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Le aziende che sviluppano tecnologia sono chiamate sempre più a costruire innovazione stando al passo con le esigenze e con le evoluzioni del mercato: per concepire nuovi progetti, oggi, serve predisposizione al cambiamento in corsa e collaborazione con il cliente al fine di raggiungere la sua piena soddisfazione. Per realizzare tutto questo nel mondo dello sviluppo di piattaforme e progetti digitali è stato necessario negli anni un cambio di mentalità e di metodologia: dai metodi di sviluppo tradizionale al cosiddetto modello agile.
Applicata ai progetti che coinvolgono l’Intelligenza Artificiale predittiva, la metodologia agile comporta una maggiore rapidità nello sviluppo dei software e un miglioramento della loro capacità di analisi dei dati. Alla base, infatti, ci sono ingenti volumi di informazioni interne (dati di produzione, gestionali, contabilità) e di variabili esterne (macroeconomiche, meteo, trend di ricerca) che devono essere analizzate da modelli di machine learning e trasformati in insight per calcolare l’impatto futuro di ogni cambiamento.
I software che utilizzano l’AI, rispetto agli strumenti di analisi tradizionali, sono in grado di offrire previsioni più accurate in quanto tengono conto non solo dei dati storici aziendali ma anche dei cambiamenti dinamici del mercato: di conseguenza l’applicazione della metodologia agile al processo di sviluppo risulta l’approccio ideale.
Cos’è la metodologia agile?
Nato nel 2001 nello Utah da un gruppo di sviluppatori in contrasto al project management “lineare” (o “a cascata”), il Manifesto Agile è diventato un metodo alternativo per la realizzazione di software. Si tratta di un approccio basato sul lavoro di gruppo e sulla flessibilità per la creazione di software dinamici ed efficienti: la metodologia agile prevede, infatti, la presenza di vari team, costituiti da singoli gruppi di sviluppatori che collaborano con i project manager durante l’intero ciclo di vita del software. Mediante questa organizzazione del lavoro, è possibile rilasciare modifiche durante qualsiasi fase del ciclo di vita del software, in modo continuativo e costante, per aumentare la soddisfazione del cliente.
I risultati della metodologia agile applicata all’AI
Applicare la metodologia agile ai software previsionali che utilizzano Intelligenza Artificiale vuol dire implementare la loro capacità di analizzare dati (correnti e variabili), prevedere eventi che possono avere impatto su uno specifico settore e mostrare simulazioni di scenari futuri.
Lo dimostrano i risultati raccolti da Vedrai, società specializzata nello sviluppo di soluzioni basate su Intelligenza Artificiale per supportare le decisioni aziendali delle piccole e medie imprese di vari settori (dal manifatturiero al retail). Ecco come il metodo agile ha contribuito sul processo di sviluppo, innovazione e crescita aziendale:
- i volumi di dati analizzati sono aumentati esponenzialmente in poco più di un anno, passando da 50 giga di dati nel primo trimestre 2021 a 5.000 giga nel settembre 2022.
- i modelli di machine learning elaborati sono cresciuti da 230 a 1.240, parallelamente alle ore di training passate da 200 a 9.300. Al contrario, le ore per sviluppare un modello sono nettamente diminuite: da 120 a 20 ore.
- monitorando la velocità di sviluppo del team tecnico attraverso i KPI, inoltre, si osserva che da gennaio 2021 a gennaio 2022 la velocità è aumentata da x9 a x16.
I software elaborati, inoltre, sono in grado di trasformare la complessità dei dati in informazioni strategiche facilmente leggibili dalle aziende e permettendo loro di ottenere un vantaggio competitivo, garantire continuità al business e rafforzarsi sul mercato.
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