Da qualche anno, l’Intelligenza Artificiale è entrata ufficialmente nella fase della concretezza. Se prima era un tema affascinante e di frontiera, ma al tempo stesso non la migliore destinazione degli investimenti, oggi l’AI sta manifestando tutto il proprio valore potenziando l’efficienza operativa e la competitività aziendale.
Intelligenza Artificiale: ora le aziende ci credono
Secondo le rilevazioni più recenti dell’Osservatorio Artificial Intelligence del Politecnico di Milano, il mercato italiano dell’AI è in continua crescita: soltanto nel 2023 è cresciuto del 52. In parte, questo è dovuto a uno dei trend tecnologici più significativi dell’ultimo decennio, quello dell’Intelligenza Artificiale Generativa, ma anche alla moltiplicazione e alla democratizzazione dei tool di sviluppo, che rende le imprese meno legate alle competenze della data science, così difficili da acquisire sul mercato o da formare internamente.
Come detto, oggi gli occhi sono puntati sull’Intelligenza Artificiale Generativa, i cui progetti valgono il 5% del mercato. Il risultato è molto significativo, considerando che è stato raggiunto in un lasso di tempo estremamente ridotto, ma non intacca la centralità degli altri segmenti. Le principali quote di mercato dell’AI individuate dall’Osservatorio Artificial Intelligence rimangono infatti legate alle soluzioni di data exploration e dei sistemi predittivi (29%), agli algoritmi di raccomandazione dei contenuti (22%), nonché delle soluzioni di analisi testuale e di conversazione (27%).
Molto interessante, nonché vicino alla nostra realtà, è il segmento che l’Osservatorio chiama Process Orchestration Systems, che comprende tutti i casi in cui AI gestisce snodi decisionali di processi aziendali, in sinergia con tecniche di automazione più tradizionali come la Robotic Process Automation (RPA): qui, infatti, AI è un perno essenziale del concetto di hyperautomation, uno dei pilastri con cui perseguiamo (e potenziamo) l’efficienza operativa dei nostri clienti.
Dagli assistenti virtuali all’automazione (intelligente) di processo
Il successo dell’intelligenza artificiale dipende dalla sua capacità di adattarsi a situazioni, esigenze, processi e settori differenti.
Nell’era della trasformazione data-driven, tutte le divisioni aziendali e i settori industriali possono trarne beneficio; non a caso, i principali use case di qualche anno fa, e in particolare gli assistenti virtuali a supporto delle operazioni di customer care e la manutenzione predittiva degli impianti industriali, sono stati affiancati da molte altre applicazioni di intelligenza artificiale in grado di agire direttamente sulla competitività, sulla capacità innovativa e, soprattutto, sull’efficienza operativa dell’azienda. Molte imprese si concentrano sull’automazione intelligente dei processi di back office, sul supporto ai clienti e sul semplificare il lavoro dei dipendenti, ma è peraltro vero che ogni settore verticale ha le sue applicazioni: nell’healthcare, per esempio, l’AI analizza l’imaging radiologico per migliorare le decisioni cliniche, nel finance è alla base di soluzioni di fraud detection sulle transazioni, e nel retail assiste gli operatori nella personalizzazione della customer experience.
La Generative AI, in particolare, viene impiegata per migliorare le funzionalità di soluzioni già esistenti (ad esempio, migliorare le capacità di risposta degli assistenti virtuali) o in casi d’uso completamente nuovi, come la creazione di contenuti per il marketing o per supportare i 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.
