utilizzo nell’impresa dell’Artificial Intelligence (A.I.): è la tecnologia abilitante dei processi di qualificazione delle decisioni strategiche ed operative aziendali, in ogni area funzionale, affiancando il cosiddetto intuito imprenditoriale.
La digital transformation e pervasiva e richiede il ridisegno digitale dei tradizionali modelli di business delle imprese di ogni settore e dimensione. Questa strategia riguarda tutte le funzioni aziendali.
L’Artificial Intelligence (A.I) è la frontiera tecnologica del XXI Secolo e rappresenterà il fulcro infrastrutturale delle imprese al fine di favorire l’incremento della produttività e della qualità deI processi decisionali aziendali (decision-making).
L’A.I. offre enormi opportunità, dunque, per lo sviluppo di una rinnovata attività di business intelligence&business analytics.
Tale evoluzione è spinta sia dall’innovazione tecnologica a carattere esponenziale: si sviluppano “tecno-scienze”, come machine learning, deep learning, cognitive system, natural language processing, realtà aumentata e altre ancora, che ampliano a dismisura la possibilità di utilizzo concreto dell’intelligenza artificiale nei processi aziendali, anche a costi contenuti.
Inoltre, crescono a velocità esponenziale anche la massa di dati resi disponibili dall’internet of everything (big data): alcune ricerche indicano che tra oggi e il 2025 il volume dei dati che potranno essere analizzati crescerà di 50 volte, mentre i cosiddetti actionable data, cioè i dati trasformabili in decisioni e azioni, cresceranno di 100 volte il livello odierno.
L’azienda del futuro, quindi, dovrà essere “data-driven decision-making”, ossia guidata dai dati nei propri processi decisionali attraverso l’utilizzo di dispositivi di intelligenza artificiale.
Per capire come sviluppare sinergie di valore tra big-data, intelligenza artificiale e business intelligence da un lato vanno chiariti il significato di fondo di alcuni termini essenziali per la comprensione di questa area, dall’altro è necessario conoscere quali sono le tipologie di analisi che è possibile sviluppare attraverso il supporto dell’intelligenza artificiale.
Business intelligence (B.I.). E’ l’insieme dei modelli e delle metodologie analitiche, soprattutto digitali, che partendo dai dati generano informazione e conoscenza utili per migliorare i processi decisionali aziendali. In pratica, svolgere tale attività significa dare la giusta informazione, nel modo e nel momento giusto a chi deve decidere in azienda.
Business Analytics (B.A.). Sono gli strumenti operativi innovativi, essenzialmente di natura digitale, attraverso cui sviluppare la business intelligence. In altri termini, la Business Intelligence è un concetto più astratto, un contenitore con uno scopo: guidare il business con intelligenza. La Business Analytics è il contenuto.
Le tecniche e i modelli di Business Analytics possono riassumersi in tre modelli principali:

  • descriptive analytics;
  • predictive analytics;
  • prescriptive analytics.

Descriptive analytics. Sono le analisi statistiche che consentono l’estrazione di quantità che derivano dall’insieme dei dati nel loro complesso (media, varianza, ecc.) E anche chiamata passive B.A..
Predictive analytics. Rientrano in questa area (denominata active B.A.) le tecniche, i modelli matematici e gli algoritmi (soprattutto di intelligenza artificiale) per l’analisi del dato storico e la predizione di eventi sconosciuti o di fenomeni sotto studio.
Prescriptive analytics. Sono modelli e algoritmi (soprattutto di intelligenza artificiale) per l’analisi delle decisioni alternative e la selezione di quelle che massimizzano efficacia/efficienza rispetto agli obiettivi dati (active B.A.).
In pratica, con la descriptive analytics si risponde alla seguente domanda: cosa sta succedendo? Con le altre due funzioni si cerca invece di rispondere ad altri interrogativi chiave per una consapevole direzione aziendale di medio-lungo termine: cosa succederà? Cosa posso fare?
Nella pratica aziendale e di mercato il concetto di Business Intelligence e considerato diverso da quello di Business Analytics: la prima (B.I.) tratta l’analisi del dato rispetto al passato, mentre la B.A. proietta la conoscenza del dato per l’analisi predittiva e prescrittiva.
E’ chiaro che l’intelligenza artificiale, attraverso i suoi dispositivi intelligenti a costi sempre minori e lo sviluppo del linguaggio naturale che consente un utilizzo diffuso anche per i non esperti di Information Technology (IT), si presta soprattutto al supporto dei processi di active Business Analytics, di natura predittiva e prescrittiva.
Ovviamente questo processo di ridisegno dei processi aziendali attraverso l’intelligenza artificiale, come del resto tutte le fasi di digital trasformation, richiedono lo sviluppo di skills e competenze adeguate e diffuse in ogni impresa e funzione aziendale.
Non si tratta di sviluppare esperti evoluti di Information Technology.
La vera sfida è di formare veri e propri big data strategist, capaci di progettare e implementare una strategia di business intelligence/analytics attraverso l’utilizzo delle straordinarie opportunità offerte dallo sviluppo esponenziale ed applicativo dell’intelligenza artificiale.

 

 Mario Becchetti
Area marketing e comunicazione Sida Group