Come l'intelligenza artificiale predittiva prevede eventi futuri

La maggior parte delle persone vorrebbe sapere cosa riserva il futuro. Alcuni probabilmente vorrebbero sapere se diventeranno ricchi o avranno una casa elegante. Altri vorrebbero semplicemente sapere che tempo farà il giorno del loro compleanno tra sei mesi.

La tecnologia AI predittiva può dirti cosa riserva il futuro, o almeno per la tua azienda. Anche se potresti aver bisogno di una sfera di cristallo per te stesso, il processo metodico dell’intelligenza artificiale predittiva è molto più pratico. Ed è molto più affidabile della palla scintillante di un'indovino.

Come l'intelligenza artificiale predittiva predice il futuro

Non c’è nulla di mistico nell’intelligenza artificiale predittiva. Questa tecnologia segue un processo preimpostato per conoscere modelli e comportamenti passati. Utilizza queste informazioni per creare un modello di dati per prevedere eventi futuri basati su eventi passati.

Ma, prima che possa dirti qualcosa sul futuro, ci sono diversi passaggi che i sistemi di intelligenza artificiale predittiva devono seguire. Questi includono quanto segue:

• Raccogli e preelabora i dati: tutte le previsioni iniziano con i dati. Quando un modello di intelligenza artificiale predittiva può accedere ai dati più recenti (e di migliore qualità), le sue previsioni saranno molto più accurate.

I modelli di intelligenza artificiale predittiva possono anche gestire diversi tipi di dati, inclusi numeri, testo e dati dei sensori. Tuttavia, indipendentemente dai dati preferiti dal modello, non è possibile utilizzare dati grezzi.

Questo è il motivo per cui i sistemi di intelligenza artificiale predittiva preelaborano sempre i dati in un formato che possano comprendere. Significa anche che i dati devono essere puliti e organizzati prima di essere modificati in un formato comprensibile.

• Selezione del modello: il passaggio successivo è la scelta dell'architettura del modello di intelligenza artificiale corretta. Le scelte architettoniche più comuni includono algoritmi di apprendimento automatico come reti neurali o alberi decisionali.

Ciascuno di questi tipi di architettura presenta punti di forza e di debolezza unici. Ciò rende cruciale il processo di selezione. Qualunque cosa tu scelga dovrebbe allinearsi perfettamente con il compito da svolgere.

Una volta selezionato, il modello AI viene sottoposto ad uno specifico processo di formazione. Il modello riceve e digerisce i dati preparati per identificare modelli, comportamenti e relazioni.

Il processo di formazione è ripetitivo per valutare costantemente le prestazioni del modello. Ciò semplifica le modifiche in modo che il modello diventi più accurato nelle sue previsioni.

• Maggiore valutazione: il completamento del processo di formazione non significa che il modello di intelligenza artificiale funzionerà automaticamente bene. Sebbene possa impressionare utilizzando i dati di addestramento, potrebbe fallire in modo spettacolare con dati invisibili.

Ecco perché è necessaria un'ulteriore valutazione dopo la formazione iniziale. È necessario un set di dati separato per i test per determinare la generalizzabilità del modello. È fondamentale testare la capacità del modello di fare previsioni accurate oltre i dati di addestramento.

Sulla base dell’esito della valutazione aggiuntiva, il modello potrebbe necessitare di ulteriore affinamento. È possibile farlo modificando i suoi parametri originali. Se il problema persiste, potrebbe essere necessario ricominciare da capo, utilizzando un'architettura del modello diversa.

• Implementazione del modello di intelligenza artificiale predittiva: se il modello di intelligenza artificiale dimostra di funzionare bene dopo la valutazione, è pronto per mettersi al lavoro. A questo punto, un’azienda o un’organizzazione integrerà il modello in un sistema in cui continuerà a fare previsioni.

Ad esempio, i modelli di manutenzione predittiva si integrano con il sistema di controllo digitale di una fabbrica. Ciò consente agli operai di anticipare i guasti delle macchine e delle apparecchiature e di prendere precauzioni.

L'integrazione non significa però la fine del processo formativo. I modelli di intelligenza artificiale predittiva richiedono un monitoraggio costante per garantirne le prestazioni. Quando diventano disponibili nuovi dati, i modelli dovrebbero essere riqualificati per garantire che le loro previsioni rimangano pertinenti e accurate.

I limiti dell’intelligenza artificiale predittiva

Ancora una volta, l’intelligenza artificiale predittiva non funziona per magia, quindi avrà alcune limitazioni. Sebbene questa tecnologia sia utile per prevedere eventi futuri in diversi settori aziendali, può funzionare solo con i dati che riceve.

Ad esempio, i modelli di intelligenza artificiale predittiva necessitano di dati di alta qualità e sufficienti per addestrarsi a fare previsioni accurate. Se un modello riceve solo informazioni distorte o incomplete, le sue previsioni le rifletteranno.

Inoltre, variabili impreviste possono limitare questa tecnologia. Tali variabili possono influenzare qualsiasi evento e i modelli di intelligenza artificiale avranno difficoltà a prevedere qualsiasi cosa in queste situazioni.

Ciò significa anche che le previsioni predittive dell’intelligenza artificiale saranno sempre una probabilità, non una certezza. Ad esempio, coloro che desiderano conoscere le previsioni del tempo tra sei mesi probabilmente non considerano che uno spostamento inaspettato del modello del vento potrebbe portare pioggia anche se non esiste alcuna previsione di pioggia per un giorno specifico.

Allo stesso modo, potrebbe verificarsi un cambiamento inaspettato in un’azienda, annullando completamente le previsioni originali dell’intelligenza artificiale.

L’intelligenza artificiale predittiva è giusta e trasparente?

Nel 2024 tutti si chiedono se sia etico utilizzare l’intelligenza artificiale nei processi decisionali. Dopotutto, se sono presenti errori nei dati di addestramento originali, ciò può portare a previsioni discriminatorie.

Ad esempio, se il modello di approvazione dei prestiti di una banca è addestrato su dati storici obsoleti, potrebbe produrre previsioni distorte che favoriscono specifici dati demografici.

Poiché non è chiaro al 100% come i modelli di intelligenza artificiale arrivino alle conclusioni e alle previsioni, c’è una mancanza di trasparenza. Ciò alla fine diminuisce la fiducia e solleva diverse domande sulla responsabilità.

Gli sviluppatori devono impegnarsi ulteriormente nell’addestramento dei modelli di intelligenza artificiale predittiva con i dati più recenti. È l’unico modo per garantire che i modelli siano addestrati in modo trasparente e forniscano previsioni e previsioni imparziali.

Settori che traggono i maggiori vantaggi dalla tecnologia di intelligenza artificiale predittiva

A parte queste preoccupazioni, l’intelligenza artificiale predittiva continua a fare scalpore in diversi settori aziendali. In finanza, i modelli di intelligenza artificiale prevedono con precisione le tendenze del mercato azionario e possono aiutare a prevenire attività fraudolente.

Nel settore sanitario, i medici utilizzano l’intelligenza artificiale predittiva per diagnosticare precocemente le malattie e prevedere gli esiti dei pazienti. Nel settore della vendita al dettaglio, i sistemi di intelligenza artificiale predittiva prevedono la domanda dei clienti e possono persino aiutare gli operatori di marketing a personalizzare le campagne pubblicitarie.

L’intelligenza artificiale predittiva aiuta anche a prevenire le interruzioni nel settore della catena di fornitura prevedendo potenziali fallimenti logistici.

Man mano che questa tecnologia si espande e si evolve, continuerà a trasformare altri settori di business in tutto il mondo.

L’intelligenza artificiale predittiva indica la strada verso un futuro più efficiente

Non c'è niente di cristallino nella palla AI predittiva. Invece, questa palla tecnologicamente avanzata continuerà a spingere tutti verso un futuro più efficiente, pieno di gestione proattiva del rischio e processo decisionale ottimizzato.