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Le vaste capacità dell'AI stanno già trasformando il business e cambiando la natura di molti lavori.

Sebbene un tempo fosse riservata alla fantascienza, l'AI è ora un nome familiare. Si stima che l'88% delle organizzazioni utilizzi ormai l'AI in almeno una funzione aziendale, secondo il Global Survey on AI di McKinsey, rendendo la tecnologia uno strumento aziendale indispensabile con implicazioni trasformative in ogni settore.

Di seguito, spiegheremo più in dettaglio cos'è l'AI, come influisce sul business e perché l'adozione delle tecnologie AI sta diventando più importante per le aziende al fine di mantenere un vantaggio competitivo.

Cos'è l'intelligenza artificiale (AI)?

L'AI è un termine ampio che si riferisce a software per computer che svolge attività simili a quelle umane, tra cui l'apprendimento, la pianificazione e la risoluzione dei problemi. Chiamare applicazioni specifiche "intelligenza artificiale" è come chiamare un'auto un "veicolo". È tecnicamente corretto, ma omette dettagli importanti.

I casi d'uso aziendali più diffusi dell'AI coinvolgono ora l'AI generativa, il machine learning (ML) e il deep learning, con l'AI generativa che ha sperimentato una crescita esplosiva negli ultimi anni.

AI generativa

L'AI generativa rappresenta lo sviluppo dell'AI più comune per le aziende nella storia recente. Strumenti come ChatGPT, Claude e Google Gemini hanno trasformato il modo in cui le aziende creano contenuti, automatizzano processi e interagiscono con i clienti.

Le principali applicazioni aziendali dell'AI generativa includono:

Secondo il sondaggio sull'AI 2024 di Gartner, condotto su 644 aziende negli Stati Uniti, nel Regno Unito e in Germania, il 29% degli intervistati ha già implementato soluzioni di AI generativa. In mezzo a questa crescente adozione, l'implementazione della Generazione Aumentata dal Recupero (RAG) è diventata particolarmente importante per migliorare l'accuratezza e ridurre le allucinazioni dell'AI, basando le risposte su dati specifici dell'azienda.

Machine learning (ML)

Il ML è utilizzato principalmente per elaborare grandi quantità di dati rapidamente. L'AI basata su ML include algoritmi che sembrano "imparare" nel tempo. In altre parole, se si alimenta un algoritmo ML con più dati, la sua modellazione dovrebbe migliorare.

Il ML può mettere vaste quantità di dati — sempre più spesso catturati da dispositivi connessi e dall'Internet delle Cose (IoT) — in un contesto digeribile per gli esseri umani.

Ad esempio, se si gestisce un impianto di produzione, i macchinari sono probabilmente collegati a una rete. I dispositivi connessi alimentano un flusso costante di dati sulla funzionalità, la produzione e le esigenze di manutenzione verso una posizione centrale. Sfortunatamente, si tratta di troppi dati per un essere umano da setacciare — e anche se potessero, probabilmente perderebbero la maggior parte dei modelli.

Gli algoritmi ML possono analizzare rapidamente i dati man mano che arrivano, identificando modelli e anomalie. Se una macchina nell'impianto di produzione lavora a capacità ridotta, un algoritmo ML può rilevare il problema e notificare ai decisori che è ora di inviare una squadra di manutenzione preventiva.

Deep learning

Il deep learning è un tipo ancora più specifico di ML che si basa su reti neurali per impegnarsi in ragionamenti non lineari. È fondamentale per eseguire funzioni più avanzate, come il rilevamento delle frodi, perché può analizzare simultaneamente un'ampia gamma di fattori.

Il deep learning ha grandi promesse nel mondo degli affari. Mentre algoritmi ML più semplici possono stabilizzarsi dopo aver catturato una specifica quantità di dati, i modelli di deep learning continuano a migliorare le prestazioni man mano che vengono ricevuti più dati. Sono molto più scalabili, dettagliati e indipendenti.

Ad esempio, affinché le auto a guida autonoma funzionino, diversi fattori devono essere identificati, analizzati e ai quali si deve rispondere simultaneamente. Gli algoritmi di deep learning aiutano le auto a guida autonoma a contestualizzare le informazioni rilevate dai loro sensori, come la distanza di altri oggetti, la velocità con cui si muovono e una previsione di dove saranno tra cinque o dieci secondi. Tutte queste informazioni vengono calcolate contemporaneamente per aiutare un'auto a guida autonoma a prendere decisioni come quando cambiare corsia.

L'AI come strumento di supporto

L'AI non è un sostituto dell'intelligenza e dell'ingegno umano, è uno strumento di supporto. Sebbene la tecnologia possa non essere in grado di completare compiti di buon senso nel mondo reale, è abile nell'elaborare e analizzare enormi quantità di dati molto più velocemente di un cervello umano. Il software AI può prendere i dati e presentare corsi d'azione sintetizzati agli utenti umani, aiutandoci a determinare potenziali conseguenze e a ottimizzare il processo decisionale aziendale.

«L'intelligenza artificiale è una specie di seconda venuta del software», ha detto Amir Husain, fondatore della società di ML SparkCognition. «È una forma di software che prende decisioni da sola, che è in grado di agire anche in situazioni non previste dai programmatori. L'intelligenza artificiale ha una maggiore latitudine di capacità decisionale [rispetto al] software tradizionale.»

Le capacità dell'AI rendono la tecnologia uno strumento aziendale prezioso, in particolare nelle seguenti aree:

Cybersecurity

L'AI è un alleato indispensabile nella prevenzione e nell'evitare le minacce alla sicurezza di rete. I sistemi AI possono riconoscere attacchi informatici e minacce alla cybersecurity monitorando i modelli di input dei dati. Dopo aver rilevato una minaccia, può risalire attraverso i dati per trovare la fonte e aiutare a prevenire future minacce. Secondo l'IBM's 2025 Cost of a Data Breach Report, le organizzazioni che utilizzano l'AI e l'automazione nella sicurezza hanno risparmiato in media 1,9 milioni di dollari per violazione rispetto a quelle senza queste tecnologie.

«Non si possono avere abbastanza esperti di cybersecurity per esaminare questi problemi a causa della scala e della crescente complessità», ha osservato Husain. «Anche qui l'intelligenza artificiale sta giocando un ruolo crescente.»

Gestione delle relazioni con i clienti (CRM)

L'AI sta anche cambiando i sistemi CRM. Tipicamente, il software CRM richiede un significativo intervento umano per rimanere aggiornato e accurato. Tuttavia, i migliori software CRM di oggi utilizzano l'AI per trasformarsi in sistemi auto-aggiornanti e auto-correttivi che svolgono gran parte del lavoro di fondo della gestione delle relazioni con i clienti. Ad esempio, le moderne piattaforme CRM ora integrano funzionalità di AI generativa per redigere e-mail personalizzate, analizzare il sentiment dei clienti e prevedere il tasso di abbandono dei clienti.

Un ottimo esempio di utilizzo dell'AI nel CRM si trova nel settore finanziario. Il Dr. Hossein Rahnama, fondatore e CEO della società di concierge AI Flybits e professore in visita al Massachusetts Institute of Technology, ha lavorato con TD Bank per integrare l'AI con le normali operazioni bancarie.

«Usando questa tecnologia, se si ha un mutuo con la banca e sta per scadere entro 90 giorni o meno... se si passa davanti a una filiale, si riceve un messaggio personalizzato che invita ad andare in filiale e rinnovare [il proprio] acquisto», ha spiegato Rahnama. «Se si sta guardando una proprietà in vendita e si trascorrono più di 10 minuti lì, invierà una possibile offerta di mutuo.»

Ricerca dati online

L'AI sta anche influenzando significativamente la ricerca dati online. Può setacciare vaste quantità di dati per identificare modelli di comportamento di ricerca e fornire agli utenti informazioni più pertinenti. Man mano che le persone utilizzano di più i loro dispositivi e la tecnologia AI diventa ancora più avanzata, gli utenti avranno esperienze ancora più personalizzabili. Queste capacità aiuteranno le piccole imprese a raggiungere i loro clienti target in modo più efficiente.

«Non ci aspettiamo più che l'utente sia costantemente su una casella di ricerca a cercare su Google ciò di cui ha bisogno», ha osservato Rahnama. «Il paradigma sta cambiando su come le informazioni giuste trovino l'utente giusto al momento giusto.»

Operazioni aziendali interne

L'AI può trasformare le operazioni aziendali interne attraverso i chatbot AI che fungono da assistenti personali, aiutando a gestire e-mail, mantenere calendari e fornire raccomandazioni per ottimizzare i processi. Inoltre, i chatbot possono aiutare a far crescere il proprio business fornendo un supporto clienti 24 ore su 24, 7 giorni su 7 e liberando il personale per concentrarsi su compiti più complessi e strategici.