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05/06/2017

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Informatica: “Il Machine Learning? Serve al successo, a patto di...”

Le opportunità offerte dalle tecnologie di apprendimento possono essere sfruttate solo se i dati sono puliti e affidabili.

Dati

Viviamo in un’epoca che impone di agire in fretta per riuscire ad adattarsi, rispondere al cambiamento e predire gli scenari futuri; il tutto a una velocità impensabile anche solo pochi anni fa. Il problema? Noi umani non disponiamo della potenza di calcolo necessaria per elaborare abbastanza in fretta tutti gli input e capire cosa va e cosa non va in modo da generare innovazione, sia essa incrementale o radicale.

Claudio Bastia“Anche i più recenti modelli predittivi sono basati sulla statistica del 19° e 20° secolo. Sono ormai obsoleti e time-consuming, poiché all’epoca non importava la velocità di un processo, visto il numero esiguo di dati da ordinare. Oggi invece, enormi quantità di dati vengono generate quotidianamente, numeri che sono destinati a crescere con l’avvento dell’IoT e dei social media. Dobbiamo guardare ad altre tecnologie e processi che siano in grado di supportarci. Tecnologie come il Machine Learning”, spiega in tal senso Claudio Bastia, Managing Director Italy di Informatica, aggiungendo come con questo termine si indichi essenzialmente il fatto che i computer possono diventare sempre più bravi in un compito, senza alcun intervento umano e mettere in atto quanto imparato per migliorare le perfomance future. Questo origina tutta una serie di possibilità in precedenza troppo complesse anche solo per essere immaginate. Ad esempio, per predire il tasso di abbandono dei clienti, prescrivere la giusta medicina, ma anche per problemi più complessi come la gestione delle scorte di medicinali in previsione di un aumento delle malattie.

“Secondo McKinsey, il Machine Learning ha già permesso alle banche europee di aumentare le vendite e ridurre i tassi di abbandono ad un tasso compreso tra il 10 e il 20 per cento. Gli algoritmi intelligenti, infatti, permettono ai dipendenti più bravi di accedere a conoscenze originate dai dati, generando così nuove opportunità per il business. Quando uomini e macchine lavorano insieme in questo modo, le possibilità sono infinite”, prosegue Claudio Bastia. Lo scenario che descrive vede il Machine Learning entrare così tanto nelle nostre vite, che spesso neanche ci accorgiamo di tutti i modi in cui viene utilizzato dalle applicazioni per fornire i servizi che usiamo. Tuttavia come avviene con tutte le nuove tecnologie, esiste la possibilità di un malfunzionamento. Se i dati non sono puliti e affidabili prima di essere analizzati, potrebbero generare conoscenze fuorvianti o addirittura compiere azioni pericolose. Un glitch potrebbe essere fatale.

“È arrivato il momento per i Cio di guidare le iniziative basate sui dati e rendere possibile tutto questo. Una strategia di gestione dei dati end-to-end assicurerà la raccolta di dati da ogni fonte e dimensione e li renderà utilizzabili in un ambiente pulito, sicuro e connesso. Unendo le tecniche di machine learning con quelle di pulizia dei dati, le organizzazioni saranno in grado di individuare nuove opportunità per sovvertire i mercati e impiegare gli strumenti adatti per impadronirsene”, conclude Claudio Bastia.

 

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