Che cos'è l'AI analytics?

AI analytics è un'area specializzata nell'analisi dei dati, che fa parte dei campi più ampi dell'analisi aziendale e della business intelligence. Tutti questi campi si concentrano sulla trasformazione dei dati in insight fruibili.

L'analisi tradizionale si basa su tecniche di analisi statistica di base come l'analisi di regressione, il test di ipotesi e le statistiche descrittive. Questi metodi forniscono insight dettagliati sulle relazioni e sui modelli di dati, ma sono limitati in termini di portata e complessità. Gli approcci tradizionali prevedono il trattamento dei dati manuale in fogli di calcolo Microsoft Excel che richiede molto tempo e la creazione di report e visualizzazione manuali. Prima dell'AI, l'analisi si basava su modelli e tecniche di previsione più semplici, come l'analisi delle serie temporali e la regressione lineare, che offrivano funzionalità predittive limitate e richiedevano processi ad alta intensità di manodopera.

L'implementazione dell'AI nell'analisi aziendale è diventata imprescindibile per le organizzazioni di grandi dimensioni che tentano di massimizzare il vantaggio competitivo. La capacità dell'AI di elaborare rapidamente grandi volumi di dati, individuare modelli e generare insight predittivi offre un vantaggio competitivo significativo. Questo consente alle aziende di prendere decisioni basate sui dati che migliorano vari indicatori chiave di prestazione (KPI), riducono i costi e ottimizzano i risultati aziendali.

Esistono quattro tipi principali di analisi dei dati e l'AI può essere utilizzata per migliorarli tutti e quattro.

L'analisi descrittiva basata su AI fornisce una comprensione chiara e completa delle prestazioni passate. Grazie agli algoritmi di apprendimento automatico e all'elaborazione del linguaggio naturale (NLP), l'AI può analizzare grandi volumi di dati strutturati e non strutturati per individuare modelli, tendenze e correlazioni. Considera un rivenditore che utilizza algoritmi di AI per analizzare i dati dei clienti e ricavare insight su tendenze e preferenze di acquisto.

Ad esempio, un sistema di AI può elaborare milioni di record di vendita e tendenze dei social per individuare quali prodotti sono più popolari durante determinate stagioni o quali articoli vengono acquistati frequentemente insieme. Questa analisi del comportamento dei clienti può poi venire visualizzata su dashboard, mostrando le prestazioni di vendita nel tempo, la segmentazione dei clienti in base alle abitudini di acquisto e l'efficacia delle campagne di marketing. Fornendo una visione dettagliata e completa delle esperienze passate dei clienti, l'analisi descrittiva basata su AI aiuta i rivenditori a prendere decisioni basate sui dati per ottimizzare la gestione dell'inventario, adattare le strategie di marketing e migliorare la soddisfazione dei clienti.

L'AI migliora l'analisi diagnostica individuando rapidamente le correlazioni e le cause sottostanti all'interno di set di dati complessi, consentendo una risoluzione dei problemi più accurata e tempestiva. Un esempio di come l'AI migliora l'analisi diagnostica lo troviamo nel settore sanitario. Gli algoritmi di AI analizzano i dati dei pazienti, tra cui l'anamnesi medica, i risultati di laboratorio e scansioni di imaging. Questi algoritmi individuano le cause principali di malattie e condizioni in modo più accurato e rapido rispetto ai metodi tradizionali. Ad esempio, l'AI è in grado di rilevare modelli nelle immagini radiologiche che indicano le prime fasi di malattie come il cancro, fornendo ai medici preziosi insight che aiutano a effettuare una diagnosi con precisione e approntare piani di trattamento personalizzati.

L'AI migliora l'analytics predittiva utilizzando algoritmi avanzati per analizzare i dati storici e individuare i modelli, consentendo previsioni più accurate delle tendenze e dei risultati futuri. Nei servizi finanziari, i modelli di apprendimento automatico analizzano i dati storici di mercato e gli indicatori economici per prevedere i prezzi delle azioni e i rischi di investimento, aiutando gli investitori a prendere decisioni informate e a gestire i propri portfolio in modo più efficace.

Gli analisti possono sfruttare l'AI non solo per analizzare i dati, ma anche per fornire raccomandazioni attuabili per migliorare i processi decisionali e suggerire la migliore linea d'azione per vari scenari. Un esempio di AI utilizzata nell'analisi prescrittiva è nella gestione della supply chain, in cui i sistemi di AI analizzano i dati sui livelli di inventario, le previsioni e le condizioni di spedizione. Questi sistemi consigliano le quantità ottimali degli ordini e i programmi di consegna, riducendo al minimo i costi e migliorando l'efficienza.

L'analisi basata su AI in genere segue i seguenti passaggi:

I professionisti devono prima individuare quello che il modello dovrebbe prevedere per selezionare l'approccio più appropriato. Diversi modelli sono personalizzati per casi d'uso specifici e la scelta del modello e dei dati corretti è fondamentale per ottenere risultati ottimali in modo rapido ed economico.

I workflow iniziano con i data scientist o gli analisti di dati che raccolgono dati pertinenti, sia da fonti di dati interne, sia da fornitori terzi esterni. L'accuratezza e l'efficacia dei modelli dipendono dalla qualità e dalla quantità dei dati raccolti. Una volta raccolti, i dati vengono pre-elaborati per essere puliti, trasformati e preparati per l'analisi. Questo passaggio prevede la risoluzione dei valore mancanti, l'eliminazione dei duplicati, la standardizzazione dei formati e la codifica delle variabili categoriche per garantire che i dati siano coerenti e pronti per la modellazione.

Prima di applicare l'analisi prescrittiva, gli analisti in genere eseguono analisi descrittive per esaminare le prestazioni passate e l'analytics predittiva per proiettare i risultati futuri. L'analisi descrittiva prevede il riepilogo e la visualizzazione dei dati per ottenere insight su tendenze e modelli storici, mentre l'analytics predittiva utilizza modelli statistici e di apprendimento automatico per prevedere eventi o comportamenti futuri.

L'analisi prescrittiva prevede la costruzione di modelli matematici e algoritmi di ottimizzazione per consigliare decisioni aziendali volte a raggiungere i migliori risultati possibili. Questi modelli prendono in considerazione vari fattori come vincoli, obiettivi, incertezze e compromessi, basandosi su insight derivati da analytics predittive e descrittive per suggerire il modo in cui un'organizzazione dovrebbe rispondere a diversi scenari.

Al termine della valutazione, i modelli vengono integrati nei sistemi operativi o nelle applicazioni per offrire previsioni e raccomandazioni in tempo reale. Questo potrebbe comportare l'incorporazione di modelli in sistemi software, API o dashboard esistenti per automatizzare i processi decisionali oppure offrire insight prescrittivi agli utenti, facilitando un uso più fluido degli insight.

Il monitoraggio e la manutenzione costanti dei modelli sono necessari per garantirne la continua efficacia e pertinenza. Questo include il monitoraggio delle prestazioni del modello, l'aggiornamento con nuovi dati, il riaddestramento periodico e il perfezionamento dei modelli per adattarli alle condizioni mutevoli o all'evoluzione dei modelli di dati.

La storia dell'analisi dell'AI ripercorre l'evoluzione sia dell'AI, sia della data science, segnando tappe significative nella tecnologia e nella metodologia. Questa storia culmina in una vera e propria età dell'oro dell'analisi dell'AI che contraddistingue il nostro momento attuale.

L'AI generativa, diffusa in applicazioni come ChatGPT, è destinata ad avere un impatto significativo sull'analytics, migliorandone i vari aspetti. Ad esempio, la creazione di dati sintetici può aumentare i set di dati esistenti e caratterizzare scenari simulati. L'AI generativa può inoltre semplificare e migliorare il processo di analisi, rendendolo più intuitivo automatizzando le attività ripetitive, generando report automatici, creando visualizzazioni dei dati dinamiche e altri miglioramenti dell'esperienza.