Perché l’Intelligenza Artificiale subito?

Intelligenza Artificiale

In questo breve articolo consideriamo l’urgenza delle competenze sull’Intelligenza Artificiale e il Machine Learning per competere seriamente all’uscita dalla pandemia. La competizione passa per la formazione e la conoscenza della nuova gestione di Big Data in tempo reale. Conviene partire in tempo, per non arrivare secondi.

Definizione di Intelligenza Artificiale

L’Intelligenza Artificiale è la simulazione del processo intellettivo umano attraverso macchine, specialmente sistemi di computer, tipo: sistemi esperti, processi di linguaggio naturale, riconoscimento vocale e   visione artificiale.

Molte aziende, durante i due anni di pandemia, hanno approfondito l’utilità dell’applicazione dell’Intelligenza Artificiale ai loro processi di business, in particolare nel RETAIL, seguite da manifatturiero, chimico e telecomunicazioni.

Con l’Intelligenza Artificiale, la competizione sarà sempre più aggressiva e chi non riuscirà a gestire grandi quantità di dati in tempo reale, per reagire tempestivamente ai cambiamenti di preferenze della clientela, è destinato a soccombere o a scomparire dal mercato.

La pandemia ha solo accelerato un processo  già all’attenzione di chi intendeva guadagnare quote importanti di mercato, puntando tutto sulle capacità tecnologiche.

La tecnologia e la conoscenza della potenzialità dell’Intelligenza Artificiale guidano la capacità di estrarre informazioni importanti dai dati aziendali per prendere decisioni immediate, prima dei concorrenti. Le previsioni di vendita del settore RETAIL sono un esempio lampante della potenzialità delle informazioni per battere la concorrenza: Un’attenta previsione della domanda può generare un enorme vantaggio competitivo, aumentando le vendite e riducendo lo stoccaggio di merci all’essenziale (Just in Time).

Molte organizzazioni stanno considerando seriamente l’integrazione di approfondimenti e innovazioni tecnologiche nella gestione dei dati aziendali per adottare modelli di Machine Learning e Analisi Dati, in ottica Intelligenza Artificiale.

Aspetti da considerare al più presto

E’ fondamentale considerare i seguenti aspetti, prima di avventurarsi in spese folli:

  1. Adottare una strategia di convergenza di hardware e software – il potenziale dell’Intelligenza Artificiale proviene dall’inferenza in tempo reale. La potenza di calcolo attuale rende sempre più vantaggioso questo approccio, rispetto ad un semplice servizio cloud.
  2. Puntare su dati significativi, che contribuiscano a creare valore di business – Non continuare a guardare al passato per prevedere il futuro, ma approfondire il presente. Il passato, anche a causa della pandemia, si è notevolmente modificato, pertanto le preferenze dei clienti seguono nuovi approcci, tutti da studiare e soddisfare in tempi sempre più brevi.
  3. Mettere i dati fondamentali al servizio del business –  Tutti i dati devono essere accessibili in tempo reale in modo che tutti possano trarre le valutazioni necessarie per guidare il business nell’attuale mercato. Qualsiasi iniziativa ha lo scopo di creare valore di business, nel rispetto di conformità e sicurezza, partecipando al miglioramento continuo della qualità dei dati stessi e della capacità di estrapolare informazioni utili al business.
  4. Essere pronti a competere – anticipando la formazione sulla gestione dei Big Dati, l’utlizzo dell’Intelligenza Artificiale e Machine Learning.

Pertanto, occorre immediatamente tanta formazione su: Intelligenza Artificiale (AI)  e Machine Learning

Chi intende competere negli attuali mercati deve anticipare la formazione su questa disciplina prima della concorrenza, per venirne fuori bene quando finalmente usciremo dallo stato pandemico.

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A questo proposito PMTSI, attraverso CertiProf®  mette a disposizione un interessantissimo corso di formazione con relativa certificazione su Intelligenza Artificiale e Machine Learning.

 Ecco le specifiche e l’accesso al corso:

Artificial Intelligence Professional Certificate (CAIPC)

Certificazione Intelligenza Artificiale

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