Il 2018 è l'anno del Machine Learning - L'opinione di Oracle
23 febbraio 2018
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Nel 2018 il Machine Learning diventerà la più importante tecnologia mai introdotta dall’avvento di Internet

di Stefano Maio

Il Machine Learning sarà una delle tecnologie che definirà il 2018, portando il cambiamento più evidente nel modo in cui viviamo e lavoriamo mai verificatosi dall’avvento di Internet.

 

Per capire perché il Machine Learning avrà un enorme successo nel 2018, in primo luogo dobbiamo andare oltre i titoli sensazionalistici che parlano di robot che “rubano il nostro lavoro”. L’innovazione e l’uso di strumenti che rendano la vita più semplice sono stati segni di progresso in tutta la storia umana, attraverso la rivoluzione agricola e le rivoluzioni industriali. Oggi affrontiamo la rivoluzione dei dati e in questo percorso alcuni dei ruoli che le persone occupano attualmente cambieranno, ma è un dato di fatto che il progresso ha creato comunque nuovi posti di lavoro, nuovi modelli di business, interi nuovi settori. Il Machine Learning non ci renderà “superati”: anzi, aumenterà le capacità umane e ci renderà più efficaci.

Del resto il Machine Learning è ovunque. È nei software dei nostri smartphone, è nelle nostre automobili, nelle nostre case e nei software che usiamo al lavoro per accedere alle informazioni, prendere decisioni migliori e più informate con maggiore rapidità.

Machine Learning Cos'è

Secondo Gartner, le tecnologie di Intelligenza Artificiale saranno presenti “praticamente in ogni nuovo prodotto software” entro il 2020: questo è quindi un momento entusiasmante e potenzialmente decisivo per chi si occupa di software ed è un bivio cruciale per le aziende che li comprano.

Infatti, mentre il pubblico si occupa di robot e auto a guida autonoma – aree che saranno comunque certamente in grande sviluppo nei prossimi anni – il Machine Learning sta cambiando il mondo intorno a noi in modo significativo, adesso.  La sua capacità di ridurre in modo estremo i tempi decisionali e migliorare l’efficienza delle nostre scelte può sembrare qualcosa di poco sensazionale, ma è proprio quello che ne fa una tecnologia in grado di definire una nuova era.

Le aziende che sfruttano il potere del Machine Learning faranno passi avanti in breve tempo, grazie alla velocità e all’efficienza dei processi decisionali che esso consente. Nessuno può permettersi di stare ad aspettare: chi lo farà resterà indietro.

Machine Learning e Cloud: un legame indissolubile

L’adozione del Machine Learning sta crescendo insieme al cloud computing, per buoni motivi. L’integrazione di applicazioni, piattaforme e infrastrutture cloud è cruciale per far crescere e rendere efficace il Machine Learning; esse aprono all’accesso delle intelligenze artificiali una quantità di dati ancora più grande, abbattendo i silos informativi, portando a bordo dati raccolti trasversalmente nelle aziende e nelle loro reti più ampie.

Provare a liberare il Machine Learning “in aree isolate” all’interno di un’azienda è come provare a far crescere piante al buio. Gli algoritmi del Machine Learning hanno bisogno di dati: quanti più possibili e da quante più fonti possibili. Più dati li alimentano, tanto più diventano intelligenti e tanto più ampio è il loro potenziale per i processi decisionali.

Per questo, il fatto che le tecnologie cloud stiano raggiungendo una maggiore maturità e livello di adozione è un altro elemento per cui il 2018 rappresenta proprio il momento giusto per il Machine Learning. Il cloud oggi è parte integrante delle strategie IT di quasi tutte le aziende, è quello che guida la trasformazione digitale e ciò che permette di estrarre valore dai dati.

Se i Big Data ci hanno promesso che ci sarebbero state ricchezze da scoprire nella trasformazione digitale, e se il cloud ci ha fornito le fondamenta per attivare la trasformazione, allora il Machine Learning è davvero il primo strumento veramente automatico per sfruttare su larga scala queste ricchezze.

In tutto questo la strategia è cruciale. La chiave per ottenere il massimo dal Machine Learning è cercare applicazioni che offrano valore strategico nel lungo termine, che trasformino in modo profondo le funzioni o i processi critici di un’azienda, invece di offrire qualcosa che stupisce, ma solo nel breve termine.

Ad esempio, ridurre il tempo necessario a creare previsioni accurate e affidabili può avere un grande impatto non solo sulla capacità di pianificare efficacemente le attività aziendali, i budget e le risorse: tutte queste cose messe insieme porteranno un considerevole vantaggio finanziario, in qualunque azienda.

Una tecnologia ad uso quasi illimitato

La bellezza del Machine Learning è che i suoi usi sono quasi illimitati. Dove c’è valore nel poter analizzare rapidamente e derivare comprensione dai dati, ecco che ha un ruolo da giocare. Dove c’è valore nell’identificare trend o anomalie in vaste quantità di dati, può avere un effetto trasformativo: pensiamo alla ricerca in ambito clinico, ma anche alla compliance, alla sicurezza.

Proprio adesso, ad esempio, il Machine Learning sta già rivoluzionando il servizio ai clienti!  In qualsiasi azienda che lavora con i consumatori, un grande numero di richieste ricade entro un numero limitato di categorie. Molte sono facili da prevedere, ed è facile dare loro risposta usando chatbot alimentati da un Machine Learning che rifinisce e migliora la loro capacità di rispondere accuratamente ai clienti. Ciò riduce i tempi d’attesa, le frustrazioni e rende le aziende più efficienti. Inoltre, libera tempo che gli operatori del servizio clienti possono usare per gestire meglio e più problemi, soprattutto quelli che richiedono un intervento umano.

Questo ultimo esempio ha anche un altro pregio: rende in modo più tangibile che mai come il Machine Learning migliora il modo in cui le persone lavorano. Non sostituirà completamente le persone, potrà rendere le persone più brave a fare ciò che fanno.

Se c’è un rischio nel Machine Learning, è quello di ignorarlo. Il 2018 dovrebbe essere l’anno in cui le aziende si impegnano a esplorarlo e liberarne il valore, se ancora non l’hanno fatto.

 

Stefano Maio

 

*Stefano Maio è Country Sales Leader Big Data & Analytics di Oracle Italia

 

 

 

 

Giornalista del mondo Tech | Ho scoperto di essere una “multipotentialite” innamorata di #Innovation #Tech #AI | Il mio motto: sempre in marcia a caccia di innovazione | Direttore di AI4Business e Digital4Trade

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