L'intelligenza artificiale è già operativa in almeno dieci reparti aziendali: marketing, vendite, ricerca e sviluppo, IT, risorse umane, contact center, gestione di impianti e uffici, produzione, contabilità e customer experience. In ogni area automatizza le attività ripetitive, analizza grandi quantità di dati e libera le persone per lavori a maggior valore aggiunto. Ecco come, reparto per reparto.
Sebbene non si conosca ancora con esattezza fino a dove arriverà l'impatto dell'intelligenza artificiale e del machine learning sulle attività aziendali, questi sono i 10 reparti già pronti a utilizzarla.
Come si usa l'IA nel (digital) marketing?
Un'azienda che non utilizza l'intelligenza artificiale nel marketing è già indietro rispetto ai concorrenti. L'IA non aiuta solo a sviluppare strategie di marketing, ma è fondamentale anche per attuarle: profila i clienti in base a interessi e dati demografici, e permette di indirizzare gli annunci in base alla cronologia di navigazione, offrendo ai clienti ciò che vogliono esattamente quando lo desiderano.
Un altro modo in cui l'IA viene usata nel marketing è tramite le chatbot: aiutano a risolvere problemi, suggerire prodotti o servizi e supportare le vendite, oltre ad analizzare i dati sul comportamento dei consumatori più rapidamente e con più precisione degli umani. Questi approfondimenti aiutano le aziende a rendere le campagne più efficaci o a pianificarle meglio.
Come aiuta l'IA nelle vendite?
C'è sicuramente un lato della vendita di prodotti e servizi che resta unicamente umano, ma l'intelligenza artificiale può essere un'arma in più per i professionisti del settore. Aiuta a migliorare le previsioni di vendita, a prevedere le esigenze dei clienti e a migliorare la comunicazione. Le macchine intelligenti aiutano inoltre i venditori a ottimizzare il proprio tempo e a identificare il momento più opportuno per chiudere una vendita.
Che ruolo ha l'IA in ricerca e sviluppo?
L'intelligenza artificiale è anche uno strumento di innovazione: aiuta a costruire modelli di comprensione più profondi in quasi tutti i settori, compresi sanità, farmaceutico, automotive e altri, raccogliendo e analizzando enormi quantità di informazioni in modo efficiente e accurato.
Insieme al machine learning, aiuta a ricercare problemi e sviluppare soluzioni a cui prima non si era mai pensato. Automatizza molte attività, ma apre anche le porte a nuove scoperte e a modi migliori di svolgere il lavoro, rendendo la ricerca e sviluppo più strategica ed efficace.
Come si usa l'IA nell'IT (AIOps)?
Chiamata anche AIOps, l'intelligenza artificiale per le operazioni IT è spesso la prima esperienza che molte organizzazioni fanno con questa tecnologia. Gartner definisce l'AIOps come «l'applicazione del machine learning e della scienza dei dati ai problemi delle operazioni IT». Viene comunemente usata per l'analisi degli errori nei file di log dei sistemi IT, per la gestione dei sistemi stessi e per automatizzare molti processi di routine.
Aiuta a identificare i problemi in modo che il team IT possa risolverli in modo proattivo, prima che un sistema vada in crash. Man mano che i sistemi IT a supporto delle aziende diventano più complessi, l'AIOps aiuta l'IT a migliorare prestazioni e servizi.
Come cambia l'IA le risorse umane?
In un settore che include la parola «umane», c'è posto per le macchine? Sì: l'intelligenza artificiale ha davvero il potenziale per trasformare molte attività HR, dal reclutamento alla gestione dei talenti. Aiuta a migliorare l'efficienza e a risparmiare tempo automatizzando le attività ripetitive, ma può fare molto di più: alcune grandi aziende hanno già usato assistenti vocali per telefonare e pre-selezionare i candidati a posizioni aperte. L'IA aiuta inoltre i team HR a prendere decisioni basate sui dati, a facilitare lo screening dei candidati e il processo di assunzione. I chatbot possono anche rispondere alle domande più comuni su politiche interne e benefit aziendali.
Come migliora l'IA il contact center?
Il contact center di un'organizzazione è un'altra area di business in cui l'intelligenza artificiale è già in uso. Le organizzazioni che la utilizzano per migliorare, e non sostituire, gli esseri umani sono quelle che la stanno integrando nel modo giusto. Questi centri raccolgono un'enorme quantità di dati utile per conoscere meglio i clienti, prevederne le intenzioni e individuare la prossima azione migliore per aumentarne il coinvolgimento. I dati non strutturati possono anche essere analizzati con il machine learning per scoprire le tendenze dei clienti e migliorare prodotti e servizi.
Come ottimizza l'IA impianti e uffici?
Un altro ambito in cui l'IA è già al lavoro è l'aiuto ai facility manager per ottimizzare l'uso dell'energia e il comfort degli spazi. L'automazione degli edifici, che usa dispositivi IoT e computer vision per monitorare le strutture, permette al sistema di intelligenza artificiale di regolare gli impianti in base al numero di occupanti, all'ora del giorno e altri fattori, migliorando l'efficienza energetica dell'edificio.
Come supporta l'IA la produzione?
Molte grandi aziende manifatturiere usano l'analisi dei dati in ogni fase del processo produttivo, dalla catena di approvvigionamento al monitoraggio dell'inventario. L'analisi predittiva non solo aiuta ad anticipare la domanda e a modulare la produzione, ma i sensori sulle apparecchiature possono prevedere le esigenze di manutenzione, segnalando le aree problematiche prima che causino costosi fermi macchina. La computer vision supporta inoltre il controllo qualità negli impianti produttivi.
Come aiuta l'IA contabilità e finanza?
Molte organizzazioni trovano soluzioni di riduzione dei costi e processi più efficienti grazie all'intelligenza artificiale: l'automazione dei processi ripetitivi può produrre risultati sorprendenti per il settore contabile e finanziario. I professionisti umani vengono liberati da compiti ripetitivi per concentrarsi su attività di livello superiore, mentre l'uso dell'IA nella contabilità riduce gli errori.
Come migliora l'IA la customer experience?
Un altro modo in cui intelligenza artificiale e big data vengono usati nel business è migliorare l'esperienza del cliente: alcuni grandi marchi del lusso raccolgono i dati degli acquirenti attraverso programmi di fidelizzazione per offrire consigli su misura, sia online sia nei negozi fisici.
Più in generale, gli usi innovativi di chatbot, avatar assistant e assistenti vocali intelligenti, online e offline, sono e saranno il modo principale per offrire un'esperienza cliente innovativa e davvero straordinaria.
