//Apprendimento predittivo: ecco di cosa si tratta

Apprendimento predittivo: ecco di cosa si tratta

La tecnologia avanza giorno dopo giorno e accompagna le industrie verso la nuova era, un’era che oramai è già cominciata e che sta tentando di raggiungere ogni tipologia di impresa. In questo ambito, non possiamo fare a meno di parlare dell’apprendimento predittivo, del machine learning e dell’intelligenza artificiale.

Questi elementi stanno diventando parte integrante dell’industria 4.0 e della nostra quotidianità, e la loro importanza è a dir poco elevata. Infatti, ne usufruiamo anche quando si parla di automazione e chatbot: se consideriamo questi ultimi, ad esempio, abbiamo a che fare con un modello predittivo capace di guidare le interazioni attraverso specifiche tecniche che consentono di preparare le risposte da dare all’utente, “prevedendo” in anticipo le domande che potranno essere effettuate attraverso la chat. Pertanto, l’apprendimento predittivo è quasi alla portata di tutti, nonché all’ordine del giorno.

Ormai, non si tratta più di qualcosa di nuovo o speciale, ma fa parte della norma, al punto che sono già presenti delle piattaforme open source online, di intelligenza artificiale e machine learning, che aiutano a creare al meglio i modelli predittivi e a sfruttarne le potenzialità in particolare nell’ambito industriale e aziendale. Una delle più note piattaforme su cui è possibile contare è decisamente TensorFlow, sviluppata dal team Google Brain. Si tratta di una libreria di software open source per l’apprendimento predittivo automatico, che propone una serie di moduli testati, ottimizzati e perfetti per coloro che desiderano realizzare degli algoritmi e delle applicazioni capaci di sfruttare l’apprendimento predittivo al fine di orientarsi verso le probabili scelte dei potenziali clienti.

Pertanto, le opportunità ci sono e si rivelano alla portata di tutti. Il problema è che senza poter contare su dati storici di qualità, il machine learning non può aiutarci. Anzi, secondo numerose esperienze, la scarsa qualità dei dati, unita alle tecniche di apprendimento predittivo, può addirittura far retrocedere le aziende, portandole verso previsioni parzialmente o completamente errate che, di conseguenza, porteranno all’elaborazione di strategie di marketing poco efficaci.

A questo proposito, i data scientists esperti consigliano di ripulire e analizzare attentamente i dati prima di elaborare un definitivo modello predittivo. Di certo è un lavoro lungo, ma si presenta comunque come una priorità: l’apprendimento predittivo è una valida opportunità ed è necessario usufruirne sapientemente per poter raccogliere preziosi risultati. Infine, a questo proposito, è utile considerare la nuova normativa GDPR come una risorsa e non come un ostacolo o come un semplice adempimento burocratico. Infatti, potrà aiutare le aziende a garantirsi un buon funzionamento di alcuni software utilissimi per lo sviluppo aziendale.