Che cos'è l'AI predittiva?

Gli analisti utilizzano da tempo l'analytics predittiva all'interno delle organizzazioni per prendere decisioni basate sui dati. Tuttavia, la tecnologia dell'AI predittiva accelera l'analisi dei dati statistici e può renderla più accurata grazie all'enorme volume di dati che gli algoritmi di apprendimento automatico (ML) hanno a disposizione. L'AI predittiva giunge alle conclusioni analizzando migliaia di fattori e potenzialmente svariati decenni di dati. Queste previsioni possono aiutare le organizzazioni a prepararsi per le tendenze future.

L'AI predittiva viene talvolta confusa con l'analisi prescrittiva o l'analisi descrittiva; l'analisi descrittiva aiuta le organizzazioni a capire perché è successo qualcosa in passato, mentre l'analytics predittiva le aiuta ad anticipare quello che è probabile che accada. L'analisi prescrittiva raccomanda le azioni che un'organizzazione può intraprendere per garantire che tali risultati si verifichino.

L'AI predittiva è ampiamente utilizzata per ottenere insight sul comportamento dei clienti e ottimizzare il processo decisionale in tutti i settori. Può prevedere qualsiasi cosa, dall'abbandono dei clienti alle interruzioni della supply chain fino ai guasti meccanici, consentendo una pianificazione proattiva con conseguenti previsioni affidabili e accurate.

L'accuratezza e le prestazioni dei modelli AI predittiva dipendono in larga misura dalla qualità e dalla quantità dei dati di addestramento. Rigorose pratiche di governance dei dati, pulizia dei dati, convalida e aggiornamenti costanti dei set di dati, garantiscono che i dati utilizzati siano affidabili, il che a sua volta migliora l'accuratezza dei modelli predittivi.

La costruzione di un'applicazione di AI predittiva richiede che l'azienda raccolga i dati pertinenti da diverse fonti e li pulisca definendo i valori mancanti, i valori anomali o le variabili irrilevanti. I dati vengono quindi suddivisi in set di addestramento e di test, con il set di addestramento utilizzato per formare il modello e il set di test utilizzato per valutarne le prestazioni. L'AI predittiva utilizza l'analisi dei big data e il deep learning per esaminare dati storici, modelli e tendenze; più dati vengono forniti agli algoritmi di apprendimento automatico, migliori sono le previsioni.

È inoltre fondamentale che le organizzazioni affrontino le considerazioni etiche e attenuino i bias nei modelli di AI predittiva. I bias nei dati o negli algoritmi possono portare a risultati imprecisi o discriminatori. Le pratiche etiche di AI proteggono dagli impatti dannosi e creano un senso di fiducia con utenti e stakeholder.

Una volta che i dati sono pronti, i data scientist possono addestrare il modello di AI predittiva. È possibile utilizzare vari algoritmi di apprendimento automatico, come la regressione lineare, gli alberi decisionali e le reti neurali. La scelta dell'algoritmo dipende dalla natura dei dati e dal tipo di previsione effettuata.

L'AI predittiva utilizza un sottoinsieme di algoritmi di apprendimento automatico e AI per generare previsioni accurate.

Le reti neurali sono utilizzate di solito per varie attività in quanto possono apprendere modelli complessi da set di dati di grandi dimensioni.

La regressione è una tecnica utilizzata principalmente per individuare le correlazioni tra le variabili, mentre la regressione è più utilizzata per attività di classificazione, come aiutare a categorizzare i dati in gruppi distinti.

Le macchine vettoriali di supporto vengono inoltre utilizzate per la classificazione, offrendo prestazioni affidabili in scenari con nette separazioni dei margini.

Gli alberi decisionali stimano i risultati suddividendo i dati in rami in base ai valori delle funzioni, migliorando l'accuratezza della classificazione.

Il k-means clustering viene utilizzato per ordinare i dati in gruppi in base alla somiglianza, aiutando nella scoperta di modelli sottostanti all'interno dei dati.

Indipendentemente dall'algoritmo utilizzato da un'organizzazione, durante l'addestramento, il modello apprende le relazioni e i modelli nei dati e regola i propri parametri interni. Tenta di ridurre al minimo la differenza tra i risultati previsti e i valori effettivi nel set di addestramento. Questo processo spesso è iterativo, in cui il modello regola ripetutamente i propri parametri in base all'errore osservato fino a raggiungere uno stato ottimale.

I modelli addestrati su dati più diversificati e rappresentativi tendono ad avere prestazioni migliori nel fare previsioni. Inoltre, la scelta dell'algoritmo e dei parametri impostati durante l'addestramento può influire sull'accuratezza del modello. Con dati sufficienti, un modello di apprendimento automatico può imparare a ordinare le informazioni ed elaborare i dati, producendo risultati più accurati.

L'AI predittiva può interrogare i database in modo rapido ed efficiente, utilizzando l'integrazione. L'integrazione è un modo per memorizzare le informazioni che consentono all'AI di individuare le somiglianze e le relazioni. Create da livelli di reti neurali non supervisionati, le integrazioni trasformano le informazioni in vettori e li posizionano all'interno di uno spazio matematico correlato a tutte le altre informazioni del set di dati. Le integrazioni che si raggruppano sono considerate pertinenti l'una per l'altra, consentendo all'AI di "leggere rapidamente" tutti i dati pertinenti e fare una previsione.

La spiegabilità e la trasparenza nei modelli AI sono fondamentali per creare fiducia e garantire la conformità normativa. L'AI spiegabile aiuta gli stakeholder a capire come vengono elaborate le previsioni; fornire trasparenza è fondamentale per guadagnarsi la fiducia degli utenti e rispettare gli standard legali ed etici, soprattutto in aree sensibili come la finanza e l'assistenza sanitaria.

Le applicazioni di analytics predittiva implicano l'inserimento di dati strutturati come dati di vendita, valori dei sensori e registri finanziari in algoritmi di apprendimento automatico come la regressione o gli alberi decisionali per fornire analisi in tempo reale. Gli algoritmi analizzano le correlazioni storiche tra le variabili che hanno preceduto i risultati. Questi modelli informano i modelli quantitativi per prevedere gli eventi in nuove condizioni. La precisione continua a migliorare man mano che i modelli assimilano dati più pertinenti e puliti su orizzonti temporali più lunghi per perfezionare le correlazioni. Le previsioni diventano più affidabili all'aumentare dei successi.

Dal momento che fattori esterni possono influire, l'AI predittiva misura i risultati potenziali e non le certezze. Tuttavia, fare eccessivo affidamento sulle previsioni e trascurare il giudizio umano può comportare rischi di pregiudizi. La previsione dei comportamenti umani solleva inoltre questioni etiche e le organizzazioni dovrebbero evitare di affidarsi eccessivamente a queste previsioni.

Sia l'AI predittiva sia l'AI generativa utilizzano l'apprendimento automatico combinato con accesso ai big data. L'AI predittiva utilizza l'apprendimento automatico per estrapolare il futuro. Gli strumenti di AI generativa, come ChatGPT o Llama 3, utilizzano modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) per generare nuovi contenuti a partire da richieste in linguaggio naturale. I modelli di AI generativa utilizzano l'analisi statistica per creare un tipo di previsione, ma il loro obiettivo è prevedere le parole corrette, i segmenti di codice o l'arte visiva da generare.

L'uso di modelli AI predittiva o di gen AI non è strettamente binario. Piuttosto che scegliere tra le due, numerose aziende potrebbero trarre vantaggio dall'adozione strategica di entrambe le tecnologie, l'AI generativa e quella predittiva. Le loro competenze specialistiche possono completarsi a vicenda se combinate in modo ponderato.

Affinché l'AI predittiva offra il massimo valore, deve essere integrata nei processi aziendali e nei workflow esistenti. Questa integrazione aiuta a garantire che le previsioni e gli insight generati dai sistemi di AI siano attuabili e in grado di fornire valore. Le organizzazioni dovrebbero concentrarsi sull'allineamento dell'AI predittiva con i loro obiettivi strategici e le loro esigenze operative per ottenere il massimo vantaggio.

L'AI predittiva può aiutare a capire quando la domanda dei consumatori è al massimo livello e un negozio dovrebbe avere più articoli disponibili in magazzino. Ad esempio, nel caso di un disastro naturale come un uragano, un negozio può essere sicuro di avere in magazzino i prodotti essenziali.

L'AI predittiva è in grado di stabilire quando la congestione stradale aiuterà molto probabilmente i camion a soddisfare i picchi di domanda di merci da parte degli utenti.

L'AI predittiva può aiutare i fornitori di servizi ad anticipare le richieste degli utenti, a migliorare le esperienze dei clienti e a prevedere i comportamenti in base ai dati dei clienti e alle attività passate.

Con dati sufficienti, l'AI predittiva può aiutare a prevedere potenziali condizioni dello stato di salute in base all'anamnesi del paziente.

L'AI predittiva può aiutare il marketing a sviluppare contenuti, prodotti e messaggistica a cui i potenziali clienti potrebbero essere interessati, anticipando il comportamento degli utenti.

L'AI predittiva può prevedere i movimenti del mercato e analizzare i dati delle transazioni per un migliore rilevamento delle frodi, come un accesso insolito al dispositivo, una nuova posizione o una richiesta che non rientra nel comportamento abituale di un utente specifico.

L'AI predittiva può esaminare i dati di vendita, la stagionalità e i fattori non finanziari per ottimizzare le strategie di prezzo, prevedere la domanda dei consumatori o le prossime tendenze di mercato.

L'AI predittiva può semplificare la gestione dei reclami e prevedere potenziali perdite.

Monitorando le vibrazioni, la temperatura e altri dati dei sensori dei macchinari, l'AI predittiva individua le attrezzature a rischio di guasto, in modo che possano essere sottoposte a manutenzione in modo proattivo ed evitare così tempi di inattività.

Le piattaforme di streaming applicano modelli predittivi per suggerire contenuti personalizzati che soddisfino i gusti degli utenti in base alla loro cronologia di visualizzazione e ascolto.

L'automazione dei processi sul posto di lavoro con l'AI predittiva può svolgere attività a breve termine durante l'analisi dei dati, migliorando ulteriormente l'automazione e consentendo ai dipendenti di concentrare le proprie energie sui processi decisionali e sulle scelte creative.