Le tecnologie basate su machine learning rappresenteranno i pilastri della prossima rivoluzione del software aziendale. Il machine learning si occupa di studiare algoritmi, modelli comportamentali e di apprendimento automatico da attivare nelle intelligenze artificiali: l’obiettivo è quello di permettere a queste ultime di trovare analogie dall’analisi di determinati dati entrando in possesso di conoscenze delle quali non erano prima in possesso, il tutto emulando procedure simili a quelle del sistema nervoso umano – ma su scala completamente differente.
La considerevole potenza di calcolo dei moderni supercomputer è infatti ineguagliabile dalla pur sorprendente mente umana – che resta in ogni caso superiore per via delle associazioni logiche che è in grado di compiere e le altre caratteristiche che la qualificano appunto come “umana” e non “artificiale”.
“Le possibilità sono infinite” infatti sulla base di analisi effettuate in tempo reale, le imprese riusciranno ad anticipare eventuali andamenti del mercato o ancora, sempre mediante le IA, l’inserimento e catalogazione dei dati potrà essere effettuata senza l’impiego di personale umano (sia per quanto riguarda i dati in entrata che in uscita) – “storicamente” relegato alla compilazione di documenti elettronici, form vari e cosi via.
La geniale quanto imprevedibile natura umana è anche alla base dei problemi che affliggono attualmente i software enterprise ed ai quali il machine learning, porrà rimedio: la qualità dei dati immagazzinati (variabile in base all’operato del dipendente addetto a tale attività, la scarsa propensione ad aggiornare con costanza i dati è una problematica comune), i limiti dei database relazionali (non adeguati a presentare in maniera trasversale le informazione ed all’elaborazioni di schemi predittivi) e degli immensi archivi dati (i team assegnati all’analisi dei dati necessitano di settimane/mesi per elaborare delle informazioni utili), le regole alla base dei sistemi aziendali (in quanto ideate da esseri umani si rivelano ben presto inadeguate e “statiche” perché non al passo del mutevole scenario di mercato).