E’ presente ovunque ed e’ diventata un imperativo categorico nelle strategie aziendali piu’ cool. Stiamo parlando dell’A.I. (Intelligenza Artificiale).

Il nuovo paradigma aziendale e’ quello dettato dalla strategia “data-driven”, letteralmente “pilotata dai dati”, dove sembra non esserci piu’ spazio per antiquate intuizioni geniali dei dirigenti d’azienda in stile Steve Jobs.

Acquisendo i dati dei clienti che passano per le piattaforme informatiche e’ possibile analizzare il proprio pubblico, definirne il profilo e reddittivita’, prevederne il comportamento sfruttando le tecniche della Scienza dei Dati.

Questa nuova scienza e’ il punto d’incontro tra sofisticati modelli statistici, potenza di calcolo dei computer piu’ moderni e l’analisi di problemi commerciali.

Lo strumento alla base di questa rivoluzione di paradigma e’ il Machine Learning, ossia le tecniche per dare ai computer la capacita’ del “apprendimento automatico”.

Nei reparti di marketing, di vendita, di produzione, e di gestione del rischio, viene accolto con euforia e fede incondizionata tanto da modificare i processi decisionali rendendoli sempre piu’ data-driven.

La sensazione e’ che tutto sia definibile, catalogabile e predicibile, un neo-illuminismo digitale dove i problemi commerciali diventano problemi matematici. Ma funzionera’ davvero?

Come e’ successo nel 2000 con la bolla di internet non necessariamente una azienda dotata della tecnologia piu’ moderna ha i presupposti per soddisfare una esigenza reale dei propri clienti in carne ed ossa.

Dal sondaggio condotto da Forrester Consulting si scopre infatti che ai piani alti di molte compagnie, questa nuova tecnologia non sembra destare molta fiducia.

Su un campione di 2165 azienda sparse in tutto il mondo (Brasile, Australia, Cina, Francia, Canada, Germania, India, e Stati Uniti e Regno Unito) si e’ riscontrato che il 50% di queste aziende sfrutta queste tecniche per analizzare i propri consumatori, di queste solo il 48% utilizza per cercare nuovi clienti e il 47% per creare nuovi prodotti.

Sebbene le organizzazioni continuino ad investire sulla formazione dei reparti per non rimanere indietro rispetto ai concorrenti, il 60% degli intervistati dimostra una sostanziale sfiducia nei confronti dell’analisi dati.

In particolare solo il 10% del campione ritiene che la gestione qualitativa dell’analisi dati sia eccellente, mentre solo il 16% afferma che i modelli matematici prodotti assicurino risultati con buoni livelli di accuratezza.

E’ sempre piu’ evidente che l’investimento nei reparti di analisi non e’ seguito da una analisi sulla loro efficacia, sulla capacita’ quindi di sviluppare modelli precisi con il risultato di fornire soluzioni sbagliate, aumentando quindi la sfiducia da parte dei dirigenti.

La problematica alla base del business, soddisfare una esigenza dei clienti ottenendone il maggiore profitto possibile, non necessariamente e’ visto dai dirigenti come un problema matematico.

Il 70% dei dirigenti e’ cosciente del fatto che l’utilizzo intensivo dell’analisi dati potrebbe portare, i marchi a nuovi fattori di rischio e le societa’ stesse a rischi di reputazione.

In particolare ai piani alti si considerano ancora l’istinto e l’esperienza in modo preponderante rispetto alle nuove metodologie scientifiche introdotte dalla Scienza dei Dati.

Il sondaggio mostra come la fiducia dei dirigenti nelle proprie intuizioni si assottigli lentamente e crescano le aspettative di risultati migliori della Scienza dei Dati. Infatti sono previsti aumenti negli investimenti per l’applicazione della Scienza dei Dati.

E’ fondamentale riconoscere nella Scienza dei Dati uno strumento scientifico che permette alle societa’ di servire meglio i propri clienti, promuovere l’efficacia e una migliore gestione dei rischi, ma che si affianchi ai sistemi di decisione tradizionali, guidati dall’esperienza della direzione.

Per quanto un coltello da cucina possa essere di qualita’ ed affilato, solo impugnandolo nel modo giusto non c’e’ rischio di tagliarsi. La stessa cosa vale a mio avviso anche per la Scienza dei Dati.

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