L’Intelligenza Artificiale (IA) è una tecnologia cruciale per ottimizzare e automatizzare processi e flussi di lavoro in vari settori, dall’ambito del Marketing alla Produzione. Gli algoritmi intelligenti, in grado di apprendere autonomamente, offrono vantaggi significativi alle aziende, consentendo loro di valutare nuove opportunità di business. L’IA è già ampiamente utilizzata nelle grandi aziende italiane, non solo in ambito industriale, logistico o per i servizi di assistenza, ma anche in molte altre aree meno conosciute.
L’introduzione dell’IA ha portato a impatti positivi, automatizzando parti ripetitive e a basso valore aggiunto dei processi, riducendo gli errori e consentendo lo sviluppo di nuovi prodotti e servizi.
Sebbene sia ancora agli inizi, l’IA promette progressi significativi nei prossimi anni. Le grandi aziende globali stanno adottando l’IA nei loro processi, e coloro che otterranno risultati concreti per primi potranno beneficiare di un vantaggio competitivo significativo.
I principali strumenti per efficientare e automatizzare i processi e i flussi di lavoro utilizzano l’IA in varie forme, tra cui:
- Machine Learning: Una sottocategoria dell’IA, il machine learning implica l’addestramento di algoritmi per riconoscere pattern nei dati e fare previsioni o prendere decisioni basate su quei pattern. Questo può essere utilizzato per ottimizzare processi aziendali, migliorare l’esperienza del cliente, o ottimizzare la produzione.
- Deep Learning: Un’ulteriore sottocategoria del machine learning, il deep learning coinvolge reti neurali artificiali che imitano il funzionamento del cervello umano. Queste reti possono elaborare grandi quantità di dati non strutturati, come immagini, testo o audio, per riconoscere pattern complessi e fare previsioni più accurate.
- Natural Language Processing (NLP): La NLP è un’area dell’IA che si concentra sull’interazione tra computer e linguaggio umano. Questo include la comprensione del linguaggio naturale, la generazione di linguaggio naturale e il riconoscimento del linguaggio umano nelle conversazioni. La NLP può essere utilizzata per automatizzare i processi di supporto clienti, analizzare grandi quantità di testo e migliorare la comunicazione interna ed esterna dell’azienda.
- Robotic Process Automation (RPA): L’RPA utilizza software per eseguire attività ripetitive e regolari in modo automatico, simulando le azioni umane. Questo può includere la gestione dei dati, l’elaborazione di documenti, l’inserimento di dati e molte altre attività manuali. Automatizzare queste attività libera il personale umano per concentrarsi su compiti più complessi e ad alto valore aggiunto.
- Sistemi Esperti: I sistemi esperti sono programmi software che utilizzano conoscenze e regole definite dagli esperti di un determinato settore per risolvere problemi o prendere decisioni. Questi sistemi possono essere utilizzati per fornire consulenza su questioni complesse, fornire supporto decisionale o automatizzare processi basati su regole.
L’adozione di queste tecnologie può portare a una maggiore efficienza operativa, una migliore qualità del servizio, una maggiore produttività e persino a nuove opportunità di business. Tuttavia, è importante riconoscere anche le sfide associate, come la necessità di dati di alta qualità, la sicurezza e la privacy dei dati e l’etica nell’uso dell’IA.
Le tipologie comuni di IA comprendono:
– AI conversazionale: utilizzata per creare chatbot e agenti virtuali che simulano conversazioni umane utilizzando il linguaggio parlato o scritto.
– AI predittiva: si basa sull’analisi dei dati attuali e passati per prevedere eventi futuri.
– AI generativa: genera testi, immagini, video e altro a partire da input semplici.
– AI autonoma: agisce senza intervento umano, operando in modo indipendente e autonomo.
– Artificial General Intelligence (AGI): rappresenta una forma avanzata di IA che mira a replicare l’intelligenza umana in modo completo, con capacità di apprendimento e coscienza.
L’Intelligenza Artificiale (IA) si sta diffondendo sempre più grazie ai progressi tecnologici come la potenza di calcolo, l’accesso ai dati e le capacità analitiche. Le tecnologie di base sono mature e accessibili tramite API e servizi cloud. Tuttavia, l’integrazione di IA nei processi aziendali richiede un approccio progettuale accurato, concentrandosi principalmente sulla ristrutturazione dei processi anziché solo sulla tecnologia. Settori come banche, finanza, assicurazioni, industria automobilistica, energia, logistica e telecomunicazioni sono leader nell’adozione di progetti di IA.
AI: Lo scenario attuale in Italia
In Italia, il settore dell’Intelligenza Artificiale (IA) ha mostrato una crescita significativa secondo i dati più recenti dell’Osservatorio sull’Intelligenza Artificiale del Politecnico di Milano. Nel 2023, il valore del settore delle soluzioni e dei servizi legati all’IA ha raggiunto i 760 milioni di euro, con un aumento del 52% rispetto all’anno precedente, superando nettamente il +32% registrato nel 2022.
La maggior parte delle imprese italiane (61%) ha avviato almeno un progetto sperimentale legato all’IA. Gli investimenti principali sono orientati verso soluzioni per l’analisi e l’interpretazione di testi, la ricerca semantica, la classificazione, la sintesi e la spiegazione di documenti, oltre agli agenti conversazionali tradizionali. Tuttavia, i progetti di IA generativa rappresentano solo il 5% degli investimenti, nonostante suscitino un interesse significativo. Mentre il 67% delle organizzazioni ha discusso l’applicazione della Generative AI, solo il 25% ha intrapreso una fase sperimentale.
Contrariamente alle aspettative, l’adozione della Generative AI non ha contribuito a ridurre il divario nell’adozione dell’IA tra le grandi organizzazioni. Infatti, il 77% di coloro che sono indietro nell’adozione non sfrutta appieno le opportunità offerte dalla Generative AI.
Nel contesto delle piccole e medie imprese, l’adozione dell’IA è diminuita drasticamente, con solo il 18% che ha avviato progetti legati all’IA, rispetto al 15% nel 2022.
L’Osservatorio ha condotto un’analisi sul livello di maturità delle grandi organizzazioni italiane nell’adozione dell’Intelligenza Artificiale, individuando cinque profili distinti.
Il 34% delle grandi aziende si trova nell’Era dell’Implementazione, possedendo competenze e tecnologie per sviluppare e mettere in produzione autonomamente iniziative di Intelligenza Artificiale. Tra questi, l’11% sono Avanguardisti, aziende con completa maturità tecnologica, organizzativa e gestionale nell’adozione di soluzioni AI.
Il 23% è classificato come Apprendisti, con progetti avviati ma con difficoltà nell’impiegare metodologie strutturate per gestirli, spesso ricorrendo a soluzioni standard o preconfezionate.
Il restante 43% comprende organizzazioni In cammino (29%), dotate di elementi abilitanti ma con pochi progetti implementati o che non considerano l’IA rilevante, e quelle In ritardo (12%), che non hanno un’infrastruttura IT adeguata per gestire grandi volumi di dati.
AI per il Management dei Processi Aziendali
In termini di automazione dei processi, le soluzioni di RPA (Robotic Process Automation) sono utilizzate da diversi anni per ottimizzare processi laboriosi, automatizzando operazioni ripetitive, soprattutto su sistemi informativi legacy. L’obiettivo principale è l’efficienza, permettendo di risparmiare tempo e concentrare risorse su attività di maggior valore aggiunto.
Integrando l’AI con la RPA, è possibile automatizzare fasi più complesse del processo attraverso l’addestramento dei sistemi, promuovendo la creatività e l’intraprendenza.
Per spiegare in modo più chiaro, l’Automazione dei Processi Robotici (RPA) può essere paragonata a un robot (da qui il termine “bot”) che opera come un assistente virtuale, eseguendo una serie limitata di compiti. Tuttavia, quando si tratta di gestire situazioni più complesse, è necessario un robot con una maggiore competenza e capacità.
AI per la produzione industriale
L’intelligenza artificiale (IA) sta rivoluzionando la produzione industriale in molti modi, migliorando l’efficienza, la qualità e la sicurezza nei processi manifatturieri. Ecco alcuni modi in cui l’IA è applicata nella produzione industriale:
- Ottimizzazione dei processi: I sistemi di IA possono analizzare grandi quantità di dati provenienti dai processi di produzione per identificare pattern e tendenze, consentendo alle aziende di ottimizzare la produzione, ridurre i tempi di fermo macchina e migliorare l’efficienza complessiva.
- Manutenzione predittiva: Utilizzando l’apprendimento automatico e l’analisi dei dati, è possibile prevedere guasti delle macchine o delle attrezzature prima che si verifichino. Ciò consente di programmare interventi di manutenzione preventiva in modo da evitare fermi non pianificati e costosi.
- Qualità del prodotto: I sistemi di visione artificiale e l’apprendimento automatico possono essere utilizzati per ispezionare automaticamente i prodotti durante il processo di produzione, rilevando difetti o anomalie con una precisione elevata e garantendo che solo i prodotti di alta qualità raggiungano il mercato.
- Ottimizzazione della catena di approvvigionamento: L’IA può essere impiegata per analizzare i dati relativi alla catena di approvvigionamento, prevedere la domanda dei prodotti e ottimizzare la gestione delle scorte, consentendo alle aziende di ridurre i costi e migliorare l’efficienza logistica.
- Robotica avanzata: L’integrazione di algoritmi di intelligenza artificiale nei robot industriali li rende in grado di compiere compiti più complessi e adattarsi a situazioni variabili nell’ambiente di produzione, migliorando la flessibilità e la produttività complessiva.
- Ottimizzazione dell’energia: L’IA può essere utilizzata per monitorare e ottimizzare l’uso dell’energia nei processi di produzione, identificando opportunità per ridurre i consumi energetici e i costi associati.
- Sicurezza sul lavoro: I sistemi di IA possono analizzare i dati relativi alla sicurezza sul lavoro e identificare pattern o comportamenti a rischio, consentendo alle aziende di prendere provvedimenti preventivi per ridurre gli incidenti sul luogo di lavoro.
In sintesi, l’intelligenza artificiale sta trasformando la produzione industriale, consentendo alle aziende di migliorare l’efficienza, la qualità e la sicurezza dei loro processi manifatturieri.
Marketing con Intelligenza Artificiale: chatbot e analisi del sentiment
Nel settore del marketing, l’uso di sistemi di IA è diffuso da tempo e viene impiegato per diverse finalità, tra cui la gestione delle relazioni con gli utenti, cruciale per qualsiasi brand, sia nel settore consumer sia in quello business-to-business (BtoB).
Le tecnologie di IA utilizzate includono assistenti vocali/virtuali (come i chatbot e sistemi come Siri di Apple o Cortana di Microsoft), che sfruttano algoritmi di intelligenza artificiale per il riconoscimento del linguaggio naturale e l’apprendimento delle abitudini degli utenti. Vanno fino ad approcci più sofisticati che comprendono l’analisi in tempo reale di grandi quantità di dati (specialmente sui social media) per comprendere il “sentiment” e le esigenze degli utenti, arrivando alla previsione dei comportamenti di acquisto per informare le strategie di comunicazione e i servizi offerti.
Ruolo dei Chatbot nell’Assistenza Clienti
I chatbot e altri sistemi basati sul Natural Language Processing (NLP) sono ampiamente utilizzati nei reparti di assistenza clienti, contact center, customer service e supporto tecnico.
Secondo Forrester Research, dopo Marketing e Vendite, il Customer Care è il settore che più investe in IA. Tuttavia, gli analisti consigliano di non trascurare l’elemento umano e di avere sempre a disposizione un esperto in carne e ossa pronto ad intervenire in caso di necessità, per evitare situazioni spiacevoli che potrebbero danneggiare la reputazione aziendale.
Soluzioni AI per aziende: Genialcloud e Powua
Genialcloud: la soluzione Data Analytics potenziata con AI, per un business più agile e redditizio
Genialcloud Analysis è la soluzione cloud per la Data Analytics che consente di individuare, interpretare e condividere informazioni di
business significative. Report personalizzabili, dashboard interattive, analisi multidimensionali, modellazione predittiva e strumenti di geo-targeting permettono di avere evidenza delle informazioni più rilevanti provenienti da qualsiasi fonte dati.
Grazie a questo potente strumento le aziende possono ottenere i seguenti benefici:
– Decision making efficace
– Migliora la customer satisfaction e la qualità dei prodotti
– Promuovi una cultura dei dati
– Identifica nuove opportunità di business
– Riduci i costi
– Prevedi risultati con l’AI
Powua: La piattaforma per il monitoraggio di dispositivi IOT
Spinte dall’ Industria 4.0, le operazioni industriali stanno diventando sempre più autonome. Le fabbriche ospitano numerosi sensori che forniscono dati in tempo reale sullo stato della produzione e dei macchinari per ottimizzare le operazioni. I sensori intelligenti sono inoltre sempre più utilizzati per controllare strade, città, insfrastrutture strategiche, trasporti e veicoli intelligenti. La piattaforma Powua IoT Orchestration è l’unica soluzione potenziata dall’AI che offre monitoraggio e analisi predittiva scalabili, adattandosi a qualsiasi scenario IoT. Grazie a questo potente strumento le aziende possono ottenere i seguenti benefici:
– Aumento della produttività
– Manutenzione predittiva
– Controllo e risparmio energia
– Nuovi servizi alla clientela
– Gestione degli impianti strategici
– Prevenzione dei rischi
– Tracciamento della logistica
– Gestione della flotta veicoli
– Maggiore sicurezza e protezione
– Modernizzazione 4.0 di vecchi impianti
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