I modelli predittivi, descrittivi e prescrittivi sono elementi fondamentali nell’ambito della data science e dell’intelligenza artificiale: si tratta di modelli di analisi che forniscono un quadro completo per prevedere, comprendere e prendere decisioni basate sui dati.
L’AI, oggi, offre molte opportunità per migliorare l’efficienza e l’efficacia delle operazioni aziendali, ottimizzando i processi decisionali e le automazioni industriali, e consentendo alle imprese di rimanere competitive sul mercato, in maniera trasversale per industry.
Andiamo ad approfondirli singolarmente; puoi anche accedere alla nostra sezione Cosa Facciamo per scoprire come li applichiamo quotidianamente.
Modelli predittivi
I modelli predittivi sono progettati per fare previsioni o stime su eventi futuri. Utilizzando algoritmi avanzati di machine learning, questi modelli analizzano i dati storici per identificare pattern e trend, e forniscono informazioni intuitive basate su dati e stime circa la probabilità di un futuro risultato. Ad esempio, un modello predittivo potrebbe essere utilizzato per stimare le vendite future di un prodotto in base a dati storici di vendita.
Si utilizzano quindi analisi predittive quando si vuole comprendere il futuro.
Modelli descrittivi
I modelli descrittivi sono progettati per descrivere e comprendere i fenomeni in corso. Questi modelli utilizzano tecniche di analisi statistica per estrarre informazioni significative dai dati, come media, deviazione standard, distribuzione e correlazioni. I modelli descrittivi forniscono una panoramica del passato e del presente, aiutando a identificare pattern e tendenze nel comportamento dei dati. Sono spesso utilizzati per l’analisi esplorativa e per ottenere una comprensione approfondita delle caratteristiche dei dati stessi; in questo senso, forniscono una base di conoscenza sulla quale costruire modelli di nowcasting.
Si utilizzano quindi analisi descrittive quando si vuole capire, a livello aggregato, cosa sta succedendo in un’organizzazione.
Modelli prescrittivi
I modelli prescrittivi, invece, sono progettati per fornire raccomandazioni o indicazioni su cosa fare in base ai dati disponibili e guidare l’attività verso una soluzione. Questi modelli utilizzano algoritmi complessi per elaborare i dati e generare suggerimenti su possibili azioni da intraprendere, tentando di quantificare l’effetto delle future decisioni per consigliare i possibili risultati prima che esse siano effettivamente adottate. Ad esempio, un modello prescrittivo può essere utilizzato per suggerire la migliore strategia di pricing per massimizzare i profitti di un’azienda, considerando vari fattori come costi, domanda e concorrenza.
Si utilizzano quindi analisi prescrittive quando si vuole fornire raccomandazioni in merito alle azioni.
Applicazioni dei modelli matematici nei processi gestionali e industriali
I modelli matematici predittivi, descrittivi e prescrittivi trovano diverse applicazioni pratiche sia nella gestione di procedure “d’ufficio” – come l’ambito HR, quello documentale, quello di allocazione dei budget etc. – sia nei processi industriali e manifatturieri.
Ecco alcuni esempi di casi reali:
- Previsione della domanda – un’azienda può utilizzare modelli predittivi per stimare la domanda futura di un prodotto o servizio. Questo può aiutare nell’ottimizzazione delle strategie di produzione, pianificazione degli inventari e gestione della supply chain;
- Analisi dei dati di mercato – i modelli descrittivi possono essere utilizzati per analizzare i dati di mercato e comprendere il comportamento dei clienti, le preferenze di acquisto e le tendenze di mercato. Queste informazioni possono essere sfruttate per adattare le strategie di marketing e posizionamento dei prodotti;
- Efficientamento dei processi di produzione – i modelli prescrittivi possono essere impiegati per ottimizzare i processi di produzione industriale. Ad esempio, un modello prescrittivo può suggerire la sequenza di lavorazione più efficiente, minimizzando i tempi di produzione e riducendo gli sprechi;
- Gestione della manutenzione – i modelli predittivi possono essere utilizzati per prevedere guasti o malfunzionamenti nelle apparecchiature industriali. Questo consente di programmare la manutenzione preventiva in modo da minimizzare gli arresti non pianificati e ottimizzare l’efficienza operativa;
- Razionalizzazione delle risorse umane – i modelli prescrittivi possono essere applicati alla gestione HR, ad esempio per ottimizzare la pianificazione del personale, l’allocazione delle risorse e la previsione delle competenze necessarie per progetti futuri;
- Ottimizzazione del flusso di lavoro e delle decisioni aziendali – i modelli prescrittivi possono aiutare a prendere decisioni ottimali riguardo all’allocazione delle risorse, alla pianificazione delle attività e al monitoraggio dei KPI aziendali. Ad esempio, possono essere utilizzati per determinare le strategie di pricing, le strategie di approvvigionamento e le politiche di gestione del rischio.
