Sempre più aziende e organizzazioni stanno inserendo l’Intelligenza Artificiale nei propri processi per aumentare la produttività, comprendere meglio i bisogni dei consumatori, prevedere trend che impattano le vendite, predire guasti e molto ancora.
Molto spesso però questi progetti fanno fatica a superare la fase di prototyping, generando così un ritorno negativo dei progetti di Data Science sugli investimenti sostenuti.
Per convertire queste sperimentazioni in progetti di successo e ottenere un ROI positivo, è fondamentale poter contare su un robusto know-how metodologico e tecnologico.
