Partiamo con alcuni dati: due delle principali società di ricerche e analisi di mercato offrono il quadro del “sentiment” riguardo l’innovazione nelle aziende grazie all’IA. Accenture stima l’aumento della produttività e un uso più efficiente del tempo per le persone del 40%; Gartner prevede che il 30% delle organizzazioni aumenterà gli investimenti per potenziare la propria infrastruttura aziendale.
Machine learning e natural language processing per l’analisi dei dati
Le tecnologie di IA in grado di cambiare in modo radicale il modo di estrarre informazioni utili dai tantissimi dati contenuti nei sistemi informativi aziendali, secondo l’approccio definito “data driven”, sono machine learning e natural language processing (NLP).
L’intelligenza artificiale permette alle organizzazioni di reagire rapidamente ai cambiamenti del mercato, possibilmente di anticiparli secondo logiche di analisi predittiva. Questo è possibile grazie alle advanced analytics, piattaforme che integrano le tecnologie proprie dell’area della business intelligence con algoritmi e modelli matematici di machine learning, che affinano, in modo adattivo, la propria efficacia previsionale nel tempo.
L’analisi avanzata permette di aggregare, uniformare e correlare i dati provenienti dalle fonti più disparate – dati storici e di contesto, small e big data –, rielaborarli e ricavarne previsioni attendibili. Il machine learning rende possibile ottimizzare buona parte delle attività necessarie, dalla raccolta delle informazioni fino alla loro esposizione in formati user friendly (come data visualization e reporting); algoritmi e modelli matematici migliorano quindi la conoscenza estratta dai dati e velocizzano il decision making. Le tecniche utilizzate sono data mining, forecasting, simulazioni di tipo “what-if”, analisi dei pattern, clustering e segmentazione, big data analytics. Tutte permettono di ridurre al minimo l’intervento umano nella risoluzione di problemi complessi, attraverso l’uso di algoritmi e modelli che si adattano e si aggiornano dinamicamente al contesto e ai cambiamenti.
BePeople, medie e grandi imprese nel target
BePeople è una suite di componenti, integrati dall’intelligenza artificiale, che consentono di realizzare architetture software altamente scalabili. La Digital Intelligence Platform incarna la vision della software factory operaLogica, centrata sull’individuo con tecnologie che si adattano alla persona. “Tramite la tecnologia sviluppiamo applicativi e analisi del dato, per migliorare il lavoro, focalizzandoci sulla personalizzazione della platform per il ruolo aziendale”, Grazia Cifarelli, Social media manager & digital specialist di operaLogica.
Il target di clienti al quale si rivolge BePeople sono le aziende italiane di medie e grandi dimensioni. “I nostri interlocutori privilegiati sono gli innovation manager, ma anche Ceo che magari seguono la parte tecnologica dell’azienda, gli IT manager”, precisa Cifarelli. “Ma non solo: spesso interloquiamo con i CFO, responsabili degli investimenti e del settore finanziario o i responsabili delle risorse umane. In ogni caso si tratta di profili che occupano ruoli di responsabilità, gestionali”.
Semplificare le attività di ricerca con il linguaggio naturale
“Il miglioramento nel lavoro consiste nel far risparmiare tempo in attività che normalmente richiederebbero più passaggi per essere svolte”, aggiunge Giuseppe Racano, COO Business Development Manager di operaLogica. “Facciamo un esempio: se devo presentare un report sulla situazione contabile, e magari ho due ERP, dovrei fare una ricerca di dati sul primo applicativo, poi sul secondo, riportare tutto in un foglio Excel e poi rilavorarlo, tramite filtri, tabelle Epv, e altro. Utilizzando BePeople tutto questo lavoro viene molto semplificato; si effettua un assessment a priori delle esigenze da soddisfare, si “puliscono” i dati da inserire e si definisce cosa si vuole ottenere. A questo punto la ricerca diventa semplice, come cercare un termine su Google, grazie all’utilizzo del linguaggio naturale: si inserisce la chiave di ricerca e si ottengono i dati desiderati”.
BePeople, la customizzazione avviene nella fase di assessment
Nella piattaforma BePeople la complessità del lavoro viene semplificata dall’utilizzo dell’intelligenza artificiale, machine learning, natural language processing ma anche robotic process automation e fast data stream. “Grazie al machine learning, il sistema impara, quindi può sapere in anticipo qual è l’oggetto della nostra ricerca, se la effettuiamo periodicamente e dove vanno presi i dati”, spiega Racano. “I dati possono essere utilizzati da chi ha effettuato la ricerca, oppure condivisi con altri all’interno dell’azienda, ad esempio il personale commerciale che opera al di fuori della sede, presso i clienti. Si possono effettuare delle interrogazioni in maniera autonoma, oppure ricevere dati inviati dall’azienda sotto forma di report o altro”.
Con BePeople possono essere eseguite anche analisi predittive.
Una delle fasi più importanti per l’analisi dei dati è quella di assessment. È qui che si decidono i risultati che si vogliono ottenere dal sistema, ossia la customizzazione. “I dati vengono ripuliti, selezionati, e si decide, con il responsabile della piattaforma o dei dipartimenti che utilizzano i dati, quali sono le attività che debbono essere svolte all’interno di BePeople e quali saranno le forme di output del dato: tabelle, grafici, file excel. Questa è la differenza tra BePeople e un software confezionato, che non sarà mai in grado di offrire gli stessi risultati”, conclude Racano.
in collaborazione con Opera logica
