Machine Learning: cos’è e come possiamo potenziare il tuo business

Machine Learning: cos’è e come possiamo potenziare il tuo business

Machine Learning: cos’è e come possiamo potenziare il tuo business

di Massimo Walter Rivolta

Cristiano – “Ragazzi, avete visto questo nuovo algoritmo ‘intelligente’ rilasciato oggi da Google? E’ proprio uno spettacolo! Raggruppa in maniera automatica le foto del tuo cloud così da aiutarti in una ricerca più efficace.

In questo modo sia Google che noi utenti risparmiamo moltissima connessione a internet e troviamo le foto più velocemente!”

Max – “Davvero molto bello! Chissà quale tecnologia e quanto hanno speso per farlo?!?

Alberto – “Vero! Sarà costato molto ma pensate anche al vantaggio mediatico, anche oggi Google è sulla bocca di tutti per il rilascio dell’ennesimo prodotto d’eccellenza!

Sebbene questa piccola conversazione potrebbe far sorridere i tech guru, essa rispecchia abbastanza fedelmente quello che è la realtà tra 3 semplici amici.

Sappiamo bene che i colossi del web come Google e Facebook fanno uso quotidiano di algoritmi di Machine Learning (un ramo dell’intelligenza artificiale) e che risulta infatti chiara una correlazione positiva tra il fatturato delle azienda e l’impiego di questi algoritmi.

Ciò che viene però naturale chiedersi è se l’impiego di questi algoritmi sia anche la causa di tale fortuna. L’occhio critico potrebbe invece notare il viceversa e cioè che la dimensione dell’azienda e la disponibilità economica permetta di impiegare questi algoritmi.

Un altro punto di vista potrebbe essere invece che l’impiego di questi algoritmi massimizzi le vendite e minimizzi i costi, quindi, una volta avviati, sia tutto in discesa.

Come è facilmente intuibile, esiste giustamente un po’ di confusione su questo tema e non è purtroppo chiaro se conviene investire in questa tecnologia anche quando la dimensione dell’azienda è limitata.

Per poter provare a rispondere è necessario capire a fondo cosa sia un algoritmo di Machine Learning, quali siano i pregi e i difetti, i casi di utilizzo e i relativi costi per la loro creazione.

Cos’è un algoritmo di Machine Learning?

Un algoritmo di Machine Learning permette di automatizzare un determinato compito facendolo svolgere ad una macchina.

Diversamente però dagli algoritmi classici in cui tipicamente ci si basa sulla definizione di poche regole preparate sull’esperienza del creatore, le regole vengono “apprese”, autonomamente dalla macchina, da uno storico di dati a disposizione (in realtà non sono regole ma un vero e proprio modello matematico).

Ma chiariamo meglio: esistono infatti dei problemi complessi in cui la definizione di regole è impraticabile in quanto il numero di regole potrebbe letteralmente esplodere o perché, al variare di una regola, le altre regole dovrebbero essere cambiate a loro volta.

Un esempio chiarificatore di un problema complesso potrebbe essere l’identificazione di zone tumorali a partire da immagini di risonanza magnetica.


Cosa NON è un algoritmo di Machine Learning?

Un algoritmo di Machine Learning non ottimizza processi aziendali (almeno non in maniera diretta): non massimizza le vendite e non riduce i costi!

Esso semplicemente automatizza un compito prendendo quindi delle decisioni. Di conseguenza, se le decisioni sono sbagliate, esse potrebbero portare ad un innalzamento dei costi! Tuttavia, la messa in produzione di un sistema del genere, se costruito a regola d’arte, porterebbe probabilmente, in maniera indiretta, un efficientamento dei processi riducendo i costi o massimizzando le vendite.

Ad esempio una società immobiliare potrebbe utilizzare un algoritmo di ML che, date in ingresso alcune caratteristiche delle case come numero di stanze e metri quadri, fornisca in uscita una stima del valore della casa, riducendo quindi i costi in maniera indiretta.


Cosa serve per creare un algoritmo di Machine Learning?

I pilastri fondamentali per la realizzazione di questi algoritmi sono:

1) avere un compito da automatizzare;

2) molti dati a disposizione;

3) un buon team di data scientist per la creazione del prototipo; e

4) un buon team di ingegnerizzazione per portare il prototipo in produzione.

Ogni pilastro ha un costo che va identificato per determinare se conviene investire oppure no.

Vediamo di portare un paio di esempi, uno nel mondo digital e l’altro nel mondo medtech, per chiarire il concetto.

Nelle aziende digital, tipicamente, il compito da automatizzare c’è, i dati sono già storicizzati all’interno di database ed il team di ingegnerizzazione è già consolidato. Questo significa che il costo della prototipizzazione è quello preponderante.

Invece, per le aziende medtech l’acquisizione di dati di natura biomedicale (es. risonanze, test clinici ecc.) ha un costo enorme, necessita di approvazione etica e legale e tipicamente richiede molto tempo. In questo caso il costo dell’acquisizione dati è il maggiore.

Qui di seguito vi proponiamo un quiz da svolgere per capire se la tua azienda è pronta ad implementare algoritmi di Machine Learning al fine di risolvere eventuali problemi di business!

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Come ormai avrai capito il Machine Learning è uno strumento potentissimo se sviluppato in maniera ottimale e soprattutto per assolvere a determinati compiti.

Se vuoi approfondire il tema, capire se il Machine Learning potrebbe essere adatto alla tua attività o semplicemente porci alcune domande, contattaci senza impegno compilando il form qui sotto : 

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