Cos'è l'intelligenza artificiale (AI) nel business?

L'intelligenza artificiale, ovvero lo sviluppo di sistemi informatici e di machine learning per imitare le capacità decisionali e di risoluzione dei problemi dell'intelligenza umana, ha un impatto su una serie di processi aziendali. Le organizzazioni utilizzano l'intelligenza artificiale (AI) per migliorare l'analisi dei dati e i processi decisionali, migliorare l'esperienza dei clienti, generare contenuti, ottimizzare le operazioni IT, le pratiche di vendita, marketing e cybersecurity e altro ancora. Man mano che le tecnologie AI migliorano e si evolvono, emergono nuove applicazioni aziendali.

L'intelligenza artificiale viene utilizzata come strumento per supportare la forza lavoro umana nell'ottimizzazione dei workflow e nel rendere più efficienti le operazioni aziendali. Questi vantaggi si ottengono in diversi modi, tra cui utilizzare l'AI per automatizzare attività ripetitive, generare informazioni basate su algoritmi di machine learning, elaborare rapidamente grandi quantità di set di dati ed estrarre insight significativi e prevedere i risultati futuri sulla base dell'analisi dei dati. I sistemi di intelligenza artificiale alimentano diversi tipi di automazione aziendale, tra cui l'enterprise automation e l'automazione dei processi, contribuendo a ridurre l'errore umano e a liberare la forza lavoro umana per lavori di livello superiore.

Secondo McKinsey & Company, l'uso dell'intelligenza artificiale nelle operazioni aziendali è raddoppiato dal 2017.¹ Ciò è in gran parte dovuto al fatto che la tecnologia AI può essere personalizzata per soddisfare le esigenze specifiche di un'organizzazione. Il 63% degli intervistati da McKinsey prevede, nei prossimi tre anni, un aumento degli investimenti nelle tecnologie AI.² Per utilizzare l'AI in una strategia aziendale efficace, un'organizzazione deve avere una chiara comprensione delle sue funzioni aziendali, di come funziona l'AI e di quali aspetti del business possano essere migliorati attraverso l'implementazione dell'AI.

Sebbene l'uso di strumenti AI per automatizzare le attività ripetitive e aumentare la produttività dei dipendenti sia ancora diffuso, le aziende stanno anche andando oltre questi casi d'uso e stanno utilizzando l'AI per assistere in iniziative strategiche di livello superiore che aiutano a generare un valore aziendale più ampio.

L'intelligenza artificiale, "la scienza e l'ingegneria della creazione di macchine intelligenti, in particolare di programmi informatici intelligenti"³, utilizza grandi quantità di dati e conoscenze umane per potenziare i sistemi informatici con la capacità di categorizzare i dati, fare previsioni, identificare gli errori, conversare e analizzare le informazioni in modo simile agli esseri umani.

Uno degli obiettivi dell'intelligenza artificiale è creare sistemi informatici in grado di imitare le capacità di pensiero critico degli esseri umani. Questi sistemi si basano sui dati aziendali e utilizzano tecnologie come l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP), il machine learning (ML) e il deep learning per facilitare le operazioni aziendali. L'integrazione dell'AI nelle funzioni aziendali richiede una comprensione di base dei seguenti componenti: 

Questi algoritmi sono un sottoinsieme dell'intelligenza artificiale e vengono utilizzati per fare previsioni o classificazioni basate sui dati di input. Attraverso set di dati di addestramento, questi algoritmi possono imparare a identificare modelli, rilevare anomalie o fare proiezioni, ad esempio sui futuri ricavi delle vendite. Gli algoritmi di machine learning aiutano a estrarre set di dati di grandi dimensioni per ottenere insight chiave che possono offrire benefici reali per migliorare le decisioni aziendali. Gli algoritmi di machine learning traggono beneficio dai dati etichettati, ovvero quelli che un esperto umano categorizza prima di elaborarli.

Il deep learning è un sottoinsieme del machine learning che consente l'automazione delle attività senza l'intervento umano. Gli assistenti virtuali, i chatbot, il riconoscimento facciale e la tecnologia di prevenzione delle frodi si basano tutti sul deep learning. Esaminando i dati relativi al comportamento degli utenti, i modelli di deep learning possono fare previsioni sui comportamenti futuri. Rispetto al machine learning generale, i modelli di deep learning possono estrarre in modo più accurato informazioni da dati non strutturati, come testi e immagini, e non richiedono un grande intervento umano.

L'elaborazione del linguaggio naturale è un ramo dell'AI che "consente ai computer e ai dispositivi digitali di riconoscere, comprendere e generare testo e parlato".⁴ I chatbot del supporto clienti, gli assistenti digitali e le tecnologie a comando vocale come i sistemi GPS sono tutti alimentati dalla NLP. Utilizzata con algoritmi di machine learning e modelli di deep learning, l'NLP consente ai sistemi di estrarre insight da dati non strutturati testuali o vocali.

La computer vision è un sottoinsieme dell'AI che consente ai sistemi informatici di estrarre informazioni da immagini digitali, video e altri input visivi.⁵ La computer vision utilizza algoritmi di deep learning e machine learning per apprendere e identificare elementi specifici delle immagini digitali. La computer vision viene attualmente applicata in diversi modi e le applicazioni si stanno ampliando con il progredire della tecnologia. Ad esempio, la computer vision può essere implementata nelle linee di produzione per rilevare difetti minori durante il processo produttivo.

L'integrazione dell'intelligenza artificiale di livello enterprise può aiutare a liberare la forza lavoro umana da attività manuali ripetitive, migliorare l'analisi dei dati, la strategia aziendale e il processo decisionale e ottimizzare i processi a livello di organizzazione. Per fare ciò, le aziende devono disporre di un'infrastruttura che gestisca correttamente i dati e supporti la tecnologia AI. Avere un solido framework di governance dei dati aiuta a mantenere i dati disponibili a tutti gli stakeholder e a proteggerli dalle violazioni.

Aiuta anche a promuovere l'uso dell'analisi avanzata dei dati. Parte di questo framework prevede una trasformazione digitale e l'integrazione di ambienti hybrid cloud e multicloud per aiutare a gestire grandi volumi di dati. Una volta installati questi sistemi, un'organizzazione può iniziare a estrarre dati per ottenere insight e creare modelli di addestramento per istruire le tecnologie di AI.

Con l'ingresso di nuove tecnologie sul mercato e il miglioramento di quelle esistenti, le possibili applicazioni dell'intelligenza artificiale nel mondo del business diventano sempre più numerose. I vantaggi dell'AI sono diversi e richiedono l'integrazione di tecnologie e forza lavoro umana per migliorare l'efficienza operativa e generare valore aziendale.

Ecco alcuni esempi che dimostrano l'uso dell'intelligenza artificiale nel business:

L'AIOps, intelligenza artificiale per le operazioni IT, consiste nella pratica di utilizzare l'AI, il machine learning e i modelli di elaborazione del linguaggio naturale per ottimizzare le operazioni IT e la gestione dei servizi. AIOps consente ai team IT di vagliare rapidamente grandi quantità di dati e di ridurre il tempo necessario per rilevare le anomalie, risolvere gli errori e monitorare le prestazioni dei sistemi IT. L'intelligenza artificiale aiuta i team IT a ottenere una maggiore osservabilità e fornisce insight in tempo reale sulle operazioni.

I dati dei clienti aiutano i team di marketing a sviluppare strategie di marketing identificando tendenze e pattern di spesa. Gli strumenti di intelligenza artificiale aiutano a elaborare questi grandi set di big data per prevedere le tendenze di spesa future e condurre analisi della concorrenza. Questo aiuta un'organizzazione ad acquisire una comprensione più profonda del proprio posto nel mercato.

Gli strumenti di AI consentono la segmentazione del mercato, una strategia che utilizza i dati per adattare le campagne di marketing a clienti specifici in base ai loro interessi. I team di vendita possono utilizzare questi stessi dati per fornire consigli sui prodotti in base all'analisi dei clienti.

L'AI consente alle aziende di fornire il servizio clienti 24 ore su 24, 7 giorni su 7 e tempi di risposta più rapidi, migliorando così l'esperienza del cliente. I chatbot basati su AI possono aiutare i clienti a risolvere domande semplici senza richiedere l'intervento di un agente umano. Questa capacità consente al personale umano addetto al servizio clienti di affrontare problemi più complessi.

McKinsey ha registrato un risparmio di 80 milioni di USD per una società di telecomunicazioni sudamericana che ha utilizzato l'AI conversazionale per dare priorità ai clienti di maggior valore.⁶ Potenti strumenti di AI conversazionale come IBM® watsonx Assistant aiutano i chatbot a superare alcuni dei punti deboli dei modelli precedenti, che non erano in grado di gestire molte domande dei clienti. 

L'AI generativa (gen AI) è un campo in crescita che aiuta le organizzazioni a ottimizzare la creazione di contenuti. Strumenti come ChatGPT forniscono ai team addetti ai contenuti potenti strumenti per creare contenuti originali. Questi strumenti possono generare immagini o testi in base a prompt di input e designer, scrittori e responsabili dei contenuti possono utilizzare questi output di AI generativa per facilitare il brainstorming, la creazione di schemi e altre attività di progetto. Gartner stima che entro il 2025 l'AI generativa sarà utilizzata per creare il 30% dei contenuti di marketing in uscita, rispetto al 2% del 2022.⁷ Strumenti generativi come IBM watsonx Code Assistant possono aiutare gli sviluppatori generando codice.

Sebbene la generazione di contenuti AI sia ancora in gran parte non regolamentata, i dipendenti umani dovrebbero monitorare l'uso dell'AI nella generazione di contenuti per evitare la violazione del copyright, la pubblicazione di informazioni errate o altre pratiche commerciali non etiche.

Gli strumenti di intelligenza artificiale possono essere utilizzati per migliorare la sicurezza della rete, rilevare anomalie e frodi e contribuire a prevenire le violazioni dei dati. L'uso crescente della tecnologia sul posto di lavoro crea maggiori opportunità di violazioni della sicurezza; per contrastare le minacce e proteggere i dati dell'azienda e dei clienti, le organizzazioni devono essere proattive nel rilevare le anomalie. Ad esempio, modelli di deep learning possono essere utilizzati per analizzare grandi set di dati sul traffico di rete e identificare comportamenti che potrebbero indicare un tentativo di attacco alla rete.

Le violazioni dei dati possono essere costose e minare la fiducia dei clienti. Il report Cost of a Data Breach 2023 indica che il risparmio medio per le organizzazioni che "utilizzano ampiamente l'AI e l'automazione per la sicurezza è di 1,76 milioni di USD rispetto alle organizzazioni che non lo fanno".

L'applicazione dell'AI nella gestione della supply chain avviene sotto forma di analytics predittiva, che aiuta a prevedere i prezzi futuri dei costi di spedizione e dei materiali. L'analytics predittiva aiuta le organizzazioni anche a mantenere livelli adeguati di inventario. In questo modo si riducono i colli di bottiglia o l'eccesso di scorte di prodotti.

Le tecnologie AI sono in rapida evoluzione e il loro utilizzo si sta espandendo per soddisfare una più ampia varietà di esigenze e strategie aziendali. Le nuove tecnologie e l'innovazione dei leader aziendali determineranno il futuro dell'AI: capire come l'AI si inserisce nel proprio modello di business è fondamentale per mantenere un vantaggio competitivo.