Gartner® ha pubblicato la sua Market Guide dedicata alle piattaforme di Decision Intelligence, DIP per gli addetti ai lavori, uno dei campi di ricerca e sviluppo con maggior potenziale di crescita per le aziende di tutto il mondo.
Spindox è stata menzionata tra i fornitori DIP con la piattaforma Ublique© , la nostra suite di soluzioni verticali create per aiutare i manager nella progettazione e nella gestione di sistemi e processi complessi.
Crediamo fortemente che la Market Guide di Gartner® non si limiti a un elenco di fornitori di Decision Intelligence Platforms (DIP). Al contrario, approfondisce il ruolo dell’AI nello sviluppo futuro di questo mercato, in rapidissima crescita e centrale per la funzione che può svolgere nel processo decisionale in presenza di scenari complessi.
Le piattaforme di Decision Intelligence
Le piattaforme di intelligenza decisionale stanno diventando sempre di più strumenti essenziali per il successo delle imprese.
I DIP sono software che supportano, automatizzano e migliorano il processo decisionale di esseri umani o macchine. Per funzionare si nutrono ed elaborano dati, informazioni e conoscenze, utilizzando tecniche di Intelligenza Artificiale.
Secondo Gartner®,
“Decision intelligence platforms combine explicit decision modeling, AI, analytics and related capabilities to support, augment or automate decision making, driving business outcomes.”
Le piattaforme di Decision Intelligence combinano dunque la gestione dei dati con l’Intelligenza Artificiale, ottimizzando il processo decisionale e i risultati aziendali.
L’automazione dei DIP può interessare sia le decisioni preconosciute che, sempre più spesso, le decisioni sconosciute o situazionali, consentendo alle organizzazioni di affrontare in modo più efficace problematiche (e opportunità) impreviste.
Soprattutto in quest’ultimo caso, l’Intelligenza Artificiale diventa un elemento strategico di differenziazione competitiva, aumentando l’adattabilità, l’efficacia e l’autonomia delle operazioni aziendali.
Qui sotto in Figura 1 è possibile schematizzare le differenti tipologie di DPI, a seconda della natura decisionale (uomo o macchina) e del tipo di decisione (preknown o adaptive).
Figura 1. I DIP consentono più stili e tipi di decisioni, combinando più dati, analisi e tecniche di intelligenza artificiale
Il mercato delle Decision Intelligence Platform
Secondo il report di Gartner® la domanda complessiva di DIP crescerà molto rapidamente, guidata dalla forte competizione del settore.
Il mercato richiede decisioni sempre più scalabili ma, allo stesso tempo, contestualizzate e personalizzate: il contesto generale costituito da complessità, lunghe catene di approvvigionamento, forte concorrenza globale e consapevolezza del consumatore, richiede alle imprese una rapidità e un’efficacia decisionale mai vista prima.
Allo stesso tempo, la fornitura di DIP è condizionata dai progressi tecnologici, in particolare dall’Intelligenza Artificiale.
Entro il 2026, si prevede che il 50% delle imprese unirà le piattaforme di analisi e business intelligence (ABI) e quelle di data science e machine learning (DSML) in un’unica piattaforma; non solo, il 75% delle aziende Global 500 applicherà pratiche di decision intelligence. Come scritto nel report: “By 2026, 50% of organizations will have to evaluate analytics and business intelligence (ABI) and data science and machine learning (DSML) platforms as a single platform due to market convergence. By 2026, 75% of Global 500 companies will apply decision intelligence practices, including the logging of decisions for subsequent analysis.”
Complessità
Il processo decisionale delle aziende è sempre più complesso, interconnesso e integrato nella maggior parte delle organizzazioni, a causa della concorrenza globale, dei clienti sempre più esigenti, del ritmo accelerato del business digitale e della crescente pressione normativa in materia di equità e trasparenza del business.
La complessità del contesto competitivo si è trasferita conseguentemente all’interno delle aziende: un terzo di queste, intervistate da Gartner®, ha già implementato l’Intelligenza Artificiale; tra quelle ancora sprovviste, il 17% prevede l’introduzione entro sei mesi, il 19% in 12 mesi e il 25% in 12-24 mesi. Solo il 7% ha dichiarato di non essere interessato.
Specificità delle informazioni
Per migliorare la qualità delle decisioni, non è più sufficiente offrire informazioni frammentate e slegate dalla specificità del contesto.
Lo stesso vale per i dati e le analisi: piuttosto che offrire soluzioni generiche (ad esempio, dashboard a livello di business unit), i DIP migliorano l’impatto delle informazioni basate sui dati offrendole attraverso un’interfaccia utente incentrata sulle decisioni (ad esempio, analisi contestualizzate rispetto alla decisione dell’utente in questione).
L’impatto dell’Intelligenza Artificiale
L’impatto dell’Intelligenza Artificiale offre opportunità rivoluzionarie per migliorare i processi decisionali, portandole a strumento aziendale di differenziazione competitiva strategica. Gartner® nota che
“the growing power of AI offers game-changing opportunities to bring decision making to a higher level of strategic competitive differentiation.”
Tuttavia, la maggior parte delle organizzazioni trova difficile trasformare le potenzialità dell’Intelligenza Artificiale in realtà, a causa della disconnessione tra le possibilità tecnologiche e l’effettivo processo decisionale in azienda.
Sembra in ogni caso solamente una questione di tempo: la combinazione tra ingegno umano e capacità di gestione dei dati e/o informazioni dell’AI renderà possibile una versatilità, automazione ed efficacia dei DIP tuttora impensabile.
Fornitori DIP e concorrenza di mercato
Alcuni degli attori sul mercato dei DIP sono fornitori pure-play, ovvero completamente concentrati su questo settore e spesso di recente costituzione.
Altri fornitori, in genere esistenti da più tempo, hanno evoluto la loro offerta DIP combinando o estendendo tecniche già supportate in strumenti preesistenti, aggiungendo funzionalità specifiche per DIP come la modellazione delle decisioni e la componibilità. Tali fornitori offrono spesso altri servizi o prodotti in aree quali business intelligence (BI), data science e apprendimento automatico (DSML), Intelligenza Artificiale generativa (GenAI) o elaborazione del linguaggio naturale (NLP).
Non tutti i fornitori di Decision Intelligence sono però fornitori DIP. Per qualificarsi come DIP, le piattaforme devono disporre di alcune specifiche caratteristiche, su tutte la modellazione delle decisioni. Tuttavia, esistono diversi fornitori che dichiarano di offrire funzionalità DI, ma che non offrono tutte le funzionalità obbligatorie per qualificarsi come fornitori DIP.
Funzioni e tecniche di DPI
Le piattaforme di Decision Intelligence sono concepite e sviluppate su tecniche ogni volta diverse, che coinvolgono differenti ruoli e aree aziendali.
Logica
Le tecniche basate sulla logica (logica computazionale o sistemi basati su regole) aumentano la capacità di utilizzare ed estendere il know-how aziendale. Questi sistemi di DPI sono studiati per ordinare le conoscenze in modo strutturato, spesso sotto forma di regole. Possono essere stabilite direttive formali, informali oppure regole basate su Machine Learning o analisi di ottimizzazione.
Machine Learning
I DPI basati su machine learning (ML) si focalizzano sull’estrazione di valore da grandi quantità di dati, con l’obiettivo di portare alla luce conoscenze o correlazioni tra dati.
Questi sistemi includono diverse tipologie di apprendimento (profondo, supervisionato, non supervisionato di dati testuali o immagini.
Business Intelligence
Le tecniche di business intelligence (BI) consentono al personale non tecnico e inesperto di modellare, analizzare, esplorare, condividere e gestire i dati, nonché di collaborare e condividere i risultati. Le funzioni di BI, potenziate dall’Intelligenza Artificiale, includono reportistica, dashboard, visualizzazione dei dati, narrazione dei dati e query in linguaggio naturale (interfacce conversazionali e chatbot).
Elaborazione del linguaggio
Le tecniche di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) riescono a interpretare (e utilizzare) la comunicazione intuitiva tra esseri umani. Sono in grado di gestire gli aspetti riguardanti il contesto, la semantica, la grammatica e il lessico del linguaggio.
Queste tecniche di DPI sono tra quelle più in forte crescita; oltre che nella generazione del linguaggio umano, si pensi ad esempio alle attività di traduzione, riassunto e conversione da voce a testo (e viceversa).
Ottimizzazione
Le tecniche di ottimizzazione offrono funzionalità tradizionalmente utilizzate dai gruppi di ricerca operativa per massimizzare i benefici gestendo al contempo i compromessi aziendali. I DPI sono finalizzati in questo caso all’individuazione delle combinazioni ottimali di risorse, dati i vincoli coinvolti e il tempo disponibile.
Intelligenza Artificiale
I DPI incentrati sull’utilizzo dell’AI e delle tecniche di simulazione sono forse quelli dove si concentrano le maggiori risorse e consentono di prendere decisioni, intraprendere azioni e raggiungere obiettivi in ambiente digitale o fisico.
I sistemi in questo caso possono lavorare da soli oppure in combinazione con altri software/hardware: chatbot, assistenti personali virtuali, robot intelligenti, avatar, veicoli autonomi, persona umana coinvolta nel processo decisionale.
Ublique© tra le piattaforme globali di Decision Intelligence
La Market Guide Gartner® ha inserito la piattaforma Ublique© di Spindox tra le DIP globali, che rappresenta a nostro avviso un riconoscimento del ruolo di Spindox nello sviluppo e nell’innovazione nel campo della Decision Intelligence.
Ma qual è il supporto che Ublique© può fornire alle aziende?
La nostra piattaforma aiuta i clienti a modellare i loro flussi decisionali, utilizzando di volta in volta gli algoritmi e gli strumenti analitici più appropriati, anche in combinazione fra loro, secondo la logica della “composable AI”.
La piattaforma è in grado, dunque, di far interagire la gestione dei dati con il lavoro dei modelli di AI: ottimizzazione matematica, machine learning e simulazione dinamica.
Il fine rimane quello di migliorare le decisioni aziendali attraverso l’analisi e la rivisitazione del modo in cui vengono prese, rendendole sempre più ottimizzate e automatizzate.
Ublique© consente di portare il processo decisionale a un livello più elevato, adattivo e permeabile al contesto, utilizzando la potenza di tecniche quali la simulazione e l’Intelligenza Artificiale. Un passaggio di Gartner®: “DIPs enable organizations to reimagine how they make business decisions — more accurate, transparent, consistent, scalable and adaptable.”
Come sostiene il co-CEO di Spindox Mauro Marengo,
“è venuto il momento di passare da un modello data-driven a uno decision-driven. La Decision Intelligence consiste nel modellare il flusso decisionale e di conseguenza i dati a supporto, non viceversa”.
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