Cos'è l'intelligenza artificiale (AI) nel business? Una guida IBM

L'intelligenza artificiale (AI) si è affermata come una forza trasformativa nel panorama aziendale moderno. Secondo Camilo Quiroz-Vázquez, scrittore dello staff IBM, e Michael Goodwin, redattore dello staff per l'Automazione e le Operazioni IT di IBM Think, l'intelligenza artificiale nel business è l'applicazione di strumenti AI, quali il machine learning, l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e la visione artificiale, per ottimizzare le funzioni aziendali, incrementare la produttività dei dipendenti e generare valore di business. Questo approccio non solo ridefinisce il modo in cui le aziende operano, ma apre anche nuove strade per l'innovazione e la crescita.

L'intelligenza artificiale, intesa come lo sviluppo di sistemi informatici e di machine learning capaci di imitare le capacità umane di risoluzione dei problemi e di prendere decisioni, influenza una vasta gamma di processi aziendali. Le organizzazioni impiegano l'intelligenza artificiale (AI) per rafforzare l'analisi dei dati e il processo decisionale, migliorare le esperienze dei clienti, generare contenuti, ottimizzare le operazioni IT, le pratiche di vendita, marketing e cybersecurity, e molto altro ancora. Con il continuo miglioramento e l'evoluzione delle tecnologie AI, emergono costantemente nuove applicazioni aziendali, ampliando ulteriormente il loro potenziale.

L'intelligenza artificiale è utilizzata come uno strumento fondamentale per supportare la forza lavoro umana nell'ottimizzazione dei flussi di lavoro e nel rendere le operazioni aziendali più efficienti. Questi progressi sono realizzati in vari modi, tra cui l'uso dell'AI per automatizzare compiti ripetitivi, generare informazioni basate su algoritmi di machine learning, elaborare rapidamente grandi quantità di set di dati ed estrarre insight significativi, e prevedere risultati futuri basati sull'analisi dei dati. I sistemi AI alimentano diversi tipi di automazione aziendale, inclusa l'automazione aziendale su larga scala e l'automazione dei processi, contribuendo a ridurre l'errore umano e a liberare le risorse umane per lavori di livello superiore e strategico.

Secondo McKinsey & Company, l'utilizzo dell'intelligenza artificiale nelle operazioni aziendali è raddoppiato dal 2017¹. Questo aumento è in gran parte dovuto alla capacità della tecnologia AI di essere personalizzata per soddisfare le esigenze uniche di un'organizzazione. Il 63% degli intervistati di McKinsey prevede che il proprio investimento in tecnologie AI aumenterà nei prossimi tre anni². Per utilizzare l'AI in una strategia aziendale efficace, un'organizzazione deve avere una chiara comprensione delle proprie funzioni aziendali, di come funziona l'AI e di quali aspetti del business possono essere migliorati attraverso l'implementazione dell'AI.

Sebbene l'uso di strumenti AI per automatizzare compiti ripetitivi e aumentare la produttività dei dipendenti rimanga popolare, le aziende stanno anche andando oltre questi casi d'uso, impiegando l'AI per assistere in iniziative strategiche di livello superiore che contribuiscono a generare un valore di business più ampio. Queste iniziative spesso richiedono una comprensione più profonda delle capacità dell'AI e un'integrazione più complessa nei processi aziendali esistenti.

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Intelligenza artificiale: una breve panoramica

L'intelligenza artificiale, definita come "la scienza e l'ingegneria della creazione di macchine intelligenti, in particolare programmi informatici intelligenti"³, utilizza grandi quantità di dati e conoscenze umane per alimentare sistemi informatici con la capacità di categorizzare dati, fare previsioni, identificare errori, sostenere conversazioni e analizzare informazioni in modo simile agli esseri umani. Uno degli obiettivi dell'intelligenza artificiale è creare sistemi informatici in grado di imitare le capacità di pensiero critico degli esseri umani. Questi sistemi si basano sui dati aziendali e utilizzano tecnologie come l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP), il machine learning (ML) e il deep learning per facilitare le operazioni aziendali. L'integrazione dell'AI nelle funzioni aziendali richiede una comprensione di base dei seguenti componenti:

Algoritmi di machine learning

• Questi algoritmi sono un sottoinsieme dell'intelligenza artificiale e vengono utilizzati per fare previsioni o classificazioni basate sui dati di input.
• Attraverso set di dati di addestramento, questi algoritmi possono imparare a identificare modelli, scoprire anomalie o fare proiezioni come i futuri ricavi di vendita.
• Gli algoritmi di machine learning aiutano a estrarre insight chiave da grandi set di dati che possono offrire benefici reali per migliorare le decisioni aziendali.
• Gli algoritmi di machine learning beneficiano di dati etichettati, ovvero dati che un esperto umano categorizza prima che vengano elaborati.

Deep learning

• Il deep learning è un sottoinsieme del machine learning che consente l'automazione dei compiti senza intervento umano.
• Assistenti virtuali, chatbot, riconoscimento facciale e tecnologia di prevenzione delle frodi si basano tutti sul deep learning.
• Esaminando i dati relativi al comportamento dell'utente, i modelli di deep learning possono fare previsioni sul comportamento futuro.
• Rispetto al machine learning generale, i modelli di deep learning possono estrarre informazioni più accuratamente da dati non strutturati come testo e immagini e non richiedono tanto intervento umano.

Elaborazione del linguaggio naturale (NLP)

• L'elaborazione del linguaggio naturale è un ramo dell'AI che "consente a computer e dispositivi digitali di riconoscere, comprendere e generare testo e parlato"⁴.
• Chatbot di supporto clienti, assistenti digitali e tecnologie a comando vocale come i sistemi GPS sono tutti alimentati dalla NLP.
• Utilizzata con algoritmi di machine learning e modelli di deep learning, la NLP consente ai sistemi di estrarre insight da dati non strutturati basati su testo o voce.

Visione artificiale

• La visione artificiale è un sottoinsieme dell'AI che consente ai sistemi informatici di estrarre informazioni da immagini digitali, video e altri input visivi⁵.
• La visione artificiale utilizza sia algoritmi di deep learning che di machine learning per apprendere e identificare elementi specifici dell'imaging digitale.
• La visione artificiale è attualmente applicata in diversi modi, e le applicazioni si stanno espandendo con il progresso della tecnologia. Ad esempio, la visione artificiale può essere implementata nelle linee di produzione per rilevare difetti minori durante il processo di produzione.

Integrare l'AI a livello enterprise

L'integrazione dell'AI di livello enterprise può aiutare a liberare le forze lavoro umane da compiti manuali ripetitivi, migliorare l'analisi dei dati, la strategia aziendale e il processo decisionale, e ottimizzare i processi a livello di tutta l'organizzazione. Per fare ciò, le imprese devono disporre di un'infrastruttura che gestisca correttamente i dati e supporti la tecnologia AI. Avere un solido framework di data governance aiuta a mantenere i dati disponibili per tutte le parti interessate pertinenti e sicuri da violazioni dei dati. Promuove inoltre l'uso di analisi avanzate dei dati. Parte di questo framework implica una trasformazione digitale e l'integrazione di ambienti hybrid cloud e multicloud per aiutare a gestire grandi volumi di dati. Una volta che questi sistemi sono in atto, un'organizzazione può iniziare a estrarre dati per insight e a costruire modelli di addestramento per istruire le tecnologie AI.

AI Academy offre opportunità per approfondire le conoscenze sull'AI. Un esempio è "Dal pilota alla produzione: guidare il ROI con la genAI", che insegna come un'organizzazione può sfruttare la potenza delle soluzioni basate sull'AI su larga scala per reinventare e trasformare il proprio business in modi che apportano un vero cambiamento.

Casi d'uso dell'AI nel business

Man mano che nuove tecnologie entrano nel mercato e quelle esistenti migliorano, le possibili applicazioni dell'intelligenza artificiale nel business diventano sempre più numerose. I benefici dell'AI variano e richiedono l'integrazione delle tecnologie e delle forze lavoro umane per migliorare l'efficienza operativa e generare valore di business. Alcuni esempi che dimostrano l'uso dell'intelligenza artificiale nel business includono:

Operazioni IT (AIOps)

• AIOps — intelligenza artificiale per le operazioni IT — consiste nella pratica di utilizzare modelli di AI, machine learning e elaborazione del linguaggio naturale per snellire le operazioni IT e la gestione dei servizi.
• AIOps consente ai team IT di esaminare rapidamente grandi quantità di dati e ridurre il tempo necessario per rilevare anomalie, risolvere errori e monitorare le prestazioni dei sistemi IT.
• L'intelligenza artificiale aiuta i team IT a raggiungere una maggiore osservabilità e fornisce insight in tempo reale sulle operazioni.

Marketing e vendite

• I dati dei clienti aiutano i team di marketing a sviluppare strategie di marketing identificando tendenze e modelli di spesa.
• Gli strumenti AI aiutano a elaborare questi grandi set di dati per prevedere le future tendenze di spesa e condurre analisi della concorrenza. Questo aiuta un'organizzazione a ottenere una comprensione più profonda della propria posizione nel mercato.
• Gli strumenti AI consentono la segmentazione del marketing, una strategia che utilizza i dati per personalizzare le campagne di marketing per clienti specifici in base ai loro interessi. I team di vendita possono utilizzare questi stessi dati per fare raccomandazioni di prodotti basate sulle preferenze e sugli acquisti passati dei clienti, creando esperienze più pertinenti e aumentando le conversioni.