Intelligenza artificiale per aziende, l’ora è giunta. L’epoca che stiamo vivendo ci presenta una profonda transizione tecnologica e culturale. Grazie alle capacità elaborative del cloud, qualsiasi dispositivo informatico può ormai garantire l’accesso da remoto a strumenti dal potenziale enorme, per supportare, dopo decenni di paziente attesa, le esose richieste a livello computazionale dei sistemi basati sull’intelligenza artificiale.
Un tempo prerogativa delle grandi realtà enterprise, oggi l’intelligenza artificiale consente alle aziende di qualsiasi dimensione di ridefinire i processi di business, delegando alle macchine la risoluzione di quei problemi che l’uomo, attraverso le sue limitate capacità cognitive ed elaborative, difficilmente potrebbe risolvere da solo. O non sarebbe nelle condizioni di svolgere in maniera altrettanto efficiente.
L’intelligenza artificiale, nella sua concezione etica e nel suo contributo funzionale, è da intendersi come un prezioso alleato per l’uomo, che può concentrarsi su altri aspetti, più strategici per il business, a cominciare dalla supervisione dell’addestramento e dei risultati delle elaborazioni dei modelli di machine learning.
In questo contesto, le aziende ricorrono sempre più spesso a discipline come la business intelligence e la business analytics, per svolgere operazioni descrittive e predittive sulla base della principale risorsa informativa di cui dispongono: i dati digitali.
Intelligenza artificiale: cos’è e una breve storia
I concetti e le definizioni relative all’intelligenza artificiale sono molteplici e sono variate nel tempo, anche se l’elemento centrale è sempre rimasta l’idea di costruire sistemi in grado di pensare come l’uomo, approcciando e tentando di risolvere i problemi come farebbe il cervello umano.
L’uomo si è sempre contraddistinto per la propria capacità di interpretare il mondo che lo circonda e utilizzare le informazioni da esso derivanti per supportare i processi di cambiamento. L’idea di farci aiutare dalle macchine deriva proprio dalla volontà di amplificare un’attività che l’uomo sa fare benissimo: interpretare il contesto e modificarlo a proprio vantaggio, creando valore aggiunto per il business.
L’intelligenza artificiale simula, a vari livelli, la capacità di pensiero dell’uomo, a cominciare dalla capacità di apprendere, tradotta nella logica digitale e binaria degli elaboratori informatici. Secondo questa prospettiva, la ricerca sull’intelligenza artificiale si è indirizzata verso due differenti filoni. Da un lato, la AI debole, orientata alla soluzione di un problema specifico, fortemente contestualizzato. D’altro canto, la AI forte, supportata dall’ambizione di creare sistemi capaci di affrontare ogni problema, esattamente come farebbe l’uomo nella medesima circostanza.
Non mancano ovviamente gli approcci di natura ibrida, da cui, molto spesso, deriva realmente la soluzione a problemi che non sono noti a priori, ma che vengono identificati dai sistemi AI grazie alla correlazione dei dati, attraverso vari cicli di apprendimento.
L’intelligenza artificiale non è una disciplina recente. La ritroviamo già negli anni Cinquanta del Novecento, grazie al genio di Alan Turing, da cui deriva l’omonimo test, utile a capire se una macchina sia in grado di imitare con successo l’intelligenza umana.
Nel corso degli anni Sessanta, la ricerca ha iniziato a produrre risultati pratici, quando John McCarthy ha sviluppato il primo linguaggio di programmazione appositamente pensato per l’intelligenza artificiale: il LISP.
Era iniziata l’era dei cosiddetti sistemi esperti, basati su regole, che hanno visto la loro implementazione soprattutto negli anni Settanta e Ottanta, prima di lasciare progressivamente spazio ai sistemi AI data-driven. Negli anni Novanta, i progressi della capacità computazione degli elaboratori informatici consente la diffusione degli approcci basati sul machine learning, soprattutto per quanto concerne il deep learning e le reti neurali.
Nelle aziende inizia a diffondersi la cultura del dato, principale risorsa informativa nell’era digitale, per mettere a disposizione dei sistemi di apprendimento automatici dati sempre più rappresentativi del problema derivante dalle esigenze di business da soddisfare.
Attualmente la ricerca procede su vari filoni concettuali e applicativi della AI, che coinvolge aspetti di natura cognitiva come il natural language processing (NLP), la computer vision e l’integrazione con la robotica per rendere sempre più intelligenti e collaborativi i processi di automatizzazione.
Intelligenza artificiale per aziende, i benefici
In termini generici, intelligenza artificiale e machine learning offrono alle aziende una serie di funzioni cognitive e analitico-predittive capaci di generare importanti vantaggi per chi di implementarle nei propri processi. Grazie all’integrazione della AI nei processi è infatti possibile:
- Rendere i sistemi aziendali intrinsecamente più intelligenti rispetto alle metodologie tradizionali, per generare insight utili a supportare decisioni più informate e consapevoli.
- Rendere i processi e i modelli di business esistenti più efficienti dal punto di vista produttivo, favorendo l’automatizzazione e la possibilità di definire le funzioni con strumenti di sviluppo no code / low code. Tali tecnologie di sviluppo sono utilizzabili anche da parte di utenti generici, non esperti nei linguaggi di programmazione.
- Incrementare la postura generale della sicurezza informatica, grazie al monitoraggio automatizzato dei sistemi e dei dispositivi, basato sulla correlazione di enormi quantità di dati provenienti in tempo reale dai sistemi periferici (edge).
Oggi l’intelligenza artificiale è implementata nativamente, e in maniera sempre più diffusa, nei principali sistemi aziendali, per favorire processi di analisi dei dati sempre più efficienti. Oggi la AI è in grado di trasformare in maniera dirompente le capacità di sistemi quali CRM, ERP, Collaboration e HR, abilitando nuovi concetti operativi nell’ambito del lavoro, in un contesto che prevede la base unificata dei dati e il superamento dei tradizionali silos tra le varie linee di business. In altri termini: maggior efficienza operativa e maggior collaborazione generale.
Lo sviluppo in azienda di una solida strategia basata sulle AI consente di identificare al meglio i requisiti di business e concretizzarli grazie a strumenti e metodologie capaci di sfruttare al meglio il potenziale informativo dei dati, generando un significativo valore aggiunto in tutti i processi che li vedono coinvolti.
In particolare, la AI consente alle aziende di ottenere prodotti, servizi e processi sempre più intelligenti.
Dal punto di vista del prodotto e dei servizi, la AI offre nuove opportunità per creare soluzioni migliori per i clienti finali, oltre a rendere più efficiente l’intero ciclo di vita, con evidenti vantaggi in termini di risparmio di tempi e costi, a tutto vantaggio dell’innovazione. La AI può semplificare la vita dei clienti, risolvendo in maniera più informata e consapevole le loro esigenze, spesso anticipando la stessa domanda di mercato grazie all’analisi predittiva.
Uno degli aspetti più interessanti è costituito dalla servitizzazione, un modello di business che fa della cultura data-driven e dell’intelligenza artificiale due dei propri principali punti di forza. I modelli “as a service” anziché vendere una tantum un prodotto un servizio, propongono piani di pricing su base continuativa, occupandosi di mantenere ed aggiornare costantemente la fornitura di prodotti e servizi, esonerando i clienti finali da questo onere.
Uno dei principali vantaggi, lato azienda, della servitizzazione, risiede nella capacità di accedere ad una grande quantità di preziosi dati comportamentali dei clienti, indispensabile linfa dei processi di business analytics. In questo aspetto, l’intelligenza artificiale rappresenta un vero e proprio game changer, a cominciare dalla capacità di supportare sistemi come i motori di raccomandazione, i chatbot e gli assistenti virtuali, oltre ai già citati aspetti relativi alla previsione della domanda.
Oltre ai prodotti e ai servizi, l’intelligenza artificiale svolge un ruolo fondamentale nel contesto dei processi aziendali, abilitando a pieno titolo la capacità di produrre secondo le logiche della mass customization, che consente di personalizzare i prodotti e i servizi stessi sulla base delle singolari esigenze dei consumatori.
In altri termini, l’intelligenza artificiale consente di conoscere meglio i clienti, capire cosa vogliono e di conseguenza ottimizzare i processi di produzione, marketing, vendite, customer care, supply chain, finanza, HR che si rivelano necessari per supportare una logica dell’offerta effettivamente basata sulla personalizzazione.
Gli esempi di applicazione pratica della AI nei processi aziendali sono innumerevoli e spaziano dai macchinari e veicoli automatizzati della smart factory, secondo il paradigma dell’Industria 4.0, ai chatbot del servizio clienti e agli algoritmi dei sistemi anti-frode. Ad oggi sono disponibili soluzioni e tecnologie di intelligenza artificiale incorporate in tutte le funzioni aziendali.
Nell’ambito della consulenza, più che capire se l’intelligenza artificiale possa migliorare l’efficienza dei processi, appare più attuale porsi il problema del come ciò possa a tutti gli effetti avvenire, identificando in primo luogo le principali priorità che il business prospetta, soprattutto negli aspetti più propensi all’innovazione.
Alcuni casi d’uso di intelligenza artificiale per aziende
Ad oggi l’intelligenza artificiale risulta integrata con successo in vari ambiti aziendali, coinvolgendo settori di attività molto eterogenei. Ci limitiamo a citare alcuni esempi, tra i più ricorrenti.
Manifattura
L’intelligenza artificiale è la tecnologia emergente alla base delle cosiddette smart factory, dove la robotica e i sistemi di automazione avanzati vengono implementati per rendere sempre più efficienti i processi produttivi, a cominciare dalla riduzione degli sprechi. L’intelligenza artificiale offre un contributo fondamentale anche grazie alla manutenzione predittiva, capace di ridurre le situazioni di fermo macchina e minimizzare i costi operativi, grazie alla possibilità di intervenire sui sistemi di produzione soltanto quando effettivamente necessario.
Retail
L’intelligenza artificiale offre un contributo essenziale nel miglioramento della customer experience (CX). Nel contesto retail, la AI implementa motori di raccomandazione che offrono consigli personalizzati, chatbot intelligenti e gestione avanzata dell’inventario. Le moderne tecniche di business analytics aiutano a generale valore dai dati di interazione con i clienti, grazie ad una miglior comprensione del loro comportamento e dei loro desideri. Questa conoscenza consente alle aziende di personalizzare l’offerta, incrementare le conversioni e contenere efficacemente il churn rate.
Healthcare e Sanità tra gli esempi di intelligenza artificiale per aziende
I sistemi diagnostici basati sull’intelligenza artificiale hanno reso sensibilmente più efficiente il rilevamento delle malattie, consentendo diagnosi più accurate e tempestive, mentre l’impiego della AI nella ricerca farmaceutica sta accelerando lo sviluppo di nuove terapie, con un approccio votato alla personalizzazione. AI e robotica collaborano inoltre sempre più spesso nell’ambito della chirurgia di precisione, ai fini di contribuire ad un più rapido recupero post-operatorio.
Finanza
L’intelligenza artificiale viene impiegata con crescente successo nel settore finanziario, grazie ad applicazioni che vanno dal rilevamento delle frodi alla gestione dei portfolio di investimento. Gli advisor automatizzati e i sistemi di trading basati su algoritmi di machine learning hanno semplificato la gestione degli investimenti, mentre i modelli di valutazione del rischio basati sulle capacità predittive dell’intelligenza artificiale hanno migliorato l’accuratezza delle valutazioni del credito e del rilascio dei prestiti.
Trasporti e logistica
I veicoli autonomi e i sistemi di gestione del traffico basati sull’intelligenza artificiale stanno rivoluzionando la gestione dei trasporti nelle smart city, decongestionando e rendendo più sicuro il traffico veicolare. L’intelligenza artificiale viene ormai sistematicamente impiegata anche nella logistica, per semplificare la supply chain e ottimizzare i percorsi di consegna delle merci.
Anche in Agricoltura esempi di intelligenza artificiale per aziende
L’intelligenza artificiale viene impiegata nel contesto delle tecniche di agricoltura di precisione, a cui si deve un deciso incremento dei raccolti, oltre ad una generale ottimizzazione delle risorse impiegate per ottenerli. Gli aspetti che vede un supporto decisivo da parte della AI sono molteplici e spaziano dall’identificazione di parassiti e malattie, alla determinazione dei tempi ottimali di semina e raccolta. L’intelligenza artificiale, in combinazione con la blockchain ed altre tecnologie emergenti, svolge inoltre un ruolo cruciale nel garantire la sicurezza alimentare globale.
La situazione in Italia
Secondo i dati dell’Osservatorio Intelligenza Artificiale del Politecnico di Milano, che opera nello specifico analizzando il contesto del nostro Paese, il mercato dell’intelligenza artificiale avrebbe un indotto pari a circa 500 milioni. Tale ordine di grandezza, riferito ai dati del 2022, comporta un aumento del 32% rispetto al 2021 e sarebbe costituito per il 73% da commissioni di imprese italiane e per il 27% come export di progetti. In questo caso i dati sono in linea con quelli riscontrati nel 2021, a conferma del fatto che si sta assistendo ad un incremento globale del business.
Secondo quanto rilevato dall’Osservatorio, per quanto riguarda le attività svolte dalla AI in azienda: “Diverse sono le tipologie progettuali per le quali si è registrato nell’ultimo anno un buon livello di crescita. Le iniziative di Intelligent Data Processing, che includono soluzioni volte all’elaborazione e all’estrazione di informazioni dai dati strutturati, si confermano la principale tipologia di progetti di AI, raccogliendo il 34% della spesa complessiva. Sono però i progetti di Recommendation systems e di Natural Language Processing a registrare la crescita anno su anno maggiore, recuperando le incertezze mostrate nel corso dell’anno precedente. Le soluzioni di NLP, in particolare, riguardano l’elaborazione documentale, finalizzata a estrarre informazioni non solo da testi quali atti giudiziari, contratti, polizze, ma anche per analizzare comunicazioni tramite mail, social e Assistenti virtuali”.
Le possibili evoluzioni future dell’intelligenza artificiale per aziende
Il progresso tecnologico dell’intelligenza artificiale si accompagna a sfide e preoccupazioni di carattere etico, che le varie nazioni stanno peraltro cercando di contestualizzare dal punto di vista normativo. Temi come la privacy, la sicurezza e il possibile uso nocivo dell’intelligenza artificiale costituiscono temi critici e questioni aperte, che richiedono un attento monitoraggio ed regolamentazione utile ad assicurare la resilienza per il sistema socio-economico. Da questo punto di vista appare fondamentale garantire la trasparenza e la spiegabilità dell’IA, alla base di discipline emergenti come la eXpainable AI.
L’intelligenza artificiale è destinata ad assumere un ruolo sempre più nodale. Grazie alla capacità dell’IA di elaborare e analizzare grandi quantità di dati, la AI può essere sfruttata per affrontare problemi complessi che hanno a lungo eluso la comprensione umana, come la decodifica del cervello umano o la spiegazione dei misteri dell’universo.
Mentre guardiamo al futuro, diventa pertanto essenziale continuare ad investire in ricerca e sviluppo, assicurando che il potenziale dell’IA sia sfruttato in modo responsabile ed etico per affrontare le sfide globali, generando vantaggi per la collettività, senza limitarsi ad intenti puramente speculativi e scarsamente sostenibili, sia dal punto di vista ambientale, sia per quanto concerne l’assetto socioeconomico globale.
Dal punto di vista aziendale, il tema della sostenibilità produrrà molte opportunità di business, che le imprese dovranno essere capaci di anticipare ai fini di strutturare nuovi modelli di sviluppo. Per affrontare con successo questa sfida, le organizzazioni dovranno progredire nel loro percorso di trasformazione digitale e transizione tecnologica, abbracciando in maniera sempre più consapevole la cultura del dato ed implementando nei loro processi le capabilities che la AI sarà in grado di offrire, attraverso sistemi sempre più maturi sia dal punto di vista tecnologico che funzionale.
