Il fascino discreto del machine learning

Il nuovo studio condotto da Oxford Economis per conto di ServiceNow - coinvolte 500 aziende cross industry presenti in Australia, Austria, Francia, Germania, Nuova Zelanda, Olanda, Regno Unito, Singapore, Spagna, Svezia e Stati Uniti - evidenzia la progressiva centralità delle tecnologie di intelligenza artificiale e machine learning nei piani di sviluppo a medio e lungo termine delle aziende.

"La maggioranza delle persone - si afferma nello studio - mostra verso il machine learning un'atteggiamento favorevole, aperto o almeno incuriosito. Solo l'11% dice di non aver alcun progetto di utilizzo futuro di questa tecnologia.

Il progresso appare promettente. A fronte di un 3% di aziende che dichiarano di stare già utilizzando al proprio interno tecnologie di apprendimento automatico in modo estensivo, vi è un 20% che afferma di utilizzarle in alcune aree del business (20%) mentre un 26% ha avviato una fase sperimentale. Infine un 40% è in una fase conoscitiva, si sta informando sul tema e decidendo come approcciarlo (40%).

I gradi di adozione e avvicinamento a questa promettente area dell'intelligenza artificiale, insomma, variano molto da azienda ad azienda. Ma ciò che più colpisce è come appena poco più di una su dieci si disinteressi apertamente a questo tema.

Quando si parla, però, di impegno economico, le percentuali cambiano sensibilmente. Attualmente il 35% delle organizzazioni coinvolte nel sondaggio ha già effettuato investimenti di una qualche sostanza (la percentuale è la somma di chi ha indicato “grandi investimenti”, “sostanziali investimenti”, “un qualche investimento”), mentre una porzione analoga si è finora limitata a spendere piccoli budget. Nell'arco di tre anni, comunque, la percentuale di chi farà investimenti non irrisori salirà al 63%.  

Per che cosa è utilizzato il machine learning? Gli impieghi più frequenti, già realizzati o nei progetti dei Cio, riguardano l'automazione di molte procedure e attività aziendali (citata dal 68% del campione), l'analisi dei dati al fine di individuare ricorrenze e schemi (40%), lo studio delle correlazioni fra eventi (32%), l'apprendimento automatico con supervisione (32%), la capacità di tracciare previsioni (31%) e quelle di prendere decisioni di business (18%).  

In Europa siamo a buon punto. Il 48% dei Cio europei interpellati ha affermato di essere già oltre l’automazione delle attività di routine (come per esempio gli alert di sicurezza) e di puntare a rendere automatiche le decisioni più complesse (ad esempio, la risposta agli incidenti di sicurezza), mentre il 42% delle aziende sta pianificando l'adozione di strumenti di machine learning. Un sostanzioso 65%, invece, ritiene che le decisioni prese attraverso essi siano più accurate di quelle prese dalle persone, e un quasi analogo 63% si aspetta.

Non mancano comunque alcuni ostacoli nel percorso che dovrà portare a un'adozione più estesa e più fruttuosa del machine learning. C'è innanzitutto un problema di saperi e di abilità: solo il 29% dei Cio europei ha assunto personale esperto di strumenti di machine learning, mentre il 43% si lamenta per la mancanza di competenze nella gestione delle macchine intelligenti. Un quasi analogo 46%, invece, cita problemi di budget, mentre circa un chief information officer su due nomina barriere di natura tecnlogica (la scarsa qualità dei dati, di cui parla il 50% degli intervistati) od organizzativa (i processi aziendali antiquati, 46%).