Per rimanere aggiornati, proprio come durante la rivoluzione digitale, dobbiamo prima capire come l’AI rischia di cambiare il mondo del business.
Utilizzo sempre più diffuso
Secondo il Barometro Ifop 2024 per Talan “L’intelligenza artificiale francese e generativa”, l’adozione dell’intelligenza artificiale generativa sta diventando onnipresente nel mondo professionale. Quasi la metà degli utenti (48%) di queste IA ritiene che la propria azienda li incoraggi in questo utilizzo, e sempre più di loro condividono queste informazioni con il proprio superiore (36% attualmente rispetto al 25% di maggio 2023). Questa tendenza dimostra quindi una considerazione dell’impatto dell’intelligenza artificiale generativa all’interno delle aziende, da parte dei dirigenti e del management, poiché ne comprendono meglio i vantaggi.
Un aumento della produttività
Sembra ormai ampiamente accettato che l’intelligenza artificiale generativa abbia un effetto positivo sull’aumento della produttività e dell’efficienza, con un aumento medio (38%). Inoltre, il 46% degli individui di età compresa tra 18 e 24 anni ritiene che questo aumento di produttività superi il 40%.
Tuttavia, tre quarti degli utenti di intelligenza artificiale generativa (75%) ritengono che questi strumenti non possano automatizzare più del 30% delle loro attività professionali. Tra questi, il 46% pensa addirittura che potrebbe automatizzare solo meno del 10% delle proprie attività professionali. Allora come usarlo?
Usi dell’intelligenza artificiale
1/ Automazione delle attività ripetitive
L’intelligenza artificiale può automatizzare attività ripetitive e dispendiose in termini di tempo, come l’immissione di dati, la classificazione di documenti, la risposta alle domande di base dei clienti e altro ancora.
Esempio : Nel settore finanziario, molte aziende utilizzano algoritmi di intelligenza artificiale per estrarre automaticamente i dati finanziari rilevanti da ricevute e fatture. Riducono così il tempo impiegato dai dipendenti che svolgono questa attività manualmente.
2/ Analisi avanzata dei dati
Questo perché l’intelligenza artificiale può analizzare grandi quantità di dati strutturati e non strutturati per fornire informazioni preziose alle aziende. Ciò può includere analisi predittive, analisi del sentiment, rilevamento di frodi e altro ancora.
Esempio : Netflix utilizza l’intelligenza artificiale per analizzare i dati di visualizzazione dei propri utenti e consigliare serie TV e film personalizzati, il che a sua volta migliora l’esperienza dell’utente e aumenta il coinvolgimento.
3/ Personalizzazione delle esperienze dei clienti
Utilizzando l’intelligenza artificiale, le aziende personalizzano le esperienze dei clienti consigliando prodotti o servizi su misura per le esigenze dei singoli clienti. Pertanto, possono fornire assistenza clienti automatizzata e in tempo reale, ecc.
Esempio : Amazon utilizza algoritmi di apprendimento automatico per analizzare la cronologia degli acquisti dei clienti e fornire loro consigli personalizzati sui prodotti durante le loro visite al sito.
4/ Ottimizzazione dei processi aziendali
L’intelligenza artificiale può ottimizzare i processi aziendali identificando le inefficienze. Può infatti suggerire miglioramenti e automatizzare decisioni e azioni per migliorare l’efficienza operativa.
Esempio : Nel settore manifatturiero, aziende come Siemens utilizzano sistemi di intelligenza artificiale per monitorare le prestazioni delle macchine in tempo reale e prevedere potenziali guasti, contribuendo a ottimizzare la manutenzione preventiva e a ridurre i tempi di fermo macchina non pianificati.
5/ Previsione della domanda e gestione delle scorte
Utilizzando tecniche di apprendimento automatico, l’intelligenza artificiale può prevedere la domanda futura di prodotti o servizi. Ciò aiuta le aziende a ottimizzare i livelli di inventario ed evitare carenze o eccedenze.
Esempio : Walmart utilizza l’intelligenza artificiale per analizzare i dati storici sulle vendite, le tendenze stagionali e i fattori esterni come il meteo per prevedere la domanda dei suoi prodotti e gestire in modo efficace i livelli di inventario nei suoi negozi.
6/ Ottimizzazione delle campagne di marketing
L’intelligenza artificiale può ottimizzare le campagne di marketing analizzando i dati dei clienti. È infatti in grado di identificare segmenti di mercato target, offrire messaggi personalizzati e ottimizzare i canali di distribuzione.
Esempio : Coca-Cola utilizza l’intelligenza artificiale per analizzare i dati demografici e comportamentali dei consumatori per personalizzare le proprie campagne pubblicitarie e rivolgersi in modo efficace ai segmenti di mercato più ricettivi.
7/ Automazione dei processi di reclutamento e gestione delle risorse umane
L’intelligenza artificiale può automatizzare i processi di reclutamento ordinando curriculum, conducendo colloqui preliminari, valutando le competenze dei candidati e gestendo gli orari e la formazione dei dipendenti.
Esempio : la società di reclutamento HireVue utilizza algoritmi di intelligenza artificiale per analizzare le risposte video dei candidati e valutarne l’idoneità culturale e le competenze, contribuendo a ottimizzare il processo di selezione dei candidati.
8/ Miglioramento della sicurezza informatica
L’intelligenza artificiale può rilevare potenziali minacce, identificare comportamenti anomali e rafforzare la sicurezza dei sistemi IT in tempo reale.
Esempio : Darktrace utilizza l’intelligenza artificiale per monitorare il traffico di rete e rilevare attività sospette, come tentativi di intrusione o comportamenti dannosi, consentendo alle aziende di rispondere rapidamente e proteggere i propri dati sensibili dalle minacce informatiche.
9/ Analisi e previsioni finanziarie
L’intelligenza artificiale può analizzare dati finanziari, identificare tendenze e rischi e fornire previsioni accurate per aiutare le aziende a prendere decisioni finanziarie informate.
Esempio : JP Morgan utilizza algoritmi di intelligenza artificiale per analizzare i dati del mercato finanziario, prevedere i movimenti dei prezzi delle azioni e consigliare strategie di investimento ai trader, consentendo loro di prendere decisioni informate e massimizzare i propri rendimenti.
10/ Ricerca e sviluppo
L’intelligenza artificiale può essere utilizzata per accelerare il processo di ricerca e sviluppo. Può infatti identificare opportunità, generare idee innovative, simulare scenari e ottimizzare i processi di progettazione.
Esempio : Il produttore chimico BASF utilizza algoritmi di intelligenza artificiale per simulare e ottimizzare la progettazione di nuovi materiali, consentendogli di accelerare il processo di sviluppo del prodotto e innovare più rapidamente sul mercato.
11/ Ottimizzazione delle catene di fornitura
L’intelligenza artificiale può ottimizzare i processi di gestione della supply chain prevedendo la domanda, ottimizzando i percorsi di consegna, riducendo i costi di stoccaggio e altro ancora.
Esempio : DHL utilizza algoritmi di intelligenza artificiale per analizzare i dati storici degli ordini, le tendenze stagionali e le condizioni meteorologiche per prevedere la domanda dei clienti e ottimizzare i percorsi di consegna per ridurre i tempi di transito e i costi logistici.
12/ Sviluppo di prodotti e servizi innovativi
L’intelligenza artificiale può aiutare le imprese a sviluppare nuovi prodotti e servizi innovativi. Può infatti analizzare le esigenze dei clienti, identificare le tendenze del mercato, proporre idee creative, ecc.
Esempio : Il produttore automobilistico Tesla utilizza l’intelligenza artificiale per raccogliere e analizzare i dati dei sensori dei suoi veicoli autonomi per migliorare continuamente le loro prestazioni e sviluppare nuove funzionalità innovative, come la guida completamente autonoma.
13/ Analisi del sentiment e gestione della reputazione online
L’intelligenza artificiale può monitorare i social media e altre fonti online per analizzare i sentimenti dei clienti, gestire la reputazione dell’azienda e rispondere ai problemi in modo proattivo.
Esempio : Airbnb utilizza algoritmi di intelligenza artificiale per analizzare il feedback degli utenti e rilevare tendenze emergenti, preoccupazioni ricorrenti e potenziali problemi, consentendogli di intervenire rapidamente per risolvere problemi e migliorare l’esperienza complessiva dell’utente.
14/ Ottimizzazione delle operazioni di produzione
L’intelligenza artificiale può ottimizzare le operazioni di produzione. Può infatti identificare i colli di bottiglia, migliorare l’efficienza delle macchine, ridurre i tempi di fermo, ecc.
Esempio : General Electric utilizza sistemi di intelligenza artificiale per monitorare le prestazioni delle sue apparecchiature di produzione in tempo reale, rilevare anomalie e prevedere potenziali guasti, il che le consente di ottimizzare la manutenzione preventiva, ridurre i tempi di fermo macchina pianificati e migliorare la produttività complessiva delle sue fabbriche.
15/ Sviluppo di strategie di prezzo dinamiche
L’intelligenza artificiale può aiutare le aziende a implementare strategie di prezzo dinamiche analizzando i dati di mercato, i comportamenti dei clienti e altri fattori per adeguare i prezzi in tempo reale.
Esempio : Uber utilizza algoritmi di intelligenza artificiale per analizzare la domanda per i suoi servizi di ride-hailing e adeguare dinamicamente i prezzi in base a fattori quali l’ora del giorno, il meteo, l’offerta e la domanda locali, consentendole di massimizzare i propri ricavi e ottimizzare l’uso dei propri autisti.
16/ Analisi dei rischi e gestione assicurativa
L’intelligenza artificiale può valutare i rischi, stimare le probabilità di sinistro e aiutare le compagnie assicurative a stabilire premi adeguati in base ai profili dei clienti.
Esempio : Lemonade, una compagnia assicurativa basata sull’intelligenza artificiale, utilizza algoritmi per analizzare i dati dei clienti e determinare istantaneamente le tariffe assicurative, riducendo i tempi di elaborazione delle richieste e migliorando l’esperienza del cliente.
17/ Assistenza nel processo decisionale strategico
L’intelligenza artificiale può fornire analisi avanzate, simulazioni e scenari per aiutare i dirigenti a prendere decisioni strategiche informate su crescita, investimenti, fusioni e acquisizioni e altro ancora.
Esempio : McKinsey utilizza sistemi di intelligenza artificiale per analizzare dati di mercato, tendenze economiche e prestazioni aziendali per consigliare i dirigenti sulle migliori strategie di crescita ed espansione.
18/ Ottimizzazione dell’esperienza dei dipendenti
L’intelligenza artificiale può migliorare l’esperienza dei dipendenti automatizzando le attività amministrative, fornendo programmi di formazione personalizzati, ottimizzando gli orari di lavoro e altro ancora.
Esempio : la società di software Workday utilizza l’intelligenza artificiale per analizzare i dati dei dipendenti e consigliare programmi di formazione su misura per le loro esigenze individuali. Ciò aiuta a migliorare le competenze e la produttività dei dipendenti.
19/ Ottimizzazione della gestione patrimoniale
L’intelligenza artificiale può monitorare e gestire le risorse fisiche e digitali di un’azienda, ottimizzandone l’utilizzo, la manutenzione e il ciclo di vita.
Esempio : Shell utilizza sensori IoT e sistemi di intelligenza artificiale per monitorare le proprie apparecchiature di produzione di petrolio e gas in tempo reale, rilevare anomalie e pianificare la manutenzione preventiva per ridurre al minimo i tempi di fermo e ottimizzare la produzione.
20/ Prevenzione delle perdite e gestione del rischio operativo
L’intelligenza artificiale può identificare potenziali rischi di frode, non conformità normativa, sicurezza dei dati, ecc. e implementare misure preventive per ridurre le perdite.
Esempio : HSBC (ora CCF) ha utilizzato sistemi di intelligenza artificiale per analizzare le transazioni finanziarie e rilevare comportamenti sospetti che potrebbero indicare frode o riciclaggio di denaro, consentendole di adottare misure preventive per proteggere i propri clienti e beni dai rischi operativi.
