L’innovazione parte dai dati: la nuova frontiera si chiama Augmented Analytics
Un neologismo, coniato dagli analisti di Gartner nel 2017, all’apparenza simile ad altri che costellano l’universo dell’innovazione tecnologica. E invece siamo al cospetto di un fenomeno di grande rilevanza: sono infatti in molti, fra addetti a lavori ed esperti in materia digitale, a pensare che l’Augmented Analytics rappresenti la nuova generazione della business intelligence e dell’analisi dei dati. Trattandosi di un tema di grande rilevanza in ambito aziendale, proviamo a inquadrare questo fenomeno con la sua definizione più semplice: una funzione di analisi che viene “aumentata” da tecnologie di intelligenza artificiale quali il machine learning (che va ad automatizzare processi analitici ad alta complessità come per esempio la generazione di insight) e da tool avanzati di elaborazione del linguaggio naturale (che permettono anche agli utenti aziendali meno preparati di rivolgere all’AI domande sui propri dati e ottenere risposte in uno stile conversazionale di immediata comprensione).
Uno sguardo al futuro
I continui progressi delle tecnologie dell’informazione e la crescente comprensione dell’importanza dell’analisi dei dati nelle aziende costituiscono una spinta costante per lo sviluppo futuro degli Augmented Analytics. Vi sono diverse tendenze che si possono individuare e che mostrano come questa tecnologia continuerà a evolversi per soddisfare le crescenti esigenze delle aziende: le imprese che più di altre seguiranno queste tendenze saranno meglio posizionate per trarre vantaggio dalla potenza delle analytics aumentate. Eccone alcune.
Le tecniche di analisi che sfruttano le capacità di comprendere e generare linguaggio naturale stanno diventando sempre più importanti e permettono agli utenti di interagire con i dati attraverso il linguaggio umano, semplificando l’accesso ai risultati dell'analisi. Un secondo trend che abbiamo osservato riguarda l’automazione, che sarà ancora più avanzata nella futura evoluzione dell’Augmented Analytics, grazie a strumenti in grado di eseguire analisi predittive e diagnostiche senza intervento umano e di accelerare ulteriormente il processo decisionale.
L’analisi dei dati in tempo reale, diventerà sempre più comune e consentirà alle aziende di monitorare le operazioni e prendere decisioni basate sui dati disponibili in quel preciso momento. Un’altra tendenza riguarda l’intelligenza artificiale potenziata, che farà sempre più uso dal “machine teaching" per migliorare la comprensione dei dati e fornire raccomandazioni più precise agli utenti, riducendo l’errore umano e incrementando la qualità delle analisi.
In futuro l’Augmented Analytics si spingerà oltre l'analisi descrittiva e sarà più focalizzata sull’analisi predittiva e prescrittiva, aiutando le aziende ad anticipare le tendenze e ad intraprendere azioni proattive.
L’analisi dei dati verrà ampiamente utilizzata per migliorare l’esperienza del cliente e comprenderne in modo più approfondito il “sentiment” attraverso l’elaborazione delle sue interazioni sui social media. Il futuro di questa tecnologia sarà quindi segnato da etica e trasparenza: aumentando l’utilizzo dell’AI nei processi di analisi dei dati, questi due fattori diventeranno sempre più importanti e le aziende dovranno tenerne conto nell’uso dei dati e nell’addestramento degli algoritmi. La democratizzazione della data analytics continuerà anche in futuro, consentendo a un numero sempre maggiore di dipendenti di utilizzare strumenti avanzati senza la necessità di competenze tecniche approfondite.
Una tendenza a cui le imprese devono sicuramente guardare è l’interoperabilità dei dati: sarà quindi fondamentale creare soluzioni che possano operare in modo sinergico con una varietà di sistemi e fonti dati, garantendo una visione unificata dei dati aziendali. L’automazione, infine, amplierà i propri confini dall’analisi alla raccolta, all’elaborazione, alla pulizia e alla preparazione dei dati, rendendo l’intera pipeline sempre più efficiente.
Perché l’Augmented Analytics è importante?
In un mondo sempre più complesso e interconnesso, l’approccio tradizionale all’analisi dei dati sta velocemente evolvendo e l’Augmented Analytics è al centro di questa trasformazione. I dati rappresentano la maggiore opportunità di sviluppo e di crescita per un’impresa moderna perché è dai dati che le organizzazioni possono estrarre le informazioni necessarie a rendere più agili, efficienti e produttivi i processi. C’è però una criticità da superare: il volume dei dati oggi disponibile è così grande da renderne impossibile l’interpretazione senza strumenti adeguati e l’adozione di tecnologie come il machine learning diventa una strada obbligata se si vogliono ottenere insight significativi.
Ed è questo il motivo che spiega perché l’analisi aumentata è così importante, perché combina intelligenza artificiale e apprendimento automatico per aiutare le aziende ad analizzare enormi insiemi di dati in tempo reale e a migliorare i flussi decisionali, rendendoli più rapidi e precisi e facilitando il riconoscimento di nuove tendenze e nuove opportunità di business.
L'Augmented Analytics è quindi un approccio che ha come obiettivo principale la semplificazione del processo di estrazione di informazioni significative dai dati, rendendo le tecniche di data analytics più accessibili a uno spettro più ampio di utenti aziendali, compresi coloro che non hanno una formazione specifica in materia.
Le sue caratteristiche
Sono cinque gli elementi che caratterizzano gli strumenti di Augmented Analytics:
Automazione ⚙️
L’Augmented Analytics ne fa uso per eseguire compiti ripetitivi e laboriosi come la preparazione dei dati, la creazione di report e la generazione di visualizzazioni, dando alle persone dell’azienda facoltà di concentrarsi sulla comprensione delle informazioni estratte dai dati anziché sull’elaborazione manuale dei dati stessi.
Intelligenza Artificiale 🤖
L’AI viene utilizzata per identificare data model, suggerire analisi e fornire raccomandazioni: può suggerire, per esempio, quali variabili considerare nell’analisi dei dati o quale tipo di visualizzazione utilizzare per comunicare meglio i risultati.
Accessibilità 🌐
Uno dei principali obiettivi dell’Augmented Analytics è rendere l’analisi dei dati accessibile anche a utenti non tecnici e questo significa estendere l’utilizzo di questi strumenti a tutti i professionisti all’interno di un'organizzazione.
Narrazione dei dati 📊
L’Augmented Analytics spesso include la capacità di creare descrizioni in linguaggio naturale dei risultati dell’analisi, aiutando a comunicare in modo più chiaro e comprensibile le informazioni estratte dai dati.
Consigliati da LinkedIn
Scalabilità ↗️
L’approccio dell’Augmented Analytics è scalabile, perché questa tecnologia può gestire grandi volumi di dati e adattarsi alle esigenze crescenti delle aziende.
I vantaggi per le aziende
Gli Augmented Analytics garantiscono una serie di benefici significativi in termini di efficacia ed efficienza, intervenendo la velocità, la precisione e l’accessibilità dei sistemi di analisi dei dati aziendali. Ne abbiamo identificate dieci:
Da dove iniziare?
L’adozione di strumenti di Augmented Analytics all’interno dei processi aziendali richiede una pianificazione attenta, tempo e risorse.
METRIKS.AI è una startup innovativa che supporta le imprese nello sviluppo e nell’implementazione di soluzioni di analisi aumentata e sviluppa, con il proprio team di Data Scientist, modelli predittivi che consentono di prendere decisioni basate sui dati più consapevoli, in tempo reale e con impatti concreti sulla produttività e sulla marginalità aziendale.
La sua mission è rendere ancora più semplice ed efficace il modo di fare impresa, ottimizzando i processi interni e favorendo la diffusione della cultura data driven a tutti i livelli dell’organizzazione.
Ecco la guida per intraprendete un progetto di Augmented Analitycs:
Human-in-the-loop
Al centro di tutto questo processo rimane sempre e comunque il capitale umano, perché gli Augmented Analitycs sono finalizzati a sviluppare il potenziale delle persone e perché, soprattutto, sono controllati da queste.
Il concetto di “human-in-the-loop” (HITL) si riferisce a un approccio secondo cui l’analisi dei dati e i processi decisionali sono supportati da strumenti e algoritmi basati sull’intelligenza artificiale ma in cui è ancora presente un essere umano per supervisionare e intervenire se necessario. Il modello HITL è spesso utilizzato quando si tratta di decisioni critiche o complesse e di conseguenza la comprensione, la capacità di giudizio e l’esperienza umana diventano essenziali.
Ecco alcune caratteristiche chiave dell'approccio “human-in-the-loop” negli Augmented Analytics:
✔️ Automazione e assistenza. Gli strumenti di Augmented Analytics utilizzano algoritmi di machine learning e AI per analizzare i dati, generare insight e suggerire decisioni ma l’essere umano rimane tuttavia coinvolto per approvare, correggere o migliorare queste analisi e decisioni.
✔️ Verifica e interpretazione. Gli utenti umani hanno il compito di verificare l’accuratezza delle analisi e interpretare i risultati in contesti specifici e questo compito è particolarmente importante quando si tratta di interpretare dati complessi o ambigui.
✔️ Apprendimento continuo. Il feedback umano le correzioni e le decisioni prese dalle persone vengono spesso utilizzate per l'addestramento e il perfezionamento degli algoritmi di intelligenza artificiale, rendendo il sistema più intelligente ed efficiente nel tempo.
✔️ Decisioni critiche. L'approccio HITL è comunemente utilizzato in situazioni in cui le decisioni sono critiche e devono essere prese con cautela, per esempio in ambito medico, finanziario o legale, ambiti dove la responsabilità umana rimane fondamentale.
✔️ Flessibilità. L’approccio HITL consente un maggiore livello di flessibilità nelle decisioni e nell'interpretazione dei dati in quanto gli utenti umani possono adattare l'analisi alle loro esigenze specifiche.
“Human-in-the-loop”, in estrema sintesi, è un fattore di equilibrio tra l’automazione basata sull'AI e la presenza umana per garantire risultati accurati, interpretazioni contestualizzate e decisioni affidabili in un'ampia gamma di contesti analitici avanzati.