L'intelligenza artificiale (AI) si sta evolvendo rapidamente. Non molto tempo fa l'AI generativa attirava grande attenzione per la sua capacità di avere conversazioni, rispondere a domande e creare contenuti. Ora l'agentic AI sta facendo notizia per la sua capacità di prendere decisioni, risolvere problemi e raggiungere obiettivi con una supervisione umana limitata.
L'AI viene applicata a una gamma sempre più ampia di sfide aziendali e casi d'uso. In tutte le funzioni aziendali e nei settori, i team utilizzano l'AI per migliorare l'esperienza del cliente, aumentare la produttività, gestire le operazioni e migliorare il processo decisionale. Mentre le prime iniziative di AI spesso si concentravano sull'automatizzazione dei compiti di routine, le applicazioni odierne stanno aiutando le aziende ad affrontare sfide più complesse e a scoprire nuove opportunità di crescita.
Le iniziative AI di maggior successo sono legate a specifici obiettivi aziendali e a risultati misurabili. Man mano che le funzionalità continuano a evolversi, la gamma di applicazioni pratiche di business dell'AI si amplierà. I seguenti esempi evidenziano i modi preziosi in cui le organizzazioni utilizzano l'AI per migliorare i risultati.
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L'AI migliora l'esperienza del cliente offrendo interazioni più fluide e personalizzate lungo tutto il percorso del cliente. I sistemi AI analizzano grandi volumi di dati dei clienti per aiutare le aziende a comprendere meglio le preferenze dei clienti, anticipare le esigenze e personalizzare le esperienze in tempo reale.
L'AI consente raccomandazioni personalizzate che aiutano le aziende a fornire prodotti, servizi e contenuti rilevanti. Integrando i dati su canali online, mobile, in negozio e social, le organizzazioni offrono esperienze dei clienti omnicanale più coerenti. Questa connettività aiuta i clienti a spostarsi senza problemi tra i punti di contatto.
L'analisi del sentiment valuta il feedback dei clienti e identifica le opportunità per migliorare la soddisfazione e la fidelizzazione. Molte organizzazioni incorporano anche l'AI nei sistemi di customer relationship management (CRM) per automatizzare compiti di routine, migliorare il processo decisionale e rafforzare il coinvolgimento del cliente.
Servizio clienti rimane una delle applicazioni AI più comuni e preziose. Le aziende utilizzano l'AI per rispondere alle domande dei clienti, risolvere problemi comuni e fornire supporto su canali digitali, inclusi siti web, app mobile, piattaforme di messaggistica e contact center. In effetti, le organizzazioni che hanno raggiunto un livello avanzato nell'adozione dell'AI (organizzazioni che utilizzano o ottimizzano l'AI nelle loro funzioni di servizio clienti) hanno registrato una percentuale di soddisfazione dei clienti più alta del 17%.1
I moderni sistemi di AI possono comprendere il linguaggio naturale, accedere a database di conoscenza e guidare i clienti attraverso compiti che un tempo richiedevano assistenza umana. Molte aziende utilizzano chatbot di servizio clienti basati su AI, agenti virtuali e sistemi AI conversazionali basati su grandi modelli linguistici (LLM) per fornire supporto 24 ore su 24, 7 giorni su 7.
L'automazione e gli strumenti dei contact center aiutano i team del servizio clienti a lavorare in modo più efficiente. Gli operatori umani utilizzano strumenti di assistenza basati su AI per riassumere le conversazioni, recuperare informazioni pertinenti, suggerire risposte e automatizzare la documentazione post-chiamata. Queste funzionalità riducono il lavoro amministrativo e consentono agli agenti umani di dedicare più tempo a soddisfare le complesse esigenze dei clienti.
Quando implementata efficacemente, l'AI aiuta le organizzazioni a migliorare i tempi di risposta, ridurre i costi di supporto e creare esperienze clienti più coerenti su tutti i canali.
I dati dei clienti hanno da tempo influenzato le decisioni aziendali. L'AI permette alle organizzazioni di portare la personalizzazione molto oltre, adattando interazioni, raccomandazioni e contenuti ai singoli utenti in tempo reale.
Le organizzazioni utilizzano la personalizzazione basata su AI per fornire raccomandazioni ed esperienze più pertinenti. I motori di raccomandazione analizzano la cronologia degli acquisti, l'attività di navigazione, l'utilizzo del prodotto e altri segnali per identificare prodotti, servizi e offerte pertinenti.
Le piattaforme di personalizzazione possono adattare contenuti, raccomandazioni e offerte durante le interazioni con i clienti invece di affidarsi solo a segmenti di destinatari predefiniti. L'AI può anche aiutare i team di vendita a individuare opportunità di cross-selling e upselling evidenziando prodotti o servizi che completano gli acquisti esistenti dei clienti.
Rivenditori, piattaforme di streaming, istituzioni finanziarie e fornitori di servizi sanitari sono solo alcune delle organizzazioni che utilizzano la personalizzazione basata sull'AI per comprendere meglio le esigenze dei clienti e offrire esperienze più rilevanti. Una personalizzazione efficace può migliorare la soddisfazione del cliente aumentando al contempo coinvolgimento, fedeltà e tassi di conversione.
L'AI è sempre più integrata nei dispositivi che le persone usano ogni giorno. Smartphone, altoparlanti intelligenti, dispositivi indossabili, veicoli connessi e sistemi di automazione domestica si affidano tutti all'AI per migliorare le funzioni e creare esperienze utente più intuitive.
Le funzionalità del prodotto come l'interazione vocale, la traduzione vocale e linguistica, il riconoscimento di immagini, la navigazione, il monitoraggio dello stato di salute e le raccomandazioni personalizzate sono supportate dall'AI. Molti elementi incorporano l'AI sul dispositivo, che permette loro di elaborare le informazioni localmente invece di affidarsi esclusivamente ai servizi cloud.
Per le aziende, l'AI consente lo sviluppo di prodotti e servizi più intelligenti. I produttori possono utilizzare l'AI per migliorare le prestazioni dei dispositivi, adattare le funzioni ai singoli utenti e offrire valore ai clienti.
Gli agenti AI sono sistemi di AI in grado di operare con un certo grado di autonomia, o capacità di agire. Per questo motivo, gli agenti AI stanno rapidamente trasformando il modo in cui le organizzazioni raccolgono, analizzano e agiscono sulle informazioni. Possono essere addestrati ad analizzare le informazioni, ragionare su di esse e agire in base al contesto e agli obiettivi. Gartner prevede che entro il 2028 il 33% delle applicazioni software aziendali includerà l'agentic AI, rispetto a meno dell'1% nel 2024.2
I sistemi di agentic AI combinano LLM, machine learning e altre tecnologie di AI per svolgere compiti complessi. A differenza degli LLM autonomi che generano principalmente risposte, gli agenti AI possono connettersi a strumenti esterni e fonti di dati, recuperare informazioni in tempo reale ed eseguire azioni. Possono pianificare workflow in più fasi, adattarsi alle mutevoli condizioni e imparare dalle interazioni passate.
Le organizzazioni stanno iniziando a distribuire agenti AI in una vasta gamma di funzioni aziendali:
Le organizzazioni utilizzano agenti AI per workflow complessi che in precedenza richiedevano un coinvolgimento umano significativo. La loro capacità di combinare ragionamento, automazione e accesso in tempo reale alle informazioni li rende uno degli ambiti di adozione dell'AI in più rapida crescita.
Gli assistenti basati su AI aiutano le persone a gestire le attività, accedere alle informazioni e lavorare in modo più efficiente. Ciò che era iniziato come semplici assistenti vocali si è evoluto in una vasta categoria di strumenti di AI che supportano sia i consumatori che i dipendenti.
I consumatori utilizzano assistenti AI per gestire i calendari, controllare i dispositivi connessi e accedere ai contenuti. Le organizzazioni li utilizzano per aiutare i dipendenti a riassumere documenti, redigere comunicazioni, pianificare riunioni, rispondere alle domande e individuare le informazioni. Esempi come Microsoft e ChatGPT Enterprise possono essere integrati in piattaforme di customer relationship management (CRM), produttività e collaborazione. Molti di questi assistenti combinano gli LLM con sistemi di ricerca aziendali, permettendo ai dipendenti di accedere alle informazioni da documenti interni, knowledge base e applicazione tramite un'unica interfaccia.
Gli assistenti AI supportano il routing, il recupero delle informazioni e altre attività che richiedono molto tempo. Anziché dover navigare tra diverse applicazioni o cercare tra grandi quantità di informazioni, gli utenti possono ricevere rapidamente risposte da sistemi che elaborano query in linguaggio naturale.
I team di progetto utilizzano assistenti AI per supportare la gestione dei progetti. L'AI può riassumere le riunioni, tracciare le azioni da fare, monitorare lo stato del progetto e identificare potenziali problemi. Alcune piattaforme di AI possono anche aiutare i manager a dare priorità al lavoro, allocare le risorse e generare automaticamente gli aggiornamenti dei progetti.
Molte piattaforme software ora includono assistenti AI integrati che aiutano gli utenti a svolgere compiti senza uscire dalle applicazioni che utilizzano. Sono diventati uno strumento di produttività in una vasta gamma di settori e funzioni.
La computer vision consente ai sistemi AI di interpretare e analizzare immagini, video e altre informazioni visive. Può elaborare grandi quantità di informazioni visive in modo rapido e costante. Le attività che normalmente richiederebbero recensioni manuali significative possono spesso essere completate in tempo reale. L'automazione di questi compiti aiuta le organizzazioni a migliorare l'efficienza, aumentare la precisione e operare su scala maggiore. La computer vision offre vari usi in diversi settori e funzioni:
Le organizzazioni raccolgono più dati che mai. Tuttavia, estrarre insight significativi rimane una sfida. L'AI aiuta le aziende a identificare schemi, relazioni e opportunità che altrimenti potrebbero passare inosservate, per supportare decisioni più informate.
L'analisi dell'AI spesso si basa su un'efficace data ingestion e integrazione dei dati per unire informazioni provenienti da sistemi CRM, piattaforme di pianificazione delle risorse aziendali (ERP), database operativi e altre fonti. Questa integrazione aiuta a creare una visione più completa dell'azienda.
L'AI può analizzare sia dati strutturati che dati non strutturati, inclusi e-mail, documenti, feedback, immagini e altre fonti di informazioni che storicamente erano difficili da analizzare su larga scala. L'analytics tradizionale si concentra spesso sulla segnalazione di ciò che è accaduto; l'AI può aiutare a spiegare perché, prevedere cosa potrebbe accadere dopo e consigliare azioni. Le aziende utilizzano queste funzionalità per previsioni, rilevamento di anomalie, analisi dei clienti, pianificazione della domanda, metriche di prestazioni e valutazione del rischio.
Le organizzazioni generano e gestiscono grandi volumi di documenti e registri. L'AI aiuta ad automatizzare l'estrazione, l'analisi e l'instradamento delle informazioni sia da documenti strutturati che da quelli non strutturati, aiutando le organizzazioni a semplificare i principali processi aziendali.
I moderni sistemi di elaborazione dei documenti combinano tecnologie come il riconoscimento ottico dei caratteri (OCR), l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e l'AI generativa per comprendere contratti, fatture, ordini di acquisto, moduli di reclamo e altri documenti aziendali. L'AI può estrarre informazioni chiave, classificare documenti, identificare eccezioni e indirizzare il lavoro ai dipendenti o ai sistemi appropriati.
Le organizzazioni utilizzano l'AI anche per automatizzare i workflow aziendali che tradizionalmente richiedevano una revisione manuale significativa. Le applicazioni più comuni includono l'elaborazione delle fatture, l'analisi dei contratti, i workflow di procurement, l'onboarding dei dipendenti, la documentazione di conformità e l'elaborazione dei reclami assicurativi. Gli agenti AI e l'automazione intelligente possono semplificare ulteriormente questi processi coordinando le azioni su più sistemi e aiutando i dipendenti a completare le attività in modo più efficiente.
L'AI generativa è diventata una delle applicazioni aziendali più comuni dell'intelligenza artificiale. A differenza dei sistemi di AI tradizionali che analizzano principalmente dati o fanno previsioni, l'AI generativa può creare nuovi contenuti tra cui testo, immagini, video, audio e codice software.
La capacità di produrre contenuti originali partendo da semplici prompt crea nuove opportunità per le organizzazioni, ma solleva anche dubbi su copyright, autenticità e uso responsabile.
La maggior parte delle applicazioni di AI generativa sono alimentate da foundation model come gli LLM, che possono generare e analizzare contenuti in base a prompt in linguaggio naturale.
Molte organizzazioni hanno adottato per la prima volta l'AI generativa per migliorare la produttività e la creazione di contenuti. I team di marketing la utilizzano per redigere articoli, testi pubblicitari e materiali per le campagne. I designer la usano per generare concetti, illustrazioni e asset visivi. I team di produzione video utilizzano l'AI per creare o modificare contenuti più rapidamente, mentre gli sviluppatori software la utilizzano per scrivere codice, generare documentazione e supportare le attività di test.
L'AI generativa viene utilizzata per riassumere report, analizzare documenti, supportare la ricerca e aiutare i dipendenti a lavorare in modo più efficiente con grandi volumi di informazioni. Molte piattaforme software ora integrano direttamente l'AI generativa nei workflow quotidiani. Questa inclusione consente agli utenti di interagire con le applicazioni attraverso il linguaggio naturale e di automatizzare le attività di routine.
I team delle risorse umane utilizzano l'AI per migliorare le assunzioni e l'acquisizione di talenti, il supporto ai dipendenti, la pianificazione della forza lavoro e lo sviluppo dei talenti. L'automazione delle attività amministrative permette ai professionisti delle risorse umane di concentrarsi maggiormente sulla strategia e sul coinvolgimento dei dipendenti.
Le assunzioni sono un caso d'uso dell'AI ampiamente adottato. L'AI può ridurre i tempi di assunzione e aiutare le organizzazioni a gestire un ampio bacino di candidati. Può aiutare a identificare candidati qualificati, selezionare le applicazioni e abbinare le competenze ai requisiti del lavoro. I chatbot incentrati sulle risorse umane migliorano la comunicazione durante tutto il processo di assunzione. Tuttavia, molte organizzazioni mantengono la supervisione umana per contribuire ad affrontare le problematiche relative a equità, trasparenza e conformità.
Per lo sviluppo dei dipendenti e la pianificazione della forza lavoro, l'AI può individuare lacune di competenze, personalizzare le opportunità di formazione e aiutare i dipendenti a orientarsi tra le opzioni di sviluppo della carriera. I team delle risorse umane possono utilizzare l'analytics della forza lavoro per comprendere meglio le esigenze di personale, i rischi di perdita dei dipendenti e le tendenze all'interno dell'organizzazione.
Per la gestione del cambiamento, l'AI può analizzare il feedback dei dipendenti, identificare le sfide di adozione e raccomandare corsi di formazione durante le trasformazioni aziendali. Questi insight aiutano i leader a comprendere la prontezza della forza lavoro e a supportare i dipendenti man mano che vengono introdotte nuove tecnologie e processi.
L'AI migliora la visibilità operativa, la produttività e l'efficienza dei costi. Analizza i dati operativi in tempo reale per identificare i colli di bottiglia e aiutare le organizzazioni a utilizzare in modo più efficace persone, attrezzature e risorse.
L'AI viene sempre più utilizzata per automatizzare compiti operativi di routine, monitorare le prestazioni e ottimizzare la programmazione. Le organizzazioni possono utilizzare l'analytics predittiva per anticipare la domanda, allocare efficacemente le risorse e rispondere rapidamente alle condizioni in evoluzione. Gli assistenti e gli agenti basati su AI aiutano inoltre i dipendenti a gestire i workflow, coordinare le attività e completare i compiti operativi in modo più efficiente.
Le organizzazioni utilizzano l'AI per migliorare la visibilità e l'efficienza nelle supply chain. I sistemi AI analizzano i dati provenienti da fornitori, fornitori di servizi logistici, magazzini e sistemi operativi per aiutare le aziende ad anticipare meglio le interruzioni e rispondere rapidamente alle mutevoli condizioni.
L'AI supporta la previsione della domanda, l'ottimizzazione dell'inventario e la pianificazione della logistica. Le organizzazioni possono utilizzare l'analisi predittiva per identificare potenziali carenze e ottimizzare i percorsi di trasporto. Nei magazzini e nei centri di distribuzione vengono utilizzati computer vision, robotica e agenti AI per automatizzare il tracciamento dell'inventario e le spedizioni.
L'AI sta inoltre aiutando i team di procurement a esaminare le prestazioni dei fornitori, le tendenze dei prezzi e i dati di acquisto per supportare le decisioni di approvvigionamento e migliorare l'efficienza.
Le moderne piattaforme AIOps (intelligenza artificiale per operazioni IT) utilizzano machine learning, analytics predittiva e AI generativa per trasformare le operazioni IT dalla risoluzione dei problemi reattiva alla gestione proattiva.
Le piattaforme AIOps monitorano continuamente ambienti IT complessi, inclusa l'infrastruttura hybrid cloud. Invece di affidarsi a soglie manuali, AIOps utilizza il rilevamento in tempo reale delle anomalie per individuare rapidamente i problemi di prestazioni.
Gli assistenti AI, o copiloti, per le operazioni IT consentono ai team di progettazione di interagire con dati di sistema complessi utilizzando il linguaggio naturale. Questo accelera l'analisi della causa principale e può automatizzare parti dei workflow di correzione degli incidenti e di consegna software. Queste funzionalità possono aiutare le organizzazioni ad aumentare il valore dei loro investimenti nella trasformazione digitale.
L'AI aiuta le organizzazioni a ottimizzare le prestazioni delle applicazioni monitorando continuamente i workload, l'uso delle risorse e il comportamento del sistema. In ambienti complessi, i team IT spesso non hanno il tempo di adeguare continuamente le risorse di elaborazione, storage e database in base ai cambiamenti della domanda.
L'AI può regolare automaticamente l'allocazione delle risorse in base alla domanda in tempo reale. Questo aiuta a garantire che le applicazioni aziendali funzionino in modo coerente e affidabile in condizioni di traffico variabili.
I team dei centri di cybersecurity e security operations center (SOC) utilizzano l'AI per rilevare attività sospette, identificare anomalie, scoprire frodi e rispondere alle minacce quasi in tempo reale. Poiché le moderne reti aziendali generano volumi massicci di registri di rete, dati delle applicazioni e registri di attività degli utenti, la revisione manuale non è più scalabile.
Un recente studio dell'IBM Institute for Business Value (IBV) ha rilevato che il 58% dei più importanti CEO si aspetta che l'AI abbia un impatto trasformativo sul miglioramento della sicurezza e della gestione del rischio.4 Le soluzioni AI aiutano i team di sicurezza a rilevare efficacemente le minacce, identificare tentativi di phishing e gestire le vulnerabilità. Mitigando proattivamente i rischi, l'AI aiuta i team di sicurezza a contenere le minacce precocemente e a ridurre l'impatto degli incidenti di sicurezza.
L'AI aiuta le organizzazioni a mantenere la continuità aziendale automatizzando i processi di failover, supportando il disaster recovery e identificando i rischi prima che causino interruzioni.
Le piattaforme di resilienza basate sull'AI combinano dati provenienti da tutto l'ambiente IT per fornire una visione unificata dello stato di salute del sistema. Combinando il monitoraggio predittivo dei sistemi software con backup and recovery automatizzati, le organizzazioni possono identificare e affrontare potenziali interruzioni prima che influenzino gli utenti.
La manutenzione predittiva rimane un caso d'uso industriale di alto valore per l'AI, che passa dalla manutenzione programmata all'analisi dello stato di salute delle attrezzature. I modelli di AI per machine learning possono identificare tendenze poco evidenti che segnalano problemi meccanici imminenti analizzando continuamente flussi di dati in tempo reale provenienti da sensori IoT (Internet of Things) e dai registri delle apparecchiature.
Prevedendo i guasti alle attrezzature prima che si verifichino, le organizzazioni possono evitare programmi di manutenzione fissi ed eseguire la manutenzione quando è necessaria. Alcune organizzazioni utilizzano anche gemelli digitali basati su AI, che sono rappresentazioni virtuali di asset o sistemi fisici, per simulare condizioni operative, prevedere guasti e valutare strategie di manutenzione prima che vengano apportate modifiche reali.
L'AI consente ai robot di svolgere compiti che richiedono percezione, navigazione e presa di decisioni. Nel settore manifatturiero e industriale, le organizzazioni impiegano sempre più spesso robot collaborativi, o "cobot", che lavorano in sicurezza a fianco dei dipendenti umani per ottimizzare l'assemblaggio, i controlli di qualità e la movimentazione dei materiali.
Allo stesso modo, i centri di distribuzione si affidano a robot mobili autonomi (AMR) per ottimizzare l'automazione, navigare nelle planimetrie utilizzando la computer vision e accelerare la realizzazione degli ordini. La robotica basata su AI viene adottata anche in molti settori: i robot agricoli utilizzano l'AI per potature autonome, semina e spruzzatura mirata delle colture. La robotica chirurgica può aiutare i medici a eseguire determinate procedure con maggiore precisione e controllo.
L'AI generativa e gli assistenti di codifica basati su AI hanno trasformato lo sviluppo di software aziendali. Questi strumenti si integrano direttamente nel workflow degli sviluppatori e supportano le attività di sviluppo end-to-end. Possono generare codice da prompt in linguaggio naturale, condurre recensioni automatiche del codice, generare test, creare documentazione e identificare bug.
Queste capacità sono particolarmente preziose per la modernizzazione delle applicazioni legacy su larga scala. Gli sviluppatori possono utilizzare l'AI generativa per migrare in modo efficiente codebase legacy verso architetture moderne, linguaggi di programmazione e framework per app. Una migrazione di successo migliora la coerenza del codice, riduce gli errori manuali e accelera il time-to-market delle applicazioni cloud-native.
L'AI sta trasformando quasi ogni settore aiutando le organizzazioni ad automatizzare i processi, migliorare il processo decisionale e scoprire nuove opportunità di crescita. Le applicazioni variano a seconda del settore, ma la maggior parte delle organizzazioni utilizza l'AI per aumentare l'efficienza, ridurre i costi operativi, utilizzare i dati in modo più efficace e migliorare l'esperienza del cliente.
I produttori automobilistici utilizzano l'AI durante tutto il ciclo di vita del prodotto, dalla progettazione e ingegneria alla produzione, vendita e supporto post-vendita. L'AI aiuta i produttori a prevedere la domanda, ottimizzare le catene di approvvigionamento e migliorare la pianificazione della produzione. I sistemi di computer vision ispezionano veicoli e componenti per difetti, mentre la robotica automatizza compiti come l'assemblaggio e la gestione dei materiali. Queste tecnologie supportano una produzione più efficiente e coerente di veicoli di alta qualità.
L'AI svolge anche un ruolo centrale nelle tecnologie dei veicoli connessi e autonomi. I produttori utilizzano l'AI per supportare sistemi avanzati di assistenza al conducente, migliorare la diagnostica dei veicoli e analizzare i dati raccolti dai veicoli connessi per migliorare la sicurezza, le prestazioni e la manutenzione.
Banche, istituzioni finanziarie e aziende fintech utilizzano l'AI per migliorare il servizio clienti, rafforzare la rilevazione delle frodi e supportare un processo decisionale più veloce.
L'AI generativa nei servizi finanziari alimenta chatbot e assistenti virtuali che offrono ai clienti un supporto e informazioni finanziarie più personalizzate. Può estrarre informazioni chiave e riassumere grandi volumi di documenti. I sistemi AI analizzano anche i dati delle transazioni per identificare attività sospette, rilevare anomalie e aiutare a prevenire i crimini finanziari. A volte vengono utilizzati per scrivere e ottimizzare codice per algoritmi di AI focalizzati sul trading.
Oltre all'AI generativa, le banche e i fornitori di servizi fintech utilizzano l'AI per ottimizzare le operazioni, automatizzare le attività di conformità e migliorare l'efficienza nei processi di back-office.
Le istituzioni educative stanno utilizzando l'AI per creare esperienze di apprendimento più personalizzate e migliorare l'efficienza amministrativa. Le piattaforme di apprendimento basate su AI possono adattare contenuti e ritmi di apprendimento in base ai progressi dello studente, aiutando così gli insegnanti a fornire un supporto più mirato.
Insegnanti e amministratori utilizzano l'AI per analizzare le prestazioni degli studenti e identificare le lacune di apprendimento. Per diversi gruppi di studenti, gli strumenti di traduzione, trascrizione e accessibilità basati su AI aiutano a rendere i contenuti didattici più accessibili.
Le aziende energetiche utilizzano l'AI per ottimizzare la produzione di energia, migliorare la previsione della domanda e supportare una gestione della rete elettrica più efficiente. Le aziende di servizi pubblici possono analizzare i dati provenienti dai contatori intelligenti, dai sensori e dalle infrastrutture connesse per comprendere meglio i modelli di consumo e bilanciare domanda e offerta.
L'AI sta inoltre aiutando le organizzazioni a integrare fonti di energia rinnovabile, monitorare l'attrezzatura e prevedere problemi di manutenzione. Nelle applicazioni rivolte ai clienti, gli assistenti AI possono aiutare i consumatori a comprendere meglio il loro consumo di energia e offrire opportunità per ridurre i consumi.
I governi stanno esplorando l'AI per migliorare i servizi pubblici, ottenere insight da grandi volumi di dati, aumentare l'efficienza operativa e rafforzare la competitività economica. Man mano che l'AI diventa una tecnologia strategica, i governi di tutto il mondo investono nella ricerca, nell'istituzione di framework di governance e collaborano con i settori privati, il mondo accademico e le organizzazioni internazionali per garantirne lo sviluppo e la distribuzione/implementazione responsabili.
Le agenzie di governo stanno applicando l'AI a una vasta gamma di funzioni. Alcuni esempi sono servizi ai cittadini, cybersecurity, assistenza sanitaria, preparazione ai disastri, applicazione della legge, appalti e la modernizzazione dei sistemi IT legacy. Le tecnologie AI aiutano le agenzie ad automatizzare le attività ripetitive, migliorare il processo decisionale e analizzare set di dati complessi. Gli assistenti virtuali basati su AI possono offrire servizi più rapidi e personalizzati ai cittadini, mentre l'analytics predittiva può supportare la risposta alle emergenze.
Quando si utilizza l'AI, i governi devono gestire rischi legati a pregiudizi, discriminazione, privacy, cybersecurity, protezione dei dati e accesso equo ai servizi. Stabilire una governance chiara, sostenere la conformità normativa, promuovere la trasparenza e adottare pratiche di AI affidabile sono essenziali per bilanciare l'innovazione con la fiducia del pubblico.
L'AI sta contribuendo a migliorare l'assistenza sanitaria e la medicina attraverso il processo decisionale clinico, snellendo le attività amministrative e migliorando l'assistenza ai pazienti. Le organizzazioni sanitarie utilizzano strumenti basati su AI per automatizzare la documentazione, riepilogare le note cliniche, gestire le cartelle e supportare la pianificazione. Queste efficienze aiutano gli operatori sanitari a trascorrere più tempo con i pazienti. L'AI può anche assistere con il monitoraggio remoto dei pazienti, l'assistenza virtuale e il trattamento personalizzato.
In medicina, l'AI svolge un ruolo importante nella diagnostica e nella ricerca. Le tecnologie di computer vision aiutano ad analizzare immagini mediche come raggi X e scansioni TC per identificare potenziali anomalie. I sistemi basati su AI possono aiutare a ridurre gli errori terapeutici e supportare procedure chirurgiche più sicure e meno invasive.
L'AI sta anche accelerando la ricerca medica e la scoperta di farmaci. L'AI aiuta i ricercatori ad analizzare grandi volumi di dati scientifici, clinici e genetici per identificare potenziali trattamenti, migliorare gli studi clinici e far progredire la medicina di precisione.
Con l'AI, i fornitori di assicurazioni possono automatizzare l'elaborazione dei sinistri, migliorare la sottoscrizione e rafforzare il rilevamento delle frodi. I sistemi di AI possono esaminare documenti, analizzare i dati delle richieste e identificare i rischi potenziali più rapidamente rispetto ai processi manuali.
Molti assicuratori utilizzano anche chatbot basati su AI e assistenti virtuali per migliorare il servizio clienti. L'analytics predittiva aiuta gli assicuratori a valutare meglio il rischio, definire i premi e identificare tendenze emergenti che potrebbero influenzare i sinistri futuri.
I produttori utilizzano l'AI per migliorare l'efficienza, la qualità del prodotto e le prestazioni della supply chain. I sistemi di computer vision ispezionano i prodotti per i difetti, mentre le soluzioni di manutenzione predittiva monitorano i sensori delle apparecchiature e analizzano i dati per identificare potenziali guasti prima che si verifichino.
L'AI generativa viene inoltre utilizzata per accelerare la progettazione e l'ingegneria del prodotto, aiutando i team a esplorare rapidamente molteplici idee di design. Sul piano di produzione, l'AI supporta l'ottimizzazione della produzione, l'inventario e l'automazione per contribuire a ridurre gli sprechi e migliorare l'efficienza operativa.
Le agenzie e i team di marketing utilizzano l'AI per creare contenuti, analizzare il comportamento dei clienti e migliorare le prestazioni delle campagne di marketing. L'AI generativa aiuta i professionisti di marketing a creare in modo efficiente articoli, e-mail, pubblicità, contenuti sui social media e asset. Gli strumenti di analytics aiutano a identificare le tendenze dei destinatari e a misurare il coinvolgimento.
L'AI supporta anche la segmentazione dei clienti, la personalizzazione e l'ottimizzazione delle campagne. I team di marketing possono utilizzare l'AI per identificare i destinatari, raccomandare messaggi e determinare i canali più probabili per aumentare il coinvolgimento. L'analisi predittiva aiuta a prevedere le prestazioni delle campagne, mentre gli strumenti di automazione basati su AI possono gestire e ottimizzare le attività di marketing su più canali.
Man mano che le organizzazioni raccolgono più dati sui clienti, l'AI sta diventando uno strumento importante per migliorare l'efficacia del marketing, aumentare i tassi di conversione e offrire esperienze del cliente più rilevanti.
Nel settore retail, l'AI sta migliorando le esperienze del cliente, personalizzando il marketing e ottimizzando le operazioni. I motori di raccomandazione analizzano il comportamento dei clienti per suggerire prodotti, offerte e promozioni di prezzo pertinenti. Gli assistenti basati su AI aiutano i clienti a trovare informazioni e a ricevere supporto.
I rivenditori utilizzano anche l'AI per la previsione della domanda, l'ottimizzazione dell'inventario e la gestione della supply chain. L'AI generativa viene utilizzata per creare descrizioni di prodotto, comunicazioni con i clienti e contenuti di marketing. Queste funzionalità aiutano i rivenditori a migliorare l'efficienza e a offrire esperienze di acquisto più personalizzate.
L'AI nell'e-commerce migliora i tassi di conversione e l'efficienza operativa. L'automazione dell'e-commerce si rivolge al merchandising, alle raccomandazioni di prodotto e ai processi di supporto clienti. Le organizzazioni utilizzano l'AI per ottimizzare i risultati di ricerca, personalizzare gli elenchi dei prodotti, generare descrizioni dei prodotti e recuperare carrelli abbandonati. L'AI può anche automatizzare le decisioni di prezzi, gli aggiornamenti di inventario e le campagne promozionali.
L'AI nelle vendite automatizza le attività di routine e fornisce insight azionabili, dando ai professionisti delle vendite più tempo per costruire relazioni e concludere accordi.
L'AI migliora la ricerca di potenziali clienti aiutando i team a identificare e dare priorità ai lead di alta qualità, personalizzare il contatto e coinvolgere i potenziali clienti in modo più efficace. Gli assistenti basati su AI possono analizzare il comportamento dei clienti, qualificare i contatti e fornire ai rappresentanti di vendita insight prima delle riunioni.
L'AI ottimizza anche le comunicazioni di vendita raccomandando messaggi, tempi e destinatari basati sulle interazioni passate. Inoltre, aiuta le organizzazioni a migliorare i tassi di conversione individuando i punti in cui i potenziali clienti abbandonano il funnel di vendita e suggerendo azioni correttive. La predictive forecasting consente ai team di concentrare le risorse sulle opportunità più probabili a generare ricavi. In media, i dirigenti di vendita che utilizzano l'AI per la generazione di lead e il lead scoring prevedono una crescita dei ricavi del 25% più alta.5
L'AI migliora inoltre l'abilitazione alle vendite fornendo raccomandazioni, contenuti e insight tempestivi, adattati al settore, alle priorità e alla fase del percorso d'acquisto di ogni acquirente. I team di vendita utilizzano assistenti AI per riassumere le riunioni, redigere comunicazioni di follow-up, preparare ricerche sugli account e aggiornare automaticamente i sistemi CRM. L'analytics predittiva aiuta a prevedere le prestazioni della pipeline, migliorare la pianificazione e identificare potenziali rischi.
L'AI sta aiutando le società di telecomunicazioni a migliorare le prestazioni della rete, semplificare le operazioni e offrire esperienze del cliente migliori. L'AI può analizzare grandi quantità di dati di clienti e rete per identificare i modelli di utilizzo e prevedere potenziali problemi. Queste funzionalità aiutano gli operatori a migliorare l'affidabilità e a comprendere meglio il comportamento dei clienti, inclusa l'identificazione di chi sta considerando di cambiare fornitore.
L'AI svolge un ruolo critico nella gestione e manutenzione della rete. Viene utilizzata per monitorare le operazioni di rete in tempo reale, rilevare anomalie e automatizzare compiti come l'instradamento del traffico e la pianificazione della capacità. Gli strumenti di manutenzione predittiva identificano potenziali guasti hardware o software prima che causino interruzioni, contribuendo così a migliorare l'efficienza operativa, ridurre i costi e migliorare le prestazioni della rete.
Nel settore delle telecomunicazioni, in particolare nelle vendite, nel marketing e nel servizio clienti, l'AI analizza le preferenze dei clienti e i loro modelli di interazione. Può aiutare a offrire offerte più personalizzate e ottimizzare i percorsi dei clienti. Gli assistenti virtuali e i chatbot basati su AI forniscono inoltre un supporto più rapido, risolvono problemi comuni e assistono i rappresentanti del servizio durante le interazioni con i clienti.
Le organizzazioni di trasporto e logistica utilizzano l'AI per ottimizzare i percorsi, gestire le flotte e monitorare le supply chain. I sistemi di AI analizzano i modelli del traffico, le condizioni meteorologiche e i dati operativi per migliorare la programmazione e ridurre i ritardi.
L'AI supporta l'automazione dei magazzini, il monitoraggio dell'inventario e i sistemi di sicurezza dei veicoli. I fornitori di logistica utilizzano anche analisi predittive per prevedere la domanda, migliorare la pianificazione della capacità e identificare potenziali interruzioni. Si prevede inoltre che i veicoli autonomi supportati dall'AI avranno un ruolo più importante nei sistemi di trasporto.
Le iniziative di AI di maggior successo sono tipicamente focalizzate sulla risoluzione di problemi aziendali specifici piuttosto che sull'adozione di AI senza un obiettivo aziendale chiaro. Che l'obiettivo sia migliorare il servizio clienti, accelerare lo sviluppo software, ottimizzare le supply chain o supportare i dipendenti con assistenti AI, le organizzazioni stanno trovando modi pratici per creare valore aziendale misurabile e ROI (ritorno sull'investimento).
Le funzionalità AI continueranno a evolversi e emergeranno nuove opportunità in quasi tutte le funzioni aziendali e i settori. Le organizzazioni che si prendono il tempo necessario per identificare casi d'uso di alto valore, costruire le giuste basi e adottare l'AI in modo responsabile saranno nella posizione migliore per realizzarne i benefici a lungo termine.
1. AI Impact in Customer Service, IBM Institute for Business Value (IBV), 23 marzo 2025
2. Top Strategic Technology Trends for 2025: Agentic AI, Gartner, ottobre 2024
3. The CEO’s Guide to Generative AI / Customer Service, IBM Institute for Business Value (IBV), modificato il 7 gennaio 2025
4. 5 mindshifts to supercharge business growth: Move from productivity to performance with agentic AI. IBM Institute for Business Value (IBV), 2025
5. AI-powered productivity: Sales, IBM Institute for Business Value (IBV) data story, 2025