AI predittiva, cos’è e come anticipa il futuro: le possibili applicazioni

L’intelligenza artificiale è uno strumento sempre più utilizzato, visto come una risorsa e anche come una minaccia, se si pensa a tutte le professioni tradizionali che rischiano di cambiare o scomparire a causa dell’automatizzazione di determinati compiti. Ma cos’è l’AI predittiva, chi la usa e come?

Conoscere le nuove tecnologie e le diverse funzioni a cui danno accesso può rivelarsi una marcia in più per chi vede le novità come possibilità di crescita e non come qualcosa di cui aver paura. Lo sa bene chi utilizza l’AI per estrarre valore dai dati e predire il futuro.

Cosa di intende per AI predittiva

Non è una magia e non ci sono palle di cristallo nell’AI predittiva. È, piuttosto, uno strumento molto utile per chi ha a che fare con il mercato ogni giorno e deve essere competitivo. Strettamente correlata a questo tipo di intelligenza artificiale è la predictive analytics (l’analisi predittiva), che aiuta a identificare schemi, tendenze e a ottenere stime e anticipazioni.

Attraverso l’uso di dati, algoritmi statistici e tecniche di AI e Machine Learning è possibile arrivare a risultati futuri, basandosi su dati storici. È una forma sofisticata di business intelligence, che permette di anticipare un’innovazione che, con ogni probabilità, può emergere e diventare realtà. Chi la mette in atto segue determinati passaggi:

• Comprensione e formalizzazione del problema;
• Analisi esplorativa;
• Preparazione dei dati;
• Costruzione e operatività del modello predittivo.

Il tutto si fonda su un approccio scientifico e ha una serie di applicazioni che conosce bene chi lavora in banca e per istituzioni finanziarie. Viene impiegato per individuare eventuali frodi e risolvere problemi di conformità.

Nel retail l’intelligenza artificiale e il machine learning sono strumenti utili per anticipare l’andamento della domanda, per gestire al meglio l’assortimento e stabilire in anticipo le rotture di stock.

Nel settore manifatturiero l’AI predittiva serve per prevenire i guasti delle attrezzature e ridurre al minimo i tempi di inattività, oppure per stabilire in anticipo la qualità di un prodotto. È molto utile anche per fare analisi di mercato rispetto al proprio target di riferimento, per costruire sistemi di raccomandazione online e per misurarne l’efficacia.

È uno strumento sempre più in voga nel settore farmaceutico, finanziario, di banking e insurance, nel campo della moda e del lusso, del marketing, nelle telecomunicazioni e nella Pubblica Amministrazione.

Che cos’è un modello predittivo

Attraverso l’AI si fa un’analisi predittiva che consiste nell’utilizzare dati storici per fare previsioni statisticamente plausibili. Lo si fa attraverso la capacità di apprendere modelli partendo dalle informazioni a disposizione. I modelli vengono applicati ai nuovi dati, fornendo diverse possibilità per creare schemi anticipatori affidabili. Questi si possono usare in diversi ambiti.

Gli algoritmi si basano su dati storici raccolti attraverso vari canali e strumenti e vengono implementati con modelli la cui complessità è determinata dai dati e dal problema specifico. I modelli possono essere statistici e di machine learning shallow oppure algoritmi più sofisticati, come i deep learning e i Bayesian network. L’affidabilità dei risultati è strettamente connessa e direttamente proporzionale alla qualità dei dati. A incidere è anche il modello statistico e probabilistico utilizzato per l’elaborazione.

Cosa sono i sistemi predittivi

La qualità dei dati è fondamentale, sia internamente, e quindi per l’azienda, che esternamente, e cioè per il sistema che può fornire dati integrativi utili per implementare i modelli di AI predittiva. Questo vale soprattutto se si va al di là di un orizzonte temporale breve.

Le imprese possono entrare in possesso di dati strutturati, semi-strutturati e non strutturati da cui possono, attraverso alcune specifiche tecniche, estrarre conoscenza e valore a supporto delle proprie attività e decisioni strategiche. L’AI predittiva è molto utilizzata nel marketing, per esempio, per studiare le tipologie di consumatori e personalizzare la comunicazione sui prodotti di conseguenza.

I dati devono essere puliti, filtrati e incasellati in categorie prima di essere inseriti in modelli di analisi. Questi modelli, a loro volta, si basano sugli algoritmi di Machine Learning. Non si tratta quindi di uno strumento nuovo. Questo tipo di analisi ha avuto origine non appena le aziende hanno potuto sfruttare algoritmi complessi, infrastrutture di data mining, software e alte velocità di elaborazione. Tutti strumenti che l’AI predittiva utilizza per studiare il comportamento e i bisogni dei consumatori.

Come funziona l’AI predittiva e a cosa serve

Grazie all’intelligenza artificiale, le aziende possono misurare i rischi e le tendenze future così da sviluppare dei piani d’azione. Non si tratta di prevedere realmente il futuro, ma di anticipare eventuali problemi, di rispondere ai nuovi trend e decidere di conseguenza.

Il beneficio più immediato si tocca con mano nella predizione applicata ai processi operativi, il cui effetto è misurabile molto velocemente. A medio e lungo termine, invece, si hanno risultati integrando dati interni ed esterni. Questi ultimi, trasformati in scenari, danno la possibilità di analizzare e fare simulazioni a supporto di monitoraggi e adattamenti.

Si possono individuare eventuali anomalie o scostamenti da modelli precedenti, scovando errori o cambiamenti in atto. Così, l’AI predittiva prevede esiti futuri che corrispondono alle scelte dei consumatori, ai mutamenti sui mercati o ai potenziali problemi.

Bisogna, però, fare la distinzione fra due fenomeni: un andamento unicamente statistico – con medie, trend e stagionalità – e un elemento attuativo, legato agli eventi e che incide sulla domanda in maniera estemporanea e brusca. Sono questi due elementi che costituiscono i modelli di demand planning con cui si fanno proiezioni sui reali volumi di vendita e sulle promozioni future.

La finanza predittiva può rappresentare uno strumento decisivo di fidelizzazione e attrazione dei clienti, migliorando le prestazioni di banche e assicurazioni. Con i modelli per la next best offer, ad esempio, si possono conoscere le esigenze che ogni cliente avrà nei mesi a venire offrendogli il prodotto o il servizio adatto prima che sia lui a chiederlo, con un forte livello di personalizzazione.

I software a supporto dell’intelligenza artificiale predittiva

Per modellare, studiare e condividere i dati ci sono delle piattaforme specifiche di analitycs e business intelligence. Sono strumenti user-friendly che offrono informazioni immediatamente fruibili anche da chi non è un tecnico del settore. 

Le aziende che ad oggi offrono servizi di questo tipo sono Microsoft, Salesforce, Oracle, ThoughtSpot, Google e Qlik. Offrono un servizio indispensabile per le aziende che vogliono essere all’avanguardia in un mare magnum di concorrenti.

La differenza fra l’AI generativa e quella predittiva

L’AI generativa, a differenza di quella predittiva, non si limita ad analizzare i dati pre-esistenti, ma ne crea di nuovi che sono simili – ma non identici – a quelli utilizzati in fase di addestramento. Si tratta di quella più conosciuta, che genera immagini, testi, musica e tanto altro. I Generative Adversarial Networks, conosciuti anche come GANs, creano immagini realistiche che però non esistono. Funzionano grazie a due reti neurali, una generatrice e una discriminante, che si ‘sfidano’ a vicenda e creano il risultato migliore possibile: la generatrice infatti crea dati, mentre la discriminante valuta il loro grado di autenticità.

Questo tipo di intelligenza artificiale non ha solo un’applicazione artistica, ma anche di natura pratica. Fra queste ci sono la simulazione dei dati per l’addestramento di altri modelli di AI, il miglioramento della qualità dell’immagine, e la generazione di modelli 3D per il Metaverso.

In conclusione, l’AI può rappresentare – per chi la conosce e la sa sfruttare a proprio vantaggio – uno strumento che facilita il lavoro e che interviene dove è possibile automatizzare e velocizzare determinati processi. La creatività e il supporto dell’uomo, tuttavia, sono ancora fondamentali per arricchire qualsiasi tipo di professione e per supervisionare qualsiasi attività professionale.