Prima o poi, ogni team di dati si trova a dover gestire la stessa richiesta, costringendo i reparti vendite, finanza o operations a creare modelli predittivi in autonomia, invece di dover attendere che si risolva un arretrato di lavoro nel campo della data science che sembra non diminuire mai. Gli strumenti si sono evoluti più rapidamente della governance che li supporta, ed è proprio in questo divario che la maggior parte delle implementazioni si blocca durante una verifica di conformità o si trasforma silenziosamente in un rischio che nessuno è riuscito a individuare in tempo.
Esplora le tre decisioni che determinano il successo o il fallimento di un programma: quale progetto merita la prima fase pilota, cosa deve comprendere un utente aziendale prima di utilizzare un modello in produzione e chi dà il via libera una volta che le previsioni iniziano a influenzare le decisioni relative a un cliente.
Leggi anche: Il modello completo di soluzioni ML per sistemi aziendali multi-agente
L'adozione del no-code è ormai diventata una vera e propria iniziativa IT?
, i fornitori consideravano l'automazione una funzionalità secondaria aggiunta a progetti più ampi, ma ora questa visione si è completamente ribaltata, trasformandosi in una vera e propria roadmap strategica. Fortune Business Insights prevede che il mercato delle piattaforme di intelligenza artificiale senza codice raggiungerà i 75,14 miliardi di dollari entro il 2034, con una crescita annua superiore al 31%. Questo ritmo rispecchia la realtà che i team IT già vivono: un costante aumento delle richieste di dashboard predittive a fronte di una carenza di data scientist in grado di realizzarle. Le unità aziendali stanno adottando strumenti di modellazione drag-and-drop e implementando le previsioni secondo le proprie tempistiche, a prescindere da un piano di implementazione formale.
Un team aziendale ha bisogno di reali competenze di data science per l'intelligenza artificiale senza codice e il machine learning?
Un'interfaccia senza codice elimina la sintassi, ma i principi fondamentali rimangono validi. Un utente aziendale deve comunque formulare correttamente la domanda, individuare dati di training distorti e leggere attentamente una matrice di confusione per smascherare un modello che sta facendo delle supposizioni. Le piattaforme gestiscono la parte centrale e più complessa del processo, come l'ingegneria delle funzionalità e l'ottimizzazione degli iperparametri, ma la valutazione del significato dell'output rimane una responsabilità umana. Affiancare un esperto del settore a un breve corso di alfabetizzazione dei dati è generalmente più efficace che lasciare un data scientist vincolato a ogni progetto, e la differenza si nota nel momento in cui un modello raggiunge la produzione.
Quale primo progetto prepara al successo i team no-code?
Tre tipologie di progetto si prestano bene come punto di partenza:
- La previsione della domanda si basa sui dati storici di vendita che la maggior parte dei team già monitora
- Il calcolo del punteggio di abbandono (churn scoring) si basa su campi CRM che raramente necessitano di pulizia prima di poter essere utilizzati da un modello
- La classificazione dei documenti automatizza un'attività che gli analisti svolgono già manualmente ogni settimana
Scegliere qualcosa al di fuori di questa rosa di candidati solitamente significa dedicare più tempo alla pulizia dei dati che all'apprendimento della piattaforma.
A chi appartiene effettivamente un modello una volta che arriva nelle mani del cliente?
La responsabilità rimane in capo all'IT anche quando il modello viene sviluppato altrove. Questa separazione si riflette nel modo in cui i fornitori creano le loro piattaforme, aggiungendo controlli di accesso basati sui ruoli e documentazione automatizzata, in modo che l'IT mantenga la supervisione mentre i team aziendali continuano a sviluppare. Questa struttura consente a un modello in continua evoluzione di seguire il processo di approvazione come farebbe un'implementazione di codice, con un revisore, un registro delle modifiche e un piano di ripristino pronto in caso di problemi. I programmi che non prevedono un'approvazione formale funzionano correttamente finché un ente regolatore o un revisore dei conti non chiede chi ha approvato il modello che prende decisioni riguardanti un cliente.
Domande frequenti: Entro quanto tempo i vertici aziendali possono aspettarsi dei risultati?
La maggior parte delle implementazioni mostra risultati misurabili entro un singolo trimestre per il primo progetto, a condizione che il caso d'uso sia stato definito con precisione. I due progetti successivi procedono più velocemente una volta che la governance è già consolidata, poiché il processo di revisione diventa un modello anziché una nuova negoziazione ogni volta. I team che considerano il primo progetto pilota sia come un esercizio di governance che come un modello tendono a estenderlo a cinque o sei casi d'uso entro un anno, mentre i team che lo considerano solo una prova di concetto di solito si fermano dopo il primo successo.
