I quattro step presentati da un report di McKinsey & Company
Qual è l’impatto del machine learning sulle attività e il business di un’azienda? Ma, prima ancora, come si può definire il machine learning? Secondo McKinsey & Company si tratta di algoritmi in grado di imparare dai dati a disposizione. Quelle realtà che investono e applicano sistemi di machine learning nei processi riescono ad aumentare la loro efficienza del 30%, a cui segue un aumento dei ricavi tra il 5 e il 10%. In un’azienda sanitaria, è l’esempio portato da MC, un modello predittivo che classifica le richieste di risarcimento in diverse classi di rischio è stato in grado di aumentare del 30% il numero di richieste pagate automaticamente, diminuendo lo sforzo manuale di un quarto.
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Per ridurre la complessità, le organizzazioni più avanzate stanno applicando un approccio basato su quattro fasi, che le aiuta nel programma di adozione del machine learning (ML).
- Creare economie di scala e di competenze, che permettano al team di implementazione di riutilizzare le conoscenze acquisite da un’iniziativa per perfezionarne un’altra, generando un vantaggio in termini di ritorno sull’investimento.
- Valutare quali siano le competenze necessarie per il business e come sviluppare modelli di ML adeguati.
- Fornire ai modelli di ML dati di qualità da analizzare e da cui imparare.
- Standardizzare i progetti ML per favorire la loro implementazione e scalabilità all’interno dell’azienda.
