I dati sono il business del futuro, per la grande industria. Ma concretamente, quali sono i contesti in cui i dati diventano utili per creare delle analisi predittive? E soprattutto: l’I.A. può aiutarci nello svolgere le analisi predittive?

Qui di seguito vedremo di entrare nel dettaglio sul concetto di analisi predittiva svolta dall’I.A., con esempi pratici dal mondo delle aziende di diversi settori.

Cosa significa analisi predittiva

L'analisi predittiva è un campo dell'analisi dei dati che si concentra sull'utilizzo di modelli statistici. Basandosi sui dati storici e sulle tendenze attuali, l’analisi predittiva prevede dei risultati futuri, cosa che nel settore informatico è possibile grazie ad alcune tecniche come il data mining e il machine learning. 

Con il data mining possiamo analizzare dei grandi dataset, traendone delle informazioni utili come modelli, relazioni e anomalie nei dati.

Invece il machine learning, per usare una definizione semplificata ma immediata, è una branca dell'intelligenza artificiale che si occupa dello sviluppo di algoritmi e tecniche che consentono ai computer di imparare dai dati senza essere stati programmati.

Analisi predittiva in azienda per prendere decisioni informate

Pensiamo ad esempio alla manutenzione predittiva: attraverso l'analisi dei dati provenienti dai sensori installati sulle macchine, gli algoritmi di intelligenza artificiale possono prevedere quando è più probabile il guasto di una macchina. 

Ad esempio, un'azienda manifatturiera può monitorare la temperatura, le vibrazioni e altri parametri delle sue macchine per prevedere i guasti e pianificare la manutenzione di conseguenza.

Ma l'analisi predittiva viene usata anche per ottimizzare i processi produttivi, migliorando l'efficienza e riducendo gli sprechi nell’order management e nella supply chain, ad esempio pianificando in modo più oculato le rotte della logistica. 

Prevedendo la domanda dei prodotti, l’I.A. aiuta nell’analisi predittiva e consente alle aziende di ottimizzare i livelli di inventario. Ciò significa diminuire le rotture di stock, ma anche limitare i problemi con la merce in dogana, e la gestione di ognuno di questi due scenari con suggerimenti mirati dati dall’I.A., che si basano sull’esperienza acquisita in passato.

Per fare un parallelismo, l’I.A. in grado di svolgere analisi predittiva è come un dipendente molto fidato ed esperto, che conosce gli errori comuni nei processi e nota le anomalie prima che i danni si verifichino.

Pensiamo però alle potenzialità di una macchina, che rispetto a un dipendente umano non si stanca mai, lavora con attenzione sempre massima e non si lascia sfuggire nessun dato importante. 

Oppure, pensiamo a quei settori, come quello energetico, in cui il controllo umano sarebbe insufficiente. Le utility, con un’I.A. che si occupa di analisi predittiva, potrebbero prevedere i picchi di domanda e adeguare la produzione in base alle necessità, migliorando l'efficienza e riducendo i costi operativi. 

L’I.A., sempre in ambito energetico, è anche in grado di identificare aree di inefficienza e implementare soluzioni per ridurre il consumo energetico complessivo.

Controllo qualità con l’analisi predittiva

Analizzando i dati della produzione, l’I.A. predittiva può svolgere un controllo qualità preventivo. Ridurre il tasso di errore è utile per diversi settori, ma pensiamo al grandissimo vantaggio anche in termini di salute pubblica, se l’I.A. predittiva iniziasse a essere implementata su larga scala anche nell'industria alimentare e farmaceutica.

Sicurezza sul lavoro

Un altro ambito in cui l'analisi predittiva sta facendo la differenza è la sicurezza sul lavoro. Analizzando i dati relativi agli incidenti e alle condizioni operative, le aziende possono identificare i fattori di rischio e implementare misure preventive per migliorare la sicurezza dei lavoratori. Ad esempio, un'azienda mineraria può analizzare i dati dei sensori installati nei tunnel per prevedere i crolli e migliorare la sicurezza dei minatori.

L’I.A. predittiva in Amministrazione e Risorse Umane

Già oggi molte soluzioni di Intelligenza Artificiale vengono usate da controller e Risorse Umane, in modalità diverse. 

Ad esempio, l’I.A. può essere utile per la previsione dei flussi di cassa, migliorando la gestione della liquidità e la pianificazione finanziaria.

Inoltre, l’I.A. può valutare il rischio di credito dei clienti e prendere decisioni più informate sui termini di pagamento e sulle politiche di credito.

Per quanto riguarda le Risorse Umane, l’I.A. può analizzare i dati dei dipendenti per identificare i fattori che influenzano le prestazioni e la soddisfazione sul lavoro. Questo può migliorare il recruitment. Oppure, l.A. può prevedere le necessità future di forza lavoro in base alla crescita aziendale e ai cambiamenti del mercato, ottimizzando così l'allocazione delle risorse umane.

L’analisi predittiva nel marketing

Identificare gruppi di clienti con comportamenti e caratteristiche simili non è un'attività che si può delegare integralmente a una macchina, ma buona parte di essa, sì. 

Oppure, l’I.A. aiuta ad analizzare i dati storici delle vendite per prevedere le future tendenze di vendita, ma anche a identificare i clienti a rischio di abbandono (churn analysis).

Adottando l'analisi predittiva in azienda, si può ottenere un vantaggio competitivo significativo, migliorando l'efficienza operativa, aumentando le vendite e ottimizzando l'allocazione delle risorse.

Il tutto è possibile usando correttamente gli strumenti di I.A. già disponibili sul mercato, ma adattati alle necessità di ogni specifica azienda!