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Il Machine Learning e, nondimeno, l’Intelligenza Artificiale (AI) si sono ritagliate fin da subito il ruolo di tecnologie trasformative, pronte a ridisegnare i contorni dei settori industriali passando attraverso una rivoluzione nell’operatività aziendale.

Grazie a queste nuove opportunità, è cresciuto il potenziale di sbloccare la crescita e di incrementare la produttività delle aziende. Difatti, un’implementazione di successo delle suddette tecnologie richiede un’attenta pianificazione, degli investimenti solidi in infrastrutture tecnologiche e, soprattutto, un cambiamento di mentalità organizzativa nei confronti dell’industria 4.0.

C’è chi ancora rimane sullo scetticismo e chi invece considera l’IA “Un’innovazione dirompente, che offre opportunità enormi, e che continua ad evolvere di pari passo con i cambiamenti del mercato”, come per esempio i professionisti di Deda e, più in generale, chiunque abbia compreso il potenziale di questo supporto.

Qual è la differenza tra Machine Learning e Intelligenza Artificiale?

Come ben sappiamo, c’è ancora molta confusione nei confronti dei nuovi processi applicati al Machine Learning e all’Intelligenza Artificiale, tanto da spaventare non solo i lavoratori, ma talvolta anche gli stessi impresari.

Il Machine Learning, talvolta chiamato in italiano anche ‘Apprendimento automatico’, riguarda nello specifico quel meccanismo volto a consentire ai computer di studiare i dati, confrontarli, e fare delle previsioni, così da far prendere agli imprenditori delle decisioni accurate.

Il tutto senza essere state programmate in anticipo. In pratica, si tratta di un continuo divenire, o di un work in progress, grazie al quale si risponde attivamente ai risultati scaturiti dall’incrociarsi dei dati.

A differenza, l’Intelligenza Artificiale vanta una portata più ampia, poiché cerca di imitare l’intelligenza umana nell’eseguire dei compiti, nel risolvere dei problemi, e nel trovare delle soluzioni alternative a quelle già messe in atto.

In tal senso, queste due tecnologie applicate all’industria semplificano le operazioni, soprattutto quelle ripetitive, ottimizzano i processi decisionali, rendendoli maggiormente fluidi, e migliorano l’esperienza dei clienti, nonché la produttività.

Opportunità per le aziende: una visione di industria all’avanguardia

Le due applicazioni sovrapposte permettono alle aziende di estrapolare numerose informazioni da una mole pressoché infinita di dati, in un lasso di tempo considerevolmente breve.

I dati vengono raccolti da fonti diverse, per esempio dalle interazioni sociali o mediatiche, dalle informazioni rilevate dal processo produttivo o da dei sensori, dall’analisi di mercato e dall’andamento economico.

Accorpare insieme tutti questi risultati è impossibile, ma non con le tecnologie trasformative. Di fatto, riescono ad analizzare e, al contempo, elaborare i dati, così da formulare modelli, algoritmi, tendenze e correlazioni in un breve lasso di tempo.

Una volta ottenuti questi risultati, all’azienda non rimane altro da fare se non prenderne atto e studiare una pianificazione di sviluppo ben dettagliata, la quale si andrà modulando in base ai nuovi risultati che verranno partoriti dai sistemi intelligenti in uso.

Automatizzazione ed esperienza dei clienti

Le tecniche permettono di automatizzare le attività ripetitive e i processi aziendali. La conseguenza è quella di liberare le risorse umane e destinarle ad attività più complesse e strategiche.

Inoltre, a migliorare in conseguenza della produttività è anche l’esperienza dei clienti. Per quale motivo? Perché estrapolando le preferenze di acquisto, i comportamenti e le consuetudini, un’azienda è in grado di offrire un servizio personalizzato.

Questa soluzione si rivela particolarmente interessante per chi svolge un’attività di vendita al dettaglio, chi segue un business B2B o per chi si occupa di movimentare un’enorme quantità di merce da un magazzino all’altro.

Le potenzialità del Machine Learning e dell’Intelligenza Artificiale hanno un raggio di integrazione potenzialmente adatto a tutti, se alla base c’è uno studio di implementazione approfondito e studiato nei minimi particolari.

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