Strategia aziendale: dati e intelligenza artificiale per decisioni data driven

data driven decisioni

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La strategia aziendale oggi, oltre ai dati e alle cosiddette decisioni data-driven, ha un alleato in più. L’uso di analisi predittive, un sottoinsieme dell’Intelligenza Artificiale, aiuta a utilizzare i dati per prevedere risultati, persone e azioni.

Perché è utile? Aiuta i brand ad analizzare e organizzare meglio le loro strategie, a prevedere cosa potrebbero fare in futuro e a trarre vantaggio dal sapere quale percorso potrebbe portare a risultati migliori.

Tuttavia, tutte queste magnifiche prospettive non possono diventare reali se non usiamo il loro carburante principale: i dati.

In questo articolo, scopriremo il modo in cui le macchine imparano e predicono le cose, e poi capiremo come tutto questo sia uno strumento prezioso per i brand.

Come fanno le macchine a prendere decisioni?

L’Intelligenza Artificiale prende decisioni?

Prima di entrare nei meandri nella predictive analytics, è meglio capire cosa sta alla base della predizione – la capacità delle macchine di prendere decisioni.

Una delle prime cose che impariamo quando cominciamo ad avvicinarci al machine learning e all’intelligenza artificiale è che le macchine “prendono decisioni”. Se non avete mai sentito parlare di machine learning, questa frase potrebbe suonare un po’ spaventosa.

Come sempre, per chiarire il punto, iniziamo con una definizione:

“Il processo decisionale AI è quando l’elaborazione dei dati – come l’analisi delle tendenze e il suggerimento di corsi d’azione – è fatto in parte o completamente da una piattaforma AI invece di un umano per quantificare i dati al fine di fare previsioni e decisioni più accurate”.

Le decisioni sono una questione difficile e delicata. Quando prendiamo decisioni come esseri umani, di solito il nostro obiettivo è massimizzare la soddisfazione e minimizzare i costi, quasi in senso economico.

Quando si tratta di macchine, però, dobbiamo ricordare che dipendono dagli esseri umani per funzionare. È il motivo per cui dobbiamo fare attenzione quando selezioniamo le fonti con cui le alimentiamo.

La chiave per lasciare che gli algoritmi prendano decisioni è qualcosa di cui discutiamo molto nel nostro blog, che è il machine learning. Se si alimentano le macchine con i dati, loro apprenderanno, troveranno pattern e useranno i dati per fare previsioni.

Le macchine imparano a capire cos’è probabile che accada grazie ai dati che hanno già e continuamente elaborando nuove informazioni provenienti dal mondo circostante.. Una strategia di data enrichment focalizzata a ottenere informazioni utili al futuro. Usano la loro conoscenza per fare ipotesi, solo ad una velocità molto maggiore rispetto agli esseri umani.

Come la predictive analytics e il data enrichment possono lavorare insieme

L’uso dell’intelligenza artificiale rende più facile per le aziende prendere decisioni di fronte all’incertezza e alla complessità. Le applicazioni di AI nel business sono utili per prevedere il futuro e fare raccomandazioni che aiuteranno l’azienda a crescere.

L’AI può aiutare gli imprenditori a conoscere meglio i loro clienti raccogliendo dati sui loro comportamenti, preferenze e feedback. Può anche aiutare a trovare nuovi modi per servire meglio i clienti.

Le strategie di AI di maggior successo sono quelle che hanno un obiettivo chiaro e comprendono profondamente le esigenze del cliente. 

Prendere decisioni è sempre difficile, e l’intelligenza artificiale può aiutarci a ridurre l’incertezza ed essere più sicuri su ciò che stiamo per fare. 

Tuttavia, per quali cose possiamo usare l’intelligenza artificiale, il data enrichment e l’analisi predittiva? Alcune di queste possono includere:

-Identificare gli obiettivi di business

-Determinare quali dati sono necessari per raggiungere quegli obiettivi

-Progettare un sistema di AI che possa soddisfare quegli obiettivi e poi implementarlo.

Il processo decisionale data driven è un concetto che esiste da decenni, ma solo recentemente ha visto un aumento di popolarità. L’idea è quella di utilizzare i dati per prendere decisioni che siano meglio informate e più accurate.

L’ascesa di Internet e l’era digitale hanno dato agli imprenditori una quantità di informazioni senza precedenti con cui prendere decisioni. Queste informazioni includono dati sulle prestazioni dell’azienda, feedback dei clienti, tendenze del mercato e altro ancora. Il processo decisionale guidato dai dati può aiutare le aziende a fare scelte informate su tutto, dallo sviluppo del prodotto alle strategie di marketing.

Data enrichment e predictive analytics

L’uso del data enrichment e l’aiuto delle decisioni data driven rende più facile per le aziende prendere una nuova strada quando si trovano di fronte all’incertezza e alla complessità. Le applicazioni di intelligenza artificiale nel business sono utili per prevedere il futuro e fare raccomandazioni che aiuteranno l’azienda a crescere.

Non dobbiamo dimenticare che l’intelligenza artificiale e la predictive analytics non sono un passatempo frivolo e divertente. È legittimo trovarli interessanti e affascinanti, soprattutto se non lavoriamo con dati e algoritmi ogni giorno, ma non sono un gioco- devono servire a uno scopo, che è quello di far fare meglio le nostre aziende e raggiungere i nostri obiettivi.

Conclusioni

L’intelligenza artificiale e il data enrichment sono già uno strumento principale in molti settori per prendere decisioni. Possono aiutare con quelle finanziarie, mediche e persino legali. Ora stiamo vedendo l’AI essere usata anche sul posto di lavoro.

I vantaggi di usare il data enrichment e l’IA nei processi decisionali sono numerosi: i brand possono prendere decisioni più ponderate e data-driven, facendo previsioni e raggiungendo così gli obiettivi di business. 

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