Molte imprese medio-grandi investono ingenti risorse in strumenti di analytics, di business intelligence ed AI, con l’obiettivo di prendere decisioni informate ed ottimizzare sia i processi sia le strategie di mercato. Tuttavia, un ostacolo rimane spesso insormontabile soprattutto quando vengono adottati strumenti di intelligenza artificiale che per loro natura tecnica sono di tipo statistico e non deterministico: come distinguere semplici correlazioni statistiche da reali relazioni di causa-effetto?
La mancanza di strumenti affidabili ed accessibili per quella che viene denominata “causal inference“( per maggiori dettagli leggasi questo documento della Stanford University, in semplici parole una previsione basata su una correlazione logica deduttiva o induttiva, l’inferenza,) rischia di generare false convinzioni e di far prendere decisione sbagliate, avendo così le immediate conseguenze di un rallentamento della crescita ed di un aumento dei rischi.
In scenari come il marketing, le operazioni o la gestione delle risorse, capire davvero “cosa influenza cosa” (e non solo osservare associazioni) è fondamentale, ma spesso queste analisi causali richiedono team di data scientist specializzati, tanto lavoro manuale, ripetitivo e soggetto a errori.
Contattaci subito e senza impegno per analizzare le decisioni dei tuoi AI Agent.
La soluzione di Netflix: agentic workflow open-source per l’osservazione della causal inference
Netflix ha sviluppato e reso disponibile in maniera open-source il suo workflow per analizzare la causal inference, workflow che è in grado di automatizzare i passaggi più complessi di tale analisi causale basandosi su dati osservazionali. Il sistema si basa su un approccio agentico, come si evince dall’immagine sotto, presa dal sito ufficiale del Blog tecnico di Netflix. Un agente posto tra il decisore umano e l’ambiente di archiviazione delle informazioni “gioca” due distinti ruoli:
- come “actor” traduce la pianificazione fornitagli dall’operatore umano per configurare, eseguire e documentare l’esperimento;
- mentre come “critic” verifica i risultati, segnala eventuali limiti o errori e suggerisce modifiche da apportare.
Questa soluzione rende sistematici e trasparenti alcuni dei compiti più “noiosi” e delicati, come la sensitivity analysis, la realizzazione di report o la gestione di iterazioni multiple su parametri diversi, lasciando agli esperti la possibilità di portare il reale valore aggiunto: vale a dire la definizione delle domande di business e la vera interpretazione dei risultati.
Netflix( nel codice sorgente disponibile al seguente link), ti mette a disposizione il suo Observational Causal Inference(OCI) Agent interamente pensato per rendere l’analisi ispezionabile, ripetibile e migliorabile, con auditing dei processi e supervisione umana costante.
Contattaci subito e senza impegno per analizzare le decisioni dei tuoi AI Agent.
Immagine presa dall’articolo tecnico di Netflix: link.
Come puoi sfruttare la soluzione di Netflix nella tuo scenario di business
Se sei un’impresa o organizzazione che raccoglie dati operativi, commerciali o di prodotto allora puoi subito utilizzare il workflow agentico di Netflix per migliorare la qualità delle tue decisioni senza acquistare costosi software di Business Intelligence quindi:
- riducendo i costi generali;
- diminuendo i possibili errori;
- diventando meno dipendente da risorse specialistiche.
Grazie all’automazione agentica, il “causal reasoning” diventa accessibile anche a figure manageriali di business meno tecniche, non solo ai data scientist.
Ad esempio, un retailer può valutare meglio le reali cause dietro il successo di una promozione (e non solo l’associazione), oppure un’azienda che investe in digitalizzazione può finalmente capire quali processi aumentano davvero la retention o la soddisfazione dei clienti, basandosi su framework open-source validati su dataset pubblici.
L’approccio agentico reso da disponibile da Netflix consente di iterare più velocemente, documentare ogni passaggio e ottenere trasparenza e verificabilità di tutto il processo: questo è inoltre un vantaggio chiave per le grandi organizzazioni regolamentate che devono sottostare a numerose norme di compliance.
Il fatto che sia open source rende, inoltre, la soluzione integrabile e configurabile su stack già esistenti o anche portabile a livello on-premise per un maggiore controllo e sovranità del dato.
Contattaci subito e senza impegno per analizzare le decisioni dei tuoi AI Agent.
Conclusioni
L’approccio di Netflix alla causal inference segna un nuovo standard nell’analisi data-driven: trasparente, accessibile, automatico e pensato per l’audit e il miglioramento continuo. Le aziende che sperimentano questi strumenti possono ottenere un reale vantaggio competitivo, passando dalla mera osservazione dei dati alla comprensione profonda dei propri processi e delle leve che determinano davvero il successo.
Glue Labs e l’Observational Casual Inference(OCI)
Glue Labs è tra le realtà pioniere in Europa nello sviluppo e nell’integrazione di Intelligenza Artificiale per le imprese. Grazie a un team specializzato in AI, sicurezza e governance che ha integrato la nostra soluzione Pupau in contesti industriali e critici , possiamo guidarti nell’introduzione graduale, customizzata e compliant di soluzioni AI evolute.
I nostri servizi includono:
- Analisi dei processi e valutazione rischi;
- Progettazione e sviluppo agenti AI custom su infrastruttura cloud, on-premise o ibrida;
- Integrazione con servizi e permission management fine grained;
- Formazione e Change Management;
- Supporto alla conformità con AI Act, Data Act, GDPR e qualsiasi normativa del tuo settore di riferimento.
Che tu voglia sperimentare l’AI di nuova generazione o costruire un ecosistema di agenti sicuro, evolutivo e avanzato, il nostro team ti affianca in tutto il percorso: dalla prototipazione al deployment reale.
Contattaci subito e senza impegno per maggiori informazioni.
