La predictive analysis (analisi predittiva) è una branca dell’analisi dei dati che utilizza tecniche statistiche, algoritmi di machine learning (ML) e intelligenza artificiale (AI) per anticipare eventi futuri sulla base di dati storici e comportamentali.
A differenza della semplice descrizione di ciò che è già accaduto (analisi descrittiva) o del motivo per cui qualcosa è successo (analisi diagnostica), la predictive analysis cerca di anticipare ciò che potrebbe accadere con un certo grado di probabilità.
Questa tecnologia è ormai diffusa in moltissimi settori: dalla sanità al marketing, dalla logistica alla pubblica amministrazione (PA) fino alla cybersecurity e all’agricoltura di precisione (o agricoltura 4.0).
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A cosa serve
La predictive analysis si prefigge l’ambizioso obiettivo di ridurre l’incertezza nei processi decisionali, migliorando l’efficienza, il rendimento e la capacità di risposta. Alcuni casi d’uso pratico includono:
- retail e marketing: prevedere le tendenze d’acquisto, segmentare i Clienti, ottimizzare le campagne;
- sanità: anticipare le recidive, prevenire le malattie croniche, ottimizzare l’uso delle risorse ospedaliere;
- manifattura: manutenzione predittiva dei macchinari, riduzione dei tempi di fermo;
- sicurezza: identificazione di frodi, minacce informatiche, o pattern criminali;
- mobilità e logistica: ottimizzazione dei percorsi, previsione dei flussi di traffico o domanda di trasporto.
Con l’AI, inoltre, la predictive analysis diventa sempre più automatica e in tempo reale.
Storia: dagli anni ’60 all’AI generativa
Le radici dell’analisi predittiva risalgono ai primi sviluppi della statistica applicata e del data mining negli anni ‘60-‘70 del Novecento, ma ha conosciuto una forte accelerazione con l’avvento dell’informatica tout court e, soprattutto, del cloud computing.
Negli anni 2000, aziende come IBM, SAP e Oracle iniziano a integrare funzionalità predittive nei loro strumenti di business intelligence. Oggi, con l’avvento dell’AI generativa, la predictive analysis diviene una componente chiave nei processi decisionali data-driven.
Secondo IBM, l’analisi predittiva si avvale di modelli matematici per individuare pattern nascosti nei dati, mentre strumenti come Google Cloud ne facilitano l’implementazione.
Progetti che utilizzano la predictive analysis
L’Unione Europea (UE) e l’Italia, con i loro programmi di ricerca e sviluppo (R&S), stanno investendo significativamente nell’analisi predittiva per affrontare sfide sociali, economiche e ambientali. Ecco 3 progetti made in JO Group che prevedono l’impiego dell’analisi predittiva:
Age-SenseAI: AI e robot al servizio degli anziani
Age-SenseAI crea un ecosistema di sensori ambientali intelligenti dedicato agli anziani che vivono in residenze condivise. Combinando l’IoT con la robotica, Age-SenseAI monitora le attività quotidiane e le condizioni ambientali, al fine di:
- rilevare tempestivamente cambiamenti comportamentali e segnali di allarme;
- prevenire cadute e rischi legati a condizioni ambientali sfavorevoli;
- migliorare il benessere psicofisico e l’autonomia degli anziani.
Utilizzando tecniche di data fusion e algoritmi di AI, il sistema distingue le attività dei diversi residenti e ottimizza il posizionamento dei sensori, riducendo i costi. PMF Research si occupa della piattaforma cloud e della rappresentazione dei dati, oltre a condurre l’analisi di mercato e l’impatto sociale del progetto.
SECESTA ViaSafe: rete multisensoriale per il monitoraggio della cenere vulcanica
Il progetto SECESTA ViaSafe, finanziato grazie al PO FESR Sicilia 2014-2020, riprende le attività del precedente progetto SECESTA, ma stavolta lo fa nell’ottica di utilizzare le informazioni raccolte dal sistema multisensoriale di osservazione e misurazione della cenere vulcanica, per migliorare in tempo reale la viabilità delle strade urbane ed extraurbane siciliane e, in particolare, dell’autostrada A18 (nota come Catania-Messina).
SECESTA ViaSafe:
- è un sistema di early warning per la gestione del traffico aereo e terrestre;
- supporta le operazioni di pulizia delle piste aeroportuali;
- consente di monitorare in modo permanente i depositi di cenere tramite sensori e modelli predittivi.
PMF Research ha sviluppato il protocollo di comunicazione e la mappa interattiva all’interno della web-app, lavorando a stretto giro con enti di ricerca, come l’Istituto Nazionale di Geofisica e Vulcanologia (INGV), istituzioni accademiche, quali il Dipartimento di Ingegneria Elettrica, Elettronica e Informatica (DIEEI) dell’Università di Catania e il Dipartimento di Matematica, Informatica, Scienze Fisiche e Scienze della Terra (MIFT) dell’Università degli Studi di Messina, e aziende leader nei settori ICT e dell’elettronica.
PKU Smart Sensor: monitoraggio dei pazienti affetti da iperfenilalaninemia
Il progetto PKU Smart Sensor nasce per consentire ai pazienti affetti da iperfenilalaninemia (PKU) di monitorare i livelli di fenilalanina. Come? Con un dispositivo portatile che registra le informazioni in tempo reale all’interno di una web-app.
L’intero sistema, quindi:
- permette di effettuare analisi e di visualizzarle con un device Point-of-Care (PoC);
- comunicare in modo diretto col medico per un intervento tempestivo.
Un’opportunità per territori, aziende e centri di ricerca
I progetti ivi descritti mostrano come la predictive analysis sia una tecnologia chiave per migliorare la qualità della vita, la sicurezza e la sostenibilità dei territori. Dalle smart city alla salute digitale, dall’ambiente al monitoraggio industriale, la capacità di prevedere il futuro grazie ai dati è diventata una risorsa per l’Italia.
In particolare, la Sicilia e il Mezzogiorno rappresentano territori ideali per l’adozione di queste soluzioni innovative, sia in ambito pubblico che privato, grazie anche al supporto dei programmi UE come Horizon Europe, LIFE e Digital Europe.
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Il mercato della predictive analytics, a livello globale, valeva 18,89 miliardi di dollari nel 2024 ed è prevista una crescita del 28,3% fino al 2030, con lo sviluppo di nuove soluzioni data-driven. Non perdere questo treno, contattaci subito.
