Machine Learning per aziende: quando ti serve, quando no

«AI» è una categoria enorme che contiene tante tecnologie diverse. Il Machine Learning (ML) classico è una di queste — diversa dall'AI generativa, e oggi spesso sottovalutata. Ti diciamo quando ti serve davvero il ML e quando bastano ChatGPT/Claude.

ML vs AI generativa in 3 frasi

• ML classico: predice (numero, categoria) basandosi su dati storici. «Quanto venderò il prossimo mese?» «Questo cliente è a rischio churn?»
• AI generativa: genera contenuti (testo, immagini). «Scrivi una email», «Crea un'immagine».
• Spesso si combinano: ML per analizzare, GenAI per spiegare in linguaggio naturale.

5 casi d'uso dove serve ML classico (non GenAI)

1. Previsione vendite: forecasting su dati storici, stagionalità, eventi
2. Manutenzione predittiva: sensori macchinari → predire guasti
3. Anti-frode: pattern anomali su milioni di transazioni
4. Churn prediction: quale cliente sta per andarsene
5. Computer vision: controllo qualità su linea produzione

5 casi dove ChatGPT/Claude basta

1. Scrittura testi
2. Customer service standard
3. Analisi documenti
4. Brainstorming
5. Traduzioni

Costi e tempi tipici

• ML classico custom: 30k-200k€ setup, 6-12 mesi go-live
• AI generativa: 5k-30k€ setup, 4-12 settimane go-live

Il ML è più costoso e lungo, ma su use case "predittivi" è insostituibile.

Strumenti

• Cloud ML: Azure ML, AWS SageMaker, Google Vertex AI
• AutoML: per chi non ha data scientist (Google AutoML, DataRobot)
• BI con ML: PowerBI con AI features, Tableau Einstein