I casi d'uso dell'AI più preziosi per le aziende

Quando si pensa ai casi d'uso dell'intelligenza artificiale (AI), ci si potrebbe porre la domanda: cosa non sarà in grado di fare l'AI? La risposta più facile è il lavoro manuale, anche se potrebbe arrivare il giorno in cui gran parte di ciò che oggi è lavoro manuale sarà svolto da dispositivi robotici controllati dall'intelligenza artificiale. Ma in questo momento, l'AI pura può essere programmata per molte attività che richiedono pensiero e intelligenza, purché tale intelligenza possa essere raccolta digitalmente e utilizzata per addestrare un sistema di intelligenza artificiale. L'intelligenza artificiale non riesce ancora a caricare la lavastoviglie dopo cena, ma può aiutare a creare un brief legale, un nuovo design del prodotto o una lettera alla nonna.

Siamo tutti stupiti da ciò che l'intelligenza artificiale può fare. Ma la domanda per chi lavora nel mondo degli affari è: quali sono i migliori utilizzi per il business? Creare una versione della Gioconda nello stile di Vincent van Gough è divertente, ma in che modo potrà aumenterà i profitti? Ecco 27 modi altamente produttivi in cui i casi d'uso dell'AI possono aiutare le aziende a migliorare i profitti.

Offrire un servizio clienti di qualità superiore

Le interazioni con i clienti possono ora essere assistite in tempo reale con l'AI conversazionale. Le query vocali utilizzano l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e l'analisi del sentiment per il riconoscimento vocale, in modo che le conversazioni possano iniziare immediatamente. Utilizzando algoritmi di apprendimento automatico, l'AI è in grado di comprendere cosa dicono i clienti e il tono in cui parlano, e può indirizzarli agli operatori del servizio clienti quando necessario. Con il text to speech e l'NLP, l'AI può rispondere immediatamente alle domande e alle istruzioni via SMS. Non è necessario far attendere i clienti le risposte alle domande frequenti (FAQ) o passare alla fase successiva per l'acquisto. Gli agenti digitali del servizio clienti possono aumentare la soddisfazione dei clienti, offrendo consigli e indicazioni agli operatori umani del servizio clienti.

Personalizzare l'esperienza del cliente

L'uso dell'intelligenza artificiale è efficace per creare esperienze personalizzate su larga scala attraverso chatbot, assistenti digitali e interfacce cliente, offrendo esperienze su misura e pubblicità mirate per clienti e utenti finali. Ad esempio, Amazon ricorda ai clienti di riordinare i prodotti che hanno acquistato più spesso e mostra loro prodotti o suggerimenti correlati. McDonald's sta sviluppando soluzioni di intelligenza artificiale per l'assistenza clienti con la tecnologia AI di IBM Watson l'NLP per accelerare lo sviluppo della sua tecnologia per gli ordini automatizzati AOT (Automated Order Taking). Questo non solo aiuterà a scalare la tecnologia AOT in tutti i mercati, ma aiuterà anche ad affrontare le integrazioni che includono lingue, dialetti e varianti di menu aggiuntivi. Spotify offrirà suggerimenti di nuovi artisti ai clienti. YouTube fornirà un feed curato di contenuti adatti agli interessi dei clienti.

Promuovere il cross-selling e l'up-selling

I motori di raccomandazione utilizzano i dati sul comportamento dei consumatori e gli algoritmi di AI per aiutare a scoprire le tendenze dei dati da utilizzare per creare strategie di up-selling e cross-selling più efficaci, con il risultato di fornire ai rivenditori online consigli più utili sui componenti aggiuntivi durante la fase di checkout dei clienti. Altri utilizzi includono: Netflix offre raccomandazioni di visione alimentate da modelli che elaborano serie di dati raccolti dalla cronologia di visione, LinkedIn utilizza l'apprendimento automatico (ML) per filtrare gli elementi in un newsfeed, fornendo raccomandazioni di lavori e suggerimenti sui profili a cui connettersi, mentre Spotify utilizza modelli di ML per generare le sue raccomandazioni di brani.

Realizzare smartphone più intelligenti

Il riconoscimento facciale attiva smartphone e assistenti vocali, alimentati dal machine learning, mentre Siri di Apple, Alexa di Amazon, Google Assistant e Copilot di Microsoft utilizzano l'NLP per riconoscere ciò che diciamo e quindi rispondere in modo appropriato. Le aziende sfruttano l'apprendimento automatico (ML) anche nelle fotocamere degli smartphone per analizzare e migliorare le foto utilizzando classificatori di immagini, rilevare oggetti (o volti) nelle immagini, e utilizzano perfino reti neurali artificiali per migliorare o espandere una foto prevedendo cosa si trova oltre i suoi bordi.

Assistenti personali

Gli assistenti virtuali o assistenti vocali, come Alexa di Amazon e Siri di Apple, si basano sull'AI. Quando qualcuno pone una domanda tramite voce o testo, il ML cerca la risposta o ricorda domande simili che l'utente ha posto in precedenza. La stessa tecnologia può potenziare i bot di messaggistica, come quelli utilizzati da Facebook Messenger e Slack, mentre Google Assistant, Cortana e IBM watsonx Assistant combinano l'NLP per comprendere domande e richieste, eseguire le azioni appropriate e comporre le risposte.

Umanizzare le risorse umane

L'AI può attrarre, sviluppare e mantenere una forza lavoro incentrata sulle competenze. Consente di esaminare, smistare e passare al team HR una marea di candidature con estrema precisione. Le attività manuali di valutazione delle promozioni possono essere automatizzate, semplificando l'acquisizione di importanti insight sulle risorse umane con una visione più chiara, ad esempio, dei dipendenti in attesa di promozione e della valutazione del rispetto dei parametri di riferimento chiave. Grazie all'AI è inoltre possibile rispondere rapidamente alle domande di routine del personale.

Creare con l'AI generativa

Gli strumenti di AI generativa come ChatGPT, Bard e DeepAI si basano su funzionalità di AI a memoria limitata per prevedere la parola, la frase o l'elemento visivo successivi all'interno del contenuto che sta generando. L'AI generativa può produrre testo, immagini e altri contenuti di alta qualità in base ai dati utilizzati per l'addestramento.

IBM Research sta lavorando per aiutare i suoi clienti a utilizzare modelli generativi per scrivere codice software di alta qualità più velocemente, scoprire nuove molecole e addestrare chatbot conversazionali affidabili basati sui dati aziendali. Il team IBM sta persino utilizzando l'AI generativa per creare dati sintetici allo scopo di realizzare modelli di intelligenza artificiale più efficaci e affidabili e per sostituire i dati del mondo reale protetti dalle leggi sulla privacy e sul copyright.

Fornire nuovi insight

I sistemi esperti possono essere addestrati su un corpus (ovvero i metadati utilizzati per addestrare un modello di machine learning) per emulare il processo decisionale umano e applicare questa esperienza per risolvere problemi complessi. Questi sistemi possono valutare grandi quantità di dati per scoprire tendenze e modelli e prendere decisioni. Possono anche aiutare le aziende a prevedere eventi futuri e capire perché si sono verificati eventi passati.

Chiarire la computer vision

La computer vision basata su AI consente la segmentazione delle immagini, che ha un'ampia varietà di casi d'uso, tra cui il supporto alla diagnosi nell'imaging medico, l'automazione della locomozione per la robotica e le auto a guida autonoma, l'identificazione di oggetti di interesse nelle immagini satellitari e la codifica delle foto nei social media. Operando su reti neurali, la computer vision consente ai sistemi di estrarre informazioni significative da immagini digitali, video e altri input visivi.

Velocizzare le operazioni con AIOps

I vantaggi dell'utilizzo  dell'AI per le operazioni IT (AIOps) sono molteplici. Integrando l'AI nelle operazioni IT, le aziende possono sfruttare la notevole potenza dei modelli NLP, big data e ML per automatizzare e semplificare i workflow operativi e monitorare la correlazione degli eventi e la determinazione della causalità.

AIOps è uno dei modi più rapidi per aumentare il ROI degli investimenti nella trasformazione digitale. L'automazione dei processi è spesso incentrata sugli sforzi per ottimizzare la spesa, ottenere una maggiore efficienza operativa e incorporare tecnologie nuove e innovative: tutto questo spesso si traducono in un'esperienza del cliente migliorata. Altri vantaggi dell'AI includono la creazione di un sistema IT più sostenibile e il miglioramento delle pipeline continuous integration/continuous (CI/CD) delivery.

Automatizzare la codifica e la modernizzazione delle app

Le aziende leader stanno ora utilizzando l'AI generativa per la modernizzazione delle applicazioni e le operazioni IT aziendali, inclusa l'automazione della codifica, dell'implementazione e della scalabilità. Per la codifica, gli sviluppatori possono inserire un comando di codifica come una semplice frase in inglese attraverso un'interfaccia in linguaggio naturale e ottenere codice generato automaticamente. L'utilizzo dell'AI generativa con capacità di generazione di codice può inoltre consentire agli sviluppatori hybrid cloud con qualsiasi livello di esperienza di migrare e modernizzare il codice delle applicazioni legacy su larga scala verso le nuove piattaforme di destinazione con coerenza del codice, meno errori e una maggiore velocità.

Migliora le prestazioni delle applicazioni

Garantire che le app funzionino in modo coerente e costante, senza provisioning e spese eccessivi, è un caso d'uso critico delle operazioni AI (AIOps). L'automazione è fondamentale per ottimizzare i costi del cloud, e i team IT, indipendentemente dalle loro competenze, non sempre hanno la capacità di stabilire continuamente le esatte configurazioni di elaborazione, storage e database necessarie per offrire le prestazioni migliori al minor costo. Il software AI è in grado di identificare quando e come vengono utilizzate le risorse e di soddisfare la domanda effettiva in tempo reale.

Rafforzare la resilienza end-to-end del sistema

Per contribuire a garantire la disponibilità ininterrotta del servizio, le principali organizzazioni utilizzano funzionalità di analisi della causa principale in tempo reale basate sull'intelligenza artificiale e sull'automazione intelligente. AIOps può consentire ai team ITOps di identificare rapidamente le cause alla base degli incidenti e agire immediatamente per ridurre sia il tempo medio tra i guasti (MTBF) che il tempo medio di riparazione (MTTR).

Le soluzioni della piattaforma AIOps consolidano inoltre i dati provenienti da più fonti e correlano gli eventi in incidenti, garantendo una chiara visibilità dell'intero ambiente IT attraverso visualizzazioni dinamiche dell'infrastruttura, funzionalità di AI integrate e azioni correttive suggerite.

Utilizzando la gestione predittiva dell'IT, i team IT possono utilizzare l'AI per automatizzare le operazioni IT e di rete per risolvere gli incidenti in modo rapido ed efficiente e prevenire in modo proattivo i problemi prima che si verifichino, migliorare l'esperienza utente e ridurre i costi e le attività amministrative. Per aiutare a eliminare la proliferazione degli strumenti, una piattaforma AIOps di livello aziendale può fornire una visione olistica delle operazioni IT su un pannello di controllo centrale che consente il monitoraggio e la gestione.

Ottimizzare la cybersecurity

Esistono molti modi in cui l'AI può utilizzare il l'apprendimento automatico (ML) per migliorare la cybersecurity, tra cui: riconoscimento facciale per l'autenticazione, rilevamento delle frodi, programmi antivirus per rilevare e bloccare il malware, apprendimento per rinforzo per addestrare modelli che identificano e rispondono agli attacchi informatici e rilevare intrusioni e algoritmi di classificazione che etichettano gli eventi come anomalie o attacchi di phishing.

Attrezzare la robotica

L'AI non consiste semplicemente nel chiedere un haiku scritto da un gatto. I robot maneggiano e spostano oggetti fisici. In ambienti industriali, l'AI ristretta può eseguire attività di routine e ripetitive che coinvolgono la movimentazione dei materiali, l'assemblaggio e le ispezioni di qualità. L'AI può assistere i chirurghi monitorando i parametri vitali e rilevando potenziali problemi durante gli interventi. Le macchine agricole possono effettuare la potatura, lo spostamento, il diradamento, la semina e l'irrorazione in autonomia. I dispositivi domestici intelligenti come iRobot Roomba possono navigare all'interno di una casa utilizzando la visione artificiale e utilizzare i dati archiviati in memoria per comprenderne i progressi. E se l'AI può guidare un Roomba, può anche dirigere le auto a guida autonoma sull'autostrada e i robot che spostano la merce in un centro di distribuzione o in pattuglia per i protocolli di sicurezza e protezione.

La manutenzione predittiva

L'AI può trovare impiego nella manutenzione predittiva, analizzando i dati direttamente dai macchinari per identificare i problemi e segnalare la manutenzione richiesta. L'AI è stata utilizzata anche per migliorare l'efficienza meccanica e ridurre le emissioni di carbonio nei motori. I programmi di manutenzione possono utilizzare l'analisi predittiva basata su AI per creare maggiore efficienza.

Cosa ci aspetta

L'AI può aiutare con il forecasting. Ad esempio, una funzione della supply chain può utilizzare algoritmi per prevedere le esigenze future e i tempi di spedizione dei prodotti in modo da garantire un arrivo tempestivo. Questo può contribuire a creare nuove efficienze, ridurre le scorte in eccesso e compensare le sviste di riordino.

L'AI può potenziare attività e strumenti per quasi tutti i settori per aumentare l'efficienza e la produttività. L'AI può fornire un'automazione intelligente per semplificare i processi aziendali che erano attività manuali o eseguiti su sistemi legacy, il che può essere dispendioso in termini di risorse, costoso e soggetto a errori umani. Ecco alcuni dei settori che stanno beneficiando ora della potenza aggiuntiva dell'AI.

Automotive

Con le applicazioni dell'AI, i produttori automobilistici sono in grado di prevedere e adattare la produzione in modo più efficace per rispondere ai cambiamenti della domanda e dell'offerta. Possono snellire i workflow per aumentare l'efficienza, ridurre i compiti dispendiosi in termini di tempo e il rischio di errori nella produzione, nell'assistenza, nell'approvvigionamento e in altre aree. I robot aiutano a ridurre la necessità di manodopera manuale e a migliorare la scoperta dei difetti, fornendo veicoli di qualità superiore ai clienti a un costo inferiore per l'azienda.

Formazione

Nell'istruzione e nella formazione, l'intelligenza artificiale può adattare i materiali didattici alle esigenze di ogni singolo studente. Insegnanti e formatori possono utilizzare l'analisi dell'AI per vedere dove gli studenti potrebbero aver bisogno di ulteriore aiuto e attenzione. Per gli studenti tentati di copiare documenti o compiti, l'AI può aiutare a individuare il contenuto copiato. Gli strumenti di traduzione linguistica basati su AI e i servizi di trascrizione in tempo reale possono aiutare i non madrelingua a comprendere le lezioni.

Energy & utilities

Le aziende del settore energetico possono aumentare la loro competitività in termini di costi sfruttando l'AI e l'analisi dei dati per il forecasting, il risparmio energetico, l'ottimizzazione delle energie rinnovabili e la gestione delle reti intelligenti. Introducendo l'AI nei processi di generazione, trasmissione e distribuzione dell'energia, l'AI può anche migliorare il supporto clienti, liberando risorse da impiegare per l'innovazione. E i clienti che utilizzano l'AI basata sui fornitori, possono comprendere meglio il loro consumo di energia e adottare misure per ridurre il consumo di energia durante i periodi di picco della domanda.

Servizi finanziari

Le operazioni FinOps (Finance + DevOps ) basate su AI aiutano gli istituti finanziari a rendere operative le decisioni di spesa per il cloud basate sui dati per bilanciare in modo sicuro costi e prestazioni allo scopo di ridurre al minimo lo stress da avvisi e lo spreco di budget. Le piattaforme AI possono utilizzare il machine learning e il deep learning per individuare transazioni sospette o anomale. Le banche e altri istituti di credito possono utilizzare algoritmi di classificazione e modelli predittivi di apprendimento automatico (ML) per suggerire decisioni sui prestiti.

Molte transazioni del mercato azionario utilizzano l'apprendimento automatico (ML) con decenni di dati sul mercato azionario per prevedere le tendenze e, in ultima analisi, suggerire se e quando acquistare o vendere. L'apprendimento automatico (ML) può anche effettuare trading algoritmico senza l'intervento umano. Gli algoritmi di ML possono prevedere modelli, migliorare la precisione, ridurre i costi e ridurre il rischio di errore umano.

Assistenza sanitaria

Il settore sanitario utilizza l'automazione intelligente con NLP per fornire un approccio coerente all'analisi, alla diagnosi e al trattamento dei dati. L'uso dei chatbot nelle prenotazioni sanitarie da remoto richiede un minore intervento umano e spesso tempi più brevi per la diagnosi.

In loco, l'apprendimento automatico (ML) può essere utilizzato nell'imaging radiologico, con la visione computerizzata basata su AI spesso utilizzata per analizzare le mammografie e per lo screening precoce del cancro ai polmoni. L'apprendimento automatico (ML) può anche essere addestrato per creare piani di trattamento, classificare i tumori, trovare fratture ossee e rilevare disturbi neurologici.

Nella ricerca genetica, nella modificazione genica e nel sequenziamento del genoma, il ML viene utilizzato per identificare l'impatto dei geni sulla salute. Il ML può identificare marcatori genetici e geni che risponderanno o meno a un trattamento o a un farmaco specifico e potrebbero causare effetti collaterali significativi in alcune persone.

Assicurazione

Con l'AI, gli assicuratori possono praticamente eliminare la necessità di calcoli o pagamenti manuali delle tariffe e possono semplificare l'elaborazione dei reclami e delle valutazioni. L'automazione intelligente aiuta inoltre le compagnie assicurative a rispettare più facilmente le normative di conformità, garantendo il rispetto dei requisiti. In questo modo, sono anche in grado di calcolare il rischio di un individuo o di un'ente e la tariffa assicurativa appropriata.

Produzione industriale

L'AI avanzata con analisi può aiutare i produttori a creare insight predittivi sulle tendenze del mercato. L'AI generativa può accelerare e ottimizzare la progettazione dei prodotti, aiutando le aziende a creare più opzioni di design. L'AI può anche contribuire a fornire suggerimenti per aumentare l'efficienza della produzione. Utilizzando i dati storici della produzione, l'AI generativa è in grado di prevedere o localizzare i guasti delle apparecchiature in tempo reale e quindi suggerire le regolazioni delle apparecchiature, le possibilità di riparazione o i pezzi di ricambio necessari.

Farmaceutico

Per il settore delle scienze biologiche, la scoperta e la produzione di farmaci richiedono un'immensa quantità di raccolta, collazione, elaborazione e analisi di dati. Un approccio manuale allo sviluppo e ai test potrebbe portare a errori di calcolo e richiedere un enorme volume di risorse. Al contrario, la produzione di vaccini contro il Covid-19 in tempi record è un esempio di come l'automazione intelligente abiliti processi che migliorano velocità e qualità della produzione.

Retail

L'AI sta diventando l'arma segreta dei rivenditori per comprendere meglio e soddisfare le crescenti richieste dei consumatori. Con lo shopping online altamente personalizzato, i modelli direct-to-consumer e i servizi di consegna che competono con la vendita al dettaglio, l'AI generativa può aiutare i rivenditori e le aziende di e-commerce a migliorare l'assistenza clienti, a pianificare campagne di marketing e a trasformare le capacità dei loro talenti e delle loro applicazioni. L'AI può persino aiutare a ottimizzare la gestione dell'inventario.

L'AI generativa eccelle nella gestione di diverse fonti di dati come e-mail, immagini, video, file audio e contenuti sui social. Questi dati non strutturati costituiscono la spina dorsale per la creazione di modelli e l'addestramento continuo dell'AI generativa, in modo che possa rimanere utile nel tempo. I benefici dell'utilizzo di questi dati non strutturati possono raggiungere vari aspetti delle operazioni di retail, tra cui il miglioramento del servizio clienti attraverso i chatbot e un instradamento più efficace delle e-mail. In pratica, ciò potrebbe significare indirizzare gli utenti verso le risorse appropriate, che si tratti di metterli in contatto con l'agente giusto o indirizzarli alle guide utente e alle domande frequenti.

Trasporti

Al giorno d'oggi, l'AI fornisce numerose informazioni per nostri spostamenti. Ad esempio, Google Maps utilizza algoritmi di machine learning per verificare le condizioni attuali del traffico, determinare il percorso più veloce, suggerire luoghi da "esplorare nelle vicinanze" e stimare gli orari di arrivo.

Le applicazioni di ride-sharing come Uber e Lyft utilizzano l'apprendimento automatico (ML) per abbinare utenti e conducenti, impostare i prezzi, esaminare il traffico e, come Google Maps, analizzare le condizioni del traffico in tempo reale per ottimizzare l'itinerario e prevedere un orario di arrivo stimato.

La computer vision supporta le auto a guida autonoma. Un algoritmo di ML non supervisionato permette alle auto a guida autonoma di raccogliere dati da telecamere e sensori per capire cosa sta succedendo intorno a loro e di prendere decisioni in tempo reale.

Molto di ciò che l'intelligenza artificiale può fare sembra miracoloso, ma gran parte di ciò che viene riportato dai media è frivolo e divertente o semplicemente spaventoso. Ciò che è ora veramente disponibile per le aziende è uno strumento straordinariamente potente che può aiutare molti settori e funzioni a fare passi da gigante. Le aziende che non esplorano e adottano i casi d'uso più vantaggiosi dell'AI si troveranno presto in una situazione di grave svantaggio in termini competitivi. Tenere d'occhio gli strumenti AI più utili, come IBM^® watsonx.ai, e padroneggiarli ora, darà grandi frutti in futuro.