In che modo l'AI migliora l'efficienza?

Un'azienda efficiente non è solo un obiettivo a lungo termine o un singolo risultato momentaneo; l'efficienza è un impegno costante per tutte le aree di un'azienda. Diventare più efficiente grazie ai sistemi di AI migliora il servizio clienti, può consentire risparmi sui costi, aumentare le vendite e contribuire a incrementare la fedeltà.  

Per raggiungere questo livello di efficienza ROI, le organizzazioni devono affidarsi ad altri dipendenti per ideare, elaborare strategie e imparare a lavorare con l'AI. La tecnologia è sempre stata una forza trainante dell'efficienza, ma l'AI sta rimodellando radicalmente il modo in cui lavoriamo.

L'uso dell'AI sta inaugurando una nuova era di efficienza automatizzando le attività ripetitive, analizzando grandi set di dati per individuare modelli e prevedere le tendenze, ottimizzando i processi complessi e fornendo insight che consentano un migliore processo-decisionale. In definitiva, l'AI, come i conversational AI chatbot, l'l'AI generativa, l'agentic AI, sta potenziando l'impegno della forza lavoro, consentendole di concentrarsi sul lavoro strategico e creativo ed eliminando potenziali colli di bottiglia.

L'AI nella gestione della supply chain può migliorare l'efficienza operativa, ridurre i costi e aumentare la reattività complessiva. Grazie all'analytics predittiva, i modelli AI aiutano le aziende ad analizzare i dati e a prevedere la domanda in modo più accurato, contribuendo a garantire l'ottimizzazione dei livelli di inventario. Analizzando i dati storici e anticipando le tendenze del mercato e i fattori esterni, come le condizioni meteorologiche o economiche, l'AI può prevedere le fluttuazioni della domanda, aiutando le aziende a evitare gli stock o le scorte eccessive.  

Inoltre, l'AI può semplificare i workflow tramite l'automazione e ridurre le interruzioni nella supply chain. L'uso dell'AI può migliorare la trasparenza della supply chain consentendo la manutenzione predittiva. I modelli di machine learning possono analizzare le prestazioni delle attrezzatura e rilevare i primi segni di guasto, prevenendo guasti costosi e tempi di inattività non pianificati. Ciò consente alle aziende di programmare la manutenzione in modo proattivo e mantenere operazioni senza intoppi.

La capacità dell'AI di ottimizzare i processi e ridurre le inefficienze sta trasformando le supply chain, aiutando le aziende a rimanere competitive in un marketplace sempre più complesso.  

Una macchina rotta o un sistema malfunzionante potrebbero causare l'arresto delle operazioni. Gli algoritmi AI stanno cambiando la situazione e prevedono i guasti dell'attrezzatura prima che si verifichino. Gli agenti AI possono analizzare i dati dei sensori e i registri storici di manutenzione per determinare e implementare la manutenzione predittiva. L'AI può anche creare modelli di analisi delle modalità e degli effetti dei guasti (FMEA) in modo più efficiente. Ciò a sua volta riduce il tempo e l'impegno dedicati allo sviluppo degli studi.  

L'approccio proattivo offerto dagli strumenti AI può prolungare la durata di vita degli asset e ridurre i costi operativi nell'immediato e a lungo termine. Gli algoritmi utilizzati nella manutenzione predittiva si basano su dati in tempo reale per individuare modelli e guasti imminenti. Le organizzazioni possono sfruttare i benefici dell'AI, come massimizzare la produttività e l'efficienza operativa.

Grazie alla Robotic Process Automation (RPA), nota anche come robotica software, bot con tecnologia AI vengono utilizzati per automatizzare le attività di routine, liberando la forza lavoro umana per lavori più complessi e strategici. L'RPA combina API e interazioni con l'interfaccia utente (UI) per integrare ed eseguire attività ripetitive basate su regole, come l'immissione dei dati, l'elaborazione delle fatture e la risposta alle richieste del servizio clienti.  

Sebbene RPA e AI siano nettamente diverse, le due soluzioni si completano bene a vicenda. L'AI può aiutare la RPA ad automatizzare le attività in modo più completo e a gestire casi d'uso più complessi. I bot con tecnologia AI possono eseguire in poche ore attività, che, se svolte da dipendenti umani, potrebbero richiedere giorni o settimane per essere completate. Questo tipo di AI sta rendendo la forza lavoro umana più efficiente sul posto di lavoro e sta enfatizzando l'importanza di compiti mirati.  

Le condizioni di mercato imprevedibili rendono difficile per le aziende prevedere la domanda dei clienti. Spesso le aziende vengono lasciate all'oscuro nel tentativo di anticipare la prossima tendenza significativa. Tuttavia, AI e machine learning (ML) stanno rendendo la previsione della domanda uno strumento strategico che aiuta le aziende a rimanere competitive. Queste tecnologie possono elaborare e analizzare rapidamente grandi volumi di dati tenendo conto di diversi fattori, come la stagionalità e le mutevoli dinamiche di mercato.  

Le soluzioni di AI possono analizzare i modelli di vendita e prevedere le vendite future e, di conseguenza, fornire previsioni più accurate e adattabili. Questo può aiutare le organizzazioni nella previsione dei prezzi e nella collocazione delle risorse dove sono più necessarie. La capacità dell'AI di gestire dati complessi va ben oltre ciò di cui sono capaci i metodi di previsione tradizionali e fornisce insight sui pattern di domanda dei clienti che sono fondamentali per le aziende.  

I team di vendita e di marketing sono spesso in collaborazione per la campagna pubblicitaria importante successiva, che stimola la crescita dei clienti. La campagna inizia sempre con un processo creativo, che ora può contare su un aiuto significativo da parte degli strumenti integrati di AI che scrivono e riassumono il testo.

Prodotti come ChatGPT sono diventati popolari come strumenti di scrittura basati su AI che possono ridurre il tempo necessario per portare a termine un progetto e offrire ai creativi maggiore flessibilità per affrontare più lavoro. Sebbene possano essere necessarie ulteriori modifiche e ritocchi, questi strumenti di scrittura possono aiutare a superare il blocco e il perfezionamento rapido dei contenuti da parte degli scrittori.  

Oggi esiste una così grande quantità di contenuti nel mondo che le organizzazioni devono attirare l'attenzione con la pubblicità o sui social media e negli annunci online. Questi contenuti in forma abbreviata possono essere prodotti da creativi umani con strumenti AI, allo scopo di creare rapidamente contenuti e immagini originali e coinvolgenti. Questo dà vita a un processo creativo e di progettazione più efficiente, basandosi anche sull'esperienza dei dipendenti umani.  

I processi aziendali di un'organizzazione sono una parte importante del successo e aiutano a garantire che ogni reparto funzioni senza intoppi ed efficienza. L'ottimizzazione dei processi di AI adotta diverse tecnologie, tra cui AI, apprendimento automatico (ML) ed elaborazione del linguaggio naturale (NLP). Con AI e altre tecnologie, un'organizzazione può rimuovere attività non necessarie e semplificare i processi che una volta rallentavano il lavoro.  

L'AI ottimizza i processi esaminando i dati precedenti sulle prestazioni e analizzandoli per determinare in che misura potrebbero aver funzionato. I dati che si sono rivelati efficaci possono quindi essere replicati e utilizzati per eliminare i processi inefficaci. Separatamente, l'AI è in grado di rilevare errori e discrepanze nel sistema dell'organizzazione e individuare potenziali problemi prima che si verifichino.

L'analisi AI delle tendenze di mercato e del comportamento degli utenti potrebbe anche aiutare un'azienda a determinare e prevedere il comportamento dei clienti e questo aiuta a semplificare gli obiettivi e i target per i team di vendita e marketing.  

Il controllo di qualità AI utilizza gli algoritmi avanzati e l'apprendimento automatico (ML) per ispezionare i prodotti e individuare i difetti in modo efficiente e accurato. Il controllo qualità basato sull'AI aiuta anche a garantire il rispetto degli standard di qualità e riduce gli sprechi. Queste funzionalità di AI possono analizzare le immagini dei prodotti in una linea di assemblaggio di un magazzino e rilevare imperfezioni che potrebbero sfuggire all'occhio umano.  

Inoltre, il controllo qualità con l'AI consente agli strumenti di test di simulare i processi in un ambiente virtuale prima della produzione dal vivo, come test sintetici e gemelli digitali. Effettuando questi test di pre-produzione, l'organizzazione esclude potenziali problemi e cerca di risolverli nelle prime fasi del processo di sviluppo e lancio. Ciò porta a risultati di produzione più efficienti e a un processo di controllo della qualità affidabile.  

I clienti si aspettano esperienze di supporto clienti eccezionali e le aziende devono rendere prioritario soddisfare tali aspettative. Le organizzazioni utilizzano la tecnologia nei loro servizi di servizio clienti, ma gli strumenti di AI generativa stanno aiutando le organizzazioni a fare un enorme passo avanti. Sebbene la forza lavoro continui a essere essenziale per i servizi di assistenza clienti, i chatbot di gen AI possono comprendere le richieste complesse dei clienti e consentire agli utenti di usufruire di servizi self-service.  

Il servizio clienti è diventato un prezioso caso d'uso per le tecnologie basate su AI e nello sviluppo di esperienze personalizzate. Con gli strumenti di AI, le aziende possono automatizzare le risposte alle domande più comuni e dare consigli personalizzati agli utenti. L'AI può analizzare il comportamento dei clienti e gli acquisti passati per indirizzare consigli personalizzati su prodotti o contenuti. L'AI sta rimodellando il modo in cui le organizzazioni si avvicinano ai reparti del servizio clienti e sta rendendo il processo per l'utente e la forza lavoro più efficiente e incentrato sul cliente.  

Le organizzazioni devono prendere decisioni importanti ogni giorno. I decisori umani stanno ora migliorando queste decisioni con la potenza dei dati, delle analytics e dell'AI. L'AI viene utilizzato nel processo decisionale in diverse fasi, che differiscono in base alla tecnica di analytics utilizzata. I diversi gradi di AI includono l'automazione delle decisioni, il potenziamento delle decisioni e il supporto decisionale. Ogni sistema porta in tavola una decisione in una determinata forma.  

Nel caso dell'automazione si tratta di decidere utilizzando analisi predittive e prescrittive, mentre l'augmentation consiglia una decisione o più scenari decisionali. E il supporto decisionale si ha proprio quando l'AI svolge un ruolo di sostegno tramite la diagnostica o l'analytics predittiva. L'adozione dell'AI nel processo decisionale dipende dalla tempistica e dalla complessità della situazione.

Pur se l'applicazione dell'AI è diffusa per le decisioni semplici, l'AI può essere adottata per decisioni complesse e persino caotiche, a seconda del suo grado di utilizzo.  

Le tecnologie di AI vengono utilizzate per automatizzare le attività delle risorse umane e supportare il processo decisionale. L'AI consente un approccio basato sui dati per l'acquisizione di talenti, la progressione di carriera e la fidelizzazione dei dipendenti. L'obiettivo è ridurre i pregiudizi e migliorare l'esperienza complessiva di ricerca di una posizione per persone in cerca di lavoro e datori di lavoro. Gli strumenti di AI stanno aiutando i team delle risorse umane nella gestione dei registri dei dipendenti, nell'elaborazione delle buste paga, nel reclutamento, nell'onboarding e nell'amministrazione dei benefit.  

L'AI è diventata e sta diventando parte integrante del settore sanitario. Casi d'uso comuni per l'AI nella medicina sono il supporto alle decisioni cliniche e l'analisi delle immagini. Gli algoritmi di AI e altre applicazioni basate su AI supportano i professionisti medici nelle cliniche. E più recentemente, sono stati testati assistenti infermieristici virtuali AI e robot abilitati all'AI per interventi chirurgici meno invasivi.

L'AI, in particolare l'apprendimento automatico (ML), è adottata nel settore finanziario per migliorare l'efficienza e la precisione. L'AI sta accelerando il tempo necessario per svolgere attività come analytics, forecasting, gestione degli investimenti, gestione del rischio, cybersecurity, rilevamento delle frodi e servizio clienti. Gli istituti finanziari con processi tradizionalmente manuali stanno facendo notevoli passi avanti con l'AI, con il trading algoritmico, il credit scoring, la conformità e altro ancora.  

L'AI sta trasformando i settori, consentendo operazioni più intelligenti ed efficienti che incidono sulla produzione in tutto il mondo. Un esempio di AI nella produzione è la tecnologia del gemello digitale, che crea una replica virtuale di un processo utilizzato per simulare e analizzare le prestazioni in tempo reale senza dover intervenire sull'asset fisico attivo. 

Le tecnologie retail basate su AI possono essere applicate in molti aspetti del settore retail, nei negozi online e fisici. La tecnologia AI migliora l'esperienza del cliente, le operazioni e il processo decisionale all'interno dell'area retail, per fornire esperienze di acquisto personalizzate tramite algoritmi di AI, volti ad analizzare il comportamento dei clienti. Può anche migliorare l'esperienza del cliente con assistenti virtuali e chatbot basati su AI, per fornire assistenza ai clienti in tempo reale.  

L'era più recente dell'AI coinvolge assistenti e agenti AI. Un assistente AI è reattivo ed esegue attività in base agli input dell'utente. Gli agenti AI sono proattivi e lavorano in modo autonomo per completare le attività per conto di un utente e possono elaborare strategie e valutare un obiettivo assegnato.  

Gli assistenti AI sono sviluppati su un tipo di modello di base. Un LLM è un sottoinsieme di un foundation model che si occupa di compiti relativi al testo. Un esempio sono gli assistenti virtuali, tra i più popolari ricordiamo Siri di Apple e Alexa di Amazon. Questi assistenti virtuali possono eseguire un'attività preimpostata per chiedere ad esempio informazioni sul meteo o rispondere a un prompt in base ai dati utilizzati per addestrare il modello.

Gli agenti AI e i copiloti, in alternativa, possono utilizzare le funzionalità di gen AI per partire da un singolo prompt, suddividere i compiti necessari per completare il prompt, eseguirli e produrre risultati. Gli agenti o i copiloti potrebbero farlo, ad esempio, per produrre contenuti per piattaforme diverse, come il web o il telefono.

Un esempio: prendiamo un nuovo marchio di cosmetici che abbia in mente obiettivi e linguaggio su grande scala, ma nessun materiale di marketing concreto. Gli agenti AI possono aiutare a creare testi e convertire il testo normale in documenti formattati e allineati alle linee guida del marchio aziendale. L'agente può suggerire personalizzazioni in base a segmenti di clienti mirati e persino supportare i test A/B e la raccolta del feedback dei clienti.

Un altro esempio: gli agenti AI vengono utilizzati anche nei sistemi di navigazione per auto a guida autonoma. Un veicolo con agenti AI può analizzare lo stato di salute di un veicolo in tempo reale, prevedere le condizioni del traffico e della strada e suggerire al conducente il percorso migliore ed efficiente.  

L'aumento della produttività deve essere una priorità fondamentale per qualsiasi organizzazione e, insieme all'efficienza, vi deve essere l'obiettivo di massimizzare la produttività di ogni dipendente. Ciò richiede il giusto aggiornamento dei dipendenti e l'allocazione di risorse per supportare i nuovi prodotti. Il percorso più efficiente verso questo obiettivo è tramite l'implementazione delle funzionalità di AI in aree quali l'esecuzione della strategia, i processi creativi, la gestione del workflow, la salute, le risorse umane, la produzione, le vendite, la finanza, il retail e il commercio.

L'AI sta proiettando le organizzazioni verso il futuro e spinge i dipendenti umani a essere il più efficienti possibile sul posto di lavoro. Questo può accadere solo se i dipendenti sono aperti al cambiamento e disposti a lavorare con l'AI per scoprire potenzialmente efficienze prima ignote.