IDC, come machine learning e analytics stanno trasformando le aziende
Due aziende italiane su cinque si aspettano già entro quest’anno impatti di rilievo sul modo di fare business dalle tecnologie AI, grazie ai vantaggi nei processi di analisi dei dati
Un’indagine europea di IDC, comprendente anche un campione di imprese italiane, ha evidenziato grande attenzione nei confronti dell’intelligenza artificiale applicata all’operatività aziendale. Il 40% delle aziende italiane si aspetta già nel 2018 impatti significativi da parte delle tecnologie AI sul modo di fare business, mentre il 32% delle imprese italiane estende la finestra di questo impatto ai prossimi due anni. Ma soprattutto solo il 12% prevede questo impatto tra tre e cinque anni e il restante 16% non prima dei prossimi cinque anni.
In questo quadro, l’uso sempre più spinto di intelligenza artificiale e machine learning trasformeranno il modo in cui i dati saranno gestiti e analizzati nei prossimi anni, con impatti di rilievo sui processi decisionali in azienda. Da tempo l'analisi permette di ricavare dai dati un valore, che può essere monetizzato o trasformato in efficienza aziendale oppure in nuovi prodotti e servizi, in supporto continuo e costante alla fase decisionale. Il machine learning è in grado di potenziare questo processo, sviluppando automatismi di analisi grazie ad algoritmi in grado di apprendere in continuazione dai dati stessi, per scoprire informazioni sconosciute e viste inesplorate, individuando ed estraendo valore senza essere stato programmato a sapere esattamente dove cercarlo.
Sempre secondo IDC, entro la fine di quest’anno i tre quarti almeno delle nuove soluzioni analitiche avranno integrato capacità di machine learning per venire incontro alle richieste delle aziende. In questo scenario, i servizi e le soluzioni di machine learning via cloud possono rappresentare un catalizzatore importante per accelerare la sperimentazione e la trasformazione in ottica data-driven delle imprese di tutti i settori.
Ecco perché, conclude IDC, da qui a tre anni, cioè entro il 2021, il 20% dei progetti di analytics, cognitive e intelligenza artificiale si appoggerà a un’infrastruttura eterogenea, sia on premises sia on cloud. Le aziende che sapranno dominare con confidenza le nuove tecnologie e piattaforme per la gestione degli insight saranno quelle capaci più di altre di comprendere i fattori che concretamente andranno a influenzare la customer satisfaction, la qualità dei prodotti e le performance finanziare dell’impresa.
In questo quadro, l’uso sempre più spinto di intelligenza artificiale e machine learning trasformeranno il modo in cui i dati saranno gestiti e analizzati nei prossimi anni, con impatti di rilievo sui processi decisionali in azienda. Da tempo l'analisi permette di ricavare dai dati un valore, che può essere monetizzato o trasformato in efficienza aziendale oppure in nuovi prodotti e servizi, in supporto continuo e costante alla fase decisionale. Il machine learning è in grado di potenziare questo processo, sviluppando automatismi di analisi grazie ad algoritmi in grado di apprendere in continuazione dai dati stessi, per scoprire informazioni sconosciute e viste inesplorate, individuando ed estraendo valore senza essere stato programmato a sapere esattamente dove cercarlo.
Sempre secondo IDC, entro la fine di quest’anno i tre quarti almeno delle nuove soluzioni analitiche avranno integrato capacità di machine learning per venire incontro alle richieste delle aziende. In questo scenario, i servizi e le soluzioni di machine learning via cloud possono rappresentare un catalizzatore importante per accelerare la sperimentazione e la trasformazione in ottica data-driven delle imprese di tutti i settori.
Ecco perché, conclude IDC, da qui a tre anni, cioè entro il 2021, il 20% dei progetti di analytics, cognitive e intelligenza artificiale si appoggerà a un’infrastruttura eterogenea, sia on premises sia on cloud. Le aziende che sapranno dominare con confidenza le nuove tecnologie e piattaforme per la gestione degli insight saranno quelle capaci più di altre di comprendere i fattori che concretamente andranno a influenzare la customer satisfaction, la qualità dei prodotti e le performance finanziare dell’impresa.
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