[et_pb_section fb_built=”1″ admin_label=”section” _builder_version=”4.20.0″ background_color=”#000219″ custom_padding=”22px|||||” global_colors_info=”{}”][et_pb_row admin_label=”row” _builder_version=”4.16″ background_size=”initial” background_position=”top_left” background_repeat=”repeat” min_height=”1643.6px” global_colors_info=”{}”][et_pb_column type=”4_4″ _builder_version=”4.16″ custom_padding=”|||” global_colors_info=”{}” custom_padding__hover=”|||”][et_pb_text _builder_version=”4.20.4″ _module_preset=”default” header_2_font=”|||||on|||” header_3_font=”|||||on|||” header_2_font_size_tablet=”” header_2_font_size_phone=”27px” header_2_font_size_last_edited=”on|phone” header_3_font_size_tablet=”” header_3_font_size_phone=”22px” header_3_font_size_last_edited=”on|phone” global_colors_info=”{}”]<\/p>\n
Gli ultimi anni sono stati caratterizzati da eventi senza precedenti che hanno profondamente cambiato lo scenario mondiale.<\/p>\n
La recessione economica e i conflitti mondiali continuano ad avere una forte influenza sul mercato e le aziende di tutto il mondo guardano al proprio business cercando gli investimenti pi\u00f9 intelligenti.<\/em><\/p>\n Inoltre, la continua spinta sull\u2019innovazione<\/strong> rende necessario capire quale siano le scelte strategiche migliori che possano supportare nel raggiungimento degli obiettivi economici.<\/p>\n I professionisti di Data Intelligence<\/strong> devono dotarsi di strumenti di Data Quality e considerare le seguenti 5 tendenze prioritarie:<\/p>\n <\/p>\n L\u2019NLP<\/strong>, l\u2019elaborazione del linguaggio naturale, \u00e8 una sotto-branca di linguistica, informatica e intelligenza artificiale che tratta l\u2019interazione tra i computer e il linguaggio umano. Gi\u00e0 da qualche tempo sono in corso studi e ricerche in quest\u2019ambito, basti pensare ai Chat Bot<\/strong> dell\u2019assistenza clienti su tantissimi siti o app per mobile e il famoso ChatGpt<\/strong>.<\/p>\n La popolarit\u00e0 di queste tecnologie \u00e8 destinata a crescere nel prossimo biennio di circa il 18% e a evolversi rapidamente. Ci sono diversi nuovi modelli in fase di sviluppo che avranno implicazioni sul modo in cui recepiamo le informazioni e su come vengono interpretate. L\u2019obiettivo non \u00e8 solo trovare i dati che si stanno cercando ma di ottenere anche quelli a cui non si era pensato.<\/p>\n Inoltre, secondo una recente ricerca, l\u201980% dei dati che un\u2019azienda possiede sono obsoleti e destrutturati ed \u00e8 molto complicato ricavare informazioni utili. Grazie alla comprensione del linguaggio naturale, i sistemi NLP possono leggere, comprendere ed estrarre dati da qualsiasi tipo di documento in modo veloce, automatico ed efficace.<\/p>\n <\/p>\n Gli eventi degli ultimi anni hanno evidenziato l\u2019importanza di investire tempo e risorse nella previsione e nella gestione del rischio<\/strong>. Sfortunatamente, prima della pandemia non c\u2019erano informazioni a disposizione su situazioni simili per prepararsi ad affrontare una crisi cos\u00ec particolare. \u00c8 proprio in questo contesto che i dati sintetici<\/strong> possono colmare il divario.<\/p>\n Le ricerche suggeriscono che i modelli addestrati con dati sintetici<\/strong> possono essere pi\u00f9 precisi di altri, eliminando molti problemi legati alla privacy e al copyright. Le informazioni derivate possono essere utilizzate per molteplici esigenze e consentono di pianificare vari scenari per gestire al meglio eventuali problemi futuri.<\/p>\n <\/p>\n Gli investimenti in attivit\u00e0 di Data Analytics<\/strong> hanno subito un forte incremento negli ultimi due anni e il 93% delle aziende ha dichiarato di voler continuare ad aumentare il budget in questo campo.<\/p>\n La rapida evoluzione dei regolamenti in materia di privacy, la distribuzione, la diversit\u00e0 e le dinamiche dei dati ostacolano la capacit\u00e0 delle imprese di ottenere risultati migliori nelle proprie performance di business. Questo fenomeno diventa particolarmente impegnativo in uno scenario economico-sociale complesso e dinamico, in quanto la Data Governance diventa pi\u00f9 complicata da gestire.<\/p>\n L\u2019obiettivo \u00e8 creare un sistema che migliori l\u2019accesso, il movimento in tempo reale e la trasformazione avanzata dei dati tra le fonti e i sistemi aziendali in modo da sfruttare pienamente la potenza di questa risorsa strategica.<\/p>\n <\/p>\n Attualmente, molte aziende si trovano in una situazione di carenza di competenze e l\u2019Intelligenza Artificiale e Machine Learning possono essere validi supporti per automatizzare alcune delle attivit\u00e0 di Data Preparation<\/strong>.<\/p>\n Introducendo l\u2019AI nella gestione delle informazioni \u00e8 possibile risparmiare tempo e risorse per la preparazione dei dati; si stima che attualmente meno del 20% del tempo viene dedicato all\u2019analisi dei dati, mentre pi\u00f9 dell\u201980% viene impiegato per individuare, preparare e gestire le informazioni valide e appropriate.<\/p>\n Grazie a strumenti intelligenti, i Data Talent<\/strong> possono concentrarsi sulla Data Analytics, generando nuove conoscenze e aiutando i Decision Maker a prendere scelte pi\u00f9 consapevoli.<\/p>\n <\/p>\n Come pi\u00f9 volte sottolineato in questo articolo, gli eventi degli ultimi anni hanno influito molto sui cambiamenti di mercato e le catene di approvvigionamento sono state profondamente compromesse. Chi ha acquistato un\u2019automobile o un semplice pc nuovo sa che i tempi di attesa possono essere molto lunghi.<\/p>\n Possedere Real Time Data<\/strong> per prevedere situazioni future in modo da reagire prontamente \u00e8 diventato uno degli aspetti pi\u00f9 importanti per un\u2019impresa. Si prevede che entro il 2027 il 60% della spesa tecnologica per l\u2019acquisizione e la movimentazione dei dati riguarder\u00e0 l\u2019abilitazione di funzionalit\u00e0 di simulazione, ottimizzazione e raccomandazione in tempo reale.<\/p>\n I\u00a0Real Time Analytics<\/strong> rappresentano una delle principali fonti di vantaggio competitivo. Infatti, la velocit\u00e0 \u00e8 una delle tre V che compongono la definizione di Big Data\u00a0ed \u00e8 una caratteristica che sta finalmente prendendo concretezza in tutte le aziende.<\/p>\n <\/p>\n [\/et_pb_text][et_pb_cta button_url=”mailto:%20info@pragmaetimos.com” url_new_window=”on” button_text=”CONTATTACI PER MAGGIORI INFORMAZIONI” _builder_version=”4.20.4″ _module_preset=”default” header_font=”||||||||” background_color=”rgba(0,102,153,0)” custom_button=”on” button_text_color=”#0C71C3″ custom_padding=”0px||||false|false” locked=”off” global_colors_info=”{}”][\/et_pb_cta][et_pb_text _builder_version=”4.16″ _module_preset=”default” global_colors_info=”{}”]<\/p>\n [\/et_pb_text][\/et_pb_column][\/et_pb_row][et_pb_row column_structure=”1_2,1_2″ _builder_version=”4.20.0″ _module_preset=”default” global_colors_info=”{}”][et_pb_column type=”1_2″ _builder_version=”4.16″ _module_preset=”default” global_colors_info=”{}”][et_pb_blurb title=”AI E MACHINE LEARNING: I VERI LEADER DELLA CYBER PROTECTION” image=”https:\/\/pragmaetimos.com\/it\/wp-content\/uploads\/2023\/02\/Sfondo-1.jpg” alt=”AI_Machine_Learning_Pragma_Etimos” _builder_version=”4.20.2″ _module_preset=”default” global_colors_info=”{}”]<\/p>\n1. Il primato del linguaggio digitale<\/span> su quello umano<\/strong><\/h2>\n
2. Investimenti in dati<\/span> derivati per eventi inaspettati<\/strong><\/h2>\n
\u00a03. Data<\/span> Governance sempre pi\u00f9 smart<\/strong><\/h2>\n
4. l’AI<\/span> per attivit\u00e0 di Business Int<\/strong>elligence<\/strong><\/h2>\n
5. Dati<\/span> in tempo reale per gestire le vendite<\/strong><\/h2>\n
Noi di Pragma Etimos<\/strong> siamo convinti che avere un Metodo di Raccolta dati di qualit\u00e0 sia fondamentale per fare le giuste scelte di business.<\/h3>\n
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\nIl rapporto tra Intelligenza Artificiale e Cyber Protection \u00e8 ormai affermato e destinato a diventare sempre pi\u00f9 simbiotico. Gli strumenti della Cyber Intelligence sfruttano pienamente le tecnologie di Machine Learning e Deep Learning per vari scopi, dall\u2019analisi dei…<\/span><\/a><\/div>\n