Briciole di pane



Artificial Intelligence e Data Analytics rivoluzionano le imprese

Artificial Intelligence e Data Analytics rivoluzionano le imprese

10 Settembre 2019

Come l'elettricità ha trasformato le fabbriche nel diciannovesimo secolo, così oggi la data analytics sta trasformando le imprese che grazie alle analisi predittive possono godere degli stessi vantaggi che hanno i giganti tecnologici. Vediamo come in questo articolo tratto dall'edizione settimanale di The Economist.

"Nel 2006 Tom Siebel, imprenditore allora cinquantatreenne, vendette la sua prima azienda, Siebel Systems, che realizzava programmi per computer per tenere traccia delle relazioni con i clienti, a Oracle, il gigante del software aziendale. Nel 2009, pochi mesi dopo che Tom Siebel aveva lanciato una nuova startup, fu calpestato da un elefante durante un safari in Tanzania. Quando, dopo una dozzina di interventi chirurgici, tornò a lavorare di nuovo, l'impresa era quasi fallita. Ma Tom Siebel con forza la riavviò. La determinazione di Siebel ha però dato i suoi frutti. L'azienda, ora chiamata c3.ai, ha raccolto 100m$ in venture capital l'anno scorso, con una valutazione di 2.1bn$. E' stata una scommessa iniziale sull'analisi dei dati, che converte i dati grezzi (dai senior di una macchina o di un magazzino) in utili previsionali (quando le apparecchiature si guasteranno o quali sono i livelli ottimali di stoccaggio) con l'aiuto di ingegnosi algoritmi.

Molti investitori vedono la fortuna di questa nuova generazione di software aziendale, che si sta diffondendo dai laboratori informatici delle Big Tech alle aziende di tutto il mondo. In tutto il mondo, sono 35 le aziende che si occupano di analisi dei dati presenti in una lista di startup valutate a 1bn$ o più. Collettivamente, questi unicorni, alcuni dei quali si identificano come fornitori di informazioni di artificial intelligence, godono di una valutazione inebriante di 73 miliardi di dollari. Secondo PitchBook, un'altra società di ricerca, i sei più grandi da soli valgono 45 miliardi di dollari.

Come spesso accade nella Silicon Valley, l'hype è eterna, alimentata dai grandi numeri delle società di consulenza. IDC calcola che la spesa per i big data e i software per le analisi economiche raggiungeranno i 67 miliardi di dollari quest'anno. Ma, dicono i sostenitori, permetterà finalmente alle aziende di vedere l'era informatica nelle loro statistiche sulla produttività, liberandole dall'ombra di Robert Solow, un'economista premio Nobel, che nel 1987 osservo' che gli investimenti nelle tecnologie dell'informazione hanno fatto ben poco per rendere le aziende più efficienti. Proprio come l'elettricità ha permesso la linea di assemblaggio nel XIX secolo, dal momento che le macchine non dovevano più essere raggruppate intorno a una macchina centrale a vapore, le società di analisi dei dati promettono di inaugurare le linee di assemblaggio dell'economia digitale, distribuendo la capacità di estrazione dei dati dove è necessario. Possono anche, come osserva George Gilbert, un veterano analista di business IT, aiutare tutti i tipi di aziende a creare gli stessi effetti di rete dietro l'ascesa dei giganti tecnologici: meglio servono i loro clienti, più dati raccolgono, il che a sua volta dimostra i loro servizi, e così via.

I consulenti di Gartner hanno recentemente calcolato che nel 2021 "la Al augmentation" creerà 2,9 miliardi di dollari di "business value" e risparmierà 6,2 miliardi di ore uomo a livello globale. Un'indagine di McKinsey dello scorso anno ha stimato che la Al Data Analytics potrebbe aggiungere circa 13trn$, o il 16%, al PIL globale annuo entro il 2030.  Il commercio al dettaglio e la logistica sono i settori che ci guadagnano di più. L'analisi dei dati ha ancora molta strada da fare per essere all'altezza di queste aspettative. L'estrazione e l'analisi dei dati provenienti da innumerevoli fonti e dispositivi collegati, l' "Internet of Things", è difficile e costoso. Anche se la maggior parte delle aziende si vanta di aver creato delle "piattaforme" di IA, poche di queste soddisfano la definizione usuale di quel termine, tipicamente riservata a cose come i sistemi operativi per smartphone di Apple e Google, che permettono agli sviluppatori di costruire facilmente applicazioni compatibili. Una piattaforma AI tradurrebbe automaticamente i dati grezzi in un formato adatto agli algoritmi e offrirebbe una serie di strumenti di progettazione software che potrebbero essere utilizzati anche da persone con limitate capacità di codifica.

Molte aziende, tra cui Palantir, il più grande unicorno del branco di analitici dei dati, vendono servizi di fascia alta con tecnologia custom, equivalenti alla costruzione di un sistema operativo da zero per ogni cliente. I giganti del cloud computing come Amazon Web Services, Microsoft Azure e Google Cloud offrono prodotti standardizzati per i loro clienti aziendali, ma, come spiega Jim Hare di Gartner, questi sono molto meno sofisticati e bloccano gli utenti nelle loro reti. 

L'intraprendente Tom Siebel e la sua c3.ai, è stata fondata per aiutare le utility a gestire le reti elettriche, un problema complesso che comporta la raccolta e l'elaborazione di dati da molte fonti. Dopo il suo quasi-fallimento bancario, i progressi nell'apprendimento automatico, i sensori e la connettività dei dati gli hanno dato una nuova vita e gli hanno permesso di riconfezionare i suoi prodotti per una vasta gamma di settori industriali. Fondamentale per i clienti aziendali, l'approccio di c3.ai nasce dall'esperienza di Tom Siebel con il software enterprise. Voleva rendere l'analisi dei dati senza problemi per i clienti aziendali, senza sacrificarne la raffinatezza.  

3m, un big americano, utilizza c3.ai software per scegliere le fatture potenzialmente controverse per prevenire i reclami. L'Aeronautica Militare degli Stati Uniti lo usa per capire quali parti di un aereo rischiano di danneggiarsi presto. c3.ai sta aiutando Baker Hughes a sviluppare strumenti di analisi per l'industria petrolifera e del gas (General Electric, la società madre della società di servizi petroliferi, ha lottato per perfezionare una propria piattaforma di analisi, chiamata Predix). 

Il principale rivale di c3.ai nella costruzione di una piattaforma di IA in buona fede non è Big Tech o il più grande unicorni di analisi dei dati. Si tratta di un'azienda chiamata Databricks. È stata fondata nel 2013 da maghi informatici che hanno sviluppato Apache Spark, un programma open-source in grado di gestire risme di dati provenienti da sensori e altri dispositivi collegati in tempo reale. Data-bricks ha espanso Spark per gestire più tipi di dati. Vende i suoi servizi principalmente alle startup (come Hotels.com) e alle aziende di media (come Viacom). Dice che genererà 200m$ dollari in entrate quest'anno ed è stato valutato a 2,8b$ quando ha fatto l'ultima raccolta di capitale nel mese di febbraio. Anche se le nicchie di c3.ai e Databricks non si sovrappongono molto al momento, potranno farlo in futuro. Anche i loro approcci differiscono, rispecchiando le loro radici. I Databricks, nati da un'astrusa informatica, aiutano i clienti a distribuire efficacemente gli strumenti open-source. Come la maggior parte delle aziende di software aziendale, c3.ai vende applicazioni proprietarie. Non è chiaro quale prevarrà; al momento i due studi sono testa a testa. Nel breve termine, il mercato è abbastanza grande per entrambi e anche di più. Nel lungo periodo, qualcuno si troverà con l'analisi dei dati assistita che non è più gravoso dell'uso di un foglio di calcolo. Potrebbe essere c3.ai o Databricks, o rivali più piccoli come Dataiku di New York o Domino Data Lab di San Francisco, che stanno anche costruendo piattaforme AI. È improbabile che gli altri unicorni del campo non rinuncino a provare. E titani tecnologici come Amazon, Google e Microsoft vogliono dominare ogni tipo di software, compresa l'analisi avanzata dei dati. Tom Siebel sarebbe il primo ad ammettere che questa confusione potrebbe causare vittime. Ma certamente è di buon auspicio per gli acquirenti di software di analisi dei dati, che probabilmente diventerà familiare ai dipartimenti IT aziendali nel 2020 come lo sono oggi i programmi di relazione con i clienti. "

*Articolo tratto da "The Economist" (The digital assembly line)

 

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