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Le vaste capacità dell'intelligenza artificiale (AI) stanno già trasformando il mondo degli affari e cambiando la natura di molti posti di lavoro.

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 di più sull'AI, su come influisce sul business e perché l'adozione delle tecnologie AI sta diventando sempre più importante per le aziende al fine di mantenere un vantaggio competitivo.

Cos'è l'intelligenza artificiale?

L'AI è un termine ampio che si riferisce a software per computer che si impegna in 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'automobile un "veicolo". È tecnicamente corretto, ma omette dettagli importanti.

Le applicazioni aziendali più diffuse dell'AI ora coinvolgono 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 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 i processi e interagiscono con i clienti.

Le principali applicazioni aziendali dell'AI generativa includono:

Secondo il sondaggio Gartner 2024 sull'AI, 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 di 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 viene 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 contestualizzare vaste quantità di dati – sempre più spesso acquisiti da dispositivi connessi e dall'Internet delle cose (IoT) – in un formato 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 su funzionalità, produzione e esigenze di manutenzione verso una posizione centrale. Sfortunatamente, si tratta di una quantità di dati troppo elevata perché un essere umano possa setacciarla – e anche se potesse, probabilmente perderebbe 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 individuare il problema e notificare ai decisori che è il momento di inviare un team 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 contemporaneamente un'ampia gamma di fattori.

Il deep learning ha un'eccellente promessa 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, per il funzionamento delle auto a guida autonoma, è necessario identificare, analizzare e rispondere simultaneamente a diversi fattori. Gli algoritmi di deep learning aiutano le auto a guida autonoma a contestualizzare le informazioni raccolte dai loro sensori, come la distanza di altri oggetti, la velocità a cui si muovono e una previsione di dove si troveranno 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'intelligenza artificiale come strumento di supporto

L'AI non è un sostituto dell'intelligenza e dell'ingegno umano, ma uno strumento di supporto. Sebbene la tecnologia potrebbe non essere in grado di completare compiti di buon senso nel mondo reale, è abile nell'elaborare e analizzare grandi 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 semplificare il processo decisionale aziendale.

"L'intelligenza artificiale è una sorta di seconda venuta del software," ha affermato 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 più ampia latitudine di capacità decisionali [rispetto al] software tradizionale."

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

Miglioramento della cybersecurity

L'AI è un alleato indispensabile nella prevenzione e nell'evitamento delle minacce alla sicurezza della 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 ripercorrere i dati per trovare la fonte e aiutare a prevenire future minacce. Secondo l'IBM 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 davvero avere abbastanza esperti di cybersecurity per esaminare questi problemi a causa della scala e della crescente complessità," ha osservato Husain. "L'intelligenza artificiale sta giocando un ruolo crescente anche qui."

Trasformazione dei sistemi CRM

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

Un ottimo esempio di utilizzo dell'AI nel CRM si trova nel settore finanziario. Il Dott. 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.

"Utilizzando questa tecnologia, se si ha un mutuo con la banca e sta per scadere entro 90 giorni o meno... se si sta camminando vicino 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 vi si trascorrono più di 10 minuti, verrà inviata una possibile offerta di mutuo."

Ottimizzazione della ricerca dati online

L'AI sta anche avendo un impatto significativo sulla ricerca di dati online. Può setacciare vasti archivi 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 barra di ricerca a ‘googlare’ ciò di cui ha bisogno," ha osservato Rahnama. "Il paradigma sta cambiando su come le informazioni giuste trovino l'utente giusto al momento giusto."

Semplificazione delle operazioni interne

L'AI può trasformare le operazioni aziendali interne attraverso i chatbot AI che agiscono come assistenti personali, aiutando a gestire le e-mail, a mantenere i calendari e a fornire raccomandazioni per la semplificazione dei processi. Inoltre, i chatbot possono aiutare a far crescere la propria attività.