Il Machine Learning è un sistema articolato di apprendimento automatico in grado di esplorare i dati ed estrarre informazioni, per poi ricavarne correlazioni e definire pattern che modificano e migliorano, di conseguenza, il campo di conoscenza e azione. Si tratta di un sottoinsieme dell’intelligenza artificiale volto alla creazione di sistemi che apprendono o migliorano le performance in base ai dati che utilizzano. Gli algoritmi generati renderanno, quindi, l’esperienza del professionista più facile ed efficiente. Gli algoritmi di Machine Learning attualmente utilizzati sono di tipo supervisionato e non supervisionato. La differenza tra queste due tipologie viene definita dal modo in cui ciascun algoritmo apprende i dati per fare previsioni. Esempi di Machine Learning supervisionato includono algoritmi come la regressione lineare e logistica, la classificazione multiclasse e le macchine vettoriali di supporto. Il Machine Learning non supervisionato utilizza un approccio più indipendente, in cui un computer impara a identificare processi e schemi complessi senza la guida attenta e costante di una persona. Di norma, la scelta di un algoritmo di Machine Learning supervisionato o non supervisionato dipende da fattori correlati alla struttura e al volume dei dati e al caso d’uso a cui si desidera applicarlo. Tra le caratteristiche più convincenti del Machine Learning vi è la capacità di automatizzare e velocizzare il processo decisionale nonché accelerare il tempo di valutazione, consentendo di ottenere una migliore visibilità aziendale e una maggiore collaborazione.
Questo tipo di formazione è resa possibile da piattaforme software – Learning Management System (LMS) – fruibili in qualunque momento (Sistema on-demand) e da qualsiasi dispositivo (Cloud Computing), che permettono l’erogazione dei corsi in modalità e-learning. Ogni docente/formatore può creare per i propri discenti un corso virtuale, caricare materiale, personalizzarlo e aggiornarlo costantemente. Il processo di apprendimento, che ne deriva, modulare e dinamico, è semplificato e pensato su misura: il flusso di lavoro e le attività di training possono essere assegnate a livello individuale o in base al proprio lavoro e/o ruolo professionale. Le migliori soluzioni LMS, oltre a garantire un accesso alla formazione semplice, intuitivo e senza interruzioni, sono in grado di ottimizzare tempi e costi (l’utente paga solo in base all’effettivo utilizzo o acquistando una licenza), e di pianificare, gestire e controllare la formazione dei professionisti della PA in totale sicurezza, a partire dall’utilizzo di tecnologie già esistenti. Il modello di riferimento per i contenuti di e-learning è lo SCORM – “Shareable Content Object Reference Model”, un insieme di standard e di protocolli che fanno in modo che un dato contenuto formativo sia catalogabile, tracciabile e riutilizzabile in diversi ambienti o piattaforme LMS per la formazione.