Il machine learning può portare nuovi livelli di efficienza e produttività a all”interno delle organizzazioni aziendali. A dirlo sono i risultati dell’ultimo report “Annual Manufacturing Report of 2018” rilasciato da The Manufacturer dal quale emerge che il 92% dei senior executive nell’ambito della produzione ritiene che le tecnologie digitali “Smart Factory” come l’intelligenza artificiale e il machine learning consentiranno loro di migliorare il grado di produttività della propria azienda e responsabilizzare il personale a lavorare in modo più intelligente.
Prospettive brillanti, ma i dubbi delle aziende rimangono. In una recente indagine condotta dal MIT e dal Boston Consulting Group si evidenzia che esiste una lacuna tra le ambizioni di un’organizzazione di adottare sistemi di intelligenza artificiale e machine learning e la sua capacità di sfruttarle realmente: a quanto pare, ad oggi, solo una società su cinque è in grado di unire le soluzioni di AI – Artificial Intelligence con i propri processi di business.
Ad una simile conclusione è giunta la società di ricerca americana Forrester che ha rilevato che il 58% dei professionisti del business e della tecnologia stanno ricercando sistemi di intelligenza artificiale, ma solo il 12% li sta attualmente utilizzando.
Ciò che sembra emergere da queste differenti indagini è che il machine learning è oggi riconosciuto come un valido approccio alla base di processi “intelligenti” che permettono alle aziende di “affinare” strategie di business, efficientare i processi aziendali e prendere decisioni in un’ottica data-driven.
Tuttavia, le aziende fanno ancora molta fatica a capire come possono sfruttare al meglio il machine learning all’interno delle proprie aziende.
Parleremo di questi temi il prossimo 11 ottobre nel corso di un webinar all’interno del quale, attraverso l’analisi di diversi progetti realizzati dal team di Analytics Network in alcune primarie aziende italiane (nel banking, retail e manufacturing), cercheremo di capire quali sono le potenzialità del machine learning nel migliorare efficacia commerciale, efficienza nelle operation, gestione dei processi aziendali di business.
- modelli predittivi: come migliorare l’ingaggio con i propri clienti e rendere più efficaci le strategie di marketing e vendita;
- predictive maintenance: come migliorare e rendere più efficienti i processi produttivi e/o della supply chain o avviare efficaci progetti in ambito Industry 4.0
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