Riassunto analitico
Al giorno d'oggi, si sta assistendo ad una trasformazione digitale in cui i dati supportano ed accelerano i processi decisionali ma forniscono anche gli strumenti per prendere decisioni future con l’aiuto di analisi predittive.
La sfida di questa trasformazione digitale è proprio quella di trasformare imprese, organizzazioni o persone da ‘fabbriche di dati’ a ‘fabbriche di conoscenza’: passare dalla capacità di raccogliere, archiviare e usare dati a quella che ci permette di carpire solo i dati utili e di metterli in relazione in tempo reale per creare nuova conoscenza affinché possa essere condivisa. Questo meccanismo permette alle imprese, alle organizzazioni, alle istituzioni e alle Pubbliche Amministrazioni di generare nuovo valore, nelle forme consone a ciascuna di queste entità, vale a dire in forma di profitti, di efficienze o di qualità dei servizi.
La naturale conseguenza di questo processo è stata senz’altro l’opportunità di nuove forme di business rese concrete dall’affermarsi di algoritmi di intelligenza artificiale e machine learning, sempre più a supporto di sistemi di manutenzione preventiva degli impianti, dell’ottimizzazione ed automazione della supply chain e di tutti i processi aziendali quotidiani.
Il continuo sviluppo di queste tecnologie sta realizzando gli strumenti di consumo e di business del prossimo futuro: l’accesso ai dati, agli algoritmi e la possibilità di effettuare sperimentazioni potendo usufruire di piattaforme "as a service" con tutti i loro benefici porterà e sta portando ad una esplosione di nuove applicazioni di Intelligenza Artificiale.
In questo pervasivo diramarsi di nuove tecnologie e conseguenti nuove opportunità di business che trova posto lo sviluppo di questo progetto il cui scopo è cogliere opportunità e potenzialità delle principali piattaforme di Machine Learning calate in un particolare caso applicativo aziendale.
|