Il machine learning è un potente alleato per il business. Una strategia di business basata sul ML è in grado di aumentare l'efficienza e la produttività aziendali, e di offrire ai clienti un'esperienza di acquisto migliore.
Oggigiorno sempre più aziende stanno sperimentando soluzioni di machine learning per incrementare i propri guadagni e i risultati non si sono fatti attendere: una ricerca di Forrester del 2021 ha mostrato come le organizzazioni che usavano algoritmi di ML da almeno un anno avevano registrato un importante aumento del valore aziendale.
I processi decisionali basati sul machine learning permettono, tra le altre cose, di automatizzare l'anomaly detection, una delle priorità principali dei business.
Il passaggio al machine learning prevede delle sfide da affrontare. La prima difficoltà è abbattere le barriere aziendali, sia da un punto di vista dei dati che delle persone: la suddivisione in dipartimenti stagni rende arduo sviluppare una soluzione di machine learning in tempi brevi; inoltre, tradurre un modello accademico in un prodotto eseguibile non è semplice.
I dati provenienti da diverse fonti tendono a rallentare l'adozione di un modello di ML: i data set sono troppo diversi, disordinati e spesso sono gestiti da partner esterni.
Un altro punto su cui porre attenzione è la necessità di definire un ROI (Return of Investment - Tasso di rendimento) che giustifichi l'utilizzo del machine learning. Anche a causa delle difficoltà illustrate, i membri dell'esecutivo aziendale non sempre riescono a cogliere i benefici del ML.
Senza una definizione chiara del processo di adozione delle soluzioni di machine learning e senza alcuna connessione col tasso di rendimento atteso, è difficile procedere con lo sviluppo.
Per questi motivi spesso le aziende si affidano a esperti esterni per pianificare la propria crescita e comprendere nel dettaglio quali benefici può portare l'uso del machine learning.
Questi partner sono in grado di definire il percorso più adatto per l'organizzazione e colmare la mancanza di skill del personale.
