Come usare l’AI in azienda? Esempi e Applicazioni

Digital Transformation

In un mondo sempre più digitale, l’Intelligenza Artificiale (AI) sta trasformando il modo in cui le aziende operano. Questo articolo fornisce una guida completa all’utilizzo dell’AI in azienda, esplorando i diversi casi d’uso, i vantaggi e le sfide. Scoprirai come l’AI sta rivoluzionando settori come il retail, la finanza, la sanità e la produzione, e come può migliorare la produttività e l’efficienza. Approfondiremo anche l‘AI generativa, una tecnologia emergente che consente di creare contenuti originali, e ti guideremo nel processo di implementazione di questa tecnologia nella tua azienda.

Indice

  1. Cos’è l’Intelligenza Artificiale
  2. Come viene usata in azienda
  3. Impatto ha sulla produttività dei lavoratori
  4. Come introdurre l’AI generativa in azienda
  5. Sfide e rischi

Cos’è l’Intelligenza Artificiale (AI)? 

L’Intelligenza Artificiale (AI) è una branca dell’informatica che mira a creare sistemi e macchine capaci di imitare o replicare alcune funzioni tipiche dell’intelligenza umana, come apprendere, ragionare, risolvere problemi, comprendere il linguaggio, riconoscere oggetti e immagini. 

Definire l’intelligenza è complicato, ecco perché gli esperti di AI distinguono solitamente due tipologie di AI: intelligenza artificiale forte e debole.

  1. Intelligenza artificiale debole: Si riferisce a sistemi AI che sono progettati per eseguire compiti specifici e limitati, senza la capacità di comprendere o ragionare al di fuori di tali compiti. Questi sistemi non possiedono una vera coscienza o intelligenza generale, ma sono in grado di imitare l’intelligenza umana in ambiti ristretti (riconoscere immagini, tradurre testi, individuare mail di spam). 
  2. Intelligenza artificiale forte: nota anche come Intelligenza Artificiale generale, è una macchina in grado di risolvere problemi mai affrontati prima. Questa forma di AI sarebbe in grado di ragionare, pianificare, apprendere e adattarsi autonomamente a nuove situazioni, proprio come un essere umano. 

Attualmente, l’Intelligenza Artificiale forte non esiste: tutti i prodotti presenti sul mercato utilizzano una o più intelligenze artificiali deboli combinate tra loro. 

Come viene usata l’Intelligenza Artificiale in azienda? 

L’Intelligenza Artificiale ha rivoluzionato una vasta gamma di settori e ha portato alla creazione di nuovi prodotti, alla riduzione di errori umani e di attività ripetitive. Per comprendere come puoi utilizzare l’AI nella tua organizzazione è utile approfondire: 

  • Cosa può fare oggi l’Intelligenza Artificiale 
  • Esempi di come viene utilizzata dalle aziende

Di seguito esamineremo entrambi i punti con esempi applicazioni nei diversi settori e processi aziendali

Cosa può fare l’Intelligenza Artificiale

L’AI ha fatto progressi significativi negli ultimi anni e ora è in grado di svolgere una vasta gamma di compiti. Ecco 10 casi d’uso molto diffusi:

  1. Riconoscimento vocale: convertire il parlato in testo e viceversa, come nei sistemi di assistenza vocale (Siri, Alexa) e nelle app di trascrizione.
  2. Comprensione del linguaggio: analizzare e interpretare il linguaggio umano, consentendo la comunicazione tra uomo e macchina e l’elaborazione di grandi quantità di testo.
  3. Traduzione automatica: tradurre automaticamente il testo o la voce da una lingua all’altra, come Google Translate.
  4. Riconoscimento di immagini e video: identificare oggetti, persone, scene e azioni in immagini e video, come nei sistemi di sorveglianza e nei filtri delle app per smartphone.
  5. Raccomandazioni personalizzate: suggerire prodotti, contenuti e servizi in base alle preferenze e al comportamento degli utenti, come nei sistemi di raccomandazione di Netflix e Amazon.
  6. Creazione di contenuti: generare testi, immagini, audio e video utilizzando algoritmi avanzati, come i modelli GPT di OpenAI o Midjourney. 
  7. Analisi dei dati e previsioni: analizzare grandi quantità di dati per identificare modelli e tendenze, e prevedere risultati futuri in vari settori, come la finanza, il marketing e la ricerca scientifica.
  8. Sostenere conversazioni: comprendere le richieste delle persone e fornire risposte e supporto ai clienti tramite chatbot e sistemi di risposta automatica.
  9. Analisi del sentiment e delle emozioni: determinare il tono e l’emozione attraverso l’elaborazione di testi scritti, espressioni facciali e segnali vocali. 
  10. Ottimizzazione della supply chain: migliorare l’efficienza della catena di approvvigionamento attraverso l’analisi dei dati e la previsione della domanda.

I compiti che sa svolgere l’Intelligenza Artificiale possono essere combinati per creare prodotti o servizi più efficaci

Prendiamo l’esempio dei Chatbot di assistenza clienti dei centralini telefonici. Le versioni più avanzate sono in grado di comprendere cosa dice una persona al telefono (comprensione linguaggio naturale), fornire risposte pertinenti (conversazioni multi-turno Text-to-Speech) e in alcuni casi, se il cliente sta vivendo stati emotivi di rabbia o frustrazione (analisi sentiment), possono inoltrare la chiamata agli operatori umani. 

Uno dei principali vantaggi dei compiti descritti in precedenza è la presenza di modelli di Intelligenza Artificiale pre-addestrati forniti dai grandi player tecnologici come GoogleAmazonMicrosoft o OpenAI. Questi modelli sono già stati allenati su enormi quantità di dati e possono essere facilmente integrati nelle applicazioni tramite API senza investire enormi risorse in R&D. 

Settori di applicazione e casi d’uso

In questo capitolo, esploreremo una serie di casi d’uso dell’Intelligenza Artificiale in diversi settori come RetailFinanceManufacturing e Health. Se vuoi approfondire ulteriormente questa tematica e scoprire come l’AI può essere utilizzata nel tuo settore puoi contattare gratuitamente uno dei nostri consulenti cliccando qui

Casi d’uso nel settore Retail:

  • Personalizzazione delle offerte: L’AI può analizzare i dati dei clienti per identificare tendenze e preferenze, permettendo ai retailer di creare promozioni e offerte su misura per ogni cliente. Questo approccio personalizzato può portare a un aumento delle vendite e della fidelizzazione dei clienti.
  • Previsione della domanda e gestione delle scorte: Utilizzando algoritmi di apprendimento automatico, l’AI può prevedere la domanda futura e aiutare i retailer a gestire le scorte in modo più efficiente. Questo può ridurre gli sprechi, migliorare la disponibilità dei prodotti e ridurre i costi di magazzino.
  • Automazione del servizio clienti: I chatbot e gli assistenti virtuali basati sull’AI possono gestire una vasta gamma di richieste, migliorando l’esperienza del cliente e riducendo i tempi di attesa. Queste soluzioni possono anche ridurre i costi associati al supporto clienti tradizionale e offrire nuove modalità d’acquisto conversazionali. 
  • Analisi del comportamento del cliente: Le tecnologie di riconoscimento facciale e analisi del comportamento basate sull’AI possono aiutare i retailer a comprendere meglio i loro clienti e a offrire un’esperienza di acquisto più coinvolgente. Ad esempio, l’analisi del percorso del cliente all’interno del negozio può fornire informazioni preziose su come migliorare l’organizzazione dei prodotti e il layout del negozio.

Casi d’uso nel settore Finance:

  • Prevenzione delle frodi: L’AI può identificare e prevenire le frodi finanziarie in tempo reale, analizzando le transazioni e rilevando schemi e comportamenti sospetti. Ciò può ridurre le perdite dovute a frodi e aumentare la sicurezza delle transazioni finanziarie.
  • Credit risk scoring: Le tecnologie di Intelligenza Artificiale possono essere utilizzate per analizzare i dati dei richiedenti prestiti e per valutare il rischio di credito in modo più accurato ed efficiente. Ciò può portare a decisioni di prestito più rapide e ad un calo del tasso di inadempimento.
  • Ottimizzazione dei processi interni: L’Intelligenza Artificiale può essere utilizzata per automatizzare e ottimizzare una serie di processi interni, come la gestione documentale, la conformità normativa e la contabilità. Ciò può ridurre i costi operativi e migliorare l’efficienza delle istituzioni finanziarie.
  • Consulenza finanziaria: L’AI può essere utilizzata per analizzare i dati di mercato e le tendenze finanziarie, permettendo ai consulenti finanziari e ai gestori di portafoglio di prendere decisioni più informate e di offrire consigli personalizzati ai clienti.

Casi d’uso nel settore Health:

  • Diagnosi e rilevazione precoce delle malattie: L’AI può analizzare grandi quantità di dati medici, come immagini radiologiche e dati di laboratorio, per identificare pattern e segni di malattie in fase precoce. Questo può portare a diagnosi più accurate e tempestive, migliorando le possibilità di successo del trattamento e riducendo i costi sanitari.
  • Gestione delle risorse sanitarie: L’AI può essere utilizzata per ottimizzare la gestione delle risorse sanitarie, come la pianificazione del personale, la gestione delle scorte e la programmazione delle visite mediche. Ciò può migliorare l’efficienza delle strutture sanitarie e ridurre i costi operativi.
  • Assistenza virtuale ai pazienti: I chatbot e gli assistenti virtuali basati sull’Intelligenza Artificiale possono fornire informazioni e supporto ai pazienti, migliorando l’esperienza del paziente e riducendo il carico di lavoro del personale sanitario. 

Casi d’uso nel settore Manufacturing:

  • Controllo qualità e ispezione: Le tecnologie di AI possono essere utilizzate per analizzare i dati e le immagini dei prodotti in tempo reale, identificando difetti e problemi di qualità. Ciò può portare a una migliore qualità dei prodotti e a una riduzione dei costi associati ai resi e alle riparazioni.
  • Manutenzione predittiva: L’AI può analizzare i dati provenienti dai sensori e dai sistemi di monitoraggio delle macchine per identificare potenziali problemi e pianificare interventi di manutenzione preventiva. Ciò può ridurre i tempi di inattività delle macchine e i costi di manutenzione.
  • Ottimizzazione della catena di approvvigionamento: Le tecnologie di Intelligenza Artificiale possono essere utilizzate per monitorare e analizzare i dati della catena di approvvigionamento, identificando potenziali problemi e opportunità di ottimizzazione. Ciò può aiutare i produttori a prendere decisioni più informate e a migliorare l’efficienza della catena di approvvigionamento.

Impatto sul lavoro e sulla produttività 

Una delle principali preoccupazioni riguardanti l’Intelligenza Artificiale è l’alto tasso di automazione dei processi e la conseguente perdita di posti di lavoro. Molti lavori, in particolare quelli caratterizzati da compiti ripetitivi e ad alto volume, sono a rischio di essere sostituiti da macchine e software intelligenti

Una ricerca recente di OpenAI, la società che ha sviluppato ChatGPT, dice che l’80% dei lavoratori potrebbe vedere almeno il 10% delle proprie mansioni sostituite da un’Intelligenza Artificiale. La stessa ricerca segnala come il 19% dei lavoratori vedrà il 50% delle proprie mansioni sostituite da un algoritmo.

Al contempo, però, l’Intelligenza Artificiale ha il potenziale di migliorare la qualità del lavoro, riducendo il carico di compiti ripetitivi e noiosi e permettendo ai lavoratori di concentrarsi su attività più creative e gratificanti. Emblematico è il caso del GitHub Copilot, l’assistente virtuale basato su AI che aiuta gli sviluppatori a programmare. Una recente ricerca mostra com’è in grado di raddoppiare la produttività del lavoro, dimezzando i tempi di sviluppo: 

Fonte Immagine

Per affrontare le sfide poste dall’Intelligenza Artificiale, è essenziale investire nella formazione e nella riqualificazione dei lavoratori. Governi, aziende e istituzioni educative devono collaborare per sviluppare programmi di formazione mirati che aiutino i lavoratori a sviluppare le competenze necessarie per prosperare nell’economia basata sull’AI. 

Ciò include non solo la formazione tecnica o la capacità di collaborare con le diverse AI, ma anche l’istruzione in materia di competenze trasversali, come il pensiero critico, la comunicazione e la risoluzione dei problemi.

L’Intelligenza Artificiale Generativa (AI Generativa) rappresenta un avanzamento significativo nel campo dell’AI, in grado di creare contenuti nuovi e originali. 

Intelligenza artificiale generativa in azienda

L’AI Generativa ha una vasta gamma di applicazioni pratiche che stanno rivoluzionando diversi settori. Una delle aree in cui ha dimostrato fin da subito la sua efficacia è la creazione di contenuti multimediali. Strumenti basati su AI generativa possono scrivere articoli, creare immagini artistiche, comporre musica e persino produrre video. Vediamo qualche esempio di potenziali applicazioni in tre diverse funzioni aziendali: 

  • Vendite: creare descrizioni di prodotti personalizzate, email di follow-up automatizzate e chatbot che interagiscono al telefono con i potenziali clienti.
  • Marketing: generare idee per nuovi contenuti, automatizzare la creazione di post sui social media, creare testi, immagini e video, analizzare grandi quantità di dati per analisi di mercato.
  • Assistenza clienti: chatbot avanzati basati su AI generativa possono sostenere conversazioni naturali con i clienti, rispondendo a domande frequenti e risolvendo problemi in tempo reale.

vantaggi dell’AI generativa sono molteplici e significativi. In primo luogo, l’automazione della produzione dei contenuti consente alle aziende di ridurre drasticamente i tempi e i costi. Un altro grande vantaggio è la personalizzazione. L’AI generativa può creare contenuti su misura per i bisogni specifici di ogni utente, aumentando l’efficacia delle campagne di marketing e migliorando l’engagement dei clienti. 

L’AI generativa stimola anche l’innovazione creativa, aprendo nuove opportunità di business. Le aziende possono sperimentare con nuovi formati di contenuti e strategie di comunicazione che sarebbero stati troppo costosi o complessi da sviluppare manualmente. La possibilità di generare molte idee, concept di prodotto e immagini a basso costo favorisce la ricerca e lo sviluppo in azienda.

Come introdurre l’AI generativa in azienda

L’adozione dell’Intelligenza Artificiale Generativa in azienda rappresenta una svolta significativa per migliorare la produttività, l’efficienza e l’innovazione. Tuttavia, l’implementazione di questa tecnologia richiede una strategia ben definita che include la selezione dei modelli più adatti o la personalizzazione di questi ultimi per rispondere alle specifiche esigenze aziendali:

1 – Scegliere un modello esistente

Una delle strade più facili per introdurre l’AI generativa in azienda è acquistare una soluzione esistente. Se scegli questo approccio devi valutare i diversi software presenti nel mercato e scegliere quello che si adatta meglio alle attività che svolge la tua azienda. Nel mercato esistono due tipologie di soluzioni:

  • Soluzioni specifiche: sono stati sviluppati per finalità molto particolari. Ad esempio, ci sono modelli AI dedicati all’aumento della risoluzione delle immagini, alla generazione di modelli 3D, o alla sintesi vocale. Questi modelli, seppur altamente performanti per il loro specifico scopo, non permettono di utilizzare l’AI generativa su larga scala in azienda. Pertanto, è fondamentale valutare ogni modello in base al caso specifico in esame, considerando le esigenze e gli obiettivi particolari dell’azienda. Utilizzare questi modelli può essere molto efficace per risolvere problemi specifici, ma per un’implementazione più ampia e versatile, soluzioni generiche e integrate sono generalmente più adatte. 
  • Soluzioni generiche: Le soluzioni generiche sono progettate per essere utilizzate in una vasta gamma di applicazioni e settori. Questi modelli offrono una maggiore versatilità e possono essere facilmente integrati nei flussi di lavoro aziendali esistenti e permettono di sfruttare al massimo i dati aziendali per fornire risposte pertinenti e migliorare la produttività su larga scala. Tra le principali soluzioni generiche troviamo Google Gemini, ChatGPT, Copilot. 

Tra le numerose opzioni disponibili, Google Gemini, parte della suite Google Workspace, emerge come una delle soluzioni più avanzate e integrate per il mondo aziendale. Abbiamo scritto un articolo di approfondimento che spiega come funziona e che puoi leggere qui

Gemini si distingue per la sua capacità di integrarsi con le applicazioni di Google Workspace e per la capacità di utilizzare i dati aziendali presenti sul cloud di Google Drive. Con un singolo abbonamento offre diverse funzionalità come la generazione di email, documenti, immagini, fogli di calcolo, assistenti personalizzati, analisi dei dati e molto altro. 

Le sue caratteristiche multimodali permettono di elaborare testi, immagini, video e audio, rendendo l’AI di Google uno strumento versatile per molteplici applicazioni aziendali. Inoltre, grazie alla sua ampia finestra di contesto, Gemini può mantenere in memoria una quantità significativa di informazioni, rendendola ideale per l’uso professionale dove la comprensione di grandi quantità di dati è essenziale. Leggi l’approfondimento per capire come funziona. 

2- Personalizzare un modello 

Una seconda strategia per introdurre l’AI generativa in azienda è sviluppare soluzioni personalizzate utilizzando le API delle grandi aziende tecnologiche (Google, OpenAI, Meta, Microsoft ecc). Questo approccio consente di adattare i modelli di AI alle specifiche esigenze aziendali, migliorando la rilevanza e l’efficacia dei risultati ottenuti.

Il primo passo è definire chiaramente gli obiettivi del progetto. Identifica le aree in cui l’AI generativa può apportare il maggior valore, come l’automazione di processi ripetitivi, il miglioramento dell’esperienza cliente, o l’ottimizzazione della gestione dei dati. Stabilire obiettivi chiari e misurabili ti permetterà di indirizzare meglio gli sforzi e valutare l’efficacia delle soluzioni implementate.

Una volta definiti gli obiettivi, è fondamentale raccogliere e preparare i dati aziendali rilevanti. Successivamente, bisogna definire istruzioni specifiche per l’AI. Questo implica sviluppare linee guida chiare e dettagliate su come i dati aziendali devono essere utilizzati dal modello. Le istruzioni possono includere direttive sul compito, tono, stile, formattazione e contesto. Inoltre, è cruciale integrare le linee guida aziendali e gli obiettivi strategici nelle istruzioni, assicurando che l’output dell’AI sia allineato con la visione e la missione della tua azienda.

A questo punto l’AI apprenderà dai dati specifici dell’azienda e si adatterà alle istruzioni impartite. È essenziale eseguire test approfonditi per valutare l’accuratezza e la rilevanza dei contenuti generati. Basandosi sui risultati dei test, si possono apportare modifiche e ottimizzazioni per migliorare ulteriormente le prestazioni del modello.

Se desideri esplorare come la tua azienda può utilizzare dei modelli di intelligenza artificiale personalizzati ti invitiamo a fissare una chiamata gratuita con uno dei nostri esperti in digitalizzazione. Saremo lieti di aiutarti a scoprire le migliori soluzioni sul mercato e ad esplorare i potenziali casi d’uso per la tua realtà. 

Come introdurre l’Intelligenza Artificiale in azienda

Sempre più imprese stanno investendo nell’Intelligenza Artificiale per migliorare la loro produttività ed efficienza, riducendo il rischio di essere superate da concorrenti che adottano per primi queste nuove soluzioni tecnologiche. 

Le strategie di adozione dell’AI in azienda dipendono molto dal settore e dal progetto specifico. Esistono tuttavia una serie di linee guida da considerare quando si avviano progetti nel settore: 

  • Valutazione delle esigenze e definizione degli obiettivi: individuare le aree in cui l’AI può avere un impatto significativo sulla produttività e sull’efficienza. Questo include l’analisi dei processi interni, l’identificazione delle inefficienze e la definizione di obiettivi chiari e misurabili per l’implementazione dell’AI.
  • Sviluppo delle competenze interne: investire nella formazione del personale per sviluppare le competenze necessarie per lavorare con l’AI e per comunicare con i partner esterni specializzati in queste tecnologie. 
  • Collaborazione con partner esterni: collaborare con centri di ricerca e aziende specializzate nel campo dell’AI per accedere a conoscenze, risorse e tecnologie all’avanguardia. Queste partnership possono aiutare le aziende a sviluppare soluzioni AI personalizzate e ad accelerare il processo di adozione dell’Intelligenza Artificiale.
  • Integrazione dell’AI nei processi aziendali: integrare l’AI nei processi esistenti e sviluppare nuovi processi che sfruttano appieno le sue potenzialità. Ciò può includere l’automazione di compiti ripetitivi, l’ottimizzazione della catena di approvvigionamento e la creazione di nuovi prodotti e servizi basati sull’AI.
  • Monitoraggio e aggiornamento continuo: monitorare costantemente l’efficacia delle soluzioni basate sull’AI e apportare aggiornamenti e miglioramenti quando necessario. L’apprendimento e l’adattamento continui sono fondamentali per garantire che la tecnologia rimanga efficace nel tempo e che le imprese siano in grado di sfruttare le nuove opportunità e le innovazioni nel campo dell’Intelligenza Artificiale.

Sfide e rischi 

Mentre l’Intelligenza Artificiale offre numerose opportunità per migliorare le performance aziendali e risolvere problemi complessi, la sua adozione presenta anche alcune sfide. Per il momento non c’è il rischio di creare AI malvagie e senzienti, tuttavia si potrebbero incontrare le seguenti problematiche:

  • Bias e responsabilità etica: Gli algoritmi di Intelligenza Artificiale possono essere influenzati dai bias presenti nei dati di addestramento, il che può portare a decisioni ingiuste o discriminatorie. Inoltre, è importante fare chiarezza sulla responsabilità legale ed etica delle decisioni prese dalle macchine, in particolare quando si tratta di questioni sensibili, come la salute o la sicurezza delle persone.
  • Protezione dei dati e privacy: L’adozione dell’AI spesso richiede l’accesso e l’analisi di grandi quantità di informazioni, il che può sollevare preoccupazioni riguardo alla protezione dei dati e alla privacy. Diventa quindi fondamentale implementare politiche e procedure rigorose per garantire la conformità alle normative sulla protezione dei dati, come il GDPR, e per gestire i rischi associati alla raccolta, all’archiviazione e all’utilizzo dei dati sensibili.
  • Integrazione con i processi e i sistemi esistenti: L’integrazione dell’AI nei processi e nei sistemi esistenti può essere sfidante, poiché può richiedere modifiche significative alle infrastrutture tecnologiche e ai flussi di lavoro in uso. 

Un partner tecnologico con esperienza in progetti di digitalizzazione che utilizzano l’Intelligenza Artificiale ti può supportare nella valutazione dei rischi e informare sulle potenziali criticità che dovrai affrontare

In conclusione, l’AI sta rivoluzionando il modo in cui le aziende operano, portando a una maggiore efficienza, produttività e innovazione. L’adozione dell’Intelligenza Artificiale in vari settori e funzioni aziendali può aiutare le imprese a mantenere la competitività nel mercato in rapida evoluzione e a sfruttare le opportunità offerte dalle tecnologie emergenti. 

La diffusione di queste tecnologie tuttavia comporta anche delle sfide, come la perdita di posti di lavoro, la necessità di formare i dipendenti e di sviluppare soluzioni etiche che rispettino la privacy e non discriminino le persone. 

In Sinesy aiutiamo le aziende ad affrontare le sfide della digitalizzazione. Se desideri esplorare come l’Intelligenza Artificiale può essere integrata nei processi della tua azienda non esitare a contattarci. Un nostro esperto in digitalizzazione risponderà alle tue domande e ti supporterà nella scelta della tecnologia più adatta al tuo progetto. 

Come usare l’AI in azienda? Esempi e Applicazioni ultima modifica: 2024-06-04T11:55:43+02:00 da sinesy

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