Machine Learning Cos'è? Il Futuro delle Aziende del Domani

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“Machine Learning” (ML) è più di una semplice parola di tendenza nel mondo tecnologico; rappresenta una forza trainante che sta plasmando il futuro delle aziende così come lo conosciamo oggi.

Ma questo Machine Learning, cos’è? E perché sta diventando un elemento vitale per il successo aziendale?

In questo articolo, ci addentriamo nel mondo dell’apprendimento automatico, esploriamo la sua storia, le sue applicazioni e l’impatto rivoluzionario in diversi settori. Sei pronto a scoprire cos’è il Machine Learning e a comprendere come questa metodologia trasformerà il modo in cui le aziende operano e prosperano?

Definizione di Machine Learning

Il Machine Learning è una branca dell'intelligenza artificiale che consente ai computer di apprendere dai dati e migliorare le proprie prestazioni senza essere programmati. In parole povere, il ML è il processo di addestramento degli algoritmi per fare previsioni o prendere decisioni sulla base dei dati a sua disposizione. Questa tecnologia ha già rivoluzionato diversi settori, dalla finanza alla sanità, ed è destinata a trasformare il nostro modo di vivere e lavorare.

Storia del Machine Learning: Un Viaggio nel Tempo

Il Machine Learning risale agli anni Cinquanta, quando gli scienziati informatici iniziarono a esplorare modi per insegnare alle “macchine” ad apprendere. Solo negli anni '90 il ML ha guadagnato terreno grazie ai progressi della potenza di calcolo, alla disponibilità di grandi insiemi di dati e in un momento successivo alle piattaforme cloud. Da allora, questo campo è cresciuto in modo esponenziale, grazie ai ricercatori che hanno sviluppato nuovi algoritmi e tecniche per risolvere problemi complessi.

Il successo di questa tecnologia risiede nella sua capacità di apprendere nel tempo piuttosto che essere programmata. Ciò significa che, man mano si rendono disponibili nuovi dati, gli algoritmi diventano più precisi e affidabili. Non solo: l’apprendimento automatico è in grado di gestire grandi quantità di dati molto più velocemente degli esseri umani.

Caratteristiche del Machine Learning

Una delle caratteristiche principali dell’apprendimento automatico è la sua capacità di automatizzare processi che prima venivano svolti manualmente. Ad esempio, nel settore finanziario il ML può essere utilizzato per rilevare transazioni fraudolente grazie all’analisi dei modelli. Secondo McKinsey, l'IA e le tecnologie ad essa correlate avranno un impatto radicale su tutti gli aspetti del settore assicurativo, dalla distribuzione alla sottoscrizione, dalla determinazione dei prezzi ai sinistri. Il maggiore potenziale di ML e IA nel settore si potrà vedere, secondo il report di PwC, in aree quali la pianificazione finanziaria personalizzata, il rilevamento delle frodi, l'antiriciclaggio e l'automazione dei processi.

Allo stesso modo, nel settore sanitario l’apprendimento automatico può esaminare le immagini mediche e le cartelle cliniche dei pazienti per aiutare i medici a diagnosticare le malattie in modo più rapido e preciso. Non a caso, il mercato globale dell'IA nel settore sanitario è stato valutato a 11,06 miliardi di dollari nel 2021 e si prevede che raggiungerà i 187,95 miliardi di dollari entro il 2030.

Case Study: Heineken Italia e la trasformazione digitale con Esker

L’utilizzo di questa tecnologia non è solo limitato ai settori finanza e sanitario, ma è possibile applicare il Machine Learning in numerosi altri ambiti: prendiamo in esame il caso di Heineken Italia.

L'azienda ha intrapreso un percorso di trasformazione digitale con l'obiettivo di diventare una "data-driven company". Per raggiungere questo obiettivo ha scelto di affidarsi alla nostra soluzione cloud di Order Management, basata sull'intelligenza artificiale che utilizza il Machine Learning.

Grazie all'adozione di questa tecnologia, Heineken Italia ha ottenuto numerosi benefici.

• Notificare automaticamente gli errori ai venditori: il sistema basato sul Machine Learning è in grado di rilevare anomalie e notificare automaticamente gli errori, per garantire una risoluzione rapida e un servizio clienti proattivo.
• Ottimizzare l'efficienza operativa: l'analisi dei dati attraverso algoritmi intelligenti ha permesso di identificare le aree di miglioramento, ha ridotto lo stress durante i periodi di picco lavorativo e aumentato l'efficienza complessiva.
• Ridurre gli errori: la digitalizzazione del processo di ordine, supportata dal Machine Learning, ha minimizzato gli errori e migliorato la precisione e l'affidabilità dei dati.

Questa scelta strategica ha permesso a Heineken Italia di eliminare gli errori di lavorazione e ottimizzare i processi, ma soprattutto di avvicinarsi sempre più all’obbiettivo di diventare una data-driven company. Grazie a queste soluzioni è ora possibile l'analisi e l'interpretazione di grandi quantità di dati per trasformare le informazioni grezze in preziose intuizioni per l'azienda.

Perché il Machine Learning è importante

Secondo un recente studio di Fortune Business Insights, il mercato globale del machine learning è stato valutato a 19,20 miliardi di dollari nel 2022 e si prevede che raggiungerà i 225,91 miliardi di dollari entro il 2030, con un tasso di crescita annuo composto (CAGR) del 36,2%.

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Le aziende si sono già accorte del potenziale del ML per migliorare l'efficienza, automatizzare i processi e fornire intuizioni più precise, e i dati lo confermano: un report IBM mostra che il 34% delle aziende utilizza l'intelligenza artificiale nella propria attività, e un ulteriore 42% è in fase di valutazione.

Questa crescita esponenziale è un segno indelebile dell'importanza crescente dell’apprendimento automatico per il progresso delle imprese: in settori come la finanza, la sanità, e l'automazione dei processi documentali, l’apprendimento automatico è già stato implementato in soluzioni digitali per trasformare le operazioni quotidiane. La sua applicazione continua a espandersi a nuovi settori, e fa intravedere un futuro in cui l'intelligenza artificiale sarà una parte integrante della nostra vita quotidiana e lavorativa.

Tre Tipi di Machine Learning

L'apprendimento automatico può essere classificato in tre categorie:

• apprendimento supervisionato,
• apprendimento non supervisionato,
• apprendimento per rinforzo.

Ogni modello ha caratteristiche e applicazioni uniche.

Apprendimento supervisionato

Nell'apprendimento supervisionato (Supervised Learning) vengono forniti all’algoritmo sia i dati di imput (un “prompt” o un’immagine) sia i dati di output, ovvero il risultato che vogliamo ottenere.

Considera un sistema di gestione dei documenti che deve classificare i documenti in categorie come Fatture, Contratti, e Comunicazioni con i Clienti. Con il Supervised Learning, puoi addestrare un algoritmo grazie un set di documenti già etichettati, dove ogni documento è associato alla categoria corretta.

L'algoritmo impara a riconoscere le caratteristiche e i modelli nei documenti che corrispondono a ciascuna categoria; ad esempio, riconosce che le fatture contengono termini come Totale e Pagamento dovuto, mentre i contratti includono clausole legali specifiche.

Una volta addestrato, l'algoritmo classifica automaticamente nuovi documenti nelle categorie appropriate: se riceve una nuova fattura, riconosce i modelli appresi e la classifica correttamente come "Fattura."

Questo tipo di automazione viene utilizzato per migliorare l'efficienza nell'elaborazione dei documenti, e ridurre il tempo e lo sforzo necessari per la classificazione manuale.

Apprendimento non supervisionato

L'apprendimento non supervisionato (Un-supervised Learning) è un tipo di apprendimento automatico in cui l'algoritmo impara da dati non “etichettati” o non riconosciuti. A differenza dell'apprendimento supervisionato, non ci sono etichette predefinite per i dati in ingresso: l'algoritmo deve trovare in autonomia modelli e relazioni.

Usiamo lo stesso esempio di prima, un sistema che gestisce una vasta quantità di documenti aziendali, come contratti, fatture e comunicazioni con i clienti. Grazie a tecniche di apprendimento non supervisionato, come la “clusterizzazione”, il sistema analizza il contenuto e la struttura di questi documenti per identificare gruppi simili o "cluster."

Ad esempio, è in grado di scoprire se certi documenti contengono termini legali simili e raggrupparli come contratti, mentre altri contengono dettagli di pagamento e raggrupparli come fatture.

Questo raggruppamento automatico può aiutare l’impresa a organizzare meglio i suoi documenti, facilitare la ricerca e l'accesso, e rivelare relazioni o tendenze nascoste, come modelli comuni nei contratti o variazioni stagionali nelle fatture.

Apprendimento per rinforzo

Nell'apprendimento per rinforzo (RL o Reinforcement Learning) l’algoritmo (o agente) impara grazie all’interazione con l'ambiente circostante attraverso meccanismi di feedback per "trial-and-error", senza alcuna conoscenza a priori di come le sue azioni influenzino l'ambiente o di quali obiettivi debba perseguire.

L'apprendimento per rinforzo viene utilizzato ad esempio per classificare e smistare documenti come fatture e ordini d'acquisto. Un algoritmo addestrato con il RL può iniziare con una semplice regola e poi apprendere dalle interazioni, come il feedback degli utenti, per ottimizzare il routing dei documenti. Con il tempo, l'algoritmo può sviluppare una strategia personalizzata che migliora l'efficienza e riduce gli errori, adattandosi in modo dinamico alle esigenze dell'organizzazione.

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Algoritmi di Machine Learning nell'Automazione dei Processi Documentali

Il Machine Learning ha trasformato il settore dell'automazione dei processi documentali grazie a soluzioni innovative ed efficienti.

• Alberi Decisionali e Random Forest: questi algoritmi automatizzano la decisione su come smistare o archiviare documenti, e forniscono analisi di caratteristiche e contenuti.
• Naive Bayes e Macchine a Vettori di Supporto (SVM): utilizzati per la classificazione dei documenti, rilevano e categorizzano automaticamente fatture, ordini d'acquisto o contratti per migliorare l'efficienza del flusso di lavoro.
• Regressione Lineare e Polinomiale: questi strumenti vengono applicati per prevedere tempi di elaborazione o identificare tendenze nei volumi di documenti, così da aiutare nella pianificazione delle risorse.
• Clustering: il clustering può raggruppare documenti simili e facilitarne la gestione e il recupero, come nel caso di documenti legali o contratti che richiedono un trattamento simile.
• Deep Learning: le tecniche di deep learning, come le Reti Neurali Convoluzionali (CNN), sono utilizzate per il riconoscimento ottico dei caratteri (OCR) e l'analisi delle immagini, per trasformare documenti cartacei in dati digitali.
• Tecniche di Analisi dei Dati: l'analisi dei dati attraverso la selezione delle caratteristiche e la riduzione della dimensionalità aiuta a estrarre informazioni chiave dai documenti, come termini contrattuali importanti o dati finanziari.

Il Futuro del Machine Learning: Una Visione Promettente

Il futuro dell’apprendimento automatico si prospetta entusiasmante e ricco di potenzialità. Con l'evoluzione continua della tecnologia, possiamo aspettarci sviluppi significativi in termini di precisione. Grazie all'enorme quantità di dati disponibili, i modelli di Machine Learning sono sempre più precisi, e consentono alle aziende di prendere decisioni informate e pertinenti.

In Esker, abbiamo sviluppato un motore di intelligenza artificiale chiamato Esker Synergy, che utilizza le grandi potenzialità del ML per migliorare la precisione delle nostre soluzioni digitali per l’automazione dei processi e la digitalizzazione dei documenti. Questo non solo aumenta l'accuratezza, ma libera tempo ai collaboratori, perché automatizza compiti di basso valore come il data-entry per far sì che si concentrino su compiti più strategici volti a migliorare l'efficienza complessiva dell'azienda.

Il Machine Learning ha compiuto progressi straordinari dalla sua nascita, e ha trasformato in realtà tangibili sogni che dieci o venti anni fa sembravano impossibili. Con l’integrazione di queste innovazioni nelle nostre soluzioni, abbiamo aperto nuove frontiere di efficienza e precisione. Questo non è solo un vantaggio competitivo; è una rivoluzione che sta ridefinendo il modo in cui le aziende operano e prosperano. Sei pronto a far parte di questa trasformazione digitale? Scopri di più su Esker Synergy e unisciti a noi nel futuro dell'automazione dei processi documentali.

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