AI Productivity

La produttività AI si riferisce all’uso dell’intelligenza artificiale (AI) per migliorare l’efficienza e l’efficacia di vari compiti e processi in tutti i settori.

Ciò può includere l’automazione delle attività di routine, l’analisi rapida dei dati, l’ottimizzazione dei workflow e la fornitura di insight che aiutino nel processo decisionale attraverso l’integrazione di strumenti di AI. I nuovi progressi tecnologici, come l’AI generativa, stanno cambiando il panorama dell’intelligenza artificiale e il suo ruolo sul posto di lavoro nonché l’aumento complessivo della produttività.

Il potenziale dell’AI è ancora molto atteso: secondo un rapporto di Goldman Sachs, fino a 300 milioni di posti di lavoro a tempo pieno potrebbero essere sostituiti da queste nuove tecnologie.¹

Per individui e organizzazioni, gli strumenti di intelligenza artificiale possono semplificare le operazioni, ridurre gli errori e concedere più tempo ai membri del team per attività più strategiche. Alcuni esempi di funzionalità AI includono l’uso dell’intelligenza artificiale per la gestione dei progetti, l’automazione del servizio clienti, l’analisi dei dati e la creazione di contenuti originali. Generative Pretraining Transformer (GPT) è un chatbot che utilizza l’intelligenza artificiale ed è basato su modelli linguistici di grandi dimensioni(LLM). Senza contare l’applicazione sempre più importante dell’apprendimento automatico (ML).

L’obiettivo della produttività dell’AI è migliorare l’output e i risultati riducendo al minimo la spesa in termini di risorse e, in ultima analisi, migliorando l’esperienza dell’utente. Uno studio condotto dal National Bureau of Economic Research lo conferma, rilevando che l’accesso all’assistenza AI come il GPT ha aumentato la produttività degli agenti del supporto clienti del 14%.²

L’introduzione degli strumenti di produttività AI in un mondo in rapida evoluzione ha cambiato il modo in cui le aziende vengono gestite e il modo in cui le persone svolgono le attività quotidiane. Il movimento dell’AI non consiste solo nel fare le cose più velocemente, ma anche nell’essere più intelligenti e lavorare in modo più efficiente. La maggior parte della produttività dell’intelligenza artificiale è costituita dagli strumenti di produttività AI, che sono applicazioni software che utilizzano l’intelligenza artificiale per aiutare individui e aziende a completare le attività. Questi strumenti di produttività AI sono disponibili sia in forma di web che di app. Utilizzando l’apprendimento automatico e l’elaborazione del linguaggio naturale per realizzare attività come automatizzare le citazioni, lavorare con modelli predefiniti e scrivere codice.

Questi tipi di applicazioni software variano in termini di usi e complessità. Alcuni sono assistenti intelligenti che riescono a gestire le e-mail in pochi clic. Mentre altre soluzioni utilizzano algoritmi e metriche per prevedere il codice che deve essere scritto o fornire suggerimenti per completare le attività. Alcuni degli strumenti più utilizzati oggi in ambito commerciale e aziendale sono i seguenti.

1. Grammarly

2. Notion

3. ChatGPT

4. Claude

5. Asana

6. Otter.ai

7. watsonx Assistant

8. watsonx Orchestrate

9. Midjourney

10. watsonx Code Assistant

11. Microsoft Copilot

Grammarly è un assistente di scrittura AI basato su cloud che viene utilizzato per ottimizzare la grammatica, la punteggiatura, l’ortografia e altri aspetti della scrittura. Questo strumento può essere utilizzato da chiunque desideri migliorare il copywriting, la scrittura di testi lunghi o la scrittura quotidiana in generale.

Notion, simile a Grammarly, è uno strumento per scrivere e prendere appunti che ha recentemente introdotto la sua versione AI. Notion AI è una raccolta di strumenti basati sull’intelligenza artificiale che possono compilare automaticamente i riepiloghi, rispondere alle domande e tradurre parole in più lingue.

ChatGPT è stato creato da OpenAI, si basa sull’architettura GPT-4 ed è addestrato su grandi quantità di dati di testo per aiutare a scrivere saggi, rispondere a domande, rivedere la scrittura e altro ancora. La versione premium di ChatGPT può persino generare immagini e input vocali.

Claude è un altro assistente di AI in grado di riassumere riunioni, rispondere alle domande e scrivere codice. È alimentato da LLM ed è un’altra popolare app di produttività utilizzata oggi dalle persone per assistere nella scrittura di post sui social media, come i post di Linkedin o le didascalie di Instagram.

Asana è uno strumento di gestione dei progetti che aiuta le organizzazioni a gestire le attività e può integrarsi con più app, come Microsoft Teams, Gmail, iOS e Outlook. L’intelligenza artificiale di Asana utilizza l’AI per automatizzare le attività e creare riepiloghi, facendo risparmiare tempo e denaro ai team.

Otter.ai è uno strumento di trascrizione che riassume le chiamate registrate e aiuta gli utenti a trascrivere le conversazioni dal parlato al testo in tempo reale.

Watsonx Assistant è una soluzione di intelligenza artificiale conversazionale che consente ai dipendenti di un’organizzazione di creare agenti e chatbot AI. Lo strumento può essere integrato con più app ed è progettato per i non addetti ai lavori

IBM watsonx Orchestrate è una soluzione di AI generativa e automazione che può automatizzare le attività e semplificare i processi complessi. Lo strumento offre app, competenze e assistenti predefiniti per aiutare i membri di un’organizzazione a svolgere le attività.

Midjourney è uno strumento di generazione di immagini con intelligenza AI che crea immagini a partire da prompt di testo. Viene utilizzato da artisti e designer per creare opere uniche.

watsonx Code Assistant utilizza l’AI gen per generare nuovo codice e tradurre il codice da un linguaggio all’altro o rifattorizzare il codice precedente. Lo strumento aiuta gli sviluppatori e gli operatori IT ad accelerare gli sforzi di modernizzazione delle applicazioni.

Microsoft Copilot è uno strumento basato su AI che utilizza gli LLM e i dati dell’organizzazione per aiutare gli utenti con produttività e creatività. Copilot può suggerire nuove idee e automatizzare attività, come la scrittura e il riepilogo delle e-mail.

Strumenti di produttività AI che stanno rivoluzionando l'approccio alle attività, dal brainstorming al supporto clienti. Questi importanti cambiamenti nella tecnologia stanno consentendo ai team di generare idee e risolvere i problemi in modo più efficiente. Utilizzando algoritmi avanzati, questi strumenti aiutano a ridurre le perplessità spesso associate a processi decisionali complessi, consentendo insight più chiari e risultati migliori.

L'integrazione dell'AI nei workflow quotidiani può aumentare significativamente la produttività, trasformando il modo in cui le persone e i membri del team collaborano. Alcuni vantaggi chiave sono:

1. Maggiore risparmio di tempo
2. Maggiore efficienza 
3. Miglioramento a livello di processi decisionali
   
4. Maggiore accuratezza 
5. Miglioramento a livello di personalizzazione
6. Più scalabilità

L'AI può automatizzare le attività ripetitive, lasciando così ai dipendenti più tempo per concentrarsi su iniziative più strategiche e brainstorming creativo. Un esempio viene dallo studio del 2023 di Forrester Consulting, Total Economic Impact, che ha riscontrato una riduzione del 30% del tempo di gestione delle interazioni per gli agenti di servizio con chatbot e IBM Watson Assistant.³ Secondo lo studio, il miglioramento è valutato in 2,4 milioni di dollari su un periodo di tre anni.

Gli strumenti di AI semplificano i workflow, consentendo ai team di gestire progetti e attività in modo più efficace, il che porta a un completamento più rapido del progetto. Inoltre, la maggiore efficienza e la riduzione degli errori possono portare a significativi risparmi sui costi nel tempo, consentendo un'allocazione più efficace delle risorse. Un esempio di efficienza è rappresentato da IBM watsonx Orchestrate, in particolare nel mondo del procurement. watsonx Orchestrate utilizza diverse soluzioni per l'approvvigionamento, tra cui Ask Procurement, la gestione dei contratti, il procure to pay e la gestione degli ordini.

L'intelligenza artificiale analizza grandi insiemi di dati, fornendo insight che aiutano le organizzazioni a prendere decisioni informate sulla base di informazioni in tempo reale. Può anche migliorare la comunicazione tra i membri del team, promuovendo un ambiente più collaborativo che incoraggi la condivisione di idee e il lavoro di squadra. La soluzione watsonx Orchestrate costituisce, inoltre, un esempio di miglioramento del processo decisionale. Con le funzionalità di watsonx Orchestrate, i team possono automatizzare le attività e semplificare i processi complessi, il che farà risparmiare tempo e risorse ai team.

Gli strumenti di AI possono ridurre al minimo l'errore umano nell'immissione dei dati e nella generazione di contenuti e contribuire a garantire output di qualità superiore. La tecnologia può ridurre la necessità di revisioni e favorire una gestione più efficiente delle attività. watsonx Code Assistant e l'organizzazione IBM Chief Information Officer (CIO) costituiscono un ottimo esempio di ciò che la precisione può fare. Con watsonx Code Assistant per Red Hat Ansible Lightspeed, il 60% dei contenuti di Ansible Playbook è stato generato automaticamente da watsonx Code Assistant.

Molti degli strumenti AI sul mercato, compresi gli strumenti di AI generativa, sfruttano tecnologie avanzate per adattarsi alle preferenze individuali, offrendo consigli personalizzati che migliorano l'esperienza dell'utente. ChatGPT, in questo senso, costituisce un buon esempio, in quanto ha recentemente incluso una funzione di personalizzazione, volta a evitare che gli utenti debbano ripetere istruzioni comuni da un'attività all'altra.⁴

Le soluzioni di AI sono in grado di adeguarsi e crescere con l'organizzazione, adattandosi all'aumento dei workflow, mantenendo alti i livelli di produttività e riducendo le attività che richiedono tempo. Un esempio di strumento altamente scalabile è Notion AI. La soluzione ha registrato una tale crescita dei dati da espandere la propria infrastruttura di database a un'architettura partizionata più complessa.⁵ La soluzione "ha mantenuto un totale di 480 frammenti logici, contribuendo nel contempo a garantire capacità scalabili di gestione dei dati e funzionalità a lungo termine", ha affermato Notion in un post sul suo sito web.

La produttività AI non è priva di sfide. Ma anche per queste sfide esistono delle possibili soluzioni.

Pertanto, gli strumenti di AI richiedono spesso l'accesso a grandi quantità di dati e le preoccupazioni per la privacy e la sicurezza dei dati diventano fondamentali. Le organizzazioni devono contribuire a garantire la protezione delle informazioni sensibili, il che può complicare l'implementazione dell'AI. La conformità alle normative, come il GDPR, aggiunge un ulteriore livello di complessità.

Una possibile soluzione è quella di creare un framework dotato di politiche e standard di sicurezza chiari. Le organizzazioni dovrebbero utilizzare solo i dati necessari per creare l'AI e contribuire a garantire che siano trattati e gestiti in modo sicuro.

Molte organizzazioni faticano a integrare gli strumenti di produttività AI con i sistemi e i workflow esistenti. Questo può portare a interruzioni e inefficienze durante il periodo di transizione. Senza una perfetta integrazione, i potenziali benefici dell'AI potrebbero non essere pienamente realizzati.

Un modo per mitigare qualsiasi problema di integrazione è quello di stabilire standard comuni che siano coerenti in tutta l'organizzazione. Le organizzazioni dovrebbero anche implementare framework di governance dei dati e utilizzare le API per collegare i dati e gestirne la trasformazione.

I sistemi di AI possono inavvertitamente perpetuare i bias presenti nei dati di addestramento, portando a risultati distorti e a pratiche scorrette. Un bias può influenzare i processi decisionali, in particolare in aree come le assunzioni e il servizio clienti. Le organizzazioni devono lavorare attivamente per identificare e mitigare questi bias e contribuire a garantire un uso giusto ed equo dell'AI.

Una possibile soluzione a questa sfida è quella di disporre di dati diversificati che rappresentino un'ampia gamma di individui di tutti i diversi background. Gli sviluppatori dovrebbero esaminare con attenzione i dati e non inserire troppi input, in quanto potrebbero rendere il modello più distorto.

I dipendenti potrebbero essere restii ad adottare strumenti di AI per paura di perdere il lavoro o per il disagio provocato dalle nuove tecnologie. Questa resistenza culturale può potenzialmente ostacolare il successo dell'implementazione di soluzioni di produttività AI. Pertanto, le organizzazioni devono investire nella formazione e nelle strategie di gestione del cambiamento per incoraggiare l'accettazione e il coinvolgimento nelle tecnologie di AI.

Un approccio per mitigare questa sfida inizia con la creazione da parte dei leader dell'organizzazione di una cultura aperta al cambiamento e alle nuove idee. I dirigenti di alto livello devono comunicare in anticipo e spesso questi cambiamenti nonché ascoltare le opinioni dei dipendenti sul posto di lavoro.

Le soluzioni di AI stanno plasmando, e continueranno a farlo, il modo in cui le aziende vengono gestite. I vantaggi economici dell'AI stanno diventando sempre più evidenti e i dirigenti stanno comprendendo il potenziale di questi nuovi progressi. Un recente rapporto dell'IBM Institute for Business Value ha rilevato che i dirigenti riferiscono di utilizzare una serie di strumenti trasformativi, tra cui l'AI e l'automazione, per migliorare i loro workflow e fornire insight più efficienti^.6

Secondo i dirigenti intervistati nel sondaggio, nei prossimi due anni si prevede un aumento significativo dell'automazione estrema, alimentata dall'AI e dall'apprendimento automatico. Inoltre, sempre nei prossimi due anni, si aspettano che questi progressi resi possibili dal lavoro digitale aumentino del 20%.

Servizio clienti: le organizzazioni possono utilizzare gli strumenti di produttività dell'AI per analizzare le chiamate dei clienti e automatizzare le risposte a domande più ripetitive. Queste soluzioni di AI possono aumentare la produttività del servizio clienti, fornendo un'assistenza 24 ore su 24, 7 giorni su 7, e personalizzare l'esperienza del cliente, analizzando i suoi comportamenti e personalizzando i servizi.

Risorse umane: gli strumenti di AI generativa vengono utilizzati in tutti i settori per migliorare le funzioni delle Risorse umane, come i processi di recruiting e gestione delle prestazioni. I responsabili delle risorse umane possono utilizzare l'AI per misurare il coinvolgimento dei dipendenti analizzando i dati dei sondaggi e per esaminare i curriculum quando cercano candidati.

Generazione di contenuti: gli strumenti di intelligenza artificiale in grado di creare contenuti scritti o visivi possono essere utili per le organizzazioni che cercano di mantenere coerente la voce del proprio marchio. Il software di AI, se vengono forniti prompt specifici e coerenti, dovrebbe essere in grado di produrre contenuti allineati in tutta l'organizzazione, indipendentemente dal dipartimento da cui vengono prodotti.

Automazione delle attività: uno dei principali casi d'uso degli strumenti di produttività dell'AI è l'automazione delle attività in tutti i settori. Indipendentemente dalla natura dell'azienda e dagli obiettivi che ha in mente, è probabile che ci siano attività banali che portano via troppo tempo ai dipendenti. È qui che entra in gioco l'automazione e gli strumenti di AI possono alleggerire il peso dei dipendenti in modo che possano lavorare su attività più pertinenti.

Analisi e reportistica dei dati: le soluzioni di intelligenza artificiale possono migliorare l'analisi e il reporting dei dati automatizzando l'estrazione di set di dati di grandi dimensioni, facendo risparmiare agli sviluppatori tempo e risorse preziosi. Può identificare tendenze e modelli che potrebbero non essere immediatamente evidenti, fornendo insight più approfonditi per un processo decisionale consapevole. Inoltre, le soluzioni di AI possono generare report completi in tempo reale, consentendo agli stakeholder di accedere rapidamente a informazioni aggiornate. Ciò non solo aumenta la produttività, ma migliora anche l'accuratezza, consente di risparmiare sui costi e riduce l'errore umano nell'interpretazione dei dati.

Ricerca: le soluzioni di intelligenza artificiale possono semplificare il processo di ricerca analizzando rapidamente grandi quantità di letteratura e dati, consentendo ai ricercatori di concentrarsi su attività più importanti. Può aiutare a identificare gli studi pertinenti e ad estrarre i risultati chiave, riducendo significativamente il tempo dedicato alle ricerche manuali. Inoltre, gli algoritmi di AI possono generare ipotesi e prevedere i risultati sulla base dei dati esistenti, promuovendo un approccio inclusivo e innovativo alla risoluzione dei problemi.

Gestione dei progetti: gli strumenti basati sull'intelligenza artificiale possono trasformare la gestione dei progetti automatizzando le attività di routine, tra cui la pianificazione, l'allocazione delle risorse e il monitoraggio dei progressi, il che può portare a una maggiore efficienza giorno per giorno e anno dopo anno. Possono analizzare i dati del progetto per identificare potenziali rischi e colli di bottiglia, consentendo un processo decisionale proattivo per mantenere i progetti sulla buona strada. Formulando workflow fluidi e migliorando la visibilità, l'AI può aiutare i project manager a ottimizzare le prestazioni e raggiungere gli obiettivi del progetto in modo più efficace.