L'AI sul posto di lavoro: lavoro digitale e futuro del lavoro

L'intelligenza artificiale (AI) sta trasformando il posto di lavoro, influenzando il modo in cui le aziende operano e il modo in cui i dipendenti svolgono il proprio lavoro. Si prevede che questa tecnologia avrà un impatto significativo sull'economia globale, trasformando il mercato del lavoro e cambiando la natura del lavoro.

Le organizzazioni utilizzano l'AI sul posto di lavoro impiegando un'ampia gamma di tecnologie, tra cui il machine learning e l'elaborazione del linguaggio naturale, che possono imitare l'intelligenza umana per risolvere problemi, prendere decisioni ed eseguire compiti tradizionalmente gestiti dagli esseri umani. L'AI può analizzare i dati, riconoscere i modelli, imparare dall'esperienza e adattarsi nel tempo. Spesso viene utilizzata per snellire le operazioni, migliorare la produttività, automatizzare le attività ripetitive e supportare il processo decisionale.

In generale, l'implementazione dell'AI sul posto di lavoro coinvolge un ampio ecosistema di tecnologie, le più comuni delle quali sono:

• Machine learning: una branca dell'informatica che si concentra sull'utilizzo di algoritmi che consentono all'AI di imitare il modo in cui gli esseri umani imparano, migliorandone gradualmente la funzionalità nel tempo.

• Elaborazione del linguaggio naturale (NLP): una forma di AI che utilizza l'apprendimento automatico per comprendere e comunicare nella lingua umana.

• AI generativa: una forma di intelligenza artificiale, recentemente diventata popolare grazie a ChatGPT, che può creare contenuti originali in risposta a una richiesta dell'utente.

• Robotic Process Automation (RPA): una tecnologia di automazione intelligente basata sui processi, spesso utilizzata per eseguire attività d'ufficio ripetitive.

Utilizzando una combinazione di queste tecnologie, implementare l'AI sul posto di lavoro potrebbe essere semplice come digitalizzare e archiviare automaticamente i dati dei dipendenti o tradurre lo spagnolo in inglese. Potrebbe essere complesso come fornire ai responsabili delle decisioni indicazioni su come migliorare i processi aziendali a livello di impresa.

Nei settori sanitario, assicurativo e bancario, l'AI è diventata sempre più comune. Ad esempio, aiuta i ricercatori a individuare i composti di nuovi farmaci e a prevederne l'efficacia, oppure assiste i professionisti della cybersecurity nell'individuazione e nella riduzione delle frodi. L'AI viene utilizzata regolarmente anche per migliorare l'esperienza del cliente e dei dipendenti tramite assistenti AI, come chatbot e agenti AI.

Le organizzazioni che adottano l'AI hanno il potenziale per aumentare l'efficienza, migliorare i processi decisionali e promuovere l'innovazione. Alcuni dei principali vantaggi relativi all'utilizzo dell'AI includono:

• Aumento del fatturato
• Dati sfruttati al meglio
• Un miglioramento dell’esperienza del cliente 
• Un miglioramento nel benessere dei dipendenti 
• Vantaggio competitivo
• Maggiore innovazione

L'AI aiuta le aziende ad aumentare i ricavi e a ottenere maggiori risparmi sui costi ottimizzando le operazioni, migliorando il processo decisionale e identificando nuove opportunità di crescita. Integrando la forza lavoro umana con strumenti di AI, le aziende possono spendere meno risorse per le attività di routine e incoraggiare i dipendenti a dedicarsi a compiti più creativi e di valore.

Poiché l'AI è in grado di analizzare più informazioni di quante ne possa analizzare un essere umano in una sola volta, questa tecnologia consente alle aziende di sfruttare appieno il potenziale dei loro dati, trasformando le informazioni grezze in informazioni utili.

L'AI migliora l'esperienza del cliente offrendo interazioni personalizzate, un servizio più rapido e risposte più accurate. È abile nell'analizzare il comportamento dei clienti per offrire comunicazioni e consigli altamente personalizzati, promuovendo la fidelizzazione dei clienti a lungo termine.

L'AI favorisce il benessere dei dipendenti automatizzando le attività di routine, migliorando la produttività e incoraggiando lo sviluppo di nuove competenze e di flussi di lavoro più creativi.

L'AI consente ai leader aziendali di elaborare strategie più potenti basate sui dati e di ottenere un vantaggio competitivo grazie a una maggiore efficienza e agilità.

L'AI favorisce l'innovazione sbloccando nuove possibilità, accelerando il processo di ricerca e sviluppo ed estraendo dati come il feedback dei clienti o le tendenze del mercato per esplorare nuove soluzioni di prodotto. 

L'AI viene utilizzata per diverse funzioni aziendali in tutti i settori per aumentare l'efficienza e fornire approfondimenti basati sui dati. Alcuni ambiti chiave in cui le organizzazioni implementano l'intelligenza artificiale:

• Processi IT
• Workflow del servizio clienti
• Supply chain
• Gestione delle risorse umane e dei talenti
• Vendite e marketing
• Operazioni
• Trasformazione finanziaria

I processi IT sono particolarmente adatti all'integrazione dell'AI, e un sondaggio suggerisce che oltre la metà dei dirigenti intervistati sta già adottando l'AI generativa per semplificare tali processi. L'intelligenza artificiale tradizionale può automatizzare le attività di routine, migliorare la sicurezza e potenziare la gestione dei sistemi, ad esempio ottimizzando le prestazioni della rete e monitorando l'infrastruttura IT.

Sempre più spesso, i reparti IT utilizzano l'intelligenza artificiale generativa per la modernizzazione delle applicazioni e l'ingegneria della piattaforma, aumentando la produttività. L'AI è diventata anche uno strumento cruciale per migliorare la sicurezza informatica, monitorando grandi quantità di dati di rete per identificare comportamenti sospetti o violazioni. 

L'AI viene utilizzata per fornire tempi di risposta istantanei, interazioni personalizzate e processi di supporto ottimizzati nel servizio clienti. Utilizzando la PNL, gli strumenti di AI possono comprendere e rispondere alle richieste dei clienti in tempo reale, migliorando l'esperienza, o eseguire un'analisi del sentiment per valutare le reazioni dei consumatori.

Gli assistenti virtuali e i chatbot alimentati dall'AI gestiscono le domande dei clienti e risolvono i problemi più comuni, fornendo self-service ai clienti e facendo risparmiare tempo ai dipendenti umani per attività più preziose. Gli strumenti alimentati dall'AI riassumono e analizzano anche i reclami provenienti dalle recensioni, dai social media o da altri dati per offrire insight sulle prestazioni o sulle incertezze. 

L'AI semplifica le operazioni della supply chain migliorando il forecasting, ottimizzando l'inventario e migliorando la logistica. Ciò potrebbe includere la previsione della domanda, in cui i modelli AI analizzano i dati storici delle vendite insieme a fattori esterni per prevedere le tendenze future degli ordini, ottimizzando i livelli di inventario. L'AI può anche valutare le prestazioni dei fornitori, automatizzare il rifornimento dell'inventario e ottimizzare i percorsi di trasporto per minimizzare i tempi di consegna e ridurre i costi.

I software e le app basati sull'AI possono trasformare i processi HR semplificando il reclutamento, migliorando il coinvolgimento dei dipendenti e la gestione della forza lavoro. Ciò potrebbe includere l'automazione di processi critici e ripetitivi come le richieste di lavoro, lo screening dei curriculum o la verifica dell'impiego. Inoltre, si potrebbe anche usare un sistema AI per creare corsi di onboarding personalizzati.

Alcune organizzazioni utilizzano l'AI per analizzare i dati sulle prestazioni dei dipendenti, come le metriche di produttività, per individuare candidati validi per la promozione interna o per identificare persone promettenti in cerca di lavoro. Altre potrebbero utilizzare i chatbot per fornire un self-service conversazionale sulle risorse umane in qualsiasi momento della giornata.

L'AI migliora le vendite e il marketing fornendo esperienze personalizzate ai clienti, migliorando la generazione di lead e ottimizzando le campagne di marketing. Ciò potrebbe includere l'utilizzo dell'analytics predittiva per analizzare i dati dei clienti e le tendenze delle vendite, evidenziando quali lead hanno maggiori probabilità di convertirsi in clienti di valore.

L'AI aiuta anche i dipartimenti di marketing a segmentare i propri clienti in modo più efficace e a personalizzare l'esperienza dei clienti, ad esempio utilizzando motori di raccomandazione per far emergere i prodotti o, utilizzando l'AI generativa, creando siti web iperpersonalizzati e comunicazioni su misura. Inoltre, un uso comune dell'AI nel marketing è l'analisi delle campagne pubblicitarie digitali in tempo reale per massimizzare i ricavi di una campagna.

L'intelligenza artificiale viene sempre più utilizzata per migliorare l'efficienza operativa automatizzando i workflow, ottimizzando le risorse e aumentando la produttività. Gli strumenti RPA basati sull'AI automatizzano attività ripetitive come l'immissione dei dati, l'elaborazione dei documenti e la fatturazione, riducendo l'errore umano e consentendo ai dipendenti di concentrarsi su attività più strategiche.

L'AI aiuta anche le aziende a identificare le inefficienze nelle loro operazioni analizzando i dati sulle prestazioni e suggerendo miglioramenti dei processi, come la riallocazione delle risorse o la modifica dei programmi di produzione. E in settori come la produzione, gli strumenti di AI possono eseguire la manutenzione predittiva, riducendo il tempo di inattività e i costi di riparazione. 

L'AI è comunemente utilizzata per migliorare la gestione del rischio, automatizzare le attività finanziarie e migliorare il processo decisionale. I sistemi di intelligenza artificiale possono analizzare i modelli delle transazioni per rilevare anomalie in tempo reale, prevenendo le frodi. Alcuni strumenti di AI automatizzano attività come il monitoraggio delle spese, l'elaborazione delle fatture e la rendicontazione finanziaria per ridurre il tempo dedicato all'inserimento manuale dei dati. Gli strumenti di analisi basati sull'AI aiutano anche le aziende a prevedere le tendenze finanziarie, compresi i ricavi e il flusso di cassa. Queste previsioni consentono alle aziende di prendere decisioni proattive, identificare potenziali problemi e gestire meglio le proprie finanze. 

Prima di introdurre l'AI, può essere utile identificare gli obiettivi aziendali specifici che l'intelligenza artificiale può raggiungere: in sostanza, lasciare che la strategia aziendale guidi la strategia dell'AI. Questo processo potrebbe comportare la mappatura dell'integrazione dell'AI nei flussi di lavoro e nei sistemi esistenti, l'identificazione dei processi chiave più adatti all'incremento e la definizione di obiettivi misurabili per il successo.

Gli strumenti di AI sono affidabili solo nella misura in cui lo sono i dati usati per il loro addestramento. In genere, dopo la fase di pianificazione, un'organizzazione valuta l'attuale infrastruttura tecnologica per verificare la predisposizione all'AI. Questa fase solitamente comprende la valutazione della disponibilità dei dati e del livello di competenza dei dipendenti. Durante questa fase, un'organizzazione identifica anche i set di dati, i modelli e le architetture più appropriati per il suo caso d'uso aziendale. 

Una solida strategia per i dati e solide politiche di governance dei dati possono essere essenziali per un'AI etica. Durante questa fase, un'organizzazione generalmente sviluppa processi per migliorare la trasparenza e la sicurezza, oltre a stabilire linee guida a livello aziendale per l'uso dei dati e dell'AI.

Una volta istituita una strategia sui dati e dopo averli raccolti e puliti, l'azienda deve assicurarsi di avere le competenze e gli stakeholder giusti per l'implementazione. Questo processo potrebbe comportare una collaborazione significativa tra i team aziendali, operativi e tecnici, che sono in grado di dare priorità ai casi d'uso dell'AI bilanciando rischi e benefici. Se un'azienda scopre di non avere accesso agli esperti giusti o ha bisogno di maggiori competenze per implementare un progetto di intelligenza artificiale, potrebbe collaborare con una terza parte per contribuire a garantire il successo.

Invece di integrare immediatamente l'AI in tutta l'azienda, le organizzazioni di successo spesso applicano l'AI a un'attività o a un workflow specifico in un ambiente meno rischioso. Questi progetti pilota possono quindi essere testati e perfezionati prima di essere estesi a tutta l'azienda.

L'impatto dell'AI sul posto di lavoro ha ampie implicazioni per il mercato del lavoro e il futuro del lavoro. Sebbene l'uso dell'AI sia generalmente associato a un aumento della produttività per le aziende, molti si aspettano che la tecnologia richieda un ampio cambiamento nei tipi di lavoro svolti dai lavoratori e nelle modalità di formazione.

Secondo la società di consulenza McKinsey, fino al 30% delle ore lavorate nell'economia statunitense potrebbe essere automatizzato entro il 2030, con 12 milioni di transizioni occupazionali necessarie entro lo stesso anno.¹ Allo stesso tempo, una recente ricerca dell'IBM Institute for Business Value ha rilevato che le organizzazioni che implementano l'AI a livello operativo, piuttosto che a livello di competenze, hanno ottenuto performance superiori del 44% rispetto ai colleghi per quanto riguarda metriche quali la fidelizzazione dei dipendenti e la crescita dei ricavi. Questi risultati sono compatibili con le stime del World Economic Forum, che prevede che, mentre nei prossimi anni potrebbero esserci 85 milioni di perdite di posti di lavoro a livello globale, le nuove tecnologie potrebbero creare 97 milioni di nuovi posti di lavoro.²

Nel loro insieme, queste statistiche suggeriscono che l'adozione diffusa delle tecnologie di AI potrebbe richiedere significative iniziative di upskilling per riqualificare la forza lavoro globale. Con l'utilizzo sempre più frequente degli strumenti di AI e la diffusione del lavoro integrato dall'AI, è probabile che le organizzazioni si concentrino maggiormente sulla massimizzazione dell'efficienza di queste interazioni uomo-macchina.