AI-Powered Data Automation: è questa l’ultima tendenza della Data Analysis, frutto della combinazione di due tecnologie ampiamente diffuse, analytics e intelligenza artificiale, che sta rivoluzionando la modalità di accesso ai dati per estrarre insights preziosi volti ad efficientare business e processi aziendali. È su questo argomento che verte l’analisi di Elisa Sacchi, Senior Manager di Reply
Il nuovo paradigma ha la peculiarità di dare vita all’integrazione di IA, sottoforma di Machine Learning e Natural Language Processing (NLP), all’interno dei metodi tradizionali di analytics, con l’obiettivo di velocizzare il reperimento di insights, eliminare ogni possibile distorsione umana e abilitare capacità predittive, stimolando di fatto un approccio inedito ai dati da parte di soggetti, sia business che tecnici.
La progressiva automatizzazione delle attività quotidiane maggiormente time-consuming e soggette a deviazioni, consente, all’approccio basato su IA, di ampliare le capacità dei Business Analysts e Developers, permettendo loro di creare modelli AI-Powered da integrare nelle applicazioni di business e abilitare una cultura manageriale orientata al dato a guida dell’intera organizzazione in termini strategici e di innovazione.
In media, ogni essere umano genera 1,7 MB di dati al secondo per un totale di 2,5 quintilioni di byte prodotti ogni giorno e secondo più recenti stime nel 2025 saranno prodotti quotidianamente 463 exabyte di dati. Gli analytics sono pertanto imprescindibilmente parte integrante della strategia aziendale poiché costituiscono lo strumento attraverso il quale si genera valore. Per sopravvivere alla crescita esponenziale di dati a cui le società saranno destinate nei prossimi anni è fondamentale possedere la capacità di elaborarne il più possibile il più velocemente possibile.
I benefici dell’AI-Powered Data Automation sono riassumibili in: Data Democratization, Velocizzazione del decision-making, Automated Insights e Recommendations, Data-driven approach.
Democratizzare i dati significa dare accesso all’informazione a tutti coloro che ne hanno bisogno, indipendentemente dal ruolo aziendale e dagli obiettivi perseguiti. La sua influenza ricade sulla crescita dei ricavi, sulla customer retention e sull’efficienza generale poiché ogni singolo dipendente contribuisce al successo aziendale. L’ultimo rapporto Gartner dimostra che la Data Democratization ha prodotto immediati ritorni sull’investimento con in alcuni casi oltre il 350% di aumenti in produttività e oltre il 60% di incremento negli score di customer satisfaction.
Il secondo benefit generato è il cosiddetto faster decision-making. Gli utenti ricevono previsioni accurate sulla base dello storico dati in un millesimo di secondo poichè l’IA è in grado di estrarre miliardi di righe di dati grezzi utilizzando i modelli di ML e restituire insights in natural language con un delivery in real-time per sfruttare tempestivamente ogni eventuale opportunità.
Utilizzare gli strumenti di apprendimento automatico significa automatizzare alcune analisi che richiederebbero mesi di lavoro per un Data science team. A differenza dei tradizionali software di BI e self-service analytics che richiedono tempo per lavorare su front-end e back-end in contemporanea, le soluzioni di IA possono fornire insights e suggerimenti smart nel giro di qualche minuto essendo le piattaforme dotate di NLP traducendo così dati complessi a disposizione anche di utenti non esperti.
In quest’epoca di Big Data, l’Analisi è diventata vitale in tutto ciò che facciamo: per intercettare i trend di vendita, per segmentare i clienti in base al tracciamento dei loro comportamenti online, per prevedere la quantità di scorte da tenere in magazzino. I dati sono una risorsa notevole, ma è l’Analytics a renderli preziosi. Il Data-Driven approach è il segreto per efficientare le decisioni strategiche e i processi aziendali, partendo dall’implementazione di soluzioni IA volte a rimuovere le barriere che ostacolano la natura data-driven di un’organizzazione senza dover ricorrere a professionisti IT. Anche se la Business intelligence richiederà sempre inevitabilmente una cooperazione tra uomo e macchina. A differenza infatti di altri scenari, caratterizzati da azioni ripetitive a basso valore in cui l’IA potrebbe sostituire 100% l’uomo, in questo caso può solo fungere da supporto poiché l’essere umano resta indispensabile nell’interpretazione dei dati data la sua conoscenza del contesto aziendale.
L’expertise di Reply sul tema AI-Powered Data Automation deriva dal supporto che la società sta fornendo a numerosi clienti nella scelta delle piattaforme AI-Powered Business Intelligence e di AI-Powered Data Science Machine Learning più adatte per rispondere a specifiche esigenze di industry e che abilitano processi di Data Science e Machine Learning all’interno di una cultura aziendale agile orientata al dato per ottenere risultati concreti attraverso gli insights deducibili.
La metodologia messa a punto da Reply individua un mix di funzionalità in grado di assicurare un customer journey fluido per il cliente a supporto della creazione e fruizione continua e sostenibile di insights.
In primo luogo, diventa centrale il Natural Language Generation (NLG) nell’efficientamento dei processi per tradurre un complesso di dati in un testo descrittivo, conciso e comprensibile anche da soggetti non esperti nel campo dati. Il NLG ha la capacità di personalizzare la narrazione, utilizzando la terminologia specifica di un’azienda. In questo modo i testi generati contenenti insights descrittivi automatizzati possono essere incorporati in rapporti periodici destinati ai clienti o alla direzione aziendale.
Il Natural Language Querying (NLQ) consente invece agli utenti aziendali di interrogare il sistema semplicemente ponendo domande in linguaggio ordinario anziché scrivere in codice. Da un punto di vista tecnico il NLQ comprende due funzioni: la prima è la comprensione del linguaggio naturale (NLU) per tradurlo in un formato comprensibile alla macchina, la seconda è la creazione di query a partire dal riconoscimento vocale anziché da un testo, per ridurre il divario tra azienda e insight.
Ulteriore funzionalità è quella della Visualizzazione automatica di pattern rilevanti che aiuta gli utenti business ad individuare modelli potenzialmente rilevanti e soluzioni di Business Intelligence da applicare ad algoritmi standardizzati come la valutazione statistica o la cluster analysis.
Infine, il Rilevamento di anomalie e outlier per monitorare sul medio-lungo termine i dati su base real-time e segnalare eventuali variazioni inattese. I dati non sono mai statici e continuano a cambiare nel tempo; perciò, è importante monitorare l’accuratezza dei report di BI durante tutto il ciclo di vita.
In altre parole, una piattaforma che implementa capabilities di AI-Powered Data Automation può essere descritta come lo strumento che consente a un Data Scientist di trovare soluzioni omnicomprensive, oltre a fornire completa libertà nell’incorporazione di soluzioni automatizzate per la gestione dei dati, che costituiscono oggi il vero valore aziendale.
