Il machine learning sta sviluppandosi in modo talmente rapido che tra poco non sarà necessario alcun intervento umano nella gestione dell’apprendimento automatico. Grazie ai modelli di apprendimento dell’AI (intelligenza artificiale) ricavati dai dati questo futuro, non è poi tanto lontano.
“Smart cloud” combina il machine learning ed il cloud: un vero vantaggio per le aziende. Il cloud intelligente è in grado di apprendere dalla grande quantità di dati memorizzati al suo interno per costruire previsioni e analizzare situazioni. Questo fungerà da piattaforma intelligente per eseguire le attività in modo più efficiente.
Ecco alcuni altri campi in cui l’uso del machine learning inizia a fare la differenza:
Assistenza personale e Chatbots
Gli assistenti personali hanno reso la vita più semplice per le persone. Prodotti come Microsoft Cortana sono sistemi di riconoscimento vocale pre-codificati che danno un tocco umano alle macchine. Ma questi assistenti digitali personali hanno capacità limitate. Le risposte sono pre-programmate nel sistema e la maggior parte delle query è più generale che personale.
Con l’enorme quantità di dati sul cloud, le capacità di apprendimento del machine learning e il componente di calcolo cognitivo sopra menzionato, l’assistenza personale può sostituire quasi tutte le forme di interazione umana.
Tali capacità possono essere di grande aiuto nella gestione di grandi aziende, soprattutto nel settore Manufacturing, in cui i dati della produzione, e i processi della suddetta hanno un ruolo centrale. Il machine learning unito a una soluzione come Microsoft Dynamics 365 for Finance and Operations garantisce una gestione efficiente ed efficace delle risorse e dell’intero ciclo produttivo.
I chatbot sono saliti alla ribalta nel settore dei servizi alla clientela con il loro inizio nel fornire soluzioni attraverso la chat. Inoltre, con l’uso crescente delle app di chat, questo diventa più facile, eliminando completamente l’interazione umana e riducendo gli errori.
L’implementazione dell’apprendimento automatico aumenterà le capacità cognitive di questi chatbot, dando loro un tocco umano, permettendo loro di imparare dalla precedenti conversazioni con il cliente rendendo le comunicazioni più precise e puntuali.
Business Intelligence
La business intelligence grazie al machine learning può capire le anomalie in tempo reale, identificare e correggere i guasti mentre stanno accadendo e prevedere i risultati futuri.
Grazie a uno strumento come PowerBI le analisi proattive e dashboard sono in tempo reale grazie all’analitica predittiva avanzata che elabora dati raccolti in precedenza e che fornisce suggerimenti in tempo reale o anche previsioni future..
IoT
Grazie al machine learning l’IoT non potrà fare altro che migliorare: i sistemi saranno in grado di identificare e correggere i problemi con i sistemi ancor prima che gli utenti lo facciano. Gli avvertimenti relativi a qualsiasi dispositivo malfunzionante possono essere emessi prima che i pezzi difettosi abbiano effetto sull’intero sistema. Inoltre, alcuni dei processi potrebbero essere automatizzati sulla base di azioni precedenti, eliminando i disagi nei servizi. (ad esempio il modulo Field Service in Microsoft Dynamics 365 for Finance and Operations)
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