L'applicazione dell'AI aziendale copre diverse operazioni aziendali come gestione della supply chain, finanza, marketing, servizio clienti, risorse umane e cybersecurity. In ogni dominio, l'AI aziendale offre una capacità decisionale più informata e basata sui dati, aumenta l'efficienza operativa, ottimizza i workflow e migliora l'esperienza del cliente. Pertanto, le organizzazioni assistono a miglioramenti evidenti nei loro processi aziendali e sono in grado di raggiungere una maggiore resilienza e redditività.

Un aspetto significativo dell'AI aziendale è la sua capacità di affrontare sfide complesse e di grande valore su larga scala, ad esempio l'automatizzazione dei workload più semplici, il miglioramento delle offerte di prodotto, l'aiuto decisionale ai clienti, l'offerta di esperienze utente personalizzate e la soluzione di problemi aziendali complessi. Questo passaggio verso le operazioni basate sull'AI ha trasformato per sempre il modo in cui le aziende gestiscono i processi interni e interagiscono con i clienti.

L'AI aziendale è la forza propulsiva dietro a molte innovazioni di prodotti e servizi di cui il mondo si serve anche oggi, e ha il potenziale di aumentare la produttività di tutte le organizzazioni, dalle startup alle grandi multinazionali globali.

Casi d'uso dell'AI aziendale:

• Ottimizzazione della supply chain: gli strumenti AI sono in grado di prevedere la domanda, ottimizzare i livelli di inventario e identificare potenziali interruzioni nell'ecosistema della supply chain. Questa applicazione garantisce operazioni più fluide, riduce i costi e migliora la tempestività della risposta a eventuali cambiamenti di mercato.
• Rilevamento delle frodi finanziarie: in ambito finanziario, gli algoritmi di AI rilevano le attività fraudolente. Questi sistemi analizzano i pattern delle transazioni e segnalano le attività insolite, riducendo in modo significativo il rischio di frodi finanziarie. Si tratta di una funzionalità particolarmente importante per le transazioni bancarie e online, in cui la sicurezza e la fiducia sono fondamentali.
• Marketing personalizzato: gli strumenti di AI analizzano i dati dei clienti per creare campagne di marketing personalizzate. Le aziende possono personalizzare la loro pubblicità e le loro raccomandazioni sui prodotti comprendendo le preferenze e i comportamenti dei clienti, raggiungendo un aumento di engagement e vendite.
• Servizio clienti migliorato: i chatbot basati sull'AI e gli assistenti virtuali offrono un servizio clienti 24 ore su 24, per gestire le richieste e risolvere i problemi in modo efficiente. Questi sistemi di AI imparano dalle interazioni, migliorando la loro capacità di assistere i clienti nel tempo.
• Gestione delle risorse umane: per i reparti di HR, le piattaforme basate sull'AI assistono nello screening dei curriculum e nell'abbinamento dei candidati, aiutando a identificare i migliori per le posizioni lavorative aperte. Sono anche in grado di analizzare i dati dei dipendenti per dare consigli sulla formazione, sullo sviluppo e sulle decisioni in merito alle strategie di retention.
• Rilevamento delle minacce di cybersecurity: l'AI è fondamentale nell'identificazione e nella mitigazione delle minacce di cybersecurity. Analizzando il traffico di rete e individuando i pattern insoliti, i sistemi AI aiutano a rilevare potenziali violazioni di sicurezza prima che causino danni significativi.
• Diagnostica e ricerca sanitaria: la tecnologia sanitaria assiste nella diagnosi delle malattie, analizzando le immagini mediche e prevedendo gli esiti per i pazienti. Questa applicazione non solo accelera il processo diagnostico, ma migliora anche l'accuratezza dei risultati.

Piattaforme e strumenti di AI aziendale

IBM Watson è celebre per le sue potenti funzionalità di AI e machine learning. Offre elaborazione del linguaggio naturale, analytics dei dati basata sull'AI e strumenti di automazione. Watson è noto in particolare per la sua capacità di elaborare e analizzare grandi volumi di dati, il che lo rende una scelta popolare per settori come l'assistenza sanitaria, la finanza e il servizio clienti.

Microsoft Azure AI è parte della piattaforma cloud di Microsoft e offre una gamma completa di servizi di AI. I servizi includono machine learning, bot, servizi cognitivi e knowledge mining.

Amazon Web Services (AWS) offre un'ampia gamma di servizi e strumenti di AI, tra cui Lex per i chatbot, Rekognition per l'analisi di immagini e video e SageMaker per la creazione, la formazione e l'implementazione dei modelli di machine learning.

Ma non tutti i fornitori di AI sono colossi tecnologici. DataRobot, ad esempio, è una piccola azienda che offre una vasta gamma di funzionalità per la creazione, l'implementazione e la gestione di modelli di AI, nonché una vasta libreria di modelli precostituiti.

Quando si sceglie una piattaforma di AI, le aziende devono chiedersi di quali funzionalità specifiche hanno bisogno, quanto sarà difficile l'integrazione con i sistemi esistenti, considerare la scalabilità della piattaforma e il livello di assistenza generale che la piattaforma fornisce. La scelta migliore sarà influenzata anche dal settore, perché alcune piattaforme offrono servizi specializzati su misura per settori particolari.

Nel contesto dell'AI aziendale, il termine "su scala aziendale" fa riferimento alla capacità dei sistemi e delle tecnologie AI di funzionare efficacemente nell'ambiente complesso di una grande organizzazione. Per poter essere considerati veramente su scala aziendale, questi sistemi devono rispettare diversi criteri chiave:

1. Scalabilità: i sistemi AI devono essere in grado di gestire quantità crescenti di lavoro o espandersi per soddisfare le esigenze dell'azienda. I sistemi AI devono elaborare efficacemente volumi di dati sia piccoli che grandi, e devono poter essere espansi in termini di utenti, data o complessità senza dover effettuare riprogettazioni maggiori.

2. Affidabilità: la fiducia nell'AI aziendale dipende dalla costanza delle prestazioni e da tempi di inattività minimi. Questi sistemi devono funzionare come previsto in condizioni variabili ed essere resilienti a errori o malfunzionamenti, garantendo una disponibilità e una precisione costanti.

3. Sicurezza: considerata la sensibilità dei dati aziendali, i sistemi di AI aziendale devono prevedere solide misure di sicurezza, come la protezione dell'integrità e della riservatezza dei dati, la protezione degli accessi degli utenti e la difesa dalle minacce informatiche.

4. Integrazione: i sistemi di AI devono connettersi perfettamente con altri sistemi e tecnologie aziendali per consentire un flusso di dati fluido e l'interoperabilità all'interno dell'infrastruttura IT dell'organizzazione, migliorando l'efficienza e l'efficacia complessive.

5. Governance: la governance nell'AI aziendale implica la definizione di politiche e pratiche per la gestione dei sistemi AI, ad esempio la conformità agli standard legali ed etici, la governance dei dati, la gestione dei modelli e la garanzia di responsabilità nel processo decisionale dell'AI.

6. Fornitura di valore: l'AI aziendale deve contribuire positivamente agli obiettivi dell'organizzazione fornendo vantaggi tangibili come una maggiore efficienza, risparmi sui costi, migliori esperienze dei clienti o nuove opportunità di guadagno.

7. Facilità d'uso: la facilità d'uso è fondamentale. Gli strumenti e le interfacce di AI devono essere accessibili e comprensibili da parte di molti utenti, non solo per i data scientist o i professionisti IT. Ciò migliora l’adozione e massimizza l’utilità delle soluzioni AI.

8. Flessibilità: con flessibilità ci si riferisce alla capacità del sistema AI di adattarsi ai cambiamenti delle esigenze o degli obiettivi aziendali. Ciò può significare il supporto di varie funzioni aziendali o l'evoluzione in risposta a nuove tendenze di mercato o a cambiamenti organizzativi.

9. Sostenibilità: la sostenibilità nell'AI aziendale implica la progettazione di sistemi mantenibili ed efficienti a lungo termine, e include la considerazione dell'impatto ambientale delle operazioni di AI e la capacità del sistema di evolversi insieme ai progressi tecnologici e ai cambiamenti della strategia aziendale.

Tuttavia, l'AI su scala aziendale non riguarda solo le dimensioni o la complessità dei sistemi AI, ma anche la loro capacità di allinearsi e supportare gli obiettivi e le operazioni più ampie dell'organizzazione.

Un'implementazione di successo dell'AI aziendale richiede uno stack tecnologico in grado di elaborare enormi quantità di dati di alta qualità nel modo più immediato possibile e in un ambiente sicuro e resiliente. Tutto ciò richiede una potenza di elaborazione su vasta scala, motivo per cui molte organizzazioni scelgono di collaborare con aziende tecnologiche che forniscono ambienti cloud moderni e piattaforme di supercomputing che rendono praticabile l'AI aziendale.

Definisci traguardi e obiettivi organizzativi: il primo passo è delineare ciò che l'organizzazione intende raggiungere con l'AI. L'obiettivo è aumentare l'efficienza operativa, migliorare l'esperienza del cliente, promuovere l'innovazione o far crescere i ricavi? La comprensione di questi obiettivi aiuta a orientare la strategia di AI e garantisce che l'implementazione sia allineata agli obiettivi aziendali generali.

Valuta la preparazione dei dati e sviluppa la strategia dei dati: valutare lo stato attuale dei dati dell'organizzazione, e specialmente la loro disponibilità, qualità e accessibilità. Questa fase prevede l'identificazione delle origini dei dati, la garanzia della loro qualità e la definizione di processi di governance e conformità. Una solida strategia in questo senso è fondamentale, poiché i sistemi di AI si basano molto sui dati per la formazione e gli insight operativi.

Costruisci un team interfunzionale: l'implementazione dell'AI richiede un set eterogeneo di skill, dai data scientist agli esperti dell'AI, dagli specialisti dei domini ai professionisti IT. La formazione di un team interfunzionale garantisce un approccio olistico all'implementazione in cui prospettive e competenze diverse si completano per affrontare i vari aspetti del progetto di AI.

Elabora un piano di sviluppo: effettua una previsione degli aspetti tecnici e aziendali dell'implementazione AI, che deve includere la scelta delle tecnologie e degli strumenti di AI appropriati, la definizione dell'ambito dei progetti di AI, l'impostazione delle tempistiche e l'allocazione delle risorse. Il piano dovrà essere flessibile per adattarsi ai cambiamenti e scalabile in base alla crescita dell'organizzazione.

Sviluppa e lancia un programma pilota: prima dell'implementazione su larga scala, iniziare con un programma pilota è una scelta prudente. Questo progetto su scala ridotta consente all’organizzazione di testare soluzioni di AI in ambiente controllato, di identificare i potenziali problemi e di raccogliere insight per l’espansione. È un passaggio cruciale per convalidare la fattibilità e l'efficacia della strategia di AI.

Integra la tecnologia: dopo il successo della sperimentazione pilota, il passo successivo è l'integrazione della tecnologia AI nei sistemi e nei workflow esistenti dell'organizzazione. Ciò richiede un'attenta pianificazione per garantire la compatibilità, un'interruzione minima delle operazioni in corso e l'effettiva adozione da parte degli utenti.

Proteggi l'integrità della tecnologia: dopo l'implementazione, è fondamentale garantire una manutenzione continua mediante aggiornamenti regolari, monitoraggio delle prestazioni dell'AI e apporto delle modifiche necessarie. La valutazione continua aiuta a garantire che i sistemi di AI rimangano efficaci, sicuri e allineati con l'evolversi delle esigenze aziendali.

L'implementazione dell'AI aziendale è un processo sfaccettato che richiede un approccio strategico, dalla definizione di obiettivi chiari al mantenimento della tecnologia dopo l'implementazione. Ogni fase è fondamentale per garantire che l'implementazione abbia successo, sia sostenibile e fornisca un valore reale all'organizzazione.

Le iniziative di AI aziendale trasformano radicalmente le operazioni aziendali automatizzando le attività di routine e ottimizzando i processi aziendali. Semplificare le operazioni si traduce in una maggiore efficienza e nella riduzione dei costi operativi. Nel campo della sicurezza, gli algoritmi di AI si distinguono per il rilevamento e la risposta efficienti alle minacce, migliorando la cybersecurity a complessiva in modo più efficace rispetto ai metodi tradizionali. Per quanto riguarda la gestione dei dati, la capacità dell'AI di analizzare grandi volumi di dati è impareggiabile e favorisce un migliore ordinamento dei dati, un'analisi approfondita e un processo decisionale più informato. Inoltre, l'AI ha rivoluzionato il supporto clienti: i chatbot basati sull'AI e gli assistenti virtuali possono fornire assistenza continua, migliorando l'esperienza del cliente e aprendo la strada per convertire le interazioni dell'assistenza in opportunità di fatturato. L'AI estende il suo valore sia ai dipendenti che ai clienti, liberando i dipendenti dai compiti più semplici e consentendo loro di impegnarsi in attività più strategiche e offre ai clienti esperienze personalizzate.

Ma adattare i servizi e le interazioni alle esigenze e alle preferenze individuali presenta sfide e rischi. La decisione di implementare l'AI aziendale richiede un'attenta considerazione e gestione. Un uso etico e responsabile dell'AI è di fondamentale importanza, poiché i sistemi di intelligenza artificiale rischiano di essere distorti o non etici se non adeguatamente progettati e monitorati. 

Un altro problema significativo è la privacy e la sicurezza dei dati. I sistemi AI spesso gestiscono grandi quantità di dati sensibili, e la salvaguardia di questi dati da eventuali violazioni è essenziale per mantenere la fiducia e la conformità.

Ma anche l'impatto dell'AI sui posti di lavoro e sulla forza lavoro è un argomento di ampio dibattito. Sebbene l'AI possa migliorare l'efficienza e la produttività, solleva preoccupazioni sulla ridondanza del lavoro. Le aziende che implementano l'AI devono considerare le implicazioni per la propria forza lavoro, compresi gli investimenti in programmi di riqualificazione e riformazione per garantire che i dipendenti rimangano parte integrante dell'ambiente di lavoro nonostante questa.

L'AI aziendale si distingue per la sua capacità di affrontare e risolvere problemi complessi che precedentemente sembravano impossibili. I metodi tradizionali spesso non riescono a prevedere e gestire le complessità delle supply chain globali, ma l'AI aziendale può anticipare le interruzioni, ottimizzare i percorsi e i livelli di inventario e persino prevedere la domanda futura con grande precisione. Lo stesso vale per l'assistenza sanitaria avanzata, l'ottimizzazione energetica, le frodi finanziarie e molti altri settori che si sono evoluti per sempre.

Nel settore del retail, l'AI migliora l'esperienza dei clienti attraverso la personalizzazione e ottimizza la gestione dell'inventario. L'AI è fondamentale per prevedere i guasti alle attrezzature e per perfezionare i programmi di produzione nel settore manifatturiero. In ambito finanziario, la sua utilità va oltre il rilevamento delle frodi e comprende la gestione del rischio e la consulenza finanziaria personalizzata. L'AI svolge inoltre un ruolo cruciale nello sviluppo di piani terapeutici e nel progresso della scoperta di farmaci nel settore sanitario.

Come strumento per renderle a prova di futuro, fornisce alle organizzazioni l'agilità e gli insight necessari per adattarsi all'evoluzione di mercati e tecnologie grazie al sostegno della sua capacità di apprendimento e miglioramento continuo.

Lo sviluppo della tecnologia di AI generativa ha sbloccato funzionalità avanzati inerenti nell'AI aziendale. L'AI generativa sta radicalmente alterando molte applicazioni di AI aziendale in tutti i settori di business. Grazie alla sua capacità di utilizzare modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) per creare nuovi contenuti e soluzioni che vanno oltre i tradizionali modelli predittivi, l'AI generativa è in grado creare consigli per realizzare contenuti altamente personalizzati, scrivere testi di marketing, creare grafiche visivamente accattivanti, generare codice e addirittura fornire soluzioni creative a problemi complessi. Questo progresso non riguarda solo la gestione dei dati, ma anche la comprensione e la riproduzione dei modelli al loro interno, che portano a soluzioni innovative.

Con l'integrazione di tecnologie come l'AI generativa e altre applicazioni innovative nell'AI aziendale, assisteremo a progressi fondamentali nelle seguenti aree:

Maggiore automazione

• I futuri sistemi di AI aziendale probabilmente supereranno i limiti dell'automazione, gestendo attività estremamente complesse con un intervento umano minimo. Questa evoluzione semplificherà i processi amministrativi aziendali e i workflow decisionali.

Previsioni migliorate

• Gli algoritmi di AI diventeranno più abili nel prevedere le tendenze del mercato, il comportamento dei clienti e i rischi aziendali. Le previsioni affidabili dell'AI consentiranno alle organizzazioni di prendere decisioni più informate e proattive.

Riconoscimento avanzato di immagini e linguaggio parlato

• L'accuratezza e l’efficienza delle tecnologie di riconoscimento vocale e delle immagini andranno a vantaggio di settori come l'assistenza sanitaria, la sicurezza e il servizio clienti, dove la precisione è fondamentale.

Personalizzazione su larga scala

• I progressi dell'AI offriranno esperienze cliente più sfumate e individuali, dal marketing alla fornitura di servizi. La capacità dell'AI di comprendere il linguaggio naturale e soddisfare le preferenze specifiche dei clienti continuerà a evolversi.

Soluzioni basate sull'AI nei domini di nicchia:

• Vedremo soluzioni di AI personalizzate per esigenze di settore iper-specifiche, che affronteranno sfide uniche e offrano maggiori opportunità di crescita in settori come l'agricoltura, l'istruzione e la produzione.

Integrazione completa

• L'AI aziendale vedrà un'integrazione perfetta con le nuove tecnologie per migliorarne le funzionalità e le applicazioni. Ad esempio:

  • I dispositivi IoT forniranno dati in tempo reale per l'analisi dell'AI, migliorando la manutenzione predittiva e il servizio clienti.

  • In un contesto di Big Data, l'AI consentirà un'elaborazione e un'analisi più efficienti, estrapolando informazioni preziose da enormi set di dati.

  • La tecnologia Blockchain aumenterà la sicurezza e la trasparenza dell'AI, in particolare nei settori della finanza e della gestione della supply chain.

  • L'edge computing faciliterà un'elaborazione AI più rapida e localizzata, essenziale per le applicazioni sensibili al fattore tempo.

Sebbene un approccio fai-da-te all'AI aziendale non sia infattibile utilizzando talenti interni e app open source, si tratta di un percorso irto di complessità e sfide. Implementare l'AI aziendale non significa solo avere gli strumenti giusti: richiede una comprensione approfondita di metodologie AI, deep learning, data science, dei framework di cloud computing e delle sfumature specifiche del dominio aziendale dell'organizzazione. Ci vorranno esperti, programmatori qualificati, sviluppatori e data scientist in grado di costruire, mantenere ed evolvere questi sistemi.

L'AI aziendale è, per sua natura, un sistema complesso e fragile. La sua efficacia ed efficienza dipendono sia dall'implementazione iniziale che dal monitoraggio e dall'adattamento continuo. I modelli di AI si degradano nel tempo e diventano meno efficaci. Senza una supervisione attenta e aggiornamenti regolari, un sistema di AI aziendale potrebbe diventare obsoleto o disallineato rispetto agli obiettivi aziendali. Un partner di fiducia esperto nell'integrazione dell'AI assicura che i nuovi sistemi funzionino in modo armonioso con quelli vecchi, traendo il massimo valore dall'investimento nell'AI.