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Come cambieranno le aziende nel 2024 e quali saranno i software più popolari? Scopriamolo insieme in questo articolo dedicato
La digital transformation rappresenta uno dei temi più attuali degli ultimi anni, a fronte di un contesto in continua trasformazione che non ha smesso di influenzare la vita personale e soprattutto professionale di tutti. Proprio la velocità con cui si muovono le nuove tecnologie ha portato una forte competitività nel mercato aziendale e ha condizionato i professionisti al cosiddetto lifelong learning per rimanere competitivi sul mercato. Un aspetto importante da considerare è che le soluzioni emergenti hanno come scopo finale quello di facilitare il lavoro e semplificare i processi, come ad esempio fanno i software di gestione aziendale, progettati per amministrare varie attività.
Dall’analisi di dati alla contabilità, le organizzazioni traggono vantaggio dall’automazione dei processi e da una sicurezza notevolmente migliorata. La crescita dell’uso dell’intelligenza artificiale, l’emergere di nuovi software e tecnologie hanno modificato le competenze dei tecnici del settore, costringendoli ad adattarsi rapidamente. Dopo questa premessa una domanda è lecita: quali saranno i software più popolari nel 2024? In questo articolo analizziamo le tre categorie destinate a una diffusione sempre più capillare.
I software di monitoraggio e gestione da remoto
Il monitoraggio e la gestione da remoto, anche chiamato con l’acronimo RMM è la tecnologia più utilizzata per garantire efficienza e prevenire le interruzioni. Tra i software più all’avanguardia troviamo quelli di NinjaOne, una realtà che mette a disposizione una piattaforma rivoluzionaria la quale a sua volta contribuisce ad incrementare la produttività grazie a un’interfaccia rapida e intuitiva.
Gli amministratori possono controllare proattivamente gli endpoint, semplificare i processi di sicurezza e risparmiare la dispersione dei costi. Questo strumento è software gestione aziendale completo che include anche opzioni di gestione delle patch, consentendo un’ottimizzazione efficace delle risorse e garantendo un ambiente informatico sicuro e efficiente.
Questo tipo di programmi sono utilizzati principalmente dalle PMI che raramente dispongono di un team IT interno, rendendo il monitoraggio in tempo reale flessibile. Inoltre, risultano piuttosto diffusi anche tra chi fornisce servizi di sicurezza informatica e ottimizzazione del cloud.
I software di analisi predittiva
Come si evince dal nome, l’analisi predittiva è un processo utile a prevedere i risultati futuri tramite l’analisi di dati. Si tratta di una tecnologia che ha il potenziale per rivoluzionare le possibili decisioni future. Rappresenta un passo in avanti per settori che gestiscono dati sensibili come la medicina, la pubblica amministrazione o la finanza: ciò grazie all’utilizzo di tecnologie emergenti come l’intelligenza artificiale e il machine learning.
Come funziona l’analisi predittiva? Il flusso di lavoro prevede innanzitutto una definizione del problema per determinare quale metodo di indagine è adeguato. In secondo luogo vengono acquisiti e successivamente organizzati gli elementi raccolti.
Ogni fase è cruciale ma queste ultime si rivelano decisamente utili per prendere le decisioni che portano agli step successivi. I software di ultima generazione permettono di ottimizzare l’elaborazione e lo sviluppo dei modelli predittivi. Tra questi i più comuni sono i modelli di regressione, gli alberi decisionali e il già nominato machine learning. La fase finale consiste nel controllare l’accuratezza dei modelli, i quali, una volta che appaiono accettabili, sono pronti per venire sottoposti all’attenzione degli stakeholder.
Gli ultimi sviluppi dei programmi di Deep Learning
Il Deep Learning o apprendimento profondo è un metodo dell’intelligenza artificiale che si ispira ai processi del cervello umano ed è in grado di riconoscere pattern complessi in testi, immagini, suoni e altri dati. In particolare, si tratta di una sottocategoria del machine learning: quella tecnologia che permette alle vetture di ultima generazione di riconoscere un pedone sulle strisce o un semaforo rosso.
Un altro utilizzo è quello approntato in campo medico, dove il Deep Learning aiuta l’analisi delle immagini per rilevare le cellule tumorali in fase di diagnosi. Google sembra avere, nel 2024, l’obiettivo di migliorare le abilità di ricerca, mentre Facebook (o meglio Meta) è interessata all’elaborazione di immagini. Il Deep Learning risulta perciò di grande attualità nel panorama digitale.
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