L'Intelligenza Artificiale è uno dei tech topic di questi mesi. Ne parlano spesso i privati, specie dopo l'approdo sul mercato italiano degli assistenti digitali come Amazon Echo e Alexa o Google Home. Questi speaker intelligenti permettono di gestire attraverso i comandi vocali le smart home, ma anche di fare acquisti online o reperire informazioni sul web semplicemente parlando. È, però, soprattutto il mondo delle aziende quello che in maggior misura beneficia della diffusione delle tecnologie AI che, se al momento sono ancora poco presenti, sono già oggetto di sperimentazioni avanzate (i cosiddetti PoC, Proof of Concept) con stanziamenti di budget dedicati. Secondo le proiezioni di IDC, il mercato delle tecnologie di Intelligenza Artificiale raggiungerà i 77,6 miliardi di dollari nel 2022, triplicando il giro d'affari del 2018. A stimare l'effetto che l'integrazione dell'AI avrà nei vari aspetti del nostro quotidiano è uno studio di McKinsey Global Institute (MGI), che prevede un aumento dell'economia globale di circa 13 trilioni di dollari, pari a una crescita annua del PIL dell'1,2% nel prossimo quinquennio. Nel suo report "Modeling the Impact of AI on the World Economy", MGI assimila l'impatto dell'adozione pervasiva dell'AI a quello del motore a vapore nell'Ottocento. Ma quali sono i settori e le aree di business nelle quali l'impatto dell'adozione pervasiva dell'Intelligenza Artificiale e del Machine Learning sarà più evidente? Ecco le principali.

 

I bot che rivoluzionano il customer care

Ne sentiamo parlare di continuo e in effetti si tratta dell'applicazione di Intelligenza Artificiale più utilizzata nelle aziende. I bot sono programmi che utilizzano per le macchine gli stessi sistemi di comunicazione degli esseri umani. Al giorno d'oggi la gestione del customer care nelle grandi aziende è di frequente affidata ai bot e, in particolare, ai chatbot, applicazioni che integrano gli algoritmi di AI nelle applicazioni di instant messaging (chat). Per le organizzazioni questa soluzione rappresenta un modo economico di fornire assistenza h.24 nell'ambito di quelle strategie di Social Customer Care che negli ultimi anni assumono un ruolo chiave nella vicinanza al cliente. Le tecnologie utilizzabili in questo ambito sono sostanzialmente tre. I Front End Bot permettono di gestire le conversazioni con i clienti attraverso algoritmi di risposta automatica. Con i Bot Assisted Agent, invece, l'operatore è supportato dal bot nella sua conversazione con il cliente per reperire più facilmente lo storico dei dati che lo riguardano e navigare tra le informazioni rilevanti. A queste due opzioni si affianca una forma ibrida, che prevede un'interazione inizialmente automatizzata, in cui il chatbot guida l'utente vero un albero di possibili risposte predefinite e, nel caso in cui in cliente non sia soddisfatto, viene indirizzato a una conversazione live con l'operatore. Generalmente, il bot viene utilizzato nella fase iniziale della richiesta di contatto, per poi passare la gestione della chiamata all'operatore umano, indirizzando l'utente già verso l'interlocutore competente per il suo tipo di richiesta.

 

News, event e content bot

Al di là dell'assistenza clienti, esistono numerosi ambiti in cui i software robot si rivelano utili per le aziende. Un esempio sono i Commerce Bot, applicazioni che permettono di navigare, visionare e acquistare prodotti senza mai abbandonare un programma di chat. I Content Bot, invece, sono servizi che consentono ai clienti di accedere ad avvisi e informazioni personalizzate da un feed oppure essere aggiornati in tempo reale attraverso notifiche push - molto diffuse le allerta meteo e le breaking news. Le aziende che organizzano o gestiscono per conto di altri eventi con una durata limitata nel tempo e un notevole afflusso di persone, come una fiera o un concerto, potranno trovare conveniente creare un servizio di chatbot (Event Bot) mirato agli utenti/partecipanti e attivo solo per il tempo necessario.

 

I motori di recommendation nell'eCommerce

Lo shopping online lascia tracce digitali precise riguardanti le preferenze individuali, le abitudini di consumo e i canali d'acquisto più amati dai consumatori. Motori di recommendation e bot, che suggeriscono ai navigatori del web prodotti e servizi basati sulle loro esigenze del momento, assicurano uno shopping journey personalizzato a migliaia di clienti contemporaneamente. Lato marketing, invece, l'AI abilita strategie di programmatic advertising che permettono alle aziende di mostrare a clienti altamente profilati contenuti di valore nel preciso momento in cui sono più propensi a visionarlo, aumentando sensibilmente l'efficacia delle campagne ADV. L'Intelligenza Artificiale, in definitiva, permette alle realtà del retail di imboccare sentieri di predictive marketing e predictive customer service, anticipando esigenze, problematiche e gusti del consumatore.

 

 

Il Machine Learning che sostiene i nuovi workplace digitali

La comunicazione all'interno delle aziende è, oggi, sovraccarica di contenuti, canali e strumenti. Questo si traduce spesso in un calo della produttività di dipendenti e collaboratori, penalizzando le sinergie di team. Un problema molto sentito e che l'Intelligenza Artificiale aiuta a risolvere. La possibilità di utilizzare algoritmi di Machine Learning per facilitare l'esposizione di file e contenuti migliora la comunicazione sia all'interno che all'esterno dei team di lavoro. Ogni lavoratore potrà essere assistito da un assistente virtuale intelligente, che lo aiuta a occuparsi di compiti banali o ripetitivi risparmiando tempo, oppure reperirà per suo conto le informazioni rilevanti in base alle sue esigenze e ai suoi obiettivi, raccomandando anche le successive azioni da intraprendere.

Anche la gestione delle risorse umane è intelligente

Intelligenza Artificiale e Machine Learning stanno cambiando in maniera drastica il recruiting e la gestione delle risorse umane. Grazie a queste tecnologie è possibile efficientare e automatizzare moltissimi processi, dal reclutamento all'acquisizione dei talenti fino alla gestione di cedolini, ferie e turni. A beneficiarne saranno i dipendenti del dipartimento HR che, sgravati dai compiti più noiosi e ripetitivi, potranno dedicarsi alle attività a maggior valore aggiunto. Le aziende potranno anche ragionare in ottica predittiva, pianificando i percorsi di carriera, l'acquisizione di nuovi talenti e la formazione sulla base delle esigenze di medio e lungo periodo grazie a soluzioni di talent management intelligenti. Nelle grandissime aziende, poi, ci sarà spazio anche per i roboboss, sostituti virtuali di manager e capi che in pochi attimi sono in grado di analizzare le attività di tutti i dipendenti, scansionare le loro competenze e ottimizzare l'assegnazione dei compiti, adeguando in modo dinamico i compensi ai carichi di lavoro.

 

L'Intelligenza Artificiale in sanità

Nei prossimi anni l'intelligenza artificiale avrà un grande impatto sul settore dell'healthcare e sul modo in cui le aziende si occupano di assistenza sanitaria. L'AI è la tecnologia che "guida la mano" dei chirurghi-robot che si diffondono in molti ospedali. Si contano, poi, numerose App mobile che prevengono gli errori medici nelle case di cura e nei nosocomi. L'Intelligenza Artificiale, infatti, aumenta l'affidabilità e la coerenza delle informazioni sul paziente, migliorando l'efficacia dei percorsi di cura. Anche i Virtual Caregiver sono una realtà. Le interfacce conversazionali migliorano il sostegno dei pazienti domiciliari nell'ottica della più ampia inclusività. Grazie alla possibilità di interagire con un software attraverso il linguaggio parlato, anche i pazienti ipovedenti e non vedenti, le persone con limitazioni fisiche che impediscono loro di utilizzare le normali tastiere di smartphone e tablet, oggi hanno accesso a servizi sanitari a valore. Questi assistenti virtuali, sotto forma di App mobile o di software per gli home assistant, ricordano al malato di assumere la terapia farmacologica o di misurarsi la pressione e gli permettono di avere un contatto immediato con un'equipe medica nel caso in cui i suoi parametri vitali si discostino dai valori di riferimento.

 

AI e Machine Learning per efficientare la Supply Chain

L'impiego di soluzioni di Machine Learning e Artificial Intelligence alla catena della fornitura e ai servizi logistici permette alle aziende di guadagnare competitività ottimizzando i flussi delle merci in entrata e in uscita. A beneficiare di queste applicazioni è soprattutto l'agilità, fattore chiave per una Supply Chain moderna ed efficiente. Modelli previsionali sempre più accurati e precisi sincronizzano perfettamente la gestione delle scorte con le esigenze puntuali dei clienti. La possibilità di prevedere in modo più accurato la domanda limita il ricorso alle sovrapproduzioni e permette di gestire al meglio sia le scorte di magazzino che le consegne tenendo conto anche di fattori esterni come il traffico sulle strade o le previsioni meteo. Anche l'organizzazione dell'accoglienza merci in magazzino e la preparazione delle spedizioni potrà essere semplificata e automatizzata grazie all'impiego dell'Intelligenza Artificiale: muletti a guida autonoma e altri mezzi self driving riducono i tempi di movimentazione, migliorando anche la sicurezza degli operatori del magazzino a tutto vantaggio dell'efficienza complessiva delle attività logistiche.

Videosorveglianza smart per migliorare la sicurezza pubblica

Stadi, aeroporti, piazze sono controllati da migliaia di telecamere intelligenti che raccolgono di continuo filmati e fotogrammi che documentano tutto quel che accade. Le immagini rielaborate da potenti algoritmi di AI permettono agli operatori della sicurezza pubblica di riconoscere non solo le facce sospette ma anche gli schemi di comportamento ricorrenti che rappresentano avvisaglie di una probabile attività criminosa – furti, scippi, rapimenti, atti vandalici o terroristici. Attraverso un opportuno addestramento, queste applicazioni sono in grado di processare contemporaneamente migliaia di immagini al secondo allertando immediatamente le forze dell'ordine nel caso in cui qualcuno si aggiri con fare sospetto in una stazione, abbandoni uno zaino o nasconda un'arma sotto la giacca.

 

Come cambia la fabbrica con l'aiuto dell'AI

L'Artificial Intelligence applicata all'ambito manifatturiero semplifica notevolmente i processi produttivi. I dati provenienti dai database, dai sensori applicati lungo lo shopfloor o dai macchinari intelligenti potranno essere processati sfruttando la potenza computazionale del Cloud direttamente laddove vengono prodotti, ovvero in fabbrica. Saranno, quindi, in grado di restituire in tempo reale insight e indicazioni utili a generare allarmi e trigger su anomalie di prodotto, ottimizzando i processi di controllo qualità. L'abbinamento di IoT e AI migliora la produttività e riduce i costi operativi. Ma con l'autoapprendimento si alza ulteriormente l'asticella: i software si sostituiscono all'uomo negli altiforni e in altri ambienti particolarmente pericolosi per iniettare materie prime o variare le temperature in modo da garantire sempre le condizioni ottimali di lavorazione. Mezzi e macchinari impiegati nella produzione, nella logistica, nello stoccaggio e nei trasporti devono essere mantenuti in perfetta efficienza. I fermi tecnici per attività di riparazione e manutenzione possono creare inefficienze e sprechi. Oggi, però, sensori e oggetti intelligenti installati sulle attrezzature trasferiscono di continuo dati relativi allo stato di salute dei macchinari. L'applicazione di algoritmi di AI e machine learning alle serie storiche degli interventi di manutenzione e ai dati delle schede tecniche permette di automatizzare i processi manutentivi, riducendo al minimo i costi e i fermi tecnici non preventivati.

 

Ai e Machine Learning trasformano l'esperienza d'acquisto nel retail

Al giorno d'oggi, il customer journey nel retail è sempre più fluido e omnicanale. Il consumatore si destreggia perfettamente tra i diversi punti di contatto sia fisici che digitali: mentre è in negozio usa lo smartphone per reperire informazioni sull'offerta, confronta online prezzi e caratteristiche di prodotti che poi va a "toccare con mano" nel punto vendita fisico. È informato e sa perfettamente quel che vuole e quanto è disposto a pagarlo. Per questo anche l'esperienza in negozio deve essere sempre più ricca e appagante, improntata all'ottica dell'esperienza. Le tecnologie IoT e l'Intelligenza Artificiale aiutano le aziende del retail a coinvolgere e ingaggiare in modo più efficace prospect e clienti, grazie a strategie di content marketing personalizzate e a una shopping experience arricchita da camerini smart e App di realtà aumentata che proiettano letteralmente il consumatore "dentro" il prodotto. L'uso delle reti neurali e delle tecnologie AI permette di creare cluster dinamici di clienti, per garantire una segmentazione fluida e offrire in ogni istante contenuti dinamici, pertinenti e altamente ingaggianti. Secondo uno studio Capgemini ("Retail superstars: How unleashing AI across functions offers a multi-billion dollar opportunity"), oggi nel mondo oltre un quarto dei retailer (il 28%) utilizza già soluzioni di Intelligenza Artificiale. Lo stesso report stima che in futuro le aziende del comparto potranno arrivare a risparmiare oltre 300 miliardi di dollari ampliando le implementazioni dei progetti AI a tutta la Supply Chain.

 

L'AI per dare concretezza ai nuovi modelli di business As a Service

L'Intelligenza Artificiale è un tema che sempre più spesso viene affrontato in correlazione con gli altri due pilastri della digital transformation, ovvero Cloud e Internet of Things. Il Cloud, infatti, abilita l'analisi massiva dei dati (Big Data Analytics) provenienti da sensori e oggetti connessi e comunicanti che, a loro volta, possono essere utilizzati come canali per veicolare servizi evoluti basati sull'AI. Proprio come avviene con i nuovi modelli di business legati alla servitizzazione. In questi approcci innovativi, i servizi proposti in combinazione con un prodotto non sono più un corollario dell'offerta ma si rivelano fondamentali per garantire valore aggiunto al cliente. Le strategie "as a service" hanno subìto un'accelerazione negli ultimi tempi. Merito soprattutto della rivoluzione Internet of Things: macchinari industriali e oggetti "intelligenti" generano un flusso continuo di informazioni. Informazioni sulle funzionalità preferite dal cliente, su come il cliente usa (o non usa) il prodotto? Analizzando questa enorme mole di dati e applicandovi algoritmi di auto apprendimento (Machine Learning) e Intelligenza Artificiale l'azienda è in grado di creare un'offerta realmente "su misura", ritagliata sulle peculiarità di ogni specifico cliente, sia esso una persona fisica o un'azienda. I vantaggi sono evidenti per entrambe le parti. Il modello As a Service offre ai consumatori l'accesso a un'offerta altamente personalizzata, migliorando l'esperienza d'acquisto e aumentando la fidelizzazione al brand. Lato azienda, invece, la servitizzazione permette di incrementare la marginalità dell'offerta e trasformare i ricavi estemporanei in fatturato ricorsivo, garantendo una miglior pianificazione delle entrate. Queste strategie permettono di creare relazioni più durature con il cliente sfruttando le strategie di upselling (vendendo servizi più costosi, a maggior valore percepito) e cross-selling (vendendo servizi correlati e complementari). E si tratta di una scelta vincente: le evidenze del report "From Products to Services" della società di consulenza statunitense PA Consulting confermano che le aziende che hanno imboccato la strada della servitization hanno visto aumentare i propri margini di un valore variabile tra il 15% e il 35%, quindi ben oltre il ricarico medio che è possibile spuntare sulla vendita di un prodotto fisico. Senza contare che la possibilità di creare relazioni durature con i propri clienti permette alle aziende di avere anche una miglior visibilità sulla Supply Chain e sull'operato dei business partner.

 

21 maggio 2019