L’intelligenza artificiale ha smesso di essere una promessa teorica per trasformarsi in uno strumento operativo nelle mani delle imprese. In questo contesto, Qlik, società globale specializzata in integrazione dati e analytics, ha presentato Qlik Predict, una piattaforma che consente di integrare modelli predittivi direttamente nei flussi decisionali aziendali.
A differenza di molte soluzioni di AI, Qlik Predict non si rivolge a data scientist o sviluppatori, ma agli utenti di business. L’obiettivo è permettere ai team operativi di creare e utilizzare modelli di machine learning senza scrivere codice, garantendo al contempo governance, sicurezza e spiegabilità dei risultati.
L’evoluzione naturale dell’analisi dei dati
Qlik Predict rappresenta un’estensione logica dell’offerta di Qlik, che da anni opera nell’ambito dell’integrazione e dell’analisi dei dati. Dopo aver reso accessibile la business intelligence a diversi livelli aziendali, Qlik punta ora a democratizzare l’intelligenza predittiva.
Il passaggio da una logica descrittiva (“cosa è successo”) a una logica predittiva (“cosa succederà”) consente alle organizzazioni di anticipare eventi, gestire rischi e ottimizzare le risorse. Qlik Predict nasce per colmare questo spazio, integrando modelli di previsione in tempo reale all’interno delle attività quotidiane, senza interrompere i flussi di lavoro o richiedere infrastrutture aggiuntive.
Architettura e principi di funzionamento
La piattaforma si basa su Qlik Cloud®, l’infrastruttura proprietaria che garantisce la scalabilità e la sicurezza necessarie per un utilizzo a livello enterprise. Qlik Predict si distingue per tre elementi fondamentali: la modellazione no-code, la trasparenza dei risultati e l’integrazione operativa.
La modellazione no-code consente a utenti non tecnici di costruire modelli predittivi selezionando semplicemente le variabili di interesse. I risultati vengono poi presentati attraverso visualizzazioni interattive basate su SHAP (Shapley Additive Explanations), un approccio che permette di comprendere l’impatto di ciascun fattore sulle previsioni.
L’integrazione nei flussi di lavoro è un altro punto chiave. Le previsioni non restano confinate in dashboard o report, ma vengono tradotte in azioni operative, come alert, simulazioni “what-if” o suggerimenti automatizzati per la pianificazione.
Dati concreti e casi d’uso
Qlik Predict è già utilizzato da diverse aziende in settori ad alta complessità. SLA Software Logistik Artland, fornitore tedesco di soluzioni per l’industria alimentare, ha ridotto le deviazioni di produzione all’1%. Village Roadshow, gruppo australiano dell’intrattenimento, impiega la piattaforma per ottimizzare la gestione del personale e dei costi operativi, migliorando l’esperienza cliente.
Nel settore della produzione alimentare, Steinemann ha raggiunto un’accuratezza predittiva superiore al 90% nelle proprie previsioni di produzione. Logistics Plus, attiva nei servizi logistici internazionali, ha ridotto il margine d’errore nelle spedizioni dal 20% a meno dell’1%.
Questi esempi mostrano come l’adozione di modelli predittivi possa tradursi in un vantaggio competitivo tangibile, migliorando precisione, efficienza e capacità di risposta ai cambiamenti di mercato.
Governance, trasparenza e responsabilità
Uno degli ostacoli principali all’adozione dell’intelligenza artificiale su larga scala è la fiducia. Le imprese vogliono sapere non solo quali decisioni suggerisce un modello, ma anche perché.
Qlik Predict affronta questo tema con un approccio di “AI spiegabile” (explainable AI), che combina trasparenza algoritmica e controllo umano. Gli utenti possono verificare l’impatto di ogni variabile sul risultato, mentre i reparti IT mantengono il controllo su governance, versioning e validazione dei modelli.
Questo equilibrio tra autonomia operativa e controllo tecnico consente di scalare l’uso dell’intelligenza predittiva senza compromettere la conformità o la sicurezza dei dati.
Dalla reattività alla proattività
Molte organizzazioni si affidano ancora a modelli analitici retrospettivi. Qlik Predict promuove invece una transizione verso la proattività, offrendo previsioni in tempo reale che possono influenzare decisioni quotidiane in produzione, logistica, vendite e risorse umane.
In termini di valore strategico, ciò significa ridurre i tempi decisionali, aumentare la coerenza tra reparti e migliorare la redditività operativa. Le decisioni non vengono più prese “a posteriori”, ma diventano parte di un ciclo continuo di previsione, azione e verifica.
L’intelligenza predittiva come leva competitiva
Il valore di una piattaforma come Qlik Predict non risiede soltanto nella tecnologia, ma nella capacità di trasformare la cultura aziendale. Rendendo l’intelligenza artificiale accessibile ai non specialisti, Qlik contribuisce a creare organizzazioni più autonome, capaci di basare le proprie strategie su dati concreti e modelli verificabili.
Questa democratizzazione dell’AI apre la strada a un nuovo modello decisionale, in cui le informazioni non si limitano a descrivere il passato, ma guidano il futuro in tempo reale.
Qlik Predict segna un passo importante verso l’adozione diffusa dell’intelligenza artificiale nelle imprese. Unisce semplicità d’uso e rigore tecnico, consentendo a chi prende decisioni di accedere alla potenza predittiva del machine learning senza dover comprendere la complessità dei modelli sottostanti.
In un contesto economico caratterizzato da incertezza e velocità, la capacità di anticipare scenari con dati affidabili diventa un vantaggio competitivo determinante. Qlik Predict rappresenta quindi una risposta concreta a una sfida reale: trasformare l’AI da concetto astratto a strumento quotidiano di lavoro.
