L’intelligenza artificiale non rappresenta più solo una funzionalità opzionale dei sistemi di Business Intelligence. Sta, invece, diventando una componente chiave di questi strumenti, perfettamente integrata e “infusa” nella maggior parte delle piattaforme evolute. Piattaforme che sono di giorno in giorno più estese in termini di capacità offerte, ma anche più intuitive e facili da utilizzare. Software il cui uso era un tempo appannaggio esclusivo di Data Scientist e tecnici certificati e che oggi, invece, molti di noi utilizzano quotidianamente nel proprio lavoro.
A riprova di questa tendenza, negli ultimi anni Forrester aveva associato il descrittore “aumentato” alla copertura funzionale delle soluzioni del mercato della Business Intelligence. Distinzione rimossa lo scorso anno a fronte dell’ormai evidente centralità dell’AI per tutte le piattaforme di BI.
Il giro d’affari globali del mercato del software di Business Intelligence secondo una recente indagine di Statista, raggiungeranno i 27,79 miliardi di dollari a fine anno. La stessa fonte prevede che il mercato di questi software crescerà a un tasso medio annuo composito del 5,52% tra il 2024 e il 2029, portando il suo valore complessivo a 36,35 miliardi di dollari alla fine del periodo considerato.
Cosa sono AI e Business Intelligence
I dati, le informazioni e il know-how sono elementi chiave per il successo di un’impresa. Tuttavia, la semplice raccolta e organizzazione dei dati non è sufficiente a distillare tutto il loro valore potenziale. Per indirizzare in modo efficace le scelte, strategiche e tattiche, dei decisori aziendali, i dati devono essere trasformati, contestualizzati, analizzati, arricchiti o, come sentiamo spesso dire, aumentati. Solo così, infatti, è possibile convertirli in conoscenza immediatamente fruibile per orientare i processi decisionali, fornendo al management indicazioni preziose per indirizzare le strategie.
Ma cosa sono, in concreto, i sistemi di intelligenza artificiale e cosa sono, invece, le applicazioni AI? Quali sono le peculiarità e le differenze? Entriamo più in dettaglio per capirlo.
Definizioni e concetti chiave
Il miraggio della democratizzazione del dato, quella vera, è dunque, finalmente realtà: l’aumento esponenziale dei dati che si generano quotidianamente in azienda, o come sentiamo dire spesso, i Big Data, se sostenuto da una cultura aziendale orientata alle Business Analytics e inserito all’interno di modelli di business data-driven può rappresentare una leva essenziale per riuscire a interpretare meglio il presente e anticipare in modo più preciso il futuro.
Questi nuovi modelli di Data Governance e monetizzazione dei dati devono essere sostenuti da tecnologie capaci di identificare in modo preciso tendenze e pattern non facilmente individuabili, raccogliere, correlare, analizzare i dati e rappresentarli graficamente per favorirne una fruizione il più possibile immediata e intuitiva. Questa, in buona sostanza, è la Business Intelligence, ovvero l’insieme degli strumenti che supportano i processi decisionali trasformando i dati in informazioni rilevanti e facilmente consultabili.
Proprio per governare al meglio tutto il flusso di dati che si genera quotidianamente dentro e fuori i confini dell’azienda, in questi strumenti sono state progressivamente integrate in modo sempre più esteso e pervasivo funzionalità di automazione intelligente. L’AI nella BI rappresenta un’evoluzione naturale e tutto sommato scontata per queste applicazioni, votata ad accrescere efficienza, efficacia e velocità, parametri sempre più cruciali nei processi decisionali aziendali. L’applicazione di algoritmi matematici e statistici in grado di scovare relazioni profonde tra i dati, rielaborare i record – strutturati e non – che compongono la base di conoscenza condivisa all’interno dell’organizzazione è quella che comunemente viene definita Artificial Intelligence.
Differenze tra AI e Machine Learning
Nel linguaggio tecnico, i termini Intelligenza Artificiale (IA) e autoapprendimento o Machine Learning vengono talvolta utilizzati come sinonimi. La verità, però, è che sottendono concetti e applicazioni sostanzialmente diversi.L’IA, infatti, rappresenta un campo vasto e multidisciplinare che si occupa della creazione di sistemi capaci di eseguire compiti che, se svolti dagli esseri umani, richiederebbero intelligenza. Questo include una vasta gamma di tecnologie, dal riconoscimento vocale al riconoscimento ottico di caratteri (OCR) ai sistemi decisionali autonomi.
Il Machine Learning, d’altro canto, è una sottocategoria dell’IA che si concentra sullo sviluppo di algoritmi che permettono ai computer di apprendere dai dati e migliorare le loro prestazioni senza essere esplicitamente programmati per risolvere ogni singolo compito.
In sostanza, mentre l’IA è il campo generale che studia la simulazione dell’intelligenza umana nelle macchine, il ML è un approccio specifico all’interno dell’IA che fornisce agli strumenti informatici la capacità di apprendere autonomamente.
Per i manager e i decisori nel settore IT, comprendere questa distinzione risulta fondamentale per l’adozione e l’implementazione efficace di queste tecnologie, orientando scelte strategiche verso soluzioni più adatte alle esigenze aziendali specifiche.
Impatto dell’AI sulle piattaforme di Business Intelligence
L’adozione diffusa dell’Intelligenza Artificiale sta avendo un impatto significativo sulle piattaforme di BI e sul modo in cui le aziende utilizzano, gestiscono e “aumentano” i dati, per contribuire a creare valore per il business.
In primo luogo, l’AI sta democratizzando l’accesso all’analisi dei dati, consentendo anche agli utenti non tecnici di interagire con i record in modo naturale e intuitivo, senza per forza dover disporre di competenze specifiche, attraverso Dashboard (cruscotti) intuitivi.
In seconda battuta, l’Artificial Intelligence sta accelerando e migliorando la qualità dei processi decisionali basati sui dati, fornendo informazioni e raccomandazioni sempre più accurate, pertinenti e tempestive.
Ancora, l’AI sta abilitando nuove applicazioni e casi d’uso per l’analisi dei dati, come l’elaborazione del linguaggio naturale (NPL, Natural Language Processing), il riconoscimento ottico dei caratteri (OCR, Optical Character Recognition) e quello delle immagini, l’automazione dei processi aziendali e molto altro ancora.
Infine, l’integrazione dell’intelligenza artificiale nelle piattaforme BI sta portando a una maggiore efficienza e produttività, riducendo il carico di lavoro manuale e consentendo agli analisti di concentrarsi su attività a valore aggiunto.
Il ruolo della Business Intelligence nelle aziende
La BI, attraverso l’acquisizione, l’analisi, la correlazione e aggregazione dei dati nel corso del tempo, fornisce un quadro preciso e accurato delle performance aziendali, trasformando le informazioni grezze in azioni migliorative e aiutando i decisori aziendali a:
- Comprendere e interpretare scenari ed eventi
- Prevedere scenari ed eventi futuri anticipando opportunità e rischi
- Ottimizzare i processi produttivi, logistici, amministrativi
- Migliorare l’efficacia della pianificazione strategica
- Definire obiettivi e priorità basandosi sui dati
- Identificare punti di forza, debolezze o criticità e aree di miglioramento
- Passare da una gestione di tipo reattivo a una di tipo proattivo
- Migliorare la trasparenza dei processi aziendali
Intelligenza artificiale e Business Intelligence: come si integrano
L’integrazione dell’intelligenza artificiale nei sistemi BI sta avvenendo a diversi livelli. Il suo ruolo è fondamentale, infatti, nel migliorare l’esperienza utente, consentendo interazioni più naturali e immediate con i dati in un ambiente che prevede la possibilità di formulare richieste e query in linguaggio naturale.
L’AI viene anche utilizzata per automatizzare e ottimizzare i processi di analisi, come il rilevamento delle anomalie, l’identificazione dei principali fattori che influenzano un fenomeno e la generazione di previsioni, oltre che per arricchire e migliorare la qualità dei dati, estraendo informazioni rilevanti anche da fonti non strutturate come testi, immagini, audio e video.
La convergenza tra IA e BI sta delineando nuovi paradigmi nei processi decisionali. Questa integrazione non solo amplifica l’efficacia dell’analisi dati, ma trasforma anche il modo in cui le organizzazioni accedono e interpretano le informazioni. L’IA, con i suoi algoritmi di apprendimento automatico e apprendimento profondo, può infatti elaborare e analizzare grandi volumi di dati con una velocità e una precisione che vanno ben oltre le capacità umane. La fusione tra IA e BI permette quindi di prevedere scenari futuri con un grado di dettaglio impensabile fino a qualche anno fa, offrendo ai leader aziendali una base di conoscenza molto più robusta su cui fondare strategie proattive e informate.
L’integrazione di queste tecnologie fa evolvere quindi la BI da strumento di reportistica a vero e proprio motore predittivo, capace di guidare l’innovazione e le strategie aziendali.
I vantaggi dell’integrazione tra AI e BI
Intelligenza Artificiale e Business Intelligence stanno evolvendo non più come strumenti isolati, ma come componenti sinergiche che potenziano mutuamente le capacità analitiche e decisionali delle imprese.
In particolare, l’AI può automatizzare complessi processi analitici, identificando pattern e correlazioni nascoste nei dati che spesso sfuggono all’analisi umana. Questo non solo accelera il processo decisionale ma eleva anche la qualità delle decisioni stesse, permettendo alle aziende di anticipare trend di mercato, comportamenti dei consumatori ed eventi con una precisione finora impensabile.
Ottimizzazione dei processi
Le funzionalità IA integrate negli strumenti di Business Intelligence non solo accelerano i processi decisionali ma offrono anche una visione più profonda e dettagliata delle dinamiche che li sottendono, migliorando significativamente l’efficienza operativa, rendendoli non solo più rapidi ma anche incredibilmente più accurati.
Il vero valore aggiunto si manifesta nella capacità dell’AI di identificare pattern e correlazioni che sfuggirebbero all’analisi umana, facilitando quindi la stesura di previsioni di mercato più precise e personalizzate. Le soluzioni di AI possono, inoltre, apprendere dinamicamente dai nuovi dati, adattandosi e migliorando continuamente la precisione dei processi e l’efficienza operativa. Questo non solo permette decisioni strategiche in tempo reale, ma trasforma anche il modo in cui le organizzazioni accedono e interpretano i flussi informativi critici, abilitando una gestione realmente data-driven, dunque guidata dai dati.
Applicazioni dell’AI nella Business Intelligence
L’Artificial Intelligence è utilizzata già da alcuni anni all’interno delle piattaforme di BI per migliorare la velocità dei processi di analisi dati, l’accuratezza, la User Experience.
Ecco i principali ambiti di applicazione:
Analisi predittiva e prescrittiva
Le funzionalità di automazione intelligente non si limitano alla mera raccolta e analisi di dati massivi, ma spaziano verso funzioni avanzate di analisi predittiva e prescrittiva, trasformando i dati in insight accurati.
L’analisi predittiva utilizza algoritmi e modelli di Machine Learning per elaborare grandi quantità di dati e prevedere scenari futuri con una precisione sempre più raffinata. Questo permette ai decision maker di identificare potenziali opportunità e rischi prima che si concretizzino, garantendo così un vantaggio competitivo significativo.
L’analisi prescrittiva va oltre la semplice previsione, fornendo raccomandazioni su azioni specifiche da intraprendere per raggiungere gli obiettivi prefissati.
Automazione dei processi
Diversi processi gestiti da piattaforma di Business Intelligence possono essere automatizzati tramite l’integrazione di funzionalità di IA:
1. Raccolta e pulizia dei dati: l’AI può automatizzare l’estrazione di dati da diverse fonti, identificando e correggendo automaticamente errori o anomalie, garantendo così l’accuratezza e l’affidabilità delle informazioni utilizzate per le analisi.
2. Generazione di report e dashboard: l’AI può creare report e dashboard personalizzati in tempo reale, adattando la presentazione dei dati alle esigenze specifiche degli utenti e riducendo il tempo impiegato per la produzione di questi documenti.
3. Monitoraggio delle prestazioni: le funzionalità di automazione smart permettono di monitorare costantemente le prestazioni aziendali, rilevando automaticamente eventuali deviazioni dagli standard prefissati e generando avvisi per una rapida azione correttiva.
4. Ottimizzazione della Supply Chain: l’Intelligenza Artificiale può analizzare i dati di filiera per identificare inefficienze e sprechi, suggerendo anche i correttivi da apportare per migliorare i tempi di consegna, ridurre i costi e ottimizzare i livelli di inventario.
5. Customer insight: attraverso l’analisi dei dati dei clienti, l’AI può segmentare automaticamente il mercato, identificare i comportamenti d’acquisto e suggerire strategie di marketing personalizzate per migliorare l’engagement e la fidelizzazione.
Queste automazioni non solo aumentano l’efficienza operativa, ma permettono anche alle aziende di rispondere più rapidamente ai cambiamenti del mercato, migliorando competitività e agilità del business.
Chatbot e assistenti virtuali
I chatbot e gli assistenti virtuali rappresentano una delle applicazioni più dinamiche dell’AI in questo contesto. Questi strumenti utilizzano l’elaborazione del linguaggio naturale (NLP) per interagire con gli utenti in modo intuitivo, consentendo loro di accedere rapidamente a report, analisi e dati aziendali senza necessità di competenze tecniche avanzate.
I chatbot possono rispondere a domande comuni, fornire aggiornamenti sui KPI aziendali e persino assistere gli operatori nella pianificazione strategica, migliorando l’efficienza operativa e i processi decisionali. Inoltre, questi assistenti possono essere integrati nelle piattaforme BI per personalizzare le esperienze degli utenti, adattandosi alle esigenze specifiche di diverse funzioni aziendali, dalla vendita al marketing, fino alla gestione delle risorse umane. Questo non solo aumenta l’accessibilità delle informazioni, ma anche la rapidità con cui le aziende possono adattarsi a cambiamenti di mercato e interni.
Casi d’uso reali di AI e BI nei vari settori
Queste tecnologie non sono più appannaggio di nicchie di mercato altamente specializzate, ma sono utilizzate in un’ampia varietà di settori, dalla sanità alla produzione industriale, offrendo soluzioni su misura che migliorano l’efficienza operativa e il Decision Making strategico e tattico. Gli esempi concreti di utilizzo dimostrano non solo la versatilità di queste tecnologie, ma anche il loro crescente impatto sul tessuto produttivo globale.
Impiego di BI e AI nel comparto finanziario
Nel settore finanziario, l’utilizzo sinergico di queste due tecnologie offre il vantaggio di una maggiore precisione e velocità nelle operazioni bancarie, nell’analisi dei mercati e dei rischi. Banche e istituti di credito si avvalgono ormai in modo routinario di sistemi di autoapprendimento per la valutazione del merito creditizio, con i modelli predittivi che analizzano enormi volumi di dati per determinare la solvibilità dei clienti con una precisione finora impensabile. Inoltre, gli algoritmi di trading automatico, che sfruttano sia dati storici sia dati in real-time, permettono agli investitori di ottimizzare le strategie di investimento aumentando i rendimenti e riducendo i rischi.
Casi d’uso reali di AI e BI nel Retail
Nel Retail, l’intelligenza artificiale sta trasformando il modo in cui le aziende interagiscono con i clienti e ottimizzano le operazioni. Un esempio significativo è l’impiego di sistemi AI per la personalizzazione delle esperienze d’acquisto. Attraverso l’analisi predittiva, i retailer sono ora in grado di offrire raccomandazioni di prodotto altamente personalizzate che si adattano alle preferenze individuali dei consumatori. Inoltre, gli algoritmi di IA sono utilizzati in maniera estesa per ottimizzare la gestione dell’inventario, prevedendo le tendenze di consumo e riducendo i costi legati agli stock di merce invenduta. Queste applicazioni non solo incrementano l’efficienza operativa ma migliorano anche l’esperienza complessiva del cliente, fondamentale in un settore altamente competitivo come quello del Retail.
AI e BI nella logistica e nella Supply Chain
La Business Intelligence potenziata dalle funzionalità AI consente di massimizzare l’efficienza operativa anche nell’ambito della Supply Chain e della logistica.
Sistemi avanzati AI-based sono utilizzati per prevedere i volumi di domanda, ottimizzare le rotte di consegna e gestire le scorte in modo più efficace. Amazon, per esempio, utilizza algoritmi predittivi per anticipare gli acquisti dei consumatori e posizionare preventivamente i prodotti nei centri logistici più vicini ai potenziali acquirenti, riducendo i tempi di spedizione e aumentando la soddisfazione del cliente.
Utilizzo di AI e BI nel settore manifatturiero
Nel settore manifatturiero, l’integrazione di AI e BI sta facilitando la transizione verso l’Industria 4.0, caratterizzata da fabbriche intelligenti, macchinari e sistemi interconnessi e autonomi. L’AI è utilizzata, in questo contesto, per monitorare continuamente i processi produttivi, prevedendo malfunzionamenti e riducendo i tempi di fermo grazie a strategie di manutenzione predittiva.
Casi d’uso nel settore sanitario
Nel comparto sanitario, BI e AI trasformano i percorsi diagnostici e terapeutici. Un esempio emblematico è l’utilizzo degli algoritmi per l’analisi predittiva, che permette di identificare i pazienti a rischio di sviluppare determinate condizioni invalidanti. Questa evoluzione tecnologica non solo ottimizza la gestione delle risorse ospedaliere, ma apre anche nuove prospettive per trattamenti più mirati ed efficaci, contribuendo così a un miglioramento generale della qualità di vita del paziente.
AI e BI nel Marketing digitale
L’utilizzo dell’AI nel Marketing digitale ha permesso un salto qualitativo nell’interpretazione delle tendenze del mercato e nel comportamento dei consumatori. Strumenti di BI potenziati dagli algoritmi di automazione intelligente raccolgono ed elaborano grandi quantità di dati relativi alle interazioni degli utenti sui diversi canali digitali, fornendo insight preziosi che guidano le strategie pubblicitarie e promozionali. Questo non solo aumenta il ROI delle campagne ma consente anche una personalizzazione più marcata delle comunicazioni aziendali.
Sfide nell’implementazione di AI e BI
L’integrazione i Intelligenza Artificiale e Business Intelligence è un processo complesso che si accompagna a sfide significative, in particolare per quanto riguarda alcuni aspetti come la Data Quality, i costi di implementazione e le ricadute a livello organizzativo. Vediamole più in dettaglio.
Qualità dei dati e bias algoritmici
La qualità dei dati è un aspetto da non sottovalutare, perché i sistemi AI devono basarsi su dati accurati e affidabili per produrre analisi valide. Tuttavia, molte organizzazioni sperimentano quotidianamente problemi di dati disorganizzati, obsoleti, duplicati o incompleti, che possono compromettere l’affidabilità delle analisi.
I bias algoritmici costituiscono un’altra sfida critica, che si presenta qualora i modelli di AI vengano addestrati su dataset che contengono pregiudizi impliciti o espliciti.Un modello matematico, per esempio, potrebbe favorire alcuni gruppi di dati a scapito di altri conducendo quindi a decisioni distorte e non rappresentative della realtà. Per ovviare a questi problemi, le aziende devono adottare strategie per la rilevazione e la mitigazione dei pregiudizi, come l’uso di dataset diversificati e la revisione continua degli algoritmi, nell’ottica di garantire sempre equità e trasparenza.
Inoltre, è essenziale implementare prassi robuste di governance dei dati e promuovere una cultura aziendale che riconosca l’importanza dell’integrità dei dati. Le tecniche di fairness nell’AI, come l’audit degli algoritmi e l’analisi di impatto, possono contribuire a garantire che le soluzioni di Business Intelligence supportino decisioni etiche e informate.
Implementazione e integrazione dell’AI nelle organizzazioni
L’implementazione di queste tecnologie non è priva di ostacoli e richiede una strategia accurata per essere efficace. Le sfide non sono solo tecnologiche ma anche organizzative: comprendere i dati, integrare sistemi complessi e garantire una formazione adeguata del personale sono solo alcune delle problematiche che le aziende devono affrontare.
La sfida principale risiede nella trasformazione della cultura aziendale: il passaggio da un modello decisionale istintivo a uno guidato dai dati richiede un cambiamento significativo nel mindset dei leader aziendali. Inoltre, la qualità e la pulizia dei dati sono essenziali per alimentare algoritmi efficaci di AI e sistemi di BI: senza dati accurati e pertinenti, anche gli strumenti più avanzati possono produrre risultati fuorvianti. Infine, c’è la questione della privacy e della sicurezza dei dati, aspetti che devono essere gestiti con estrema attenzione per evitare violazioni che potrebbero compromettere la fiducia di clienti e altri portatori di interesse, danneggiando l’immagine aziendale e quella dei suoi brand.
Sicurezza dei dati
La raccolta e l’analisi di enormi volumi di dati – spesso sensibili o personali – aumentano il rischio di violazioni della sicurezza, che possono avere ripercussioni devastanti sia in termini di reputazione che di conformità normativa.
Poiché gli strumenti AI necessitano di grandi quantità di dati per apprendere e migliorare, questi dati devono essere protetti da cyber attacchi e potenziali fughe di informazioni. Le aziende devono, quindi, riuscire a bilanciare correttamente innovazione e protezione dei dati.
Un approccio efficace richiede la messa a terra di una strategia di sicurezza olistica, che incorpori tecnologie avanzate di cifratura, autenticazione robusta e politiche rigorose di accesso ai dati
Gli algoritmi AI, specialmente quelli di Machine Learning e Deep Learning, possono elaborare dati in modi che non sono immediatamente comprensibili, rendendo difficile garantire che l’uso dei dati sia conforme alle normative sulla privacy, come il Regolamento Generale sulla Protezione dei Dati (GDPR) in Europa. Le aziende devono quindi assicurarsi che i dati siano anonimizzati quando possibile e che ci sia trasparenza rispetto al loro utilizzo.
Investimenti iniziali
L’adozione di questi strumenti richiede un significativo impegno finanziario, che rappresenta una sfida critica per molte aziende, specialmente per le PMI. Questi investimenti includono l’acquisto di tecnologie avanzate, come server ad alte prestazioni e software specializzati, la dotazione un’infrastruttura solida e scalabile, capace di gestire grandi volumi di dati in tempo reale – necessità che può comportare ulteriori spese per l’aggiornamento delle reti e dei sistemi di archiviazione, così come per il passaggio al Cloud. Alcune realtà devono anche affrontare la complessità dell’integrazione dei nuovi sistemi con quelli legacy, che spesso necessitando di personalizzazioni spinte e costose consulenze esterne.
A tutti questi aspetti si sommano poi gli investimenti richiesti per dotarsi di professionisti qualificati negli ambiti evidenziati, con le fasi di ricerca e assunzione di personale esperto che si trasformano in un processo particolarmente difficoltoso e oneroso per l’organizzazione.
In alternativa, è sempre possibile optare per la formazione interna, che però richiede tempo e risorse non di poco conto per lo sviluppo delle competenze necessarie.
In ogni caso, la transizione verso l’uso diffuso di questi strumenti richiede spesso una revisione dei processi aziendali e un cambiamento culturale profondo, che deve essere sostenuto da investimenti consistenti in tutti gli aspetti di Change Management, engagement e comunicazione interna.
Il futuro dell’AI e della BI
La Business Intelligence continua a evolvere per effetto dei progressi tecnologici da un lato e delle mutate esigenze aziendali dall’altro, con ricadute evidenti nel modo in cui i dati vengono raccolti, analizzati e utilizzati. Ma cosa possiamo aspettarci verosimilmente in futuro?
Il fronte più interessante appare quello delle Augmented Analytics, che fanno riferimento alla preparazione e all’analisi dei dati guidata dall’IA, alla generazione automatica di insight e all’impiego di interfacce in linguaggio naturale per la loro consultazione rapida. C’è, poi, tutto un filone di considerazioni da fare sul futuro dell’Artificial Intelligence nella BI che riguarda l’uso etico dell’AI per garantire trasparenza e un utilizzo responsabile degli algoritmi nei processi decisionali.
Riguardo la trasparenza, nella BI gli stakeholder devono poter comprendere sempre come un sistema arriva alle sue conclusioni. Ciò richiede alle aziende di stabilire procedure chiare e documentate rispetto alle fonti dei dati e agli algoritmi utilizzati. Questo aiuterà gli utenti a interpretare in modo corretto i risultati e individuare prontamente eventuali errori e distorsioni.
