Siamo nell’analytics economy, dove dati, persone e macchine “lavorano” insieme per accelerare il passo dell’innovazione. Un’economia basata sui dati, dove gli analytics sono ovunque, in ogni aspetto della nostra vita privata e lavorativa. L’analytics economy riguarda tutti noi, il modo in cui lavoriamo, in cui interagiamo con gli altri, il modo in cui si basa l’efficienza che migliora la nostra qualità della vita.
Anche in ambito business non si parla di altro. Ma per attuare progetti di digital transformation all’interno delle aziende, occorre adottare una road map ben strutturata. Si tratta di un processo che interviene radicalmente sui modelli di business aziendali e va avviato a partire da un allineamento interno sugli obiettivi. Diventa ancora più cruciale mantenere costante, lungo tutto il processo di trasformazione, il focus sulla consapevolezza del cambiamento. Un cambiamento inteso in termini di tecnologia, ruoli e processi. Ambiti che presuppongono la gestione delle resistenze culturali attraverso la condivisione e la partecipazione di tutti i ruoli aziendali, oltre che un fine ultimo condiviso.
Secondo IDC, la spesa delle imprese in tecnologie AI raggiungerà i 47 miliardi di dollari nel 2020. Si tratta di una esplosione che detta le basi per una rivoluzione nell’approccio che le aziende avranno nei confronti di dati, mercato e clienti. Vedremo sistemi sempre più intelligenti interagire tra loro, tecnologie che non saranno solo in grado di raccogliere informazioni, ma anche di apprendere da queste.
Aziende, organizzazioni, tutti noi, dobbiamo integrare i punti di forza delle macchine con la forza umana al fine di raggiungere gli obiettivi che ci siamo prefissati. I progressi nell’utilizzo delle tecniche di intelligenza artificiale basate sul machine learning ci hanno permesso di creare computer che possono vedere, ascoltare e parlare. Possono imparare, capire e fare valutazioni sul mondo basate sulle informazioni da noi fornite. Siamo passati da un’epoca in cui dovevamo dire alle macchine cosa fare con i dati, a un’epoca in cui le macchine imparano da sole in base a modelli che si costruiscono di volta in volta.
Per supportare al meglio il processo di trasformazione, è necessario collaborare a stretto contatto con università e istituti di formazione, puntando sullo sviluppo della conoscenza e sulle competenze.
Occorre che tutto il nostro Paese abiliti la trasformazione digitale attraverso centri di competenza e di diffusione del know-how digitale. È in questa ottica che SAS può diventare la piattaforma analitica che permette la realizzazione di processi innovativi di analisi dei dati nell’ambito dell’intelligenza artificiale e del machine learning. È necessario poi puntare sulle iniziative in ambito open data, per collegare e utilizzare meglio le informazioni già disponibili. Occorre infine investire in progetti educational per creare e diffondere le competenze necessarie per la digital transformation.
Marco Icardi, CEO SAS Italia e regional vice president SAS
