Ogni azienda, grande o piccola, dispone di una ricchezza di dati preziosi che possono orientare decisioni di grande impatto. Ma per estrarre informazioni approfondite, di solito è necessario svolgere una buona dose di lavoro manuale sui dati grezzi, sia da parte di utenti semitecnici (come fondatori e leader di prodotto), sia da specialisti di dati dedicati e costosi.
In ogni caso, per produrre valore reale, le informazioni devono essere raccolte, gestite, modificate e estratte da decine di fogli di calcolo e diverse piattaforme aziendali: il CRM dell’organizzazione, il suo stack martech, il sistema di e-commerce e i dati dei siti Web, per citare alcuni esempi comuni. Chiaramente, si tratta di un processo che richiede tempo e i risultati possono essere vecchie notizie, piuttosto che informazioni aggiornate.
Presentazione dell’analisi delle vibrazioni
La soluzione aziendale ideale sarebbe eseguire query sui dati in tempo reale utilizzando il linguaggio naturale (anziché scrivere codice in SQL o Python), con sistemi intelligenti che lavorano in background per correlare e analizzare diverse origini e formati di dati. Questa è l’analisi delle vibrazioni, in cui gli utenti possono semplicemente porre domande in un linguaggio semplice e lasciare che l’intelligenza artificiale faccia il lavoro pesante. Invece di dover lottare manualmente sui dati e gli utenti aziendali trascorrono ore a scoprire informazioni nascoste nei set di dati, ottengono risultati rapidamente: sotto forma di testo, grafica, riepiloghi e, dove necessario, suddivisioni dettagliate.
L’analisi dei dati rapida e accurata è importante per ogni organizzazione, ma per molte, gli insight in tempo reale sono cruciali. Nel settore agricolo, ad esempio, Lumo utilizza la piattaforma Fabi.ai per gestire grandi flotte di dispositivi IoT, raccogliendo continuamente dati di telemetria e adattando i propri sistemi sulla base di informazioni raccolte, normalizzate e analizzate.
Utilizzando l’analisi delle vibrazioni, Lumo vede immediatamente le prestazioni del dispositivo, nonché le tendenze che si sviluppano nel tempo. Estrae dati meteorologici e mette in correlazione i parametri prestazionali del parco dispositivi con fattori ambientali. I dashboard dei dati che Lumo ha creato non sono il risultato di molti mesi di lavoro scrivendo routine di integrazione dei dati e codifica front-end, ma sono il risultato dell’analisi delle vibrazioni.
Andare sotto il cofano
Gli scettici sulle capacità dell’intelligenza artificiale spesso indicano la codifica delle vibrazioni come un esempio di dove le cose possono andare storte, sollevando preoccupazioni sul controllo di qualità e sulla natura della “scatola nera” dell’analisi guidata dall’intelligenza artificiale. Molti utenti desiderano avere visibilità sul modo in cui vengono generati i risultati, con la possibilità di ispezionare la logica, modificare le query o regolare le chiamate API per garantire la precisione. Se eseguita bene, l’analisi delle vibrazioni affronta queste preoccupazioni combinando trasparenza e rigore. Gli input in linguaggio naturale e i metodi di costruzione modulare lo rendono accessibile agli utenti semitecnici (come fondatori e leader di prodotto), mentre i sistemi sottostanti soddisfano gli standard di precisione e affidabilità attesi dai team tecnici. Ciò significa che gli utenti possono fidarsi dell’output sia che lavorino in modo indipendente o in collaborazione con data scientist e sviluppatori.
Progettata specificamente sia per gli esperti di dati che per gli utenti di dati semitecnici, Fabi è una piattaforma di BI generativa che dà vita all’analisi delle vibrazioni. Il codice che produce può essere completamente nascosto, o mostrato alla lettera e modificato sul posto, offrendo agli utenti semitecnici la possibilità di comprendere come funziona l’analisi dietro le quinte, consentendo al tempo stesso ai team tecnici di verificare e mettere a punto l’output del sistema. I dati fluiscono dai sistemi di un’organizzazione (la piattaforma media le connessioni) o vengono caricati. Le informazioni strategiche risultanti possono essere inviate/programmate per e-mail, Slack, fogli Google, visualizzate in grafica, testo o in una combinazione di entrambi.
Fabi: una piattaforma di BI generativa
Il co-fondatore e CEO di Fabi, Marc Dupuis, descrive quante organizzazioni iniziano a utilizzare la piattaforma di analisi testando flussi di lavoro e query su dati campione prima di passare all’analisi del mondo reale. Man mano che gli utenti approfondiscono i dati e testano il proprio lavoro, possono verificarne la veridicità, spesso in collaborazione con qualcuno tecnicamente più astuto, grazie alla visione aperta e trasparente degli Smartbooks della piattaforma per mostrare cosa sta succedendo dietro le quinte. Funziona anche al contrario: gli utenti dei dati semitecnici possono confermare che i dati elaborati sono pertinenti e accurati.
Per rispondere alle preoccupazioni comuni sul controllo di qualità e sull’intelligenza artificiale “scatola nera”, Fabi limita l’analisi delle vibrazioni a fonti di dati controllate internamente e ad accesso attento, con guardrail integrati. Il codice può essere mostrato testualmente e modificato sul posto, offrendo agli utenti semitecnici la visibilità su come vengono prodotti i risultati, consentendo al tempo stesso ai team tecnici di controllare, verificare e ottimizzare gli output. La condivisione collaborativa di report, risultati e codice di lavoro aiuta i team a convalidare i risultati senza lavorare al di fuori delle proprie aree di competenza.
I flussi di lavoro tipici includono dashboard KPI in tempo reale; domande e risposte in linguaggio naturale sui dati operativi e di prodotto; analisi di correlazione (ad esempio, prestazioni del dispositivo rispetto alle condizioni meteorologiche); esplorazione di coorti e tendenze; Letture dei test A/B e riepiloghi degli esperimenti; e report pianificati e condivisibili che combinano testo, grafica, riepiloghi e suddivisioni dettagliate. Questi flussi di lavoro collaborativi sono progettati per essere efficienti e intuitivi, quindi, sia che lavorino collettivamente o da soli, gli utenti possono ottenere informazioni approfondite anche dalle disposizioni dei dati più complesse.
Fabi ha ottenuto il primo round di sostegno da Eniac Ventures nel 2023, quindi è un’azienda in movimento. Il team continua ad espandere le proprie capacità, con progetti da realizzare analisi delle vibrazioni ancora più fluido sia per gli utenti semitecnici che tecnici. Le organizzazioni interessate a esplorare la piattaforma possono iniziare testando i flussi di lavoro su dati campione, per poi passare a casi d’uso reali man mano che acquisiscono maggiore fiducia nella trasparenza e nell’accuratezza del sistema.
(Foto di Alina Grubnjak)
Vedi anche: Tendenze dell’intelligenza artificiale generativa 2025: LLM, scalabilità dei dati e adozione aziendale
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Fonte: www.artificialintelligence-news.com
