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SCENARI

Big data nuovi asset del business, nasce l’era dell’algorithm economy

In Italia solo il 25% delle aziende fa un uso “estensivo” del machine learning, secondo Idc. Ma per reggere la competizione servono nuovi modelli di Predictive Analytics. A qualsiasi livello dei processi e della produzione

08 Ott 2019

L. O.

Intelligenza artificiale in grande spolvero. La spesa mondiale per piattaforme software di AI è destinata a esplodere crescendo al 2023 con un tasso annuo di crescita composto superiore al 35%, quasi decuplicando il valore di questo mercato nel 2018, dice Idc. L’effetto traino si risentirà sul cloud pubblico: la spesa per questa componente crescerà due volte più velocemente, segnando un Cagr 2018-2023 superiore al 73%.

In Italia il cambio di passo è già reatà. Oltre il 30% delle grandi aziende sta lavorando all’introduzione di applicazioni e workload abilitati dal Machine Learning e dalla AI.

Il 40% delle imprese, ancora ferme al principio della Digital transformation, fa un impiego molto selettivo dell’Intelligenza Artificiale, in segmenti verticali e circoscritti dei propri processi. Mentre quasi il 25% delle imprese che si trovano in una fase avanzata estende gli impieghi del Machine Learning anche alle funzioni di marketing e sales. Le imprese che infine hanno raggiunto una fase molto avanzata di Trasformazione Digitale impiegano ampiamente il Machine Learning anche per l’automazione dei processi IT (oltre il 20%).

Italia, serve un cambio di passo verso  il machine learning

Per cui serve che le imprese “comprendano bene – annota la società di analisi – come avvicinarsi all’AI e quale modello di fruizione risponde meglio alle loro esigenze e alle competenze che possono concretamente investire”. Perché per avere successo nei nuovi mercati le aziende del futuro dovranno competere non soltanto nei processi di trasformazione materiale di beni e servizi, ma anche nella capacità di impiegare il dato come fattore produttivo.

La capacità di impiegare le informazioni nella produzione aziendale richiede tuttavia un balzo oltre gli strumenti tradizionali di gestione, introducendo nuovi modelli di Predictive Analytics per trarre il massimo valore possibile da volumi di dati sempre più grandi, eterogenei e complessi.

“Cosa succede quando il vantaggio competitivo di un’impresa non è più basato sull’infrastruttura di produzione, ma sugli algoritmi che la governano? – si chiede Giancarlo Vercellino, Associate Research Director di IDC Italia -. La presenza degli Analytics a qualsiasi livello dei processi e della produzione trasformerà sia il modo di agire nell’impresa che il modo di pensare l’impresa. La democratizzazione del Machine Learning è destinata a cambiare la strategia aziendale e le regole della competizione, consentendo alle imprese di raggiungere traguardi impensabili in termini di efficienza e innovazione”.

Secondo Idc, è possibile segmentare i servizi AI in cinque distinte categorie, dalle piattaforme di base fino a servizi cognitivi specializzati. Chi opera in questo settore offre infatti un’ampia varietà di soluzioni, che spaziano dall’elaborazione del linguaggio naturale alle tecnologie conversazionali, dal Deep Learning fino appunto al Machine Learning e alla Predictive Analytics.

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