Machine learning: il futuro del business è negli algoritmi

Seguire i capitali

Il primo elemento che deve farci riflettere è l’interesse dimostrato per il settore del machine learning da alcuni soggetti del panorama economico internazionale. Negli ultimi due anni le startup che si occupano di queste tecnologie sono state finanziate da venture capital in tutto il mondo per oltre cinque miliardi di dollari. Quando si verificano spostamenti di capitale di questa portata, vuol dire che ci troviamo di fronte a un fenomeno che non è più nella sua fase embrionale, ma che ha già dato prova di un potenziale di sviluppo interessante. Non a caso si parla della più grande rivoluzione dopo l’avvento di internet, con ramificazioni in quasi tutti i settori produttivi.

A cosa serve il machine learning: applicazioni pratiche

Il concetto stesso di machine learning e tutti gli algoritmi che regolano invisibilmente molti aspetti della nostra vita si basano su un unico principio: il riconoscimento di pattern. La ripetizione di sequenze sempre più complesse e l’interpretazione delle relative variazioni può essere applicata alla lettura di qualsiasi tipo di dati. Fra le applicazioni più promettenti ci sono, per esempio, la comprensione da parte delle macchine del linguaggio naturale umano e la loro capacità di replicarlo. Questo stesso principio può essere traslato facilmente su settori assai più ristretti e meno complessi, come l’ottimizzazione di determinati processi produttivi e l’organizzazione di informazioni. Il principale problema delle aziende, in un periodo in cui è possibile avere accesso a enormi quantità di dati, è l’interpretazione dei dati stessi. Mai come in questo momento storico, tramite servizi e piattaforme online, è possibile raccogliere una quantità colossale di informazioni in qualsiasi ambito: dai consumi ai fenomeni naturali, dalle formazioni sociali alle tendenze culturali. I dati vengono generati e spesso registrati automaticamente e la disponibilità di servizi cloud permette di accumularli con facilità. Tuttavia il più grande database del mondo è perfettamente inutile se non si ha la possibilità di interpretarlo. Il machine learning permette di fare esattamente questo: impostare algoritmi che permettono all’intelligenza artificiale di studiare i dati a disposizione ed estrapolare pattern, identificando gli elementi significativi. A tutto questo bisogna aggiungere il fisiologico calo dei costi abbinato all’aumento della velocità e potenza di calcolo. Non è difficile, a questo punto, capire perché queste tecnologie siano le più interessanti del momento.

Agire sul presente: E-commerce e il caso Amazon

Senza rendercene conto, abbiamo familiarizzato da anni con il machine learning semplicemente visitando Amazon (e altri siti simili). Ogni volta che, in base allo storico delle nostre ricerche e dei nostri acquisti, ci viene proposta una specifica serie di prodotti, stiamo assistendo al risultato dell’applicazione di un algoritmo. È proprio nel settore dell’e-commerce, infatti, che è più semplice individuare i vantaggi del machine learning. Ogni volta che un utente utilizza una piattaforma, cerca e osserva un prodotto oppure effettua un acquisto, quell’utente sta esprimendo i propri interessi, le proprie preferenze e comunicando qualcosa del proprio profilo personale. Analizzare milioni e milioni di singole azioni permette di individuare dei pattern nei comportamenti degli utenti, arrivando a creare profili di una precisione senza precedenti nella storia del marketing. Comprendere le aree di interesse degli utenti e produrre messaggi come “se ti è piaciuto X, potrebbe piacerti Y” non è che il primo passo. Una volta individuati i desideri e le inclinazioni degli utenti, infatti, è possibile applicare algoritmi anche per identificare i messaggi e le immagini che più frequentemente si traducono in un acquisto. Uno degli esempi più semplici di questa applicazione è la possibilità offerta dai Facebook ads di sdoppiare una campagna per verificare quale variazione dello stesso messaggio sia più efficace (in questo caso, l’ultimo passaggio è lasciato però all’advertiser e non affidato all’algoritmo).

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Prevedere il futuro

L’applicazione del machine learning che davvero desta l’interesse del mondo del marketing, tuttavia, è la possibilità di fare previsioni per il futuro. Utilizzare algoritmi per arrivare a prevedere con la maggiore accuratezza possibile le fluttuazioni future del mercato è il sacro graal di ogni marketer – oltre che dell’intero settore finanziario. Sono molte le aziende che si stanno adoperando per costruire, grazie a questa tecnologia, modelli sempre più efficaci per questo tipo di analisi. Fra i colossi che hanno investito in questo tipo di ricerca il più noto è senz’altro Walmart, la discussa catena americana di ipermercati, che ha finanziato un concorso per specialisti del settore nel 2016. La capacità di fare previsioni, ovviamente, non interessa solo ai grandi retailer, ma anche ai fornitori di servizi, come le compagnie di assicurazioni. Qualsiasi brand che abbia la necessità di programmare il lancio sul mercato di nuove linee di prodotti ogni anno può trarre enormi vantaggi dalla creazione di modelli predittivi affidabili.

Protezione e sicurezza

Prima di essere travolti dal disagio distopico legato alla capacità delle macchine di prevedere e interpretare i nostri comportamenti, diamo un’occhiata anche alle applicazioni non strettamente commerciali del machine learning. Gli stessi algoritmi che permettono di prevedere i gusti di un utente Amazon, infatti, possono essere utilizzati per monitorare in tempi relativamente brevi milioni di transazioni online, verificandone la legittimità. Questo aiuta a prevenire le frodi, con innegabili vantaggi tanto per i consumatori quanto per le aziende. Non a caso la prima azienda ad attivarsi in questa direzione è stata PayPal, leader nel settore dei pagamenti online. Un brand come PayPal, come è noto, dipende interamente dalla reputazione che è riuscito a costruire intorno alla sicurezza delle transazioni.

Che cosa possiamo aspettarci per il futuro

Non occorre impiegare un algoritmo complesso per prevedere che l’influenza del machine learning sulla nostra vita quotidiana è destinata a crescere esponenzialmente nei prossimi anni. Questo non vuol dire, naturalmente, che potremo metterci comodi ad aspettare che le macchine svolgano per noi tutto il lavoro, dal design dei prodotti alla distribuzione. Il più efficace degli algoritmi, infatti, porta risultati apprezzabili sol se viene “istruito” con i dati giusti e decidere quali dati siano utili al raggiungimento di un certo scopo è e resta, per il momento, una decisione interamente umana.

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