Negli ultimi anni, l’Intelligenza Artificiale (IA) ha superato la fase sperimentale, affermandosi come una componente essenziale per migliorare l’efficienza operativa e la competitività aziendale.
Intelligenza Artificiale: una Risorsa Strategica per le Aziende
Secondo l’Osservatorio Artificial Intelligence del Politecnico di Milano, il mercato italiano dell’IA ha registrato una crescita del 52% nel 2023, raggiungendo un valore di 760 milioni di euro (fonte). Questo incremento è attribuibile principalmente all’adozione di soluzioni per l’analisi e l’interpretazione dei testi, la classificazione, la sintesi e la spiegazione dei documenti, nonché agli agenti conversazionali tradizionali. Le applicazioni di Intelligenza Artificiale Generativa rappresentano attualmente il 5% del mercato.
Le principali applicazioni dell’IA includono soluzioni di data exploration e sistemi predittivi (29%), algoritmi di raccomandazione dei contenuti (22%) e soluzioni di analisi testuale e conversazionale (27%). Particolarmente rilevante è il segmento dei Process Orchestration Systems, dove l’IA gestisce decisioni nei processi aziendali, integrandosi con tecniche di automazione come la Robotic Process Automation (RPA). Questo approccio è fondamentale per l’hyperautomation, un pilastro nella nostra strategia per migliorare l’efficienza operativa dei clienti.
Dagli Assistenti Virtuali all’Automazione Intelligente dei Processi
L’IA si adatta a diverse situazioni, esigenze, processi e settori. Nell’era della trasformazione data-driven, tutte le divisioni aziendali possono beneficiarne. Oltre agli assistenti virtuali per il customer care e alla manutenzione predittiva negli impianti industriali, emergono nuove applicazioni che influenzano la competitività e l’efficienza operativa, come l’automazione intelligente dei processi di back office, il supporto ai clienti e la semplificazione del lavoro dei dipendenti.
In settori specifici, l’IA trova applicazioni mirate come:
- Sanità: analisi delle immagini radiologiche per supportare le decisioni cliniche;
- Finanza: soluzioni di rilevamento delle frodi nelle transazioni;
- Retail: personalizzazione dell’esperienza del cliente.
L’Intelligenza Artificiale Generativa viene utilizzata per migliorare funzionalità esistenti, come le capacità di risposta degli assistenti virtuali, o per creare contenuti per il marketing e supportare professionisti nel design e nello sviluppo di nuovi prodotti.
Applicazioni di intelligenza artificiale: la nostra visione e 4 casi concreti
In Key Partner, supportiamo e acceleriamo l’evoluzione aziendale con un approccio end-to-end che abbraccia la consulenza strategica e direzionale, il reengineering dei processi in chiave di efficienza operativa e lo sviluppo di soluzioni digitali all’avanguardia che accelerano i percorsi di trasformazione intrapresi dai nostri clienti.
Data la nostra mission, consideriamo l’intelligenza artificiale come un elemento cardine del toolbox tecnologico con cui realizziamo soluzioni personalizzate a supporto dell’ottimizzazione dei processi e del business dei nostri clienti. Lo dimostrano alcuni progetti e casi di successo che ci hanno visti – o ci vedono – protagonisti.
1. AI per ottimizzare l’analisi dei contenuti
Abbiamo recentemente lavorato su una piattaforma di intelligence composta da numerosi articoli e contenuti web provenienti da svariate fonti. La quantità e l’eterogeneità dei contenuti rendevano complesse le ricerche e le attività di analisi condotte dagli utenti, principalmente ricercatori, analisti e giornalisti.
Abbiamo quindi sviluppato una soluzione basata sull’ intelligenza artificiale, che arricchisce automaticamente i dati testuali presenti in piattaforma con informazioni strutturate come keyword, argomenti, entità e relazioni tra entità; tale strumento ha notevolmente semplificato e reso più rapido l’accesso alle informazioni.
Per migliorare ulteriormente la UX, abbiamo implementato un assistente virtuale, che ha reso interattive le attività di ricerca e di analisi. Il risultato finale è stata la trasformazione della piattaforma da un semplice aggregatore di contenuti a uno strumento in grado di accelerare, potenziare e migliorare il lavoro dei propri utenti.
2. AI a supporto dell’immersive learning
Tra i molti progetti cui prendiamo parte, uno si propone di creare una piattaforma di immersive learning che, grazie alla simulazione di situazioni reali in una logica di Digital Twin, massimizzi l’engagement e l’apprendimento degli utenti.
Nel contesto di questo progetto, stiamo sviluppando una soluzione basata sull’AI generativa, il cui scopo è far interagire in modo fluido gli utenti e gli NPC presenti nell’ambiente virtuale. In questo modo, intendiamo stimolare la partecipazione e accelerare l’acquisizione di competenze tecniche da parte dei fruitori del servizio.
3. Generative AI in ambito compliance e antiriciclaggio (AML)
Affianchiamo da anni un primario operatore finanziario nel contesto di un ampio percorso di trasformazione digitale e di ottimizzazione dei processi.
Nell’ottica di potenziare la produttività delle risorse umane, permettendo loro di focalizzarsi su task a maggiore valore aggiunto, abbiamo integrato nei processi dell’azienda diverse tecniche di AI, come Machine Learning e Generative AI. L’esito è stato un incremento netto del livello di automazione, ma anche di affidabilità e di robustezza dei processi organizzativi interni.
Tra le attività parzialmente delegate alle macchine (ma con supervisione umana) segnaliamo la classificazione delle normative d’interesse in base al contenuto, lo smistamento della documentazione, primo draft e templating di documenti di output.
4. Tracciamenti geospaziali
il progetto ha come obiettivo lo sviluppo di una soluzione completa per l’elaborazione di dati geospaziali al fine di identificare gli spostamenti, determinare i luoghi tipici o di aggregazione e le tratte percorse dalle persone.
La soluzione, basata sulle potenzialità del calcolo distribuito, si affida a tecniche di intelligenza artificiale per la determinazione dei luoghi tipici, di aggregazione e delle tratte comuni, puntando sulla capacità di AI di rilevare autonomamente pattern complessi nei dati attraverso l’addestramento di modelli non supervisionati.
Riteniamo, in conclusione, che l’intelligenza artificiale sia uno strumento fondamentale per l’evoluzione delle imprese e possa condizionare concretamente la loro competitività presente e futura. Per questo motivo, siamo in prima linea nel seguire le sue evoluzioni e nel trasformarle in soluzioni concrete, applicandole alle specifiche esigenze dei nostri clienti.
