L’intelligenza artificiale sta trasformando i settori industriali, migliorando i processi decisionali e aprendo nuove opportunità in azienda. Il successo di ChatGPT ne ha reso visibili a tutti le potenzialità, portando imprese e persone a considerarla un vero partner di lavoro. Questa accelerazione, però, ha generato fretta e confusione: molte organizzazioni si sentono sotto pressione per “mettere l’AI da qualche parte”, e i confini tra AI predittiva e generativa tendono a sovrapporsi.
Entrambe si addestrano su dati storici, ma perseguono obiettivi diversi: l’AI predittiva stima probabilità ed esiti futuri per supportare le decisioni (per esempio, manutenzione, domanda, rischio), mentre l’AI generativa produce contenuti nuovi—testo, immagini, codice—per automatizzare o arricchire attività. Chiarire questa differenza e i relativi ambiti di applicazione è il primo passo per scegliere la soluzione più adatta alle proprie esigenze e massimizzare il valore.
Indice degli argomenti
Funzionamento e algoritmi dell’AI predittiva per il business
Come suggerisce il nome, l’intelligenza artificiale predittiva è progettata per prevedere risultati sulla base di dati storici. La maggior parte delle sfide organizzative può essere tradotta in una domanda su cui addestrare un modello predittivo, a patto di disporre delle informazioni storiche necessarie. Questi scenari vengono trasformati in domande classificando i dati in categorie binarie o in classi differenti, oppure misurando un risultato su un insieme continuo di valori. Questa AI apprende i confini tra le diverse categorie dai dati su cui è stata addestrata e utilizza queste conoscenze per fare previsioni su dati nuovi e inediti.
Gli algoritmi comunemente utilizzati nell’AI predittiva includono la regressione logistica, gli alberi decisionali, le foreste casuali, le macchine a vettori di supporto (note anche come “separatrici a margine ampio”) e le reti neurali.
Dalla previsione alla prescrizione: il valore della spiegabilità nell’AI
Utilizzare questa tecnica per ottenere proiezioni più affidabili rappresenta un potere eccezionale, offrendo una visione prospettica di risultati importanti. Tuttavia, comprendere perché questi risultati siano probabili può essere altrettanto cruciale, se non di più. Proprio per questo motivo, qualsiasi applicazione predittiva deve integrare il concetto di spiegabilità. Senza una spiegazione, non è possibile intraprendere azioni chiare. Prendiamo ad esempio il fenomeno dell’attrition, ovvero la perdita di clienti o abbonati: se un’azienda non conosce la causa di un potenziale aumento di questo rischio, come può limitarlo?
Incorporando il concetto di spiegabilità nell’AI predittiva, possiamo passare all’AI prescrittiva per esplorare determinate azioni e misurarne l’impatto sul risultato desiderato. È possibile modellare i probabili effetti dell’inserimento del cliente in un determinato piano di supporto, dell’aumento dei tassi di coinvolgimento o della riduzione dei prezzi, senza dover necessariamente implementare queste misure.
Ottimizzazione aziendale attraverso l’intelligenza artificiale prescrittiva
A questo punto, si può mettere in atto l’azione più appropriata suggerita dall’AI: passare da un’azione isolata a un insieme coordinato di azioni che consente alle aziende di sviluppare ottimizzazioni di business. Il risultato ottimale deve essere definito permettendo ai modelli di AI predittiva di esplorare i dati raccolti e le numerose possibili iterazioni, con l’obiettivo di informare un insieme di azioni prescrittive, al punto di ottimizzare la probabilità di ottenere il risultato desiderato.
Sinergie tra AI predittiva e generativa nel contesto aziendale
La capacità dell’intelligenza artificiale generativa (GenAI) di creare testi, immagini, musica e molto altro la rende uno strumento potente per la produzione di contenuti e l’elaborazione del linguaggio naturale. I modelli di AI generativa apprendono i modelli e le strutture sottostanti ai dati su cui sono stati addestrati e utilizzano queste conoscenze per produrre risultati originali.
Pur avendo scopi distinti, l’AI predittiva e quella generativa possono, insieme, dare vita a soluzioni più solide e complete. Ad esempio, un modello predittivo può identificare il rischio di abbandono di un cliente, mentre un modello generativo può essere utilizzato per sviluppare una comunicazione personalizzata in grado di affrontare e mitigare tale rischio. Questa sinergia migliora l’efficacia complessiva delle applicazioni di AI, offrendo dati accurati accompagnati da informazioni affidabili.
Strategia di implementazione dell’intelligenza artificiale in azienda
La scelta della giusta dell’intelligenza artificiale, che sia predittiva o generativa, dipende dalle esigenze e dagli obiettivi dell’organizzazione. Mentre l’AI predittiva è ideale per effettuare previsioni accurate basate su dati storici, l’AI generativa eccelle nella creazione di nuovi contenuti adattati a un determinato contesto. Solo comprendendo i punti di forza e le applicazioni di entrambe le tecnologie, le aziende potranno sfruttare appieno il potenziale dell’AI per stimolare l’innovazione, migliorare i processi decisionali e offrire esperienze eccezionali.
Sia l’AI predittiva che quella generativa hanno un potenziale enorme – e tutto parte dai dati. Man mano che le aziende si abitueranno all’uso dell’AI, emergeranno nuove opportunità e casi d’uso. L’adozione dell’AI a livello aziendale contribuirà ad accelerare l’innovazione e a scoprire applicazioni precedentemente trascurate, ampliando così l’orizzonte di questa tecnologia.
