La Modellazione Predittiva (o Model Prediction), è una tecnica di Machine Learning, uno dei canali per l’applicazione dell’Intelligenza Artificiale, che sta prendendo sempre più piede tra le aziende italiane
Lavorare con i modelli predittivi vuol dire prevedere che cosa potrebbe accadere in futuro, con un vantaggio strategico diretto sulle performance aziendali
Il mercato italiano dell’AI, stando alla Ricerca dell’Osservatorio Artificiale Intelligence della School of Management del Politecnico di Milano, ha raggiunto nel 2025 1,8 miliardi di euro (+50% rispetto all’anno precedente). I sistemi di Data Exploration, Prediction and Optimization rappresentano il 30% del mercato AI italiano
Di seguito, in questo articolo scritto proprio dall’Osservatorio Artificial Intelligence, approfondiamo come funziona la Modellazione Predittiva e quali sono i principali contesti applicativi.
Cos’è la Modellazione Predittiva
La Modellazione Predittiva è la fase saliente dell’Analisi Predittiva (o Predictive Analytics) che include metodologie e tecniche in grado di estrarre conoscenza da dati a disposizione per fare predizioni su dati o eventi nel futuro.
L’elemento chiave di queste tecniche diMachine Learning – uno dei principali rami dell’Intelligenza Artificiale – consiste nella capacità di apprendere modelli (selezionati e valutati in modo opportuno) partendo dai dati a disposizione. A loro volta, tali modelli sono in grado di operare sui nuovi dati fornendo diverse capacità.
Come funzionano le tecniche di Model Prediction
I modelli appresi hanno la capacità di agire sui nuovi dati a disposizione, fornendo capacità variabili in base al tipo di applicazione che si vuole affrontare. Ecco alcuni esempi:
classificazione: modellare le relazioni tra i dati e definire l’appartenenza ad una specifica classe (es. classificare la tipologia di un cliente di una banca in base alle informazioni personali ed economiche a disposizione);
regressione: apprendere relazioni funzionali tra le variabili considerate (es. apprendere la relazione tra l’età di una persona e il suo potenziale interesse verso una specifica campagna pubblicitaria);
clustering: raggruppare dati in insiemi omogenei (es. creare gruppi di utenti in base ai loro consumi per proporre offerte mirate);
predizione: fare predizioni o previsioni del comportamento futuro delle variabili considerate (es. fare previsioni su acquisti futuri di un cliente in base allo storico degli acquisti già effettuati);
rilevamento di anomalie: identificare cambiamenti o anomali nei dati (es. analisi automatica della qualità dei pezzi prodotti in un’azienda manifatturiera);
adattamento di modelli: permettere ai modelli appresi di evolvere nel tempo in base alle necessità (es. un utente può cambiare i propri interessi con l’età o le stagioni).
Tali capacità sono a loro volta classificabili in base alla tipologia di apprendimento:
classificazione e regressione sono esempi di apprendimento supervisionato – un tipo di apprendimento in cui il modello viene addestrato su dati etichettati, per cui la risposta corretta è già nota –, dove lo scopo è l’apprendimento di una funzione che descriva al meglio la relazione tra dati in ingresso e dati in uscita;
il clustering è un esempio di apprendimento non supervisionato – dove il modello lavora su dati privi di etichette, cercando autonomamente schemi ricorrenti –, il cui scopo è l’apprendimento di relazioni e la definizione di pattern all’interno dei dati;
predizione, rilevamento di anomalie e adattamento di modelli sono invece abilità tipiche della Modellazione Predittiva e possono essere applicate sia all’apprendimento supervisionato che non.
Quali sono le applicazioni della Modellazione Predittiva
Date le grandi potenzialità della Modellazione Predittiva, questa viene utilizzata in diversi ambiti applicativi. La sua trasversalità si manifesta in contesti molto diversi tra loro:
manutenzione predittiva per poter reagire in maniera tempestiva ad eventuali guasti e ridurre i tempi di fermo macchina;
rilevamento di frodi, ad esempio attraverso l’identificazione di anomalie nei dati;
analisi qualità nei processi produttivi;
gestione magazzino e logistica, mediante ad esempio l’ottimizzazione delle scorte e dei flussi distributivi;
servizi finanziari e Marketing, con l’obiettivo di effettuare analisi del rischio, segmentazione della clientela e personalizzazione delle offerte;
analisi delle reti sociali, intesti come studi dei comportamenti e delle connessioni tra utenti.
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