Il settore dell’automazione ha già cambiando i modelli di business e sta avendo un impatto a 360 gradi su tutte i dipartimenti aziendali. Oggi, in particolare, le tecnologie di machine learning si stanno rapidamente evolvendo dando nuovo impulso al cambiamento in atto, per proiettarci in un’altra era. Occorre capire di cosa si tratta e quali sono risultati e conseguenze per sfruttarne le enormi potenzialità e creare vantaggi competitivi.

Il machine learning consiste nella capacità di scrivere algoritmi che permettono alla macchina di imparare dai dati in ingresso e da quelli già elaborati, adattandosi anche in caso di cambiamenti dell’ambiente e delle circostanze. E’ molto differente dalla programmazione tradizionale dove tutto è previsto all’origine e l’imprevisto conduce al non funzionamento efficace dell’algoritmo. 

In un mondo che richiede sempre più integrazione e correlazione fra dipartimenti, dati e perfino aziende, l’uso di sistemi intelligenti può fare la differenza rispetto al passato, e rispetto ai concorrenti. E da analisi condotte dai principali istituti di ricerca, non c’è settore dove il machine learning non trovi applicazione pratica, tenendo presente che su alcuni di questi il valore che riesce a creare è già registrato e acquisito, mentre su altri settori è un mondo ancora tutto da scoprire.

L’intera materia poggia sul pesante uso di statistica e sistemi inferenziali, tecniche di apprendimento automatico e analisi regressive, più l’utilizzo di reti neurali. Alla base di tutto c’è comunque la necessità di disporre di volume di dati idonei all’apprendimento degli algoritmi e alla costruzione di modelli efficaci per rendere le macchine veramente “esperte” e poter lavorare sul “mondo reale”. 

Il risultato finale dell’uso di tecniche di machine learning è riconducibile a tre attività tipiche per cui esso viene applicato: classificazione, stima e previsione, e creazione di nuovi contenuti ad hoc.

Manifattura e industria, commercio, sanità e finanza sono solo alcuni dei settori in cui si riesce a creare grande valore dall’applicazione di simili tecniche. Tradotto, vuol dire poter ottimizzare la produzione, personalizzare le offerte in base ai dati di analytics di siti web e CRM, fare trading automatico, aumentare il livello di sicurezza di transazioni, automatizzare diagnosi.

Il livello di competenza richiesto per introdurre soluzioni di Machine Learning è molto elevato, perché occorre agire fortemente sui processi e le tecnologie utilizzate e ha un impatto decisivo sul lavoro di tutta la squadra aziendale, a ogni livello.

A questo punto il focus si sposta sul livello di cooperazione fra uomo e macchina, visto che uno degli scopi ultimi del machine learning è automatizzare attività a oggi svolte da impiegati, professionisti e operai. C’è serio rischio per l’occupazione? Evidente come l’impatto sulla forza-lavoro c’è e ci sarà ancora di più nel futuro, così come è evidente che molti lavori verranno sostituiti dall’uso di macchine e sistemi intelligenti, ma su questo dovrebbe fondarsi un ricambio professionale oltre che generazionale: spostare a diverse e più qualificate mansioni chi domani si vedrà sostituito da algoritmi.

Lavorare sulla sinergia, e non sulla semplice sostituzione, in modo da accompagnare la rivoluzione dell’automazione intelligente senza troppe vittime, creando rottura positiva rispetto al passato al fine di generare nuova ricchezza.