Machine Learning per aziende: Applicazioni e Straordinari Vantaggi

L’ intelligenza artificiale e il machine learning per aziende stanno rivoluzionando il modo di affrontare le sfide del mercato moderno, ma qual è il segreto?

L’importanza del machine learning per le aziende è sempre più evidente, grazie alle sue capacità predittive e alla possibilità di automatizzare processi decisionali. L’apprendimento automatico è una branca dell’intelligenza artificiale che utilizza algoritmi di machine learning per ottimizzare i processi aziendali, sfruttando la grande quantità di dati disponibili.

Le reti neurali, le grandi quantità di dati e il deep learning sono solo alcune delle tecnologie utilizzate nel machine learning in azienda, implementare queste soluzioni richiede competenze specifiche come data scientist, prompt engineer e una buona privacy policy per garantire la sicurezza di queste grandi quantità di dati.

L’applicazione dell’intelligenza artificiale e del machine learning consentono alle aziende di:

  • Analizzare grandi quantità di dati,
  • Interpretare in modo più efficace,
  • Ottimizzare per migliorare la customer experience.

3 Applicazioni del Machine Learning per aziende

Le applicazioni machine learning per aziende possono essere utilizzate per molteplici fini, tra cui:

  • gestione di grandi quantità di dati,
  • analisi dei trend di mercato,
  • predizione della domanda al momento dell’acquisto,
  • protezione della privacy dei dati.

Grazie all’implementazione di algoritmi di machine learning, le aziende possono ottenere informazioni cruciali per la propria crescita e sviluppo, aumentando la propria competitività sul mercato.

Un esempio di applicazione è la manutenzione predittiva che utilizza tecniche di machine learning per anticipare guasti o problemi, aiuta nella gestione dell’inventario e approvvigionamento, perfeziona le strategie di automazione del marketing a migliorare lo sviluppo dei prodotti ed a ottimizzare l’erogazione dei servizi attraverso applicazioni come i chatbot, i motori di raccomandazione e l’analisi del sentiment.

In base alle dimensioni aziendali è possibile effettuare diversi tipi di investimento nell’acquisto di questa tecnologia, ma ciò non preclude la possibilità, per le aziende di piccole dimensioni nell’applicazione di questo nuovo strumento.

Per aiutare le aziende, in rete  è possibile trovare numerose risorse  open source come: Pyton, TensorFlow, Py Torch, ed interfacce a SAAS “software as e service” che permettono di gestire rapporti con i consumatori tramite CRM, software di contabilità, di risorse umane, mail marketing etc.

Queste risorse garantiscono un vantaggio per tutti coloro che sapranno applicarle.

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1. Analisi dei dati e previsioni aziendali

Il machine learning per aziende deve essere usato in modo strategico, applicandolo a settori specifici come la business intelligence o la privacy policy.

Grazie al deep learning e alle reti neurali, è possibile creare modelli più complessi che permettono di fare previsioni più accurate, utilizzando le giuste figure professionali che implementano questa tecnologia ovvero i data scientist.

Il machine learning si sviluppa con parametri basati sui dati di training (sottoinsiemi di dati che rappresentano il set più grande) la loro espansione consente di restituire il dato più accurato possibile, possiamo valutare tre modelli di apprendimento.

vantaggio per le aziende con machine learning
  • Apprendimento supervisionato – Questo modello di applicazione utilizza un set di dati  etichettati (introdotti dall’uomo) per istruire  gli algoritmi all’output desiderato. La caratteristica principale è l’apprendimento dei dati nel tempo fino a quando l’errore si riduce drasticamente utilizzando molti programmi come ad esempio le reti neurali, Naive Bayes e regressione lineare.
  • Apprendimento non supervisionato – Con questo algoritmo i dati non sono etichettati per cui il programma applica in automatico le etichette facendo associazioni a dati simili, questa tecnica viene utilizzata quando non siamo a conoscenza dell’output desiderato.
  • Apprendimento per rinforzo – A differenza dei precedenti, questo modello non utilizza indicazioni da parte dell’uomo, l’algoritmo impara in base al risultato dell’azione precedente, è un sistema di automazione basato su feedback che restituisce informazioni sulle possibili alternative.

2. Automazione dei processi aziendali

L’ automazione dei processi aziendali è una pratica che coinvolge l’utilizzo di tecnologie  per migliorare l’efficienza e la produttività delle aziende.

Il ML è in grado di riconoscere pattern nei dati ed utilizzare tali informazioni per prendere decisioni in modo autonomo.

La prima automazione la ritroviamo nel 2012 con RPA (Robotic, Process, Automation), ovvero applicazioni di software virtuali che automatizzano attività ripetitive e manuali semplici su base di dati programmati.

Questi restituiscono risposte su domande inserite in fase di programmazione, come ad esempio la compilazioni di moduli e l’estrazioni di dati, permettendo così di ottimizzare il tempo, di avere una maggiore produttività e di ottenere quasi l’eliminazione di errori.

Successivamente sono giunti IPA (Intelligent, Process, Automation), che permettono di automatizzare compiti più complessi con apprendimento automatico. Sono in grado di acquisire dati tramite scansioni di immagini, di scrittura manuale, ed in base al tono usato interpretano e rilasciano il risultato. 

IPA possiede un architettura modulare (che consente di aggiungere funzionalità) e una infrastruttura cloud  (quindi un’archiviazione illimitata).

Secondo il Forum Mondiale sull’Economia (WEF) entro il 2027 il 42% delle attività economiche saranno automatizzate grazie all’ottimizzazione e la riduzione dei costi, in Italia si stima che entro quella data il mercato dell’AI crescerà del 37% arrivando a 6.6 miliardi di €, creando così un enorme vantaggio competitivo per le aziende.

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3. Miglioramento dei Prodotti e Servizi per le aziende

Uno dei motivi per cui le aziende dovrebbero investire nell’ ML è la possibilità di analizzare enormi quantità di dati in modo più efficiente rispetto ai metodi tradizionali.

Questi modelli possono essere utilizzati per prendere decisioni ponderate applicabili su una vasta gamma di questioni.

Forse non siamo a conoscenza che molte aziende da tempo utilizzano questi sistemi di business intelligence ed i loro servizi sono migliorati nel breve periodo acquistando un grande vantaggio competitivo. Vediamo di seguito alcuni esempi di applicazione.

Machine Learning nel settore bancario – finanziario

Il settore bancario effettua costantemente analisi di big data per valutare i rischi, contrastare le azioni fraudolente in tempo reale ed evitare attacchi informatici.

Grazie all’utilizzo del ML nella finanza, questa analisi viene compiuta ad una velocità tale da bloccare i cyber attacchi prima ancora che accadano oltre ad ottimizzare e personalizzare soluzioni finanziarie per ogni singolo cliente.

Un altro esempio dell’uso di questa nuova tecnologia è l’introduzione dei chatbot che ha permesso di fornire un’assistenza al cliente 24 ore su 24, nello specifico il machine learning analizza il comportamento del cliente creando un’assistenza personalizzata e fornendo esattamente il servizio richiesto.

Gli algoritmi sono anche in grado di misurare il sentiment dei mercati finanziari per suggerire investimenti a basso rischio di fallimento oppure analizzano le norme legislative, che sono in costante cambiamento, ed restituiscono le corrette applicazioni delle procedure.

Machine Learning nel Settore sanitario

Il machine Learning per le aziende del settore sanitario viene applicato soprattutto in fase di screening, nei test diagnostici, nelle analisi del sangue.

L’algoritmo li elabora e fornisce  risposte in tempi celeri, sono così in grado di fornire trattamenti diagnostici personalizzati, prevedendo eventuali complicazioni.

L’applicazione è utilizzata anche per il riconoscimento delle immagini e per l’individuazione precoce di malattie come il cancro. 

Machine Learning nel Settore dei trasporti

Nel mondo dei trasporti ottimizzare i percorsi e unire ad essi le misure di sicurezza, dà la possibilità di prevenire il rischio di incidenti e migliorare il flusso del traffico.

Questo sistema viene utilizzato da tempo nelle città come Roma e Vienna per il trasporto pubblico.

Inoltre analizzando le condizioni metereologiche ed altri fattori, il machine learning ottimizza i percorsi  riducendo i tempi di viaggio e di conseguenza le emissioni di carburante portando un vantaggio anche all’ambiente.

Un altro esempio di sviluppo sono le auto con guida autonoma che, riproducendo la guida di esperti ed analizzando un percorso in sicurezza cercano di eliminare l’errore umano non provocando incidenti.

Machine Learning nel Settore vendita al dettaglio

La strategia del Machine – Learning per le aziende di vendita al dettaglio analizza le abitudini dei consumatori, attraverso la loro cronologia nell’acquisto e le loro preferenze, permettendo di fornire il giusto prodotto al momento giusto e nel giusto luogo.

Grazie al ML, i rivenditori hanno riadattato le strategie di marketing creando una relazione con il cliente che non solo ha aumentato le vendite ma anche personalizzato l’esperienza di shopping favorendo una gestione del magazzino.

Il processo permette di ridurre i costi, evitare scorte eccessive o rotture, garantendo che il livello sia adeguato alla domanda.

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Machine learning nel marketing: personalizzare ed ottimizzare

Il Marketing personalizzato è una strategia che sfrutta l’utilizzo di tecnologie come l’intelligenza artificiale e il big data per fornire contenuti personalizzati ai consumatori.

Grazie all’input dei dati dei clienti, l’intelligenza artificiale è in grado di creare modelli di machine learning che consentono di fornire esperienze personalizzate in base ai comportamenti degli utenti.

Principalmente in questo contesto possiamo suddividere l’uso dell’algoritmo in 4 fasi:

Segmentazione del targeting

Segmentare i consumatori è la prima fase in una strategia di marketing, in questo caso è possibile automatizzare il processo individuando pattern che non avresti notato prima, segmentando in insiemi più dettagliati e specifici, evitando margini di errore, ottimizzando il tempo, impiegando le risorse umane in altri processi.

Un esempio di gestione di queste grandi quantità di dati  è K-Means.

Analisi dei dati

Il business intelligence attraverso l’analisi dei dati possono creare proposte più compatibili con le esigenze dei consumatori, attraverso analisi predittive e l’utilizzo di Big Data.

Apache Spark è un esempio di software che permette  di velocizzare le analisi fino a 100 volte in più rispetto a software normali, restituendo interfacce con classificazioni, regressioni e statistiche.

Inoltre si integra con database grafici che contengono informazioni sull’interconnetività come i social network infatti analizzano i contenuti della cronologia del consumatore e prevedono la possibile richiesta.

Il BigML invece, fornisce previsioni di vendite, analisi dei rischi, innovazione dei prodotti e crea grafici in vari formati visibili anche da dispositivi mobili. 

Ottimizzazione delle campagne

L’ottimizzazione delle campagne con machine learning per le aziende sta rivoluzionando il modo in cui le aziende gestiscono le proprie strategie.

Questo approccio permette alle aziende di ottimizzare le proprie campagne pubblicitarie in modo più efficace e mirato, aumentando il coinvolgimento del pubblico e massimizzando il ritorno sull’investimento.

Persado e Albert sono alcuni esempi di applicazione del Machine-Learning, questi algoritmi sono in grado di creare il miglior contenuto pubblicitario attraverso le emozioni umane, promuovono il marchio, invitano ad effettuare un’azione, e modificano la campagna in base agli obbiettivi aziendali e al budget.

Servizio al cliente

Il servizio al cliente è fondamentale per il successo di qualsiasi azienda. Con l’avvento dell’ intelligenza artificiale e del machine learning, le aziende hanno ora la possibilità di trasformare radicalmente il modo in cui gestiscono il servizio clienti.

Il machine learning  si concentra sull’insegnamento alle macchine di imparare dai dati e migliorare le proprie prestazioni nel tempo. 

Spesso vengono utilizzate delle chat boot che permettono di ascoltare le esigenze di molti consumatori contemporaneamente, l’algoritmo impara automaticamente e comunica con un linguaggio naturale permettendo di soddisfare in tempi brevi numerose richieste.

Vantaggi del Machine Learning per le aziende

I vantaggi dell’utilizzo dell’intelligenza artificiale (AI) sono molteplici, soprattutto quando si tratta di migliorare l’efficienza delle aziende. Grazie alla capacità di elaborare grandi quantità di dati in tempi rapidi, l’AI può fornire input preziosi per le decisioni aziendali.

Innanzitutto, si registra un aumento della produttività, in quanto i processi automatizzati e personalizzati consentono di ridurre i tempi di lavoro e di ottimizzare le risorse disponibili.

Inoltre, si assiste a una maggiore precisione nelle previsioni e nelle decisioni aziendali, grazie alla capacità dei modelli di machine learning di analizzare e interpretare i dati in modo accurato e tempestivo.

Infine, l’adozione di queste tecnologie consente alle aziende di restare competitive sul mercato e di anticipare le esigenze dei clienti, garantendo un vantaggio strategico nell’ambiente imprenditoriale odierno.

Migliorare la capacità decisionale aiuta le aziende a fare previsioni attendibili con una conseguente ottimizzazione dei costi, le aziende sono in grado di creare una relazione con il cliente e questo permetterà di aumentare le vendite.

Conclusioni

In conclusione, il machine learning per le aziende è un’importante risorsa per essere competitive nel mercato globale di oggi.

Rappresenta l’inizio del futuro è, quindi, necessario garantirsi l’utilizzo di questa tecnologia tramite professionisti del settore oppure attraverso corsi di formazione.

Le figure professionali devono rinnovarsi e stare al tempo di questa evoluzione che come abbiamo visto cresce in maniera esponenziale.

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