Affronta le sfide aziendali più comuni con il machine learning
Il machine learning (ML) è andato oltre la spinta pubblicitaria e si è trasformato in un significativo fattore per la generazione di valore in molte organizzazioni. Oltre due terzi delle aziende che si sono completamente affidate all’intelligenza artificiale (IA) dicono che tale tecnologia ha permesso di ottenere una migliore esperienza cliente e più della metà afferma che ha migliorato il processo decisionale, aumentato la produttività e permesso l’innovazione, consentendo al contempo di risparmiare sui costi.
Il machine learning, quindi, è chiaramente essenziale per poter trasformare un’azienda, ma molte organizzazioni hanno difficoltà a capire in quali contesti applicarlo per ottenere i massimi risultati. La selezione del caso d’uso giusto per il machine learning richiede che vengano presi in considerazione alcuni fattori with aws.
Innanzitutto è necessario trovare un equilibrio tra il valore aziendale ottenibile e la velocità con cui tale valore viene raggiunto. Una proof of concept creata da un data scientist avulso da ogni contesto probabilmente non genererà grande entusiasmo per il machine learning all’interno di un’organizzazione. Per attirare l’impegno e i finanziamenti necessari, è più efficace mostrare come il ML possa far fronte ai problemi pratici dell’organizzazione. Inoltre, è opportuno definire un obiettivo che possa essere raggiunto in 6-8 mesi, in modo da non perdere lo slancio. Ciò è soprattutto vero se si tratta della prima esperienza nel campo del machine learning.
In secondo luogo, sarà necessario individuare un caso d’uso per cui si possano avere a disposizione in modo immediato parecchi dati. Un caso d’uso aziendale di qualità ma privo di dati è causa di frustrazione per i data scientist.
Infine, è importante valutare se la risoluzione del problema aziendale richieda realmente l’uso del machine learning e se quest’ultimo produrrà risultati migliori, rispetto all’approccio tradizionale. I risultati possono essere raggiunti in termini di riduzione dei costi, aumento della produttività dei dipendenti o miglioramento dell’esperienza per i clienti.
Miglioramento della produttività dei dipendenti grazie a un accesso rapido e semplice a informazioni corrette
I dipendenti che possono accedere velocemente e con facilità a dati corretti sono più produttivi. In uno studio condotto nel 2019 da The Economist, i dirigenti aziendali intervistati dichiaravano che “un accesso facile alle informazioni necessarie per completare il proprio lavoro” costituisce il fattore primario sul quale la tecnologia può incidere per aumentare il coinvolgimento e la produttività dei dipendenti.
I tuoi dipendenti possono cercare le informazioni di cui hanno bisogno ponendo domande in linguaggio naturale tramite Amazon Kendra, un servizio di ricerca intelligente di grande precisione basato sulla tecnologia del machine learning.
I milioni di documenti creati da un’organizzazione contengono informazioni preziose in attesa di essere utilizzate. Purtroppo, elaborare manualmente volumi di dati sempre in aumento, al fine di renderli accessibili e ricercabili, è un’attività complessa e costosa. Utilizzando il machine learning, l’organizzazione può accedere in modo tempestivo alle informazioni contenute nei documenti, mettendo a disposizione nuovi approfondimenti utili per le decisioni aziendali.
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I 7 casi d’uso principali del machine learning
