L’analisi predittiva con AI permette di pianificare per migliorare le proprie attività. Detta così è semplice e lascia molto a immaginare. Naturalmente ci vuole lavoro, ma hai anche molto spazio per l’immaginazione. Pensa di poter prevedere le tendenze di mercato, capire quali contenuti attireranno più traffico o quali servizi avranno maggiore richiesta nei prossimi mesi.
Certo, non si può prevedere tutto. Ma si possono provare ad aumentare le probabilità di successo.
E magari funziona meglio se puoi analizzare enormi quantità di dati, gestirli, avere più basi per creare strategie che funzionano e ottimizzare il tempo. Tutto questo puoi averlo e farlo col supporto di modelli di intelligenza artificiale di analisi predittiva.
Con questi strumenti le aziende possono creare strategie di produzione e di vendita, così come il libero professionista specializzato in marketing digitale può anticipare trend sui social o identificare le parole chiave emergenti per lavorare di SEO. E si può usare anche per gli e-commerce…
Come funziona l’analisi predittiva con AI?
L’analisi predittiva con AI analizza dati storici per fare previsioni su eventi futuri. Questo approccio non si limita solo a osservare ciò che è accaduto in passato, ma utilizza modelli complessi per rilevare schemi nascosti e fornire previsioni accurate.
Un modello di AI che fa analisi predittiva ha bisogno di dati. Allora ci si appoggia a strumenti di terze parti, come Analytics, CRM e altre piattaforme di gestione dati. Questi dati su ciò che ci interessa verranno da un sacco di f0nti diverse, che spaziano. Se vuoi fare analisi successive più ampie al fine di capire che prodotto vendere a chi e come, ad esempio, in questa fase intanto raccogli dati su performance di campagne pubblicitarie, vendite e visualizzazioni di siti.
Quindi ti concentri su più metriche, per dare più materiale possibile all’intelligenza artificiale che farà previsioni.
Poi questi dati vanno preparati per l’analisi. Significa che si devono togliere i dati con errori, duplicati o con valori mancanti, e che vanno formattati adeguatamente rispetto al modello di machine learning. Questo processo può essere automatizzato in parte ma richiede spesso la supervisione umana.
Una volta preparati i dati, gli algoritmi di machine learning possono utilizzarli per creare modelli predittivi. L’AI così addestra il modello per funzionare. In questa fase quindi reti neurali e alberi decisionali imparano dai dati storici per riconoscere pattern meno evidenti all’occhio umano. E, soprattutto, lo fanno più velocemente. Questo a patto che il modello sia testato, verificato e che continui a essere aggiornato e migliorato.
Questo era un po’ il background, ma non bisogna saper fare tutti questi passaggi per utilizzare strumenti di analisi predittiva con AI.
Come puoi usare questi strumenti oggi e quali sono i loro limiti
Puoi usare strumenti di analisi predittiva con AI senza competenze di programmazione. Piattaforme “no-code” come BigML e Google AutoML ti fanno creare modelli predittivi personalizzati in pochi semplici passaggi. Strumenti come Microsoft Power BI o Google Data Studio offrono previsioni basate sui dati aziendali già integrati. Piattaforme come HubSpot, Mailchimp o Shopify integrano funzioni predittive per ottimizzare campagne, personalizzare offerte e migliorare la gestione dell’inventario.
Questi strumenti combinati ti consentono spesso di prendere decisioni basate sui dati in maniera più semplice e immediata, di ricevere suggerimenti e fare delle prove. Strumenti che per dare vantaggi reali, vanno combinati con senso critico e attenzione. Infatti non è detto sempre che i modelli che usiamo siano affidabili al 100% sempre. Bastano alcuni dati incompleti o errati per compromettere tutte le previsioni. Previsioni che possono sembrare anche giuste. Questo perché l’intelligenza artificiale non ha senso critico. Dunque è possibile programmare AI che fanno analisi predittiva, con la certezza che funzionino. Usarle come strumenti rende più semplici e immediati alcuni processi.
La cosa meno semplice è monitorare sempre i risultati generati… ma è quella che importa di più per usare qualsiasi strumento di intelligenza artificiale con cognizione e coscienza.