Il parere di Axiante

In che modo le soluzioni di data analytics possono aiutare le aziende a estrarre valore dai loro dati?

Indubbiamente è in atto un cambio di approccio da parte delle aziende, indotto anche dalle perturbazioni macroeconomiche e geopolitiche, in cui il cloud e l’intelligenza artificiale sono il nuovo motore della trasformazione digitale e dell’accelerazione necessaria per competere. In questo quadro si inserisce la datificazione delle aziende in un’ottica di data driven company. Infatti, la strategia aziendale per dispiegarsi appieno, necessita oggi di dati di altissima qualità e le cui sintesi siano in grado di adattarsi velocemente alla mutazione della base dati, all’integrazione con informazioni non facenti parte del core business e con proiezioni previsionali affidabili con una confidenza statistica controllata e nota. Lo scopo è guidare nel medio-lungo periodo le decisioni di business strategiche e nel breve introdurre efficienza a tutti i livelli e in tutte le operation aziendali.

La necessità di avere le soluzioni migliori in tempi brevi richiede l’adozione di soluzioni in cloud mentre la necessità di informazioni previsionali il più precise possibile trova una risposta nei software applicativi di machine learning e di deep learning. Nel dettaglio, nel mirino dei data analytics troviamo l’ottimizzare dei processi produttivi, la riduzione degli sprechi e una più oculata allocazione delle risorse. L’approccio, basato sui dati, aiutato dal machine learning, consente l’identificazione dei colli di bottiglia e delle inefficienze.

Sul fronte dei customer, l’obiettivo cruciale è l'aumento della personalizzazione della sua esperienza. Con la crescente quantità di dati disponibili dai canali digitali, possiamo comprendere meglio le preferenze e i comportamenti dei clienti offrendo loro prodotti e servizi su misura, aumentando così soddisfazione e fidelizzazione. Le analisi avanzate permettono anche la previsione delle tendenze di acquisto e quindi di ottimizzare le scorte ma anche di anticipare le esigenze in “embrione” dei consumatori. L'adozione di data analytics è anche una chiave imprescindibile anche per migliorare la conformità normativa e la governance aziendale, riducendo così il rischio di sanzioni e migliorando la trasparenza delle operazioni, o, in ambito bancario e assicurativo, per rilevare frodi, valutare il rischio sugli insoluti e gli impatti finanziari conseguenti. E potremmo continuare.

In sintesi, in un mondo sempre più guidato dai dati, queste capacità analitiche avanzate non sono più un vantaggio competitivo, ma una necessità strategica.

Quali sono a vostro parere le prospettive offerte dall’AI generativa in ambito analytics?

Una delle prospettive più promettenti dell'AI generativa in ambito analytics è la capacità di generare scenari per i modelli predittivi aiutando le aziende a prevedere lo scenario futuro in modo molto più dettagliato e accurato e quindi di prendere decisioni più informate, trasformando il modo in cui le aziende pianificano per esempio gli investimenti. Nel campo del marketing, l'AI generativa offre la possibilità di creare contenuti personalizzati su larga scala, generando automaticamente testi, immagini e video ottimizzati per diversi segmenti di clientela, aumentando l'efficacia delle campagne e migliorando il ritorno sull'investimento.

Inoltre, l'AI generativa sta rivoluzionando il customer service con chatbot e gli assistenti virtuali di nuova generazione in grado di rispondere alle richieste dei clienti in modo molto più naturale e sofisticato. Ma anche in ambito sanitario permette l’analisi di dataset clinici di ampiezza impensabile con i precedenti approcci fornendo nuove ipotesi di trattamento, predicendo l'esito di diverse terapie, etc fino a contribuire ad accelerare la scoperta di farmaci e terapie.

In sintesi, l'AI generativa sta aprendo nuove prospettive nel campo degli analytics, offrendo strumenti potenti per la previsione, la personalizzazione e l'innovazione. Le aziende che sapranno sfruttare al meglio queste tecnologie saranno in grado di trasformare i dati in vantaggi competitivi concreti, rivoluzionando i loro modelli di business e creando nuove opportunità di crescita e successo.