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Il fascino discreto del machine learning

La ricerca globale di Oxford Economics svolta per conto di ServiceNow rivela una promettente dinamica di crescita nell'adozione di logiche di apprendimento automatico

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%).
Pubblicato il: 19/10/2017

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