Analisi predittiva per aziende: anticipare il futuro per crescere nel presente.

L’analisi predittiva è una delle applicazioni più concrete dell’intelligenza artificiale. Non si basa sulle conversazioni e non lavora come i modelli linguistici generativi (i cosiddetti LLM, Large Language Model, che comprendono e producono testo). L’analisi predittiva utilizza invece grandi quantità di dati per individuare schemi e correlazioni e anticipare cosa potrebbe accadere in futuro. Lavora con i numeri, non con le parole, e lo fa in modo molto più preciso di quanto potrebbe fare un essere umano.

Per ottenere risultati affidabili servono i dati giusti. Spesso si parte da serie storiche — l’evoluzione di un fenomeno nel tempo — ma il tempo non è l’unica dimensione che conta. Possono influire variabili geografiche, economiche, meteo, stagionali, comportamentali o legate al mercato. L’obiettivo non è guardare al passato per ripeterlo, ma individuare schemi complessi che suggeriscono come potrebbe evolvere la situazione.

Gli strumenti per fare analisi predittiva sono diversi: algoritmi di machine learning, reti neurali, modelli statistici avanzati e sistemi capaci di mettere in relazione parametri anche molto numerosi. La scelta dipende dal tipo di dati disponibili e dal risultato atteso.

A volte bastano dataset “piccoli” e molto puliti. Parliamo di qualche migliaio o decina di migliaia di righe, come lo storico di preventivi e ordini degli ultimi anni. Altre volte servono milioni di misurazioni al giorno provenienti da sensori e dispositivi IoT, che richiedono gestione e architetture completamente diverse.

I casi d’uso sono moltissimi.

Un’azienda può prevedere l’andamento dei consumi analizzando anni di dati storici e integrandoli con informazioni esterne come il meteo, l’andamento dei mercati, eventi locali, trend economici o persino dinamiche sociali. In questo modo può pianificare la produzione, ottimizzare le scorte o valutare scenari di mercato.
Oppure può stimare il valore di un immobile analizzando migliaia di parametri che lo descrivono: posizione, metratura, stato dell’edificio, servizi vicini, traffico, trend della zona e decine di altri indicatori. Sono correlazioni che possiamo intuire, ma che nella pratica sono così numerose e complesse da richiedere strumenti automatici per essere comprese davvero.

L’analisi predittiva è utile proprio per questo: permette di prendere decisioni più solide quando la quantità di informazioni è troppo grande per essere interpretata manualmente. È una tecnologia che aiuta aziende di ogni settore, dalla produzione all’energia, dal real estate al retail, dall’industria alle vendite. E funziona quando i dati parlano e quando i modelli sono progettati per leggere storie che, senza questi strumenti, rimarrebbero nascoste.