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Ridefinire il Forecasting: come l’AI supera le previsioni tradizionali

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Con il termine forecasting si intende il processo con il quale è possibile ottenere previsioni o stime di eventi futuri attraverso l’analisi di dati storici. Nel contesto aziendale, il forecasting è utilizzato per prendere decisioni in diversi ambiti, dalle strategie di produzione alla pianificazione finanziaria. Stimare le vendite future o prevedere in anticipo le fluttuazioni del mercato sono diventate attività cruciali per le aziende che ambiscono a mantenere un posizionamento competitivo nel proprio settore.

L’approccio più moderno al forecasting permette di sfruttare avanzati algoritmi di machine e deep learning per ottenere previsioni sempre più precise e affidabili. In questo articolo, esploreremo quali sono i vantaggi del forecasting supportato dall’intelligenza artificiale e come adottarlo nella propria azienda.

I vantaggi del forecasting supportato dall’AI

I principali vantaggi dell’adozione del forecasting guidato dall’IA possono essere riassunti nei seguenti punti:

  • Migliore qualità delle previsioni: gli algoritmi di machine e deep learning sono in grado di analizzare grandi quantità di dati in modo accurato, consentendo di identificare modelli complessi e correlazioni nascoste. Ciò porta a previsioni di mercato più precise e affidabili e a conseguenti guadagni economici;
  • Decisioni data-driven: il sistema decisionale è supportato in questo modo dai dati e gli algoritmi avanzati sono in grado di adattarsi ai cambiamenti dei trend e del mercato;
  • Tempi di previsione ridotti: grazie all’automazione e alla capacità di elaborare rapidamente i dati, l’IA riduce i tempi necessari per generare previsioni, la dipendenza da processi manuali e la possibilità di errori umani.

Adottare quindi un sistema di forecasting supportato da algoritmi avanzati non implica esclusivamente aumentare la precisione delle stime e dei numeri ottenuti, ma significa anche creare un processo aziendale solido, snello e efficiente.

Strumenti e tecnologie

Esistono molti algoritmi che possono essere utilizzati per il forecasting, a seconda del contesto e dei dati a disposizione. Trai modelli di deep learning più utilizzati troviamo le Recurrent Neural Network (RNN), ovvero un tipo di rete neurale particolarmente adatto alla previsione di serie temporali. Spesso vengono sfruttati algoritmi di machine learning, come i Decision Trees, o modelli statistici, come gli ARIMA. Ma come possiamo fare per implementare questi modelli avanzati per il forecasting in un contesto aziendale?

Fortunatamente, per implementare i modelli di forecasting esistono diverse tecnologie disponibili, sia gratuite che a pagamento. Alcune delle tecnologie di machine learning e deep learning più popolari e ampiamente utilizzate includono TensorFlowPyTorch e Scikit-learn (Python). Questi framework offrono una vasta gamma di strumenti e librerie che consentono di sviluppare modelli di previsione avanzati.

Alternativamente, sono presenti sul mercato piattaforme e servizi cloud che offrono funzionalità di forecasting basate sull’IA. Ad esempio, DataikuSASAmazon Sagemaker e Microsoft Azure Machine Learning offrono strumenti di previsione che sfruttano l’IA per analizzare i dati e generare previsioni precise.

La scelta tra tecnologie gratuite e a pagamento dipende dalle esigenze specifiche dell’azienda, dalla complessità dei dati e dalle risorse disponibili. Le tecnologie gratuite possono essere un buon punto di partenza per le piccole imprese o per coloro che vogliono esplorare le potenzialità dell’IA nel forecasting con un budget limitato. D’altra parte, le tecnologie a pagamento offrono spesso scalabilità, funzionalità più avanzate, supporto professionale.

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Caso studio nel farmaceutico

Prendiamo in considerazione l’esempio di un’azienda farmaceutica che necessita di prevedere i dati di vendita (volumi, fatturato e prezzo) dei suoi prodotti per i successivi due anni. Un team di data scientist può utilizzare i dati storici di tali grandezze per allenare diversi modelli di forecasting e individuare quale modello ottiene le performance migliori su dati di test. Il modello selezionato può essere utilizzato per generare previsioni sulle vendite future di ogni singolo prodotto e l’azienda può sfruttare tale informazione per la pianificazione del budget o la gestione degli stock.  Per migliorare la precisione delle stime, è possibile utilizzare anche altre informazioni, come le campagne pubblicitarie passate e la loro programmazione futura. Infine, quando i dati storici vengono aggiornati, si può procedere ad aggiornare le stime future e, con una certa regolarità, aggiornare il modello che le genera.

Conclusioni

L’utilizzo dell’intelligenza artificiale per la previsione rappresenta un approccio moderno e potente per ottenere stime di mercato precise e affidabili e, grazie agli algoritmi di machine e deep learning, le aziende possono trarre vantaggio dall’analisi dei dati e dalla previsione dei trend futuri. Questo approccio offre numerosi benefici, tra cui una maggiore precisione, flessibilità e adattabilità alle specifiche esigenze di settori e applicazioni diverse. Con il costante sviluppo dell’intelligenza artificiale, le capacità di previsione continueranno a migliorare, offrendo una visione sempre più accurata dell’andamento del mercato e aiutando le aziende a rimanere competitive in un contesto sempre più dinamico.

Blue BI ha maturato solide competenze in ambito forecasting e vanta diverse partnership ufficiali con le principali piattaforme di data science, tra cui DataikuSAS e MicrosoftBBIxForecasting è la soluzione sviluppata da Blue BI che sfrutta la potenza delle diverse tecnologie disponibili e le competenze statistiche e di machine learning del nostro team. Contattateci per saperne di più!

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