AI Analytics: ottenere informazioni più grandi e migliori con algoritmi intelligenti

Un recente sondaggio di McKinsey ha rivelato che gli intervistati che la società di consulenza ha classificato come "AI ad alte prestazioni" attribuiscono almeno il 20% dei loro guadagni al lordo di interessi e tasse (EBIT) all'intelligenza artificiale. Un altro studio di Accenture ha rilevato che solo il 12% delle organizzazioni intervistate sta effettivamente ottenendo successo con l'implementazione dell'IA. Per queste aziende, il 30% delle loro entrate proviene dall'intelligenza artificiale.

Pensi che questa sia un'opportunità persa che vuoi sfruttare? Quindi continua a leggere per saperne di più sull'analisi dell'intelligenza artificiale, su come può servire la tua azienda e quali sfide aspettarti durante l'implementazione. Forse questo ti ispirerà e ti darà le conoscenze necessarie per contattare i fornitori di servizi di sviluppo dell'IA.

Che cos'è l'analisi basata sull'intelligenza artificiale e in che modo differisce dall'approccio tradizionale?

L'analisi funziona estraendo modelli significativi nei dati e interpretandoli e comunicandoli. L'approccio tradizionale all'analisi è lento e impegnativo, ma migliorarlo con l'IA può accelerare significativamente il processo e aumentare la precisione dei risultati.

Nell'analisi tradizionale, gli utenti creano dashboard per trovare modelli nelle visualizzazioni con l'aiuto della programmazione "if-then", in cui i dati vengono elaborati rigorosamente secondo regole predefinite. Questi dashboard rispondono a requisiti aziendali specifici e hanno un ambito limitato. Il metodo tradizionale può gestire solo dati strutturati.

L'analisi dell'intelligenza artificiale si riferisce all'automazione del processo di analisi dei dati utilizzando la tecnologia, come l'apprendimento automatico e altri sottoinsiemi di intelligenza artificiale. L'analisi dell'intelligenza artificiale può gestire dati non strutturati complessi, come immagini e parlato. Non si limita a un'ipotesi predefinita e può sorprenderti con risultati inaspettati. A differenza dell'approccio tradizionale, che è statico, il metodo basato sull'intelligenza artificiale consente agli utenti di aggregare dinamicamente i dati per rispondere a domande diverse.

Secondo Gartner, esistono quattro approcci principali all'analisi dei dati.

1. L'analisi descrittiva interpreta i dati storici. Utilizza strumenti e dashboard di business intelligence per analizzare le tendenze e capire cosa è successo in passato. Non prevede il futuro.
2. L'analisi diagnostica utilizza tecniche di data mining per capire perché è successo qualcosa.
3. L'analisi predittiva aiuta a prevedere i risultati futuri, dato che le condizioni rimangono costanti. È qui che entra in gioco l'IA.
4. Analisi prescrittiva guidata dall'azione. Aiuta a determinare il modo migliore per ottenere determinati risultati.

Gartner suggerisce di combinare analisi predittive e prescrittive per risolvere problemi aziendali complessi e prendere decisioni basate sui dati. Quindi, se vuoi essere in grado di:

• Aggrega rapidamente i dati su diversi aspetti della tua attività invece di creare una dashboard per ogni domanda aziendale
• Ricevi consigli approfonditi
• Guarda il tuo problema da una prospettiva diversa
• Capire "perché" certe cose sono accadute e "come" fare un cambiamento in futuro

Quindi l'analisi dei dati AI è qualcosa che vorresti provare.

I 5 principali casi d'uso per l'analisi dell'intelligenza artificiale

Ora che conosci i vantaggi dell'analisi basata sull'intelligenza artificiale rispetto all'approccio tradizionale, vediamo come puoi applicarla per risolvere i tuoi problemi aziendali.

1. L'analisi basata sull'intelligenza artificiale migliora l'esperienza del cliente con l'aiuto dell'analisi del sentiment

L'analisi del sentiment è un campo all'interno dell'elaborazione del linguaggio naturale utilizzato per rilevare i sentimenti dei clienti riguardo al tuo marchio, prodotto e servizi analizzando il testo. Le aziende possono applicare questa pratica per studiare i post sui social media, le risposte ai sondaggi, le recensioni dei clienti, ecc. per valutare la reputazione del proprio marchio e comprendere le esigenze dei clienti.

Analisi del sentiment basata sull'intelligenza artificiale nel settore bancario

Le banche implementano l'analisi del sentiment per scoprire cosa pensano gli utenti dei loro prodotti e servizi e dell'esperienza complessiva con l'organizzazione. Inoltre, gli istituti finanziari possono utilizzare questa tattica per valutare le reazioni dei clienti alla campagna della concorrenza e copiare gli esempi di maggior successo.

Un esempio di comprensione delle opinioni dei clienti con l'aiuto dell'analisi del sentiment basata sull'intelligenza artificiale viene dalla Atom Bank con sede a Durham. L'azienda ha analizzato i dati di sondaggi e comunità online per scoprire cosa pensano i clienti della loro app bancaria. I dati hanno scoperto che il tema "autenticazione" è associato a un sentimento negativo. Ha anche riconosciuto problemi persistenti che hanno causato frustrazione, come "il riconoscimento facciale non funziona".

La banca Atom ha utilizzato le conoscenze ottenute dall'analisi dei dati basata sull'intelligenza artificiale per apportare miglioramenti ed è diventata la banca con il punteggio più alto secondo Trustpilot, una delle principali piattaforme di recensioni.

Capire il sentimento del cliente nella vendita al dettaglio

I rivenditori possono analizzare i social media, il feedback dei clienti e le richieste di assistenza clienti per scoprire cosa pensano le persone del loro marchio in generale o rispetto a una specifica campagna di marketing. L'analisi del sentiment può anche aiutare i rivenditori a rimanere al passo con le tendenze imminenti.

Un rivenditore di abbigliamento nordamericano ha esaminato i social media dei propri clienti, in particolare TikTok, per identificare le tendenze e descrivere come corrispondono a diversi utenti. Di conseguenza, il rivenditore ha acquisito informazioni approfondite su come le diverse tendenze dell'abbigliamento, come il tessuto, il design e il prezzo, si adattano a vari tipi di acquirenti. L'organizzazione ha utilizzato queste informazioni per le sue campagne mirate e per la progettazione di linee di abbigliamento.

2. L'analisi AI riduce i tempi di inattività delle apparecchiature attraverso la manutenzione predittiva

L'analisi predittiva basata sull'intelligenza artificiale può elaborare i dati raccolti da diverse macchine per comprenderne le condizioni in tempo reale invece di affidarsi all'ispezione umana programmata. La manutenzione predittiva è particolarmente preziosa per le apparecchiature di difficile accesso, come nel caso dell'industria petrolifera e del gas, dove le macchine remote sono molto impegnative e persino pericolose per l'accesso.

Ma le applicazioni di manutenzione predittiva possono portare benefici anche ad altri settori.

Manutenzione predittiva nella produzione

L'analisi dell'intelligenza artificiale ha molti meriti nella produzione. Può individuare apparecchiature sovraccariche, che funzionano a metà della capacità o che rischiano di guastarsi, ritardando l'intero processo di produzione.

ZF Friedrichshafen, fornitore leader nel settore automobilistico, ha collaborato con Microsoft per utilizzare l'intelligenza artificiale per l'ottimizzazione dei processi. Nell'ambito di questo progetto, l'azienda si è concentrata sulla manutenzione predittiva della linea di produzione di parti di ingranaggi. Voleva sostituire un anello di levigatura nella levigatrice poco prima della fine del suo ciclo di vita. La soluzione finale di analisi dell'intelligenza artificiale è stata in grado di rilevare il 99% delle fratture dell'anello di levigatura prima che colpissero la linea di produzione.

Manutenzione predittiva nei trasporti

Nel settore dei trasporti, l'analisi dei dati AI nella manutenzione predittiva aiuta a rilevare i malfunzionamenti del veicolo per evitare situazioni in cui un binario è bloccato in mezzo al nulla. Ad esempio, Infrabel, una compagnia ferroviaria belga, utilizza diversi tipi di sensori nei suoi binari, inclusi sensori di misurazione della temperatura e del consumo energetico. Dopo aver analizzato i dati, gli operatori dell'azienda possono rilevare il surriscaldamento e le variazioni insolite del consumo energetico e mettere fuori servizio il veicolo per la riparazione in un momento opportuno.

3. L'analisi dell'intelligenza artificiale prevede la domanda di ottimizzazione dell'inventario

L'approccio tradizionale alla gestione dell'inventario si basa sui dati degli ordini dei clienti. Anche se questo metodo può essere efficace, spesso porta a scorte eccessive e insufficienti, in quanto utilizza fonti di dati limitate. L'analisi basata sull'intelligenza artificiale consente ai responsabili della supply chain di prendere in considerazione una gamma più ampia di dati, come le tendenze attuali, le vendite storiche e persino i contenuti dei social media.

Secondo McKinsey, incorporare l'analisi dell'intelligenza artificiale nelle operazioni di gestione della supply chain può ridurre gli errori fino al 50% e ridurre le opportunità di vendita perse di circa il 65%.

Ikea utilizza uno strumento di previsione della domanda basato sull'intelligenza artificiale in grado di analizzare i dati provenienti da un massimo di 200 fonti per prevedere la popolarità di ciascun prodotto. Questo strumento può tenere conto di fattori, come i cambiamenti stagionali, i festival e le previsioni meteorologiche, e può prevedere la domanda dallo stesso giorno fino a quattro mesi prima. Questo nuovo strumento ha aumentato la precisione delle previsioni di Ikea al 98%.

4. L'analisi AI ti consente di creare offerte personalizzate

Ancora una volta, elaborando notevoli quantità di dati, l'AI analytics consente alle aziende che operano in diversi settori di creare prodotti e servizi personalizzati e di renderli visibili alle persone giuste al momento giusto.

Offerte personalizzate e marketing mirato nel commercio al dettaglio

L'analisi basata sull'intelligenza artificiale può eseguire una migliore segmentazione del pubblico, consentendo campagne di marketing su misura. Ciò consente ai rivenditori di inviare annunci di impatto ai clienti che hanno maggiori probabilità di agire. Inoltre, le aziende possono collegare un motore di raccomandazione basato sull'intelligenza artificiale nella loro piattaforma di e-commerce in modo che possa suggerire prodotti ai clienti in base alle loro preferenze, dati demografici e tendenze attuali.

Un rivenditore di scarpe britannico ha sperimentato l'intelligenza artificiale e l'analisi dei dati per consigliare i prodotti sul proprio sito Web e ha assistito a un aumento dell'8,6% delle percentuali di aggiunta al carrello.

Trattamento personalizzato in sanità

L'analisi dell'intelligenza artificiale nel settore sanitario può ottenere informazioni dai biomarcatori, dalle informazioni genetiche e da altri dati sanitari di un paziente per prevedere la risposta della persona a diverse opzioni di trattamento, il che aiuta a evitare di prescrivere un farmaco costoso se è improbabile che sia efficace.

L'Università giapponese di Chiba ha utilizzato l'analisi dell'intelligenza artificiale per elaborare i dati genomici, clinici e metabolici di pazienti con carcinoma ovarico prima del trattamento e ha scoperto un gruppo con una prognosi piuttosto sfavorevole, che difficilmente risponderà bene al trattamento tipico. Successivamente, i ricercatori hanno utilizzato questi risultati per sviluppare un trattamento personalizzato per questo segmento di popolazione.

5. L'analisi dell'intelligenza artificiale prevede il comportamento dei clienti

Ancora una volta, elaborando notevoli quantità di dati, l'AI analytics consente alle aziende che operano in diversi settori di creare prodotti e servizi personalizzati e renderli visibili alle persone giuste al momento giusto.

Prevenire l'abbandono dei clienti

Analizzando i social media, le recensioni dei clienti, i ticket di supporto e altre informazioni, l'analisi dell'intelligenza artificiale può individuare i clienti insoddisfatti e che pensano di partire per un concorrente. Ciò ti consente di prendere le misure necessarie per mantenere questo cliente invece di lasciarlo andare e pagare un prezzo più alto per attirare nuove persone. Gli studi dimostrano che acquisire un nuovo cliente è cinque volte più costoso che mantenerne uno esistente.

Previsione appuntamenti mancati

Gli appuntamenti mancati costano al sistema sanitario statunitense circa 150 miliardi di dollari all'anno. L'analisi dei dati basata sull'intelligenza artificiale consente agli ospedali e ai professionisti privati ​​di prevedere quali pazienti probabilmente salteranno gli appuntamenti senza una notifica.

I ricercatori del Boston Children's Hospital hanno creato un modello di intelligenza artificiale in grado di analizzare informazioni, come la storia medica di un paziente, la disponibilità dell'assicurazione, la razza e il livello di istruzione della madre, oltre alle condizioni meteorologiche, per individuare eventuali mancate presentazioni. Il team di ricerca ha anche suggerito di implementare un qualche tipo di promemoria nell'algoritmo, in modo che dopo aver identificato i pazienti che potrebbero perdere un appuntamento, il modello potrebbe determinare se un paziente può beneficiare di un messaggio di testo o di una chiamata e spingerli utilizzando il metodo preferito.

Sfide associate all'implementazione dell'IA nell'analisi dei dati

I progetti di intelligenza artificiale sono noti per il loro alto tasso di fallimento. Forbes riferisce che tra il 60% e l'80% dei progetti di intelligenza artificiale fallisce. Gartner dipinge un quadro ancora più cupo con l'85% dei progetti che vanno fuori strada.

Esploriamo le principali difficoltà che potresti incontrare e come aumentare le tue possibilità di successo. Puoi trovare maggiori informazioni sulle sfide associate all'IA sul nostro blog. Forniamo anche una guida dettagliata all'implementazione dell'IA che ti aiuterà a raggiungere i tuoi obiettivi con l'IA.

Dati di addestramento insufficienti

La ricerca mostra che il 96% delle aziende incontra sfide relative ai dati quando si tratta di analisi AI. Non è sempre possibile trovare un set di dati esistente che soddisfi pienamente le tue esigenze di formazione adeguata. Gli insiemi esistenti possono essere distorti, troppo generici per la tua popolazione target, incompleti o semplicemente imprecisi. Un recente studio condotto dall'Università della California e da Google Research ha scoperto la pratica del "pesante prestito" di dati tra professionisti e ricercatori, il che significa che una comunità che lavora su un'attività adotta dati destinati a essere utilizzati in un ambiente diverso. È improbabile che i modelli formati su dati "presi in prestito" forniscano risultati accurati, poiché non hanno familiarità con i casi specifici del campo.

Per migliorare la qualità dell'addestramento del modello, i data scientist devono collaborare con esperti di dominio e proprietari di dati per compilare set di dati di addestramento rappresentativi del proprio campo. Devono inoltre assicurarsi che sia pulito e accuratamente etichettato manualmente o con l'aiuto di strumenti di annotazione, come Supervise.ly.

Non saltare la consultazione di esperti di dominio, soprattutto quando devi interpretare dati provenienti da altri paesi e culture. Secondo Devaki Raj, amministratore delegato di CrowdAI, una startup di intelligenza artificiale di successo, "per essere efficace, l'automazione deve essere informata da coloro che sono più vicini al problema".

Risultati distorti

I risultati prodotti dai modelli di intelligenza artificiale dipendono in gran parte dai dati di addestramento. E se questi dati non vengono esaminati rigorosamente, i pregiudizi etnici, basati sull'età e altri tipi possono facilmente insinuarsi, influenzando gli algoritmi per fornire previsioni corrotte. Anche con un'adeguata formazione iniziale, gli algoritmi di intelligenza artificiale possono sviluppare pregiudizi mentre continuano ad apprendere.

Per superare questa preoccupazione, assicurati che gli algoritmi siano progettati pensando all'inclusione e addestrati su dati rappresentativi. E dopo l'implementazione, investi in framework di controllo e conduci audit regolari per garantire che tutti gli strumenti di analisi dei dati basati sull'intelligenza artificiale producano risultati pertinenti e imparziali.

Elevate spese associate alla tecnologia

Gli algoritmi di machine learning e deep learning consumano un'enorme quantità di energia per funzionare. Richiedono un numero sempre crescente di GPU e core per funzionare. E tutto questo è piuttosto costoso. Anche se grazie al cloud computing non è necessario avere tutte le risorse in casa, non è comunque economico. E più intelligente e accurato è il tuo algoritmo, più costerà svilupparlo.

Puoi fare riferimento al nostro blog per ulteriori informazioni sui costi di implementazione dell'IA e sui fattori alla base dei costi di analisi dei dati.

Puoi ridurre al minimo le spese durante le prime fasi di sviluppo identificando i tuoi casi d'uso prioritari e costruendo un MVP per convalidare la tua idea e individuare le aree di miglioramento. Non prosperare per l'estrema precisione fin dall'inizio e rimanere bloccato con fondi insufficienti. Quando hai la prova che il tuo progetto è fattibile, puoi alimentare gradualmente il tuo strumento di analisi dell'IA con dati più pertinenti per migliorare la precisione.

La natura della scatola nera degli algoritmi AI

In alcuni settori, è difficile accettare le raccomandazioni dell'intelligenza artificiale e dell'analisi dei dati se il sistema non elabora il modo in cui ha raggiunto le sue conclusioni. La necessità di spiegazioni sorge a causa di principi di conformità o per motivi personali. Ad esempio, nel settore sanitario, i medici troveranno difficile prescrivere un trattamento raccomandato da un modello di intelligenza artificiale se non comprendono la logica alla base della selezione di questo particolare trattamento.

Se il tuo campo richiede trasparenza nel processo decisionale, puoi implementare un'intelligenza artificiale spiegabile. È un insieme di processi che consente agli utenti umani di comprendere l'output degli algoritmi di intelligenza artificiale. Le tecniche Explainable AI consentono inoltre agli utenti di individuare e correggere risultati distorti e imprecisi. Tuttavia, vale la pena notare che i modelli white-box mancano del potere predittivo delle loro controparti black-box.

Quindi, l'analisi dell'intelligenza artificiale vale la pena?

Anche se l'analisi dell'intelligenza artificiale è difficile da implementare e non tutte le organizzazioni riescono in questo sforzo, i vantaggi di un'implementazione di successo sono numerosi. In questo mondo frenetico, in cui la concorrenza sta accelerando, le aziende non possono permettersi di perdere mesi a rispondere a domande strategiche utilizzando l'analisi tradizionale. Perderanno la loro posizione di mercato a favore di aziende che si affidano all'analisi dei dati basata sull'intelligenza artificiale e possono ottenere gli stessi risultati molto più rapidamente.

Guarda il lasso di tempo descritto da James Crawford, amministratore delegato di Orbital Insight, un'innovativa startup di intelligenza artificiale, "Vogliamo ridurlo a circa un'ora quando si tratta di qualcosa che accade nel mondo fisico".

E quanto tempo dedichi alle attività di analisi al momento? Se vuoi migliorare le tue capacità decisionali e ottenere altri vantaggi che l'analisi AI ha in serbo, contatta un consulente fidato di analisi dei big data che ti aiuterà a ottenere il meglio dai tuoi dati.

Sei interessato a migliorare la tua attività con l'analisi AI? Contattaci! Elaboreremo l'approccio migliore per il tuo budget e i casi d'uso, ti aiuteremo con l'addestramento del modello e ci assicureremo che gli algoritmi siano privi di pregiudizi.

Originariamente pubblicato su https://itrexgroup.com il 13 dicembre 2022.