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I processi coinvolti dall’IA

I processi coinvolti dall’IA

12 Gennaio 2025 Gian Carlo Lanzetti
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Gian Carlo Lanzetti
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Saranno almeno sei i processi aziendali coinvolti dall’Intelligenza artificiale e non solo l’automazione dei processi ripetitivi. Tecnologie come l’IA sono in grado di supportare le aziende a essere più competitive ed efficienti.

Nonostante il quadro macroeconomico instabile, la Digital Transformation si conferma una priorità assoluta per le imprese italiane. Risulta infatti necessaria per adattarsi ai cambiamenti strutturali imposti dalla crescente penetrazione del digitale nei modelli di business e nella vita dei consumatori e per cogliere nuove (e indispensabili) opportunità, oltre che per aumentare l’efficienza.

In questo contesto, nel 2025, l'Intelligenza Artificiale (AI) rappresenterà una tecnologia chiave per le imprese nel supportare e potenziare la digitalizzazione dei processi e quindi la trasformazione digitale a più ampio respiro.

In particolare, osserva Romeo Scaccabarozzi, Amministratore Delegato di Axiante, le tecnologie basate sull’AI, come il machine learning, l’apprendimento e l'analisi predittiva ma anche la nuova evoluzione della cosiddetta AI causale - ovvero quella specificatamente dedicata all’analizzare causa ed effetto - permetteranno di identificare inefficienze e opportunità e di prevedere scenari futuri con una precisione senza precedenti, migliorando così decisioni e utilizzo delle risorse”.

I tanti processi coinvolti

In modo precipuo l’AI sarà in grado di supportare le imprese nell’ottimizzazione dei seguenti processi:

  • Business Intelligence: l’AI è in grado di potenziare l’analisi dei dati aziendali automatizzando l’elaborazione di enormi quantità di dati in tempo reale, identificando tendenze e anomalie, fornendo previsioni e simulazioni su tendenze e scenari futuri, supportando decisioni data-driven e quindi riducendo il margine di errore umano;
  • Automazione dei processi ripetitivi: grazie ai sistemi di Robotic Process Automation (RPA) potenziati dall'AI, le aziende potranno automatizzare attività amministrative, contabili e logistiche di routine, riducendone i tempi e i costi operativi e concentrare così i team su compiti più strategici.
  • Customer Intelligence: queste tecnologie sono anche cruciali per ottimizzare l’analisi del comportamento, delle preferenze e delle esigenze dei clienti permettendo una segmentazione comportamentale dei clienti, una personalizzazione dei messaggi e delle proposte, ma anche di analizzare il loro sentiment e di prevedere comportamenti futuri, come il rischio di abbandono, al fine di attivare tempestivamente misure correttive;
  • Marketing: l'AI fornisce un prezioso supporto ai team marketing nell’individuare il momento, il canale e il contenuto ottimali delle campagne di comunicazione e delle iniziative promozionali per massimizzare l'impatto delle comunicazioni e delle offerte e nell’adeguare in tempi molto brevi le strategie messe in campo basandosi sui risultati appena raccolti;
  • Supply chain: attraverso il monitoraggio in tempo reale dei dati, la previsione della domanda e l'ottimizzazione degli inventari, l’AI consente una gestione più flessibile e mirata della catena di approvvigionamento;
  • Customer experience: oltre all’ottimizzazione del sentiment dei clienti attraverso il suo monitoraggio, con l'uso di chatbot intelligenti e sistemi di assistenza virtuale, le aziende saranno in grado di offrire un primo supporto personalizzato e disponibile 24/7 ai clienti, aumentando la soddisfazione e la fidelizzazione;

Effetti indotti

In un contesto in cui la domanda continuerà a essere debole, soprattutto in specifici settori, è inevitabile, che ciò porterà a una ulteriore crescita della pressione competitiva e a una maggiore focalizzazione delle imprese sulla riduzione dei costi. “Ebbene, conclude Scaccabarozzi,   tecnologie come l’AI sono in grado di supportare le aziende a essere più competitive ed efficienti. Nel contempo non va sottovalutato che l’intelligenza artificiale è un grande aiuto per delineare prototipi di un'applicazione accelerando il processo di design e sviluppo grazie alla generazione automatica di codice, suggerimenti di interfaccia utente e analisi predittive basate sui dati. Questo approccio consente di testare idee e ottimizzare le funzionalità in base ai feedback - molto più rapidamente e con maggiore precisione – dimostrandosi un importante facilitatore nell’adozione di soluzioni innovative per la Digital Transformation”.

 

 

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