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    Valorizzare i dati all’interno della tua azienda. Secondo gli analisti del settore si sta rivelando un vantaggio competitivo essenziale per diventare imprese “intelligenti” nella data economy. Se si guarda al mercato dell’intelligenza artificiale in Italia, balza subito all’occhio la forte crescita del settore: secondo le stime di Assintel Report – l’osservatorio permanente sul mercato digitale realizzato dall’associazione nazionale delle imprese ICT di Confcommercio e curato da IDC – dagli 860 milioni di euro del 2021 si arriverà a 1,1 miliardi nel 2022 fino a raggiungere 1,4 miliardi di euro nel 2023. Un ritmo del +40% nel triennio 2021-23. 

    Entro il 2023, il report prevede che – a livello mondiale – un’impresa su quattro userà gli analytics in real-time per guidare le decisioni sia a livello strategico che operativo, affidandosi ad applicazioni e processi “potenziati” con il machine learning e l’intelligenza artificiale, per poter aumentare il proprio livello di agilità e di resilienza.

    Assintel Report stima un valore complessivo, per il segmento di mercato dei Big Data Analytics in Italia (hardware, software e servizi), di circa 2,5 miliardi di euro nel 2021, che potrebbe superare i 3 miliardi di euro nel 2023.

    Fonte Assintel Report 2022

    Big Data e intelligenza artificiale per una azienda basata sulla strategia dei dati

    La tua azienda è una Pmi? Stai già sfruttando le potenzialità offerte delle piattaforme di AI e big data? Dalla ricerca sull’intelligenza artificiale dell’Osservatorio Artificial Intelligence del Politecnico di Milano emerge una realtà non uniforme circa l’adozione di soluzioni di AI nelle imprese italiane: nel 2021 è aumentato il numero di grandi aziende che hanno avviato almeno una progettualità di AI (+59%), mentre solo il 6% delle piccole e medie imprese ha fatto altrettanto. 

    Se la tua è una Pmi, è il momento di investire nelle piattaforme di AI e big data per ottenere un vantaggio competitivo sul mercato.

    Per fare questo occorre definire quella che si chiama “Data Strategy”, ossia un piano di azione a lungo termine volto alla valorizzazione interna dei dati della tua azienda. La “strategia dei dati” riguarda le scelte in merito alle risorse necessarie per la gestione (governance) del patrimonio informativo dell’azienda e la sua valorizzazione tramite tecniche evolute, quali ad esempio l’apprendimento automatico (machine learning).

    Quali sono gli strumenti per mettere a terra una strategia dei dati? Gli esperti del settore definiscono Intelligent Data Processing le soluzioni che utilizzano gli algoritmi di AI su dati strutturati e non strutturati, per finalità collegate all’estrazione dell’informazione presente nel dato e per avviare azioni conseguenti.

    Come sfruttare big data e intelligenza artificiale per una proficua strategia aziendale

    Cosa è possibile ottenere dall’uso congiunto e sapiente di big data e intelligenza artificiale? Al primo posto ci sono le previsioni sulle prestazioni future, una vera bussola per orientarsi nell’arduo percorso di consolidamento e di crescita della tua azienda. Le piattaforme di AI e big data ti danno una visione della performance aziendale analizzando i comportamenti passati, contenuti nei dati, e prevedendo l’esecuzione futura. Combinando i dati aziendali con le variabili esterne di contesto puoi ottenere una stima delle prestazioni future in termini di ritorno sull’investimento netto e sulle vendite, e sul flusso di cassa. Per attuare una proficua strategia aziendale basata sui dati e un’efficace gestione dei costi è essenziale l’elevato grado di precisione predittiva, frutto di algoritmi matematici e del monitoraggio dei mercati e delle notizie macroeconomiche. In questo modo è possibile realizzare delle simulazioni basate su domande specifiche.  L’insieme di questi elementi ti consentono di agire in anticipo rispetto agli eventi, definendo la rotta della tua azienda in modo da raggiungere i traguardi prefissati e assicurarsi un vantaggio competitivo.

    Prevedere le vendite è una capacità che tutte le imprese commerciali vorrebbero avere, ma che non tutte sono davvero in grado di mettere in atto. È facile comprendere l’importanza di essere in grado di fare previsioni di vendita efficaci, poiché ciò significa poter regolare di conseguenza la produzione o lo stoccaggio dei prodotti, evitando da un lato gli sprechi (nel caso di sovrapproduzione), dall’altro le mancate vendite (nel caso di produzione insufficiente o non adeguata alla reale richiesta). In poche parole, saper prevedere le vendite comporta una maggiore efficienza del business.

    La Business Intelligence (BI) predittiva, potenziata dall’intelligenza artificiale, consente alla tua azienda di prevedere le vendite con molta accuratezza. I sistemi di Business Intelligence sono diventati una commodity in molte aziende e permettono di supportare in maniera descrittiva e diagnostica le decisioni all’interno di un’organizzazione. Una ricerca dell’Osservatorio Business intelligence del Polimi evidenzia come questa tecnica ottenga un posizionamento strategico nella scala di priorità ICT delle imprese. La quota di spesa dedicata ai sistemi di Business Intelligence, rispetto al budget ICT totale, è infatti cresciuta negli ultimi anni proprio con l’avanzata degli strumenti predittivi.

    I dati di mercato

    Secondo i dati dell’Osservatorio Artificial Intelligence del Polimi, il mercato dell’Intelligent Data Processing – in cui si può annoverare anche la Business Intelligence – è uno di quelli che nel 2021 ha fatto registrare la maggiore crescita: +32% e detiene la quota di mercato più grande (35%). La maggior parte delle PMI (62%) si avvale di analisi predittive.

    Previsioni di vendita, come utilizzare la Business Intelligence predittiva

    Abbiamo già detto che la Business Intelligence è la principale, e più efficace, tecnica utilizzata oggi per l’analisi predittiva. In cosa consiste? La BI è basata sulla strutturazione dei dati aziendali da diverse sorgenti e sulla definizione di un modello semantico di metadati, in cui vengono applicate le logiche di business e le regole di contesto aziendale, in modo che i dati grezzi si trasformino in informazione a valore. Appare ormai chiaro che padroneggiare i dati è la chiave del successo delle aziende, piccole o grandi: disporne di grandi quantità non è sufficiente, se i dati non vengono analizzati attraverso una metodologia che possa comprenderne il processo di raccolta, validazione, analisi ed estrazione, di supporto fondamentale all’assunzione di decisioni strategiche.

    Le dinamiche di vendita sono proprio uno dei fenomeni che la tua azienda può meglio comprendere grazie alla Business Intelligence utilizzata come strumento predittivo.

    La differenza fondamentale tra la Business Intelligence tradizionale e quella predittiva consiste nella domanda a cui queste due tecniche rispondono: per la business intelligence è “Cosa succede adesso?”, mentre per l’analisi predittiva è “Cosa succederà in futuro?”.

    Previsioni di vendita, gli strumenti di modellazione predittiva 

    Alla base delle tecniche di BI predittiva troviamo la modellazione predittiva, che ha notevoli potenzialità e per questo viene utilizzata in diversi ambiti applicativi, come l’analisi qualità applicata ai processi produttivi; la gestione magazzino e logistica; il marketing e la riduzione dei rischi. La capacità di previsione è una qualità tipica della modellazione predittiva e si avvale sia dell’apprendimento supervisionato che non supervisionato, entrambe tecniche di machine learning.

    Dal punto di vista tecnologico, alcuni strumenti di analisi predittiva sono estensioni offerte da fornitori di analisi e reportistica aziendale, integrate con algoritmi di AI; altri sono sincronizzati con uno specifico prodotto di archiviazione dei dati, funzionano con formati generici – come csv – e offrono le migliori prestazioni con database proprietari dell’azienda che ha sviluppato le capacità predittive. Per i sistemi di BI predittiva si utilizzano librerie Python – per l’analisi e la visualizzazione dei dati – e Kubernetes; linguaggi basati su Apache Spark, Delta Lake, TensorFlow e ML Flow (quattro diffusi software open source); algoritmi iterativi di machine learning in grado di acquisire dati di training e trasformarli in modelli.

    Aumentare i profitti della tua azienda richiede non solo una buona campagna di marketing che ti aiuti a farti conoscere, ma soprattutto una strategia di vendita che sappia tenere conto dell’andamento del mercato. Per ottenere il massimo dal tuo reparto commerciale, è necessario affidarsi a previsioni di mercato che tengano conto dei trend del tuo business, dell’andamento delle borse, della possibile domanda e ti aiutino a calcolare il prezzo giusto a cui vendere i tuoi prodotti.

    Il primo investimento da fare per la tua azienda è in intelligenza artificiale: investire su un software come un agente virtuale significa mettere al proprio servizio la potenza di calcolo di queste tecnologie per avere previsioni di mercato affidabili e precise su cui basare l’ottimizzazione del tuo settore vendite. 

    Che si tratti della scelta giusta, lo dimostrano i dati: il mercato dell’intelligenza artificiale è in crescita costante, secondo i dati dell’Osservatorio del Politecnico di Milano, nel 2021 ha registrato un +27%, il doppio rispetto al 2019. Le grandi aziende hanno già compreso le opportunità offerte dall’IA, mentre le PMI si affacciano ora al mercato, ma sempre di più comprendono come usarla per ottimizzare i processi aziendali, ridurre i costi di gestione e aumentare i profitti.

    A cosa serve una previsione di mercato e quali opportunità offre

    Le previsioni di mercato sono indispensabili a ogni azienda che vuole stimare quale sarà nel corso del tempo il volume di vendita dei suoi prodotti. Prevedere una produzione inferiore rispetto a quello che può essere il volume di vendite, o superiore con prodotti che rimangono invenduti, significa incorrere in perdite per un’azienda. 

    Ad esempio, se si ha un eccesso di produzione, il budget che hai investito non produrrà i ricavi sperati per via dell’invenduto. Al contrario, avere meno prodotti di quelli che hai venduto crea problemi su più fronti: danneggia l’immagine del brand, che non soddisfa la domanda, e aumenta la gestione dei costi di produzione, col rischio di non ottenere i profitti desiderati.

    Delineare la tua strategia di vendita partendo da previsioni che siano affidabili e il più possibile precise è fondamentale, e il modo migliore è utilizzare metodi quantitativi, che richiedono l’elaborazione di una grande quantità di dati per ottenere statiche coerenti e modelli di vendita più possibile realistici. Affidando il compito agli agenti virtuali, i direttori commerciali potranno contare su previsioni di mercato efficienti e precise, che li aiuteranno a prendere le migliori decisioni per il business.

    Come un direttore vendite virtuale fa crescere il tuo business

    Immaginate di essere un direttore delle vendite e di voler elaborare una strategia che permetta al business di crescere. Sarà necessario fare delle previsioni di vendita che analizzano e monitorano gli andamenti negli specifici mercati di riferimento, stimare il volume di vendita atteso e decidere la variazione dei prezzi o le eventuali promozioni.

    Immaginate ora di avere a disposizione un direttore di vendite virtuale, cioè un software di intelligenza artificiale che è in grado di fare le previsioni di mercato per voi, elaborando in pochissimo tempo una grande quantità di dati e monitorando costantemente i mercati di riferimento.

    Grazie a questo agente virtuale, il direttore di vendite umano potrà ottenere un’analisi dei trend del mercato che tengano conto della domanda attesa dei prodotti partendo anche da news, social sentiment e statistiche sulle ricerche sul web. Gli algoritmi consentono poi di elaborare una curva della domanda che sia davvero precisa, basando il volume di vendite atteso sia sui fattori interni all’azienda che su quelli esterni dovuti al contesto.Infine, combinando tutti i dati precedenti, l’agente virtuale è in grado di suggerire il prezzo ottimaledi vendita per ogni canale scelto, così da aiutarti a decidere quando mantenere il prezzo pieno o lanciarsi in promozioni, così da massimizzare sempre i ricavi e limitare ogni possibile perdita.

    Ogni azienda vuole migliorare le sue prestazioni e riuscire a trovare il giusto equilibrio tra allocazioni di budget e ricavi. Per farlo, i CEO delle PMI si devono confrontare con le analisi predittive, che consentono di prendere le migliori decisioni per il successo del proprio business a parità di condizioni e investimenti. Non sempre però elaborare un’analisi predittiva è così semplice: bisogna analizzare una grande quantità di dati, districarsi tra matematica e statistiche e poi usare i risultati per ipotizzare gli scenari futuri e vedere se il modello estratto è giusto.

    Le analisi predittive, come avrai capito a questo punto, sono fondamentali per la tua azienda: senza di esse un CEO non potrebbe scegliere su quale strategia di marketing investire, oppure quale sia il modo migliore per approcciare alle vendite dei suoi prodotti o servizi. Anche la gestione dell’inventario delle materie prime diventa a rischio fallimento senza un’analisi predittiva ben studiata.

    Ma a chi affidare un compito tanto delicato? Un’analisi predittiva svolta da una PMI richiede l’impiego di almeno due risorse, una junior e un senior, e di circa due settimane di lavoro, a seconda della quantità di dati da gestire. Tempi che diventano nettamente inferiori affidando il compito a un’intelligenza artificiale come James il CEO di Vedrai. Scopriamo ora come James può aiutare la tua azienda con l’analisi predittiva.

    Come usare l’Intelligenza Artificiale per prendere decisioni in azienda

    I manager possono utilizzare gli scenari futuri che vengono calcolati dagli agenti virtuali per svolgere il loro lavoro in modo più facile. Pensiamo a un caso concreto: un manager che deve stabilire i volumi di vendita del prossimo anno, per decidere in che modo allocare budget, risorse e materie prime per produrre i prodotti da vendere.

    Il primo passo è definire quali sono gli indicatori da tenere di conto per le prestazioni desiderate, così da poter definire dai dati degli anni passati qual è stato il volume di vendita per un determinato prodotto. L’analisi predittiva permette così di individuare qual è il modello di vendite del passato e, inserendo i dati futuri sperati, qual è la strada da percorrere per definire i volumi di vendita futuri.

    Un agente virtuale è in grado di mostrare al CEO umano e ai manager delle vendite quali sono gli scenari futuri a parità di condizioni di partenza per le diverse strategie di vendita che si vorrebbero attuare. In questo modo, l’intelligenza artificiale si mette al servizio dei suoi colleghi umani. Conoscendo il modello di business e le possibilità di fallimento o successo di una data strategia, si potrà decidere su quale allocare il budget e le risorse per ottenere il massimo dei profitti. Questo vale ovviamente per ogni settore aziendale e non solo per le vendite: dalla gestione delle materie prime e dell’inventario, fino alle strategie di marketing.

    James™ il CEO: cosa sa fare e quali sono i vantaggi per la tua azienda

    Se cerchi un agente virtuale che possa affiancare il CEO umano nella pianificazione del modello di business dell’azienda, la soluzione che Vedrai offre è James™ il CEO. James il CEO è programmato per offrire il massimo supporto al suo collega umano, realizzando stime delle prestazioni in termini sia di redditività degli investimenti, che di ritorno sulle vendite e ancora dei flussi di cassa. 

    Non solo il tempo che James™ impiega è molto inferiore rispetto a quello impiegato internamente per le analisi predittive, ma permette di lavorare ad esse anche a posteriori, senza aver bisogno di un’ulteriore analisi per arrivare ai dati. In pochi click, il CEO umano potrà esportare i dati di bilancio in formato Excel, per consultarli agevolmente in ogni momento.

    In questo modo, l’azienda avrà delle analisi predittive sempre allineate, anche quando l’agente virtuale non ha a disposizioni dinamiche interne, ad esempio di tipo qualitativo, e potrà contare su tutti i dati e gli strumenti necessari per ottimizzare ogni tipologia di investimento e massimizzare i profitti.

    L’intelligenza artificiale può davvero aiutarti a ottimizzare i tuoi processi aziendali? Questa è la domanda che ogni imprenditore dovrebbe farsi quando decide di avviare la digitalizzazione della sua PMI. E la risposta è semplice e chiara: sì, può farlo. Le grandi realtà aziendali hanno già compreso la potenza di integrare l’intelligenza artificiale nei processi aziendali, ma le PMI fanno ancora fatica a capire come queste nuove tecnologie possono aiutarli a ottimizzare il lavoro e aumentare il fatturato.

    Da un lato, c’è l’idea che far entrare l’intelligenza artificiale coi suoi robot e bot in azienda possa “rubare” posti di lavoro. Dall’altro, si potrebbe pensare che si tratta di strumenti troppo difficili da usare, soprattutto quando l’età media in azienda inizia a salire in zona boomer. Che siate da un lato o dall’altro, entrambi state sbagliando.

    Integrare soluzioni di intelligenza artificiale nella vostra azienda significa ottenere un valido aiuto nel prendere decisioni e ottimizzare i processi. Questo si traduce in un risparmio di risorse e di tempo, che altro non sono che un risparmio di denaro. Usando gli agenti virtuali, ad esempio, si potrà offrire un “collega artificiale” a ogni figura aziendale: dai CEO e CFO fino ai direttori di produzione, del marketing, commerciali o ancora ai responsabili delle vendite.

    Perché dovresti scegliere un agente virtuale per la tua PMI

    Gli agenti virtuali sono delle applicazioni di intelligenza artificiale che possono essere completamente personalizzate sui bisogni della tua PMI. Puoi pensare a un agente virtuale come ad un tuo collega particolarmente svelto nel fare calcoli: più dati gli darai per allenarsi con il machine learning, più velocemente saprà offrirti delle analisi predittive e mostrarti tutti gli scenari possibili sull’andamento del tuo fatturato.

    E allora perché dovresti scegliere un agente virtuale per la tua PMI? La risposta, anche qui, è semplice: analisi dopo analisi, è in grado di offrire previsioni e illustrare scenari che mostrano quali sono le possibilità di successo o fallimento di qualsiasi tuo processo aziendale.

    Che si tratti della nuova strategia di marketing, oppure di un nuovo processo di produzione che vorresti mettere in atto, dagli scenari del tuo agente virtuale potrai capire se la strategia di marketing può davvero dare i risultati desiderati, oppure se il processo di produzione rallenta la produttività piuttosto che aumentarla. Insomma, ti può aiutare a capire se il tuo investimento di budget avrà il ritorno sperato.

    Come ottimizzare l’azienda con un agente virtuale CEO

    Vediamo ora con un esempio pratico cosa un agente virtuale, e nello specifico un CEO virtuale, può fare per l’ottimizzazione della tua PMI. Un CEO umano deve pretendere dal suo omologo virtuale che sia in grado di svolgere alcuni precisi compiti:

    Scegli il CEO Virtuale facile da gestire

    Nella scelta del tuo CEO Virtuale è importante puntare sulla semplicità di gestione. La soluzione ideale deve offrirti la possibilità di accedere a tutti i parametri di valutazione dell’azienda, i famosi “KPI”, per comprendere se stai andando nella direzione che speravi. È importante che la piattaforma scelta ti permetta di visualizzare i parametri di valutazione su base mensile, trimestrale e annuale, di vedere le prestazioni della tua azienda e anche di dare un voto a ogni parametro per valutarne il sentiment. In questo modo, potrai avere sempre una visione delle prestazioni globali del tuo business.

    Misurare la percentuale di successo o fallimento

    Per capire se il business va nella direzione desiderata è importante riuscire a misurare le percentuali di successo e di fallimento delle strategie che metti in atto, o che vorresti attuare. Un CEO Virtuale usa la sua intelligenza artificiale per misurare le percentuali e dare un valore preciso al suo omologo umano, che così potrà prendere le sue decisioni in modo più semplice e consapevole.

    Valutare l’andamento della tua azienda nel tempo

    Chi ha un’azienda lo sa bene, per poter capire punti di forza e debolezze di un business non basta valutare i KPI del momento, ma bisogna avere una visione d’insieme dell’andamento dell’azienda nel tempo. Anche in questo caso, un agente virtuale con le funzioni di CEO riesce a esaminare le prestazioni aziendali, tiene conto degli scenari che possono avere sia un impatto positivo che negativo, e affianca il suo omologo umano per aiutarlo a ottimizzare i processi aziendali e ottenere il massimo profitto dal budget investito.

    La trasformazione digitale è un processo a cui nessuna azienda, nemmeno le piccole e medie imprese, possono ormai sottrarsi. Per poter gestire al meglio ogni business, è necessario prendere decisioni in modo rapido e consapevole, ricorrendo ai software di decision support system (DSS), che grazie a intelligenza artificiale e machine learning analizzano grandi quantità di dati e forniscono le informazioni chiave che servono ai CEO e ai direttori dei diversi settori aziendali per prendere le giuste decisioni per l’azienda.

    I migliori sistemi di supporto decisionale restano quindi gli agenti virtuali, cioè quei software di intelligenza artificiale che affiancano e aiutano nel lavoro di ogni giorno l’azienda. Gli agenti virtuali analizzano in poco tempo i dati, fornendo analisi predittive su qualsiasi argomento: sulle prestazioni dell’azienda, sul ritorno di un investimento, sulla quotazione delle materie prime e per le previsioni di mercato. Affidarsi a un agente virtuale che funziona da sistema di supporto decisionale significa avere sempre al proprio fianco un consigliere che, dati alla mano, ti aiuterà a non sbagliare nelle tue decisioni, evitando sia perdite di tempo che di denaro.

    Cos’è un decision support system e a cosa serve

    I sistemi di supporto decisionale sono dei software progettati per elaborare grandi quantità di dati in modo “intelligente”. Utilizzando i complessi algoritmi dell’intelligenza artificiale e le tecniche più moderne di machine learning, permettono di estrapolare informazioni in modo efficace e veloce. A seconda del tipo di settore di business, il decision support system dovrà essere costruito e configurato sulle esigenze dell’azienda.

    Questo perché ogni settore avrà parametri e dati differenti su cui basarsi per creare i propri modelli e quindi inserirsi nel processo decisionale, supportando e aiutando i responsabili dell’azienda a prendere le decisioni migliori. I sistemi devono quindi avere tre caratteristiche fondamentali: permettere di gestire grandi quantità di dati che provengono da fonti diverse, garantire l’accesso a diverse piattaforme utilizzando un’unica interfaccia intuitiva e garantire la consultazione dei risultati a più utenti, magari con permessi differenti, oltre che consentire di gestire anche lo storico dei dati e integrarli in ogni momento con quelli attuali.

    Un buon decision support system deve essere un software flessibile, in grado di rispondere a diverse esigenze dell’azienda, ma soprattutto deve essere efficace, così da fornire sempre informazioni allineate tra dati storici e analisi predittive. Infine, deve garantire l’efficienza: permettere all’azienda di raggiungere i migliori risultati impiegando un numero minimo di risorse, così da poter tagliare costi e spese e massimizzare i profitti.

    Agenti virtuali: come usarli nel decision support system

    Un agente virtuale rappresenta il miglior decision support system che si possa desiderare per la propria azienda, a patto di capire come utilizzarlo al meglio per risparmiare. Si tratta di software basati sull’intelligenza artificiale che offrono la massima flessibilità, perché consentono un monitoraggio costante del tuo business, proponendo una panoramica sempre aggiornata sulle prestazioni aziendali, sia in termini di storico degli andamenti, che di previsioni future.

    Mostrando le simulazioni sugli scenari futuri, gli agenti virtuali supportano il CEO nel prendere decisioni, aiutandolo a valutare passo dopo passo quali sono i possibili risultati di ogni strategia aziendale e delle varie allocazioni di budget, così da accompagnare l’azienda nel raggiungimento degli obiettivi prefissati senza sprechi. E se lo scenario dimostra che l’obiettivo fissato non è raggiungibile, ti aiuta a definirne di nuovi che siano una concreta occasione di guadagno per il tuo business. 

    Gli agenti virtuali rappresentano quindi un sistema di supporto decisionale flessibile, efficace e soprattutto efficiente, che accompagna il CEO nelle decisioni di ogni giorno, guidandolo e aiutandolo a fare le giuste scelte per il bene dell’azienda.

    Prevedere le vendite è una capacità che tutte le imprese commerciali vorrebbero avere, ma che non tutte sono davvero in grado di mettere in atto. È facile comprendere l’importanza di essere in grado di fare previsioni di vendita efficaci, poiché ciò significa poter regolare di conseguenza la produzione o lo stoccaggio dei prodotti, evitando da un lato gli sprechi (nel caso di sovrapproduzione), dall’altro le mancate vendite (nel caso di produzione insufficiente o non adeguata alla reale richiesta). In poche parole, saper prevedere le vendite comporta una maggiore efficienza del business.

    La Business Intelligence (BI) predittiva, potenziata dall’intelligenza artificiale, consente alla tua azienda di prevedere le vendite con molta accuratezza. I sistemi di Business Intelligence sono diventati una commodity in molte aziende e permettono di supportare in maniera descrittiva e diagnostica le decisioni all’interno di un’organizzazione. Una ricerca dell’Osservatorio Business intelligence del Polimi evidenzia come questa tecnica ottenga un posizionamento strategico nella scala di priorità ICT delle imprese. La quota di spesa dedicata ai sistemi di Business Intelligence, rispetto al budget ICT totale, è infatti cresciuta negli ultimi anni proprio con l’avanzata degli strumenti predittivi.

    I dati di mercato

    Secondo i dati dell’Osservatorio Artificial Intelligence del Polimi, il mercato dell’Intelligent Data Processing – in cui si può annoverare anche la Business Intelligence – è uno di quelli che nel 2021 ha fatto registrare la maggiore crescita: +32% e detiene la quota di mercato più grande (35%). La maggior parte delle PMI (62%) si avvale di analisi predittive.

    Previsioni di vendita, come utilizzare la Business Intelligence predittiva

    Abbiamo già detto che la Business Intelligence è la principale, e più efficace, tecnica utilizzata oggi per l’analisi predittiva. In cosa consiste? La BI è basata sulla strutturazione dei dati aziendali da diverse sorgenti e sulla definizione di un modello semantico di metadati, in cui vengono applicate le logiche di business e le regole di contesto aziendale, in modo che i dati grezzi si trasformino in informazione a valore. Appare ormai chiaro che padroneggiare i dati è la chiave del successo delle aziende, piccole o grandi: disporne di grandi quantità non è sufficiente, se i dati non vengono analizzati attraverso una metodologia che possa comprenderne il processo di raccolta, validazione, analisi ed estrazione, di supporto fondamentale all’assunzione di decisioni strategiche.

    Le dinamiche di vendita sono proprio uno dei fenomeni che la tua azienda può meglio comprendere grazie alla Business Intelligence utilizzata come strumento predittivo.

    La differenza fondamentale tra la Business Intelligence tradizionale e quella predittiva consiste nella domanda a cui queste due tecniche rispondono: per la business intelligence è “Cosa succede adesso?”, mentre per l’analisi predittiva è “Cosa succederà in futuro?”.

    Previsioni di vendita, gli strumenti di modellazione predittiva 

    Alla base delle tecniche di BI predittiva troviamo la modellazione predittiva, che ha notevoli potenzialità e per questo viene utilizzata in diversi ambiti applicativi, come l’analisi qualità applicata ai processi produttivi; la gestione magazzino e logistica; il marketing e la riduzione dei rischi. La capacità di previsione è una qualità tipica della modellazione predittiva e si avvale sia dell’apprendimento supervisionato che non supervisionato, entrambe tecniche di machine learning.

    Dal punto di vista tecnologico, alcuni strumenti di analisi predittiva sono estensioni offerte da fornitori di analisi e reportistica aziendale, integrate con algoritmi di AI; altri sono sincronizzati con uno specifico prodotto di archiviazione dei dati, funzionano con formati generici – come csv – e offrono le migliori prestazioni con database proprietari dell’azienda che ha sviluppato le capacità predittive. Per i sistemi di BI predittiva, al fine di analizzare ed elaborare grandi quantità di dati, Vedrai utilizza tecnologie solide come Apache Spark, Dask, che eseguono grandi pipeline su ETL orchestrate da Apache Airflow. Una volta che i dati sono stati puliti e sono pronti per essere utilizzati, Vedrai impiega le librerie open source machine learning (ML) scritte da Python come PyTorch, Prophet, Sklearn per costruire modelli ML in grado di comprendere il pattern nascosto all’interno dei dati. Tutti gli esperimenti di ML vengono tracciati e distribuiti utilizzando MLflow.

    Utilizzare le esperienze e i dati del passato per prevedere le prospettive future. Questo è, in sostanza, l’obiettivo del processo di budgeting. Spiegato in maniera semplice: i diversi organi dell’azienda sono chiamati periodicamente ad accordarsi sull’impiego e l’allocazione delle risorse disponibili. È sicuramente un momento della vita aziendale che comporta una grossa responsabilità, dal quale dipende il futuro stesso dell’azienda. Con il budgeting vengono infatti definiti gli obiettivi e i risultati della tua azienda. Il ricorso all’intelligenza artificiale consente di poter analizzare una grande mole di dati, estraendone informazioni che il sistema utilizza per effettuare previsioni e simulazioni. Milioni di variabili di mercato vengono mappate in tempo reale e incrociate con il dataset della tua azienda, per formulare previsioni esatte ed essere, quindi, sempre in vantaggio nel proprio settore.

    Dove siamo, dove vogliamo arrivare: il budgeting come strumento decisionale assistito dall’AI
    Fonte immagine: sketchbubble.com

    Budgeting, che cos’è

    Passando a un esame più dettagliato, possiamo definire il budgeting come un processo di proiezione di ricavi e spese, flussi di cassa, linee di produzione, capitale circolante, spese in conto capitale, ecc., rispetto agli anni futuri, che si basa su logiche razionali delle prospettive future e utilizza i dati del passato. Fondamentalmente, un piano finanziario per il futuro, a disposizione della direzione dell’azienda per il processo decisionale. Il budgeting può essere preparato per l’intero rendiconto finanziario o per una qualsiasi delle componenti del bilancio.

    Le varie funzioni del budgeting

    Ecco, in dettaglio, quali sono le principali funzioni che attua il processo di budgeting e che sono di indispensabile aiuto nella governance aziendale:

    Budgeting, le varie componenti in una azienda

    Nella tua organizzazione vi sono diverse divisioni: il budgeting deve tenere conto delle esigenze di ciascuna. Combinando i budget di ogni divisione si ottiene il budget finale. 

    Budgeting con l’intelligenza artificiale di Vedrai

    Gli algoritmi di intelligenza artificiale hanno la capacità di padroneggiare dinamicamente Big e Small Data, imparare e progredire reiterando miliardi di volte i modelli, individuare nei dati schemi altrimenti nascosti all’esame umano; infine, prevedere l’esito di una funzione obiettivo.

    L’intelligenza artificiale di Vedrai opera tramite agenti virtuali. Il principale di questi è James, alter ego di un CEO. Ecco come James può contribuire a migliorare in modo significativo il processo di budgeting, tramite le sue funzioni, accessibili da una dashboard tramite la quale è possibile visualizzare KPI, sentiment e performance globali.

    Monitoraggio del business

    Può fornirti una panoramica complessiva dell’andamento aziendale, evidenziando gli indicatori chiave delle performance; mostrarti lo stato di salute attuale dell’azienda e consentirti di valutare i risultati futuri a parità di condizioni.

    Simulazione di scenari

    L’agente simula diversi scenari di allocazione del budget e ti consente di vedere i risultati, permettendoti di calibrare meglio le risorse disponibili dati gli obiettivi prefissati.

    Definizione degli obiettivi

    L’agente ti supporta nella definizione della strategia aziendale, mostrandoti in primo luogo l’indice di fattibilità di un obiettivo prefissato, quindi l’insieme delle attività da attuare per raggiungere tale obiettivo.

    Se si cerca il significato del binomio budgeting planning lo si può trovare già nel titolo di questo articolo: pianificare per conoscere in quale modo spendere le risorse. Non è un concetto nuovo, poiché i primi esempi di pratiche di budgeting planning risalgono addirittura a cento anni fa, quando le grandi organizzazioni industriali introdussero l’uso formale di strumenti di calcolo per gestire flussi di cassa e costi. Durante gli anni Sessanta la pianificazione del budget è stata utilizzata anche per i sistemi di incentivazione, per guidare e valutare le prestazioni della gestione. 

    Oggi il budgeting planning è una pratica universalmente seguita ed è diventata uno strumento standard nelle organizzazioni per la sua importanza nel monitorare e massimizzare il valore, una sorta di pietra angolare del controllo di gestione. Il budgeting planning può essere quindi uno strumento di benchmarking, di comunicazione, di monitoraggio e valutazione delle prestazioni della tua azienda.

    Budgeting planning, cos’è e a cosa serve

    Il budgeting planning consiste essenzialmente nel creare un piano di spesa, da utilizzare per prendere decisioni aziendali strategiche e guidare i cambiamenti organizzativi tra i vari reparti. Grazie a una corretta pianificazione del budget, gli stakeholder della tua azienda possono avere un’idea più concreta della posizione e delle esigenze finanziarie attuali e future dell’organizzazione.

    Il budgeting planning prevede generalmente tre passaggi:

    Il budgeting planning opera l’allocazione delle risorse economiche tramite un processo decisionale, quindi se si impiega una maggiore razionalità si possono migliorare i rendimenti degli investimenti. Qui il ruolo dell’intelligenza artificiale può essere molto importante, perché con le sue potenzialità concede l’opportunità di ottimizzare i processi di allocazione. Scopriamo come.

    Budgeting planning, come migliorarlo con l’AI

    Partiamo dall’attività di benchmarking, che può essere migliorata utilizzando tecniche di analisi del testo, ovvero con quella parte di AI che si definisce elaborazione del linguaggio naturale (Natural language processing – NLP). Estraendo informazioni dal testo si possono ottenere dati strutturati di qualsiasi tipo. Ecco allora che gli algoritmi possono aiutare la tua organizzazione a identificare meglio le aspettative e le esigenze per supportare il processo decisionale. Sulla base delle informazioni ottenute è possibile effettuare un confronto per comprendere i rapporti e valutare la definizione degli obiettivi per le decisioni future (analisi predittiva).

    Un’ulteriore opportunità dell’AI viene dall’identificazione delle relazioni di causa-effetto nelle catene del valore. È possibile identificare nuove intuizioni che possono supportare i manager nel marketing e nella finanza per misurare meglio il ritorno degli investimenti. Inoltre, è possibile creare modelli di spesa ottimizzati; volendo fare un esempio pratico: per individuare il numero ideale di professionisti delle vendite o prevedere le decisioni di acquisto dei clienti. 

    Limiti dell’AI nei processi di budgeting e come superarli

    Nonostante le evidenti opportunità offerte nei processi di budgeting, l’AI pone anche sfide e limiti che devono essere considerati. Gartner ha individuato e descritto tre ostacoli principali: 

    1. scarsa qualità dei dati;
    2. pregiudizi nella progettazione di modelli di intelligenza artificiale (bias);
    3. timore del personale di perdere il lavoro.

    Si tratta di ostacoli superabili con le misure opportune. Per superare il primo, Gartner consiglia di convalidare gli output dell’AI in un gruppo più ampio di prospettive diverse. Ad esempio, il team IT può aiutare a convalidare la capacità del modello di intelligenza artificiale di identificare anomalie o eccezioni che potrebbero deteriorare i risultati. 

    Riguardo ai bias, il consiglio è di assicurarsi che i set di dati siano diversificati in modo che il personale possa eseguire correlazioni e analisi comparative e individuare risposte giuste e sbagliate quando l’AI produce una previsione o prevede le prestazioni aziendali, riducendo così il rischio.

    Infine, per contrastare il timore dei dipendenti di essere sostituiti dall’intelligenza artificiale nelle loro mansioni è necessario sviluppare nella tua azienda una cultura digitale per integrare l’AI con il giudizio umano. Le capacità digitali del personale aiutano ad accettare meglio l’AI sul posto di lavoro e a migliorare il processo decisionale e l’efficienza dei processi attraverso l’intelligenza artificiale stessa.