Il machine learning sta cambiando la nostra quotidianità. Ad oggi le tecnologie di apprendimento automatico trovano applicazione soprattutto per risolvere alcuni problemi comuni, come conoscere i tempi di transito per recarsi sul posto di lavoro, suggerirci la nuova playlist musicale o rendere più intelligenti le autovetture.

L’applicazione di queste tecnologie all’interno delle aziende appare, invece, più graduale. L’impiego delle tecnologie di apprendimento automatico all’interno dei processi e delle attività aziendali è un tema sfidante, che coinvolge diverse funzioni e che comporta un cambiamento nei modelli di business. Risulta inoltre complesso comprenderne le reali potenzialità e le opportunità di applicazione.

Oggi molte aziende stanno compiendo i primi passi di questa trasformazione. Si tratta di un percorso complesso, ma che può portare benefici importanti per i soggetti che coglieranno con tempestività queste opportunità.

Diversi studi stimano che quasi l'80% dei dati di un'azienda è ‘non strutturato’, si tratta di quella che viene chiamata la ‘long tail’ dei dati. Molte informazioni di notevole importanza ed utilità potrebbero essere ricavate, ad esempio, dal testo contenuto in email e documenti. La lettura e l’elaborazione di una così grande mole di dati è, però, un’attività estremamente time consuming, che richiederebbe un notevole impiego di risorse. L’applicazione delle tecnologie di machine learning può consentire l’elaborazione automatizzata di dati non strutturati su clienti e contratti.

La compliance regolamentare è una delle aree in cui il machine learning potrà fornire un importante contributo, attraverso nuovi strumenti di analisi dei dati e con benefici soprattutto per i settori Financial Services e Life Sciences. L'apprendimento automatico contribuirà ad aumentare la velocità e l'efficacia della compliance, ottimizzando la gestione dei rischi.

L’apprendimento automatico esprime il suo massimo potenziale se applicato a grandi quantità di dati, destrutturati e troppo complessi da elaborare con i modelli tradizionali, per individuare trend comuni oppure identificare anomalie o informazioni nascoste all’occhio umano. Si pensi, ad esempio, alle analisi di fatturato, alla segmentazione della clientela e all’antiriciclaggio.

Molti processi producono un’elevata quantità di dati ad un ritmo estremamente veloce ed è proprio in questi ambiti che il machine learning e il deep learning potranno fornire un importante supporto. La capacità di estrarre valore dai dati presenti all’interno dell’organizzazione rappresenterà, infatti, un elemento distintivo per le aziende.

Entro il 2020 si stima che circa l'80% delle conversazioni tra aziende e clienti sarà gestito da una macchina o da un robot. L’intelligenza artificiale troverà applicazione nel dialogo con i clienti, attraverso la creazione di assistenti virtuali sempre disponibili e in grado di rispondere a pressoché ogni esigenza. Ciò avrà enormi implicazioni, sia in termini di processi aziendali, ma anche un impatto sulle risorse umane.

Le aziende devono pianificare e gestire il passaggio all’interazione guidata dall’intelligenza artificiale. Questa transizione presuppone un cambio culturale radicale, in quanto risorse prima impiegate nell’interazione con il cliente dovranno occuparsi di nuove attività. Anche i dipendenti trarranno beneficio da questo cambiamento, in quanto potranno dedicarsi a compiti a maggior valore aggiunto.

L’intelligenza artificiale potrà essere utilizzata anche per svolgere attività ad alta intensità di lavoro umano di un’azienda. Si pensi, ad esempio, alla trascrizione in tempo reale dei contenuti esposti in occasione di riunioni o consigli di amministrazione.

Le aziende otterranno un reale beneficio dall’utilizzo delle tecnologie di machine learning e artificial intelligence solo se sapranno pianificare una strategia che, partendo dall’ottimizzazione di processi, realizzi un vero cambio di paradigma e di atteggiamento a livello organizzativo.

Limitare l’utilizzo di queste tecnologie a specifiche aree di applicazione o alla risoluzione di singoli problemi rischia di renderne inefficiente e riduttivo l’utilizzo. L’apprendimento automatico dovrà essere sviluppato dalle aziende in un’ottica di lungo periodo e con una visione olistica del business, affinché possa essere utilizzato secondo modelli ripetibili su ampia scala. Questo sarà possibile solo creando un’architettura dedicata ed individuando una strategia, capace di affrontare le problematiche aziendali secondo un nuovo modello comune. 

Il machine learning è ormai una realtà e le aziende che saranno in grado di cogliere questa trasformazione, innestando in modo incrementale queste tecnologie all’interno dell’organizzazione, riusciranno ad ottenere un reale vantaggio competitivo per il futuro.