Machine learning cos’è e perchè usarlo in azienda(anche se è una PMI)

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Il machine learning è una tecnologia che permette ai computer di imparare automaticamente e migliorare nel tempo. Grazie al machine learning, le aziende, anche le piccole e medie imprese (PMI), possono automatizzare compiti ripetitivi e ottenere risultati in tempi più brevi. In questo articolo, scoprirai come anche le PMI possono trarre enormi vantaggi dal machine learning e come questa tecnologia può aiutare la tua azienda a crescere e avere un vantaggio competitivo.

Vantaggi dell’analisi predittiva

I principali vantaggi del machine learning sono la sua capacità di automatizzare compiti ripetitivi e di elaborare grandi quantità di dati in modo più rapido e accurato rispetto a un essere umano. Inoltre, i modelli di machine learning possono adattarsi e migliorare la loro prestazione nel tempo, diventando sempre più precisi nella loro previsione o decisione.

L’analisi predittiva è una tecnica di machine learning che utilizza dati storici per fare previsioni su eventi futuri. Questo tipo di analisi è particolarmente importante per le aziende, poiché può aiutarle a prendere decisioni informate e a ottimizzare i loro processi. Ad esempio, un’azienda potrebbe utilizzare l’analisi predittiva per prevedere il tasso di churn dei propri clienti o per ottimizzare il proprio inventario.

Inoltre, l’analisi predittiva può essere utilizzata in molti altri ambiti, come la finanza, il marketing, la salute e il trasporto. Ad esempio, un’azienda finanziaria potrebbe utilizzare l’analisi predittiva per prevedere il rischio di default di un prestito, mentre un’azienda di marketing potrebbe utilizzarla per prevedere quale campagna pubblicitaria avrà maggior successo.

Nel settore della salute, l’analisi predittiva può essere utilizzata per prevedere la probabilità di contrarre determinate malattie o per identificare i pazienti a maggior rischio di complicanze. Nel trasporto, invece, può essere utilizzata per prevedere il traffico e ottimizzare il percorso di un veicolo.

In sintesi, il machine learning e l’analisi predittiva sono strumenti potenti che possono aiutare le aziende a prendere decisioni informate e a ottenere un vantaggio competitivo. Grazie alla loro capacità di automatizzare compiti ripetitivi e di elaborare grandi quantità di dati in modo rapido e accurato, queste tecnologie stanno diventando sempre più importanti per le aziende di tutti i settori.

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Un pò di esempi di piccole aziende

  1. Una piccola catena di negozi di alimentari ha utilizzato il machine learning per ottimizzare il layout dei suoi punti vendita. Utilizzando i dati sugli acquisti dei clienti, il modello di machine learning è stato in grado di prevedere quali prodotti sarebbero stati più popolari in ogni negozio e ha consigliato il layout ottimale per massimizzare le vendite. Dopo aver implementato le raccomandazioni del modello, l’azienda ha visto un aumento delle vendite del 15%.
  2. Un’azienda di produzione di abbigliamento ha utilizzato il machine learning per prevedere la domanda di determinati prodotti e ottimizzare il suo inventario. Utilizzando i dati sulla storia delle vendite, il modello di machine learning è stato in grado di prevedere quali prodotti sarebbero stati più popolari in futuro e ha consigliato all’azienda di aumentare o diminuire la produzione di determinati articoli. Grazie a questo, l’azienda è riuscita a ridurre gli sprechi di inventario del 30%.
  3. Una società di consulenza aziendale ha utilizzato il machine learning per automatizzare la valutazione delle proposte commerciali. Utilizzando i dati sui contratti vinti e persi in passato, il modello di machine learning è stato in grado di prevedere con una precisione del 75% quali proposte avrebbero avuto maggiori probabilità di essere accettate dai clienti. Grazie a questo, l’azienda è riuscita a ridurre i tempi di valutazione delle proposte del 40%.
  4. Una piccola azienda di servizi di pulizia ha utilizzato il machine learning per ottimizzare il suo planning di lavoro. Utilizzando i dati sugli orari di lavoro e le ore di lavoro svolte in passato, il modello di machine learning è stato in grado di prevedere con una precisione del 85% quante ore di lavoro sarebbero state necessarie in futuro per soddisfare la domanda dei clienti. Grazie a questo, l’azienda è riuscita a ridurre gli sprechi di tempo e di denaro del 20%.

Il machine learning per le PMI

Il machine learning è spesso associato alle grandi aziende che hanno accesso a risorse e dati illimitati. Tuttavia, anche le piccole e medie imprese (PMI) possono trarre enormi vantaggi dall’utilizzo di questa tecnologia.

Uno dei principali vantaggi del machine learning per le PMI è la sua capacità di automatizzare compiti ripetitivi e di elaborare grandi quantità di dati in modo rapido e accurato. Ciò significa che le PMI possono ottenere risultati in tempi più brevi e con meno sforzo rispetto a quanto sarebbe stato possibile utilizzando metodi tradizionali.

Inoltre, il machine learning può aiutare le PMI a prendere decisioni informate e a ottimizzare i loro processi. Ad esempio, una PMI potrebbe utilizzare il machine learning per prevedere il tasso di churn dei propri clienti o per ottimizzare il proprio inventario.

Il ruolo dei dati è fondamentale in questo processo. I dati sono ciò che alimenta gli algoritmi di machine learning e consente loro di apprendere e migliorare nel tempo. È importante che le PMI abbiano accesso a dati accurati e puliti, poiché un modello di machine learning può essere allenato (e può quindi imparare ) solo con i dati che gli vengono forniti. Inoltre, è importante avere una quantità sufficiente di dati per allenare il modello e garantire che sia in grado di generalizzare bene a nuove situazioni.

Nonostante il machine learning possa sembrare una tecnologia complessa e riservata alle grandi aziende, le PMI possono trarne enormi benefici. Con l’accesso a dati accurati e una buona comprensione di come utilizzare questa tecnologia, anche le PMI possono ottenere risultati eccezionali.

 

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ML e BI

La business intelligence (BI) e il machine learning (ML) sono due tecnologie spesso confuse l’una con l’altra, ma in realtà hanno scopi e utilizzi molto diversi.

La BI è un insieme di tecniche e strumenti utilizzati per raccogliere, integrare, analizzare e presentare dati aziendali con lo scopo di supportare la prendere decisioni. La BI si concentra principalmente sull’analisi dei dati presenti e passati, ed è utile per comprendere il passato e il presente dell’azienda. Ad esempio, un’azienda potrebbe utilizzare la BI per analizzare i dati sulle vendite e ottenere una panoramica delle performance del proprio business.

Il ML, invece, è un ramo dell’intelligenza artificiale che si occupa di sviluppare modelli in grado di apprendere automaticamente e migliorare la loro prestazione nel tempo. Questo avviene attraverso l’utilizzo di algoritmi che elaborano grandi quantità di dati e possono fare previsioni o prendere decisioni senza essere stati esplicitamente programmati per farlo. Il ML si concentra principalmente sull’utilizzo dei dati storici per fare previsioni su eventi futuri.

Anche se la BI e il ML sono due tecnologie diverse, sono entrambe molto utili per le aziende e possono lavorare in modo sinergico. Ad esempio, un’azienda potrebbe utilizzare la BI per raccogliere e analizzare i dati storici, e poi utilizzare il ML per fare previsioni su eventi futuri.

È importante che le aziende strutturino la loro BI in modo da raccogliere i dati necessari per i modelli di ML. Se i dati non sono accurati o non sono raccolti in modo adeguato, il modello di ML potrebbe non funzionare correttamente o fornire risultati errati. Pertanto, è fondamentale che le aziende investano in una BI robusta e ben strutturata per raccogliere i dati necessari per il ML.

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