Contestualizzare le nuove emergenti tecnologie dell'intelligenza artificale e del machine learning nell'ambito della business intelligence, integrando e razionalizzando le risorse di riferimento nell'analisi di processo per dare alle organizzazioni una sempre più ampia visibilità del business e una maggiore autonomia decisionale. E' questo il tema che ha dominato la discussione nel corso di "Visualize your World", l'evento milanese promosso da Qlik, uno dei nomi più prestigiosi nell'ambito delle soluzioni di data intelligence.

"Il viaggio verso il nuovo paradigma degli analytics deve, comunque e sempre, porre al centro l'individuo, in quanto l’innovazione si basa sulle idee”, ha affermato Rosagrazia Bombini, vice president e managing director per l'Italia di Qlik. “L'intelligenza artificiale nasce e cresce sulla base di un processo predefinito dall’uomo e sugli algoritmi da lui creati".

Altrettanto importante, in questa fase di aggiornamento tecnologico, è riuscire ad estendere e ampliare le competenze, creando le skill coerenti con il nuovo paradigma della data intelligence. Tema, quest'ultimo, sul quale Qlik ha investito avviando un programma di “data literacy” teso ad allargare l’alfabetizzazione sui dati al maggior numero di persone possibile. “Leggere, interpretare, comunicare, capire e analizzare i dati sono capacità necessarie per ovviare al problema dell’inquinamento da eccesso di informazioni”, ha sottolineato Dan Sommer, senior director e market intelligence lead di Qlik. “Per questo abbiamo creato un Academic Program, rivolto in prima battuta a professori e studenti universitari di ogni parte del mondo”. 

Nel corso della manifestazione milanese la visione analytics di Qlik è stata ben espressa dai clienti che hanno raccontato la propria esperienza nella modalità di selezione, analisi e utilizzo dei dati. Trenitalia, per esempio, ha esposto un percorso di crescita basato sull’utilizzo del data discovery come evoluzione della supply chain: “Abbiamo sviluppato negli anni ottime capacità di leggere i dati provenienti da esperienze trasversali”, ha raccontato il Cio, Danilo Gismondi. “Da qui siamo partiti per arrivare a un livello superiore di monitoraggio e previsione, creando nuove forme di intelligenza aziendale, ad esempio con connessioni E2E per monitorare le scorte e le attrezzature per capire meglio quando fare la manutenzione e con quali risorse”.

Il processo di evoluzione data-driven della supply chain in Trenitalia, tuttora in corso, spazia dall’ottimizzazione del fabbisogno di parti di ricambio alla gestione delle flotte, dalla manutenzione dinamica dei mezzi al contenimento dei consumi energetici: “Una miglior gestione dei flussi da e verso l’esterno stimola la creatività e diffonde una cultura basata sui dati”, ha concluso Gismondi.  

La trasformazione digitale è il tema ricorrente di molte aziende e in Fastweb è iniziata circa tre anni fa, con gli obiettivi di cambiare l’approccio al lavoro e di creare l’ambiente più propizio all'introduzione di nuovi prodotti: “In prima battuta, è stato necessario omogeneizzare gli strumenti per l’elaborazione dei dati”, ha spiegato Marco Gatta, manager of processes monitoring & implementation, “per avere una base coerente da esplorare e ampliare progressivamente il raggio d’azione, ora indirizzato verso il supporto alle vendite”.  

Per un produttore di macchine per l’agricoltura come Cnh, invece, l’innovazione si esprime nella capacità di equipaggiare i mezzi con strumenti che raccolgono informazioni e le inviano ai sistemi centrali, in modo da restituire servizi integrati alla vendita del prodotto: “L’integrazione organizzativa deve fare il paio con un’efficace governance del dato”, ha rilevato Alberto Giorgi, Ict global analytics dell'azienda multinazionale. Questo è il nostro attuale terreno di sviluppo, passato per la definizione dei ruoli di tutti i soggetti coinvolti e anche l’individuazione di una persona di legame fra Ict e funzioni di business”.  

Inevitabilmente più orientata al consumatore è la mission di Candy Hoover Group, in cui l’IoT recita oggi un ruolo di grande rilevanza nel miglioramento dell’usabilità dei prodotti e nella raccolta di informazioni sulle loro modalità di utilizzo “Con gli advanced analytics”, ha illustrato il Cio della società, Cesare Mottola de Nordis, “l’It può conoscere meglio i prodotti e le loro caratteristiche, capire quali dati ricavare dalle macchine e adattare tanto il design quanto la manutenzione alla realtà dei clienti. I data scientist dovrebbero essere coloro che danno valore alle analisi, ma non sono facili da trovare”.