Forse tanti sanno che cosa significa Machine Learning ma non molti avranno sentito parlare dei suoi vantaggi. Grazie al Machine Learning una famosa azienda è riuscita a prevedere in anticipo il modo migliore per raggiungere il consumatore.

In questo articolo cercheremo di spiegarvelo in poche parole.

Che cos’è il Machine Learning

Il Machine Learning è una branca dell’Intelligenza Artificiale ovvero di quei sistemi che imitano l’intelligenza umana e si occupano di creare sistemi che apprendono o migliorano le performance in base ai dati che vengono utilizzati.

Il Machine Learning insegna ai computer e ai robot a fare azioni e attività in modo naturale come gli esseri umani, ovvero imparando dall’esperienza.

In sostanza, gli algoritmi di Machine Learning usano metodi matematico-computazionali per apprendere informazioni direttamente dai dati, senza modelli matematici ed equazioni predeterminate. Tali algoritmi migliorano le loro prestazioni in modo “adattivo” a mano a mano che gli “esempi” da cui apprendere aumentano.

I vantaggi del Machine Learning

1. Gestione intelligente dei Big Data

I Big Data possono essere utilizzati per ricavare informazioni approfondite grazie alla velocità e la complessità del Machine Learning. Senza di essi, gli enormi volumi e l’eterogeneità dei dati generati dall’interazione degli esseri umani e di altri agenti ambientali sarebbero impossibili da gestire.

2. Sviluppo di dispositivi intelligenti

Da quelli indossabili per il fitness e la salute, alle automobili senza conducente fino alle Smart city con un’infrastruttura che riduce automaticamente gli sprechi di tempo ed energia. L’Internet of Things (IoT) è un settore dell’Information Technology molto promettente e il Machine Learning può aiutare nella gestione di questa massa crescente di dati.

3. Esperienze soddisfacenti dei consumatori

Il Machine Learning permette ai motori di ricerca, alle applicazioni web e ad altre tecnologie di personalizzare i risultati in base alle preferenze degli utenti, creando esperienze piacevolmente personalizzate per i consumatori.

Un esempio di strategia predittiva di Machine Learning

La nota multinazionale farmaceutica Bayer ha deciso di prevedere le tendenze di ricerca relative a influenza e raffreddore per raggiungere le persone con i prodotti giusti così da alleviare i sintomi influenzali.

Questo progetto è stato avviato in Australia, prima dell’inizio del periodo delle influenze e dei raffreddori. Il gruppo marketing dell’azienda ha iniziato a lavorare nel 2022 raccogliendo e analizzando set di dati estesi al fine di individuare le aspettative dei clienti e in base a quelle modificare la propria strategia.

L’obiettivo di questo lavoro era quello di rendere la strategia terapeutica individuata meno reattiva e più proattiva, così da prevedere in anticipo il modo migliore per raggiungere il consumatore con i contenuti più opportuni e adeguati al momento.

Usando la tecnologia del Machine Learning di Google Cloud, dai dati ottenuti (come la temperatura in tempo reale e i report pubblici sui casi di influenza) Bayer ha creato un modello di previsione.

A seguito del grandissimo successo di questo modello previsionale, l’azienda ha deciso di espandere il progetto a livello internazionale. Bayer, inoltre, sta cercando di testare e sviluppare sempre in Australia il suo modello con ulteriori dati che implementino altre potenziali categorie di prodotti farmaceutici.

L’obiettivo è replicare questo modello predittivo con funzionalità analoghe in tutti i paesi e in tutte le categorie pertinenti. La teoria alla base del programma di Bayer è tecnicamente applicabile a qualsiasi prodotto.

Chi lo avrebbe mai detto che saremmo arrivati a questo punto? Noi forse sì.