MACHINE LEARNING: IL FUTURO IN DUE PAROLE

Avete mai sentito parlare di Intelligenza artificiale, Machine Learning o Business Intelligence? Sicuramente sì! Da qualche anno queste tre macro-aree stanno diventando il futuro della nostra economia, creando migliaia di posti di lavoro. Grazie alla tecnologia messa a disposizione e alla grande potenza di calcolo dei pc attuali, siamo in grado di analizzare un quantitativo immenso di dati, semplicemente con il nostro portatile.

Come prima cosa, chiariamo che cos’è il Machine Learning (l’apprendimento automatico) o comunemente indicato con l’acronimo ML: come sottodisciplina dell’intelligenza artificiale, è un insieme di tecniche statistiche e di programmazione che permettono alle macchine, cioè ai computer, di essere un supporto fondamentale per i manager nelle fasi decisionali o nelle strategie di marketing. Ma ora facciamo un passo indietro per capire come avviene tutto ciò. Innanzitutto, abbiamo bisogno di un data base, cioè un magazzino di dati (informazioni) che sono stati raccolti nel tempo. Non tutti i dati contenuti al suo interno sono rilevanti, quindi si passa al processo di cleaning, dove vengono eliminati alcuni features che potrebbero provocare rumore. Questa fase è molto importante quanto noiosa e viene chiamata con ETL che in inglese prende il significato di Extract Transform Load.

Come secondo passo, si analizzano queste caratteristiche per vedere se c’è uno schema logico o una connessione tra di essi. Esempio: vogliamo vedere come l’investimento nelle varie aree di un’azienda influisca sul suo fatturato e capire di conseguenza dove potremo investire di più per incrementare il fatturato. Questa fase è conosciuta con il nome di apprendimento supervisionato in quanto siamo già in possesso dei dati di input e output, basta scegliere un modello che meglio approssima il nostro caso, validarlo e poi applicarlo. Tutto ciò è abbastanza semplice in quanto le righe di codice da scrivere sono poche e intuitive, potete provarci da casa guardando un semplicissimo video su youtube. Non aspettatevi di creare modelli di riconoscimento facciale, ma una semplice regressione è più che sufficiente. Invece, la parte più complicata sono le molteplici skills che bisogna acquisire a partire dalla gestione di data base, passando per la statistica avanzata fino alla programmazione più sofisticata.

Avete mai fatto una ricerca su Google di un prodotto per poi magari passare ad un social network dove magicamente compaiono pubblicità connesse a quanto cercato prima? Ebbene sì, succede sempre più frequentemente perché l’algoritmo di apprendimento alla base riconosce i vostri interessi e di conseguenza sa consigliarvi i prodotti che fanno al caso vostro. Ora potete intravedere le potenzialità molteplici in questo settore.

Immaginate un’azienda di biciclette che vuole pubblicizzare un suo prodotto on line: invece di pagare migliaia di euro per un pubblico in cui magari solo il 20% è interessato al mondo delle bici, si avvalesse di questa tecnologia in cui l’algoritmo in automatico selezionerà i potenziali clienti con un’accuratezza del 99%. Un esempio banale che può far incrementare il fatturato e risparmiare sulla spesa (chiaramente nel primo caso andrà a buttare via l’80% del budget, mentre nel secondo solo l’1%). In questo caso, il compito principale dell’algoritmo è come far arrivare i contenuti giusti alle persone corrette, al tempo giusto.

Di questi tempi, dietro ogni grande azienda c’è la capacità di utilizzare le ultime tecnologie per estrarre informazioni preziosi dai dati (Data Manning), interpretarli e far si che il processo decisionale sia efficace. Bisogna sempre seguire le innovazioni, perché proprio come ha detto Stephen Hawking: “L’intelligenza è la capacità di adattarsi al cambiamento”.

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