Applying Artificial Intelligence (AI) to software programming for forecasting and optimizing business management decisions
Questo studio dimostra che l'applicazione dell'Intelligenza Artificiale, in particolare delle Reti Neurali Artificiali, alla programmazione del software consente alle imprese di ottimizzare le decisioni gestionali e massimizzare il ROI prevedendo accuratamente le prestazioni di vendita e identificando le soglie ottimali del budget di marketing.
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Nell'economia digitale moderna, le imprese affrontano una sfida costante: come spendere i propri soldi con saggezza per crescere. Per decenni, i manager si sono affidati all'intuizione e a semplici grafici per indovinare quanto investire in pubblicità o nuovi prodotti. Oggi, tuttavia, si sta verificando un potente cambiamento. I computer stanno imparando a trovare schemi in enormi quantità di dati storici, un campo noto come apprendimento automatico (machine learning). Questo approccio permette alle organizzazioni di andare oltre le supposizioni e invece utilizzare simulazioni per prevedere gli esiti futuri. L'idea centrale è semplice: fornendo a un computer i record passati di spese e vendite, la macchina può apprendere la relazione tra i due e suggerire il percorso più efficace da seguire. Non si tratta di sostituire il giudizio umano, ma di fornire ai manager una mappa più chiara e basata sui dati per navigare in un mercato volatile dove le abitudini dei consumatori cambiano rapidamente e la concorrenza è feroce.
Uno studio recente di Trinh Quang Minh della Università di Can Tho esplora esattamente come questi strumenti informatici possano essere applicati alle decisioni aziendali del mondo reale. Il ricercatore si è posto l'obiettivo di testare tre diversi tipi di modelli di intelligenza artificiale per vedere quale funzioni meglio nel prevedere le vendite in base ai budget di marketing. L'obiettivo era trovare il "punto di equilibrio" per la spesa — l'importo specifico di denaro che genera il massimo rendimento senza sprecare risorse. Per fare ciò, il team ha creato una simulazione utilizzando dati che imitavano un rivenditore di telefoni cellulari in Vietnam. Hanno fornito al computer i record storici che mostravano quanto denaro veniva speso per il marketing e quanti telefoni venivano venduti in risposta. I dati variavano da dieci miliardi di dong vietnamiti spesi in pubblicità fino a cinquanta miliardi.
Lo studio ha confrontato tre approcci distinti. Il primo era un modello di regressione lineare, un metodo semplice che assume che le vendite crescano a un ritmo costante e prevedibile all'aumentare della spesa. Il secondo era un albero di decisione, che funziona come un diagramma di flusso, suddividendo i dati in rami per gestire cambiamenti improvvisi o salti nel comportamento. Il terzo era una rete neurale artificiale, un sistema complesso progettato per imitare la capacità del cervello umano di riconoscere schemi intricati e non lineari. Quando i ricercatori hanno eseguito le loro simulazioni, i risultati hanno rivelato che lo strumento migliore dipende interamente dalla situazione. Il semplice modello lineare funzionava bene per una crescita costante e prevedibile, prevedendo che una spesa di cinquanta miliardi di dong avrebbe portato a circa 236 unità vendute. Tuttavia, la rete neurale più complessa prevedeva che lo stesso investimento avrebbe prodotto 240 unità, suggerendo che fosse più brava a catturare le realtà sottili e disordinate del mercato.
La simulazione ha identificato una specifica soglia di successo. Ha determinato che spendere tra i cinquanta e i cinquanta cinque miliardi di dong vietnamiti era il livello ottimale per massimizzare l'efficienza. Al di sotto di questo livello, come spendere solo trentacinque miliardi, i modelli prevedevano vendite significativamente inferiori, indicando un'opportunità mancata. Al di sopra di questo livello, i rendimenti iniziavano a diminuire, il che significa che il denaro extra speso non generava abbastanza vendite extra da giustificare il costo. Il modello dell'albero di decisione si è rivelato particolarmente utile per comprendere i cambiamenti improvvisi, come il lancio di un prodotto di punta o una vendita festiva importante, dove il comportamento dei consumatori cambia bruscamente piuttosto che gradualmente. In questi scenari, il modello ad albero poteva prevedere vendite di 200 unità con una spesa di quaranta miliardi, superando il modello lineare più semplice che prevedeva solo 190.
I risultati offrono una guida chiara per i leader aziendali. Per le piccole aziende con dati limitati e mercati stabili, il semplice modello lineare è spesso sufficiente e facile da comprendere. Per le imprese che affrontano mercati volatili dove il comportamento dei clienti subisce salti inaspettati, l'albero di decisione fornisce una visione più flessibile e intuitiva. Per le grandi organizzazioni con enormi quantità di dati complessi, la rete neurale offre la massima precisione, anche se è più difficile spiegare come arrivi alle sue conclusioni. Lo studio conclude che non esiste un unico modello "migliore" per ogni situazione. Invece, i manager devono scegliere lo strumento che si adatta ai loro specifici dati e alle condizioni di mercato. Facendo questa scelta, possono passare dal fare affidamento sull'istinto al prendere decisioni altamente razionali e supportate dai dati che ottimizzano il loro ritorno sull'investimento e assicurano la loro posizione in un'economia digitale in rapido cambiamento.
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