I software con Intelligenza artificiale contribuiscono in modo massiccio alla democratizzazione delle IA in quanto tali. Oggi, con spese relativamente contenute, aziende di ogni dimensione che operano nei settori più disparati possono aumentare la propria produttività e smarcarsi dalla concorrenza. Per fare la differenza, però conta l’uso che se ne riesce a fare tramite le dovute parametrizzazioni e personalizzazioni.
Riuscire a soddisfare stakeholder e mercati richiede due letture. La prima è relativa all’immediato e la seconda, più complessa, è favorita dalla capacità di intuirne e anticiparne le esigenze future. Tutto ciò non può essere demandato a doti divinatorie ma a tecniche di raccolta e di analisi dei dati, la cui qualità determina il corretto funzionamento dei software con IA.
Si può dire, per inquadrare il momento attuale, che i software con AI stanno dando risultati di rilievo e questo spinge chi li produce a fare sempre meglio, continuando a lavorare su potenzialità e funzionalità.
Evoluzione e progresso dei software di IA nel business
Gli sviluppi dei software con IA stanno rivoluzionando il mondo del business in qualsiasi settore. Qualsiasi impresa può dotare le proprie unità operative di software con Intelligenza artificiale. La robotica di cui si servono il primario e il secondario costituiscono la parte più visibile del progresso in corso ma, parallelamente, c’è un nutrito parterre di software che usano le IA per migliorare, automatizzare ed evolvere i processi aziendali e questi sono meno visibili a occhio nudo ma altrettanto incisivi.
La strada che conduce al futuro è già stata imboccata e questo significa che non si può tornare indietro, si può solo progredire lasciando che i software con IA entrino in tutte le organizzazioni, perché l’IA non è soltanto sinonimo di efficienza ma rappresenta l’opportunità di nuovi sbocchi ed è strettamente correlata alla sopravvivenza delle organizzazioni stesse.
I progressi nell’IA sono notevoli e stanno modificando il modo in cui si lavora e i modelli di business delle imprese.
Incremento dell’efficienza operativa
Occorre intendere l’efficienza operativa nella sua accezione più ampia. È efficienza operativa il tempo necessario a sbrigare un compito, così come lo è produrre qualità in tempi ristretti. È efficienza operativa fornire risposte adeguate a problemi di elevata difficoltà risolutiva ed è efficienza operativa la riduzione degli errori, piccoli o grandi che siano, che vanno a impattare negativamente sul risultato finale.
Tutte queste interpretazioni godono della spinta del supporto delle IA che forniscono adeguati strumenti ai lavoratori e, laddove gli operatori umani non ci sono – si pensi alle isole produttive completamente automatizzate – subentra anche l’instancabilità dei robot che non fanno ferie, non sono condizionati dalla resistenza fisica e non si ammalano.
Miglioramento del processo decisionale
Le IA usano i dati. Più questi sono di elevata qualità e più è possibile contare su risultati affidabili restituiti dalle analisi a cui sono sottoposti. Trovare pattern difficilmente individuabili dall’uomo in tempi accettabili (ossia più in fretta di quanto riesca a fare la concorrenza), riuscire a scovare modelli di tendenza o debolezze ricorrenti in un prodotto o in un servizio erogato sono tutte informazioni che mettono in condizione i decisori di fare valutazioni puntuali, rapide e ponderate.
Personalizzazione dell’offerta e customer experience
L’esperienza del cliente tende a essere completamente immersa nel dominio delle IA. Attraverso tecniche di Machine learning e di analisi predittiva, le aziende capiscono e interpretano meglio le esigenze dei clienti e possono offrire prodotti e servizi in modo mirato.
Inoltre, proprio perché instancabili, se opportunamente parametrizzati, i software con IA possono offrire assistenza a clienti e a utenti 24/7, migliorando così la loro esperienza d’uso o di acquisto.
Le ricadute positive si traducono in una migliore immagine per le imprese ma anche nella fidelizzazione del cliente.
Va però sottolineato che le IA possono collaborare con l’operatore umano, lasciando a quest’ultimo il compito di formalizzare nel migliore modo possibile il percorso dei clienti o degli utenti, sia questo finalizzato alla raccolta di informazioni (pre-vendita) oppure a eventuali necessità che emergono nel post-vendita.
Casi d’uso di software IA nelle aziende
Entrando un po’ più nello specifico, è possibile esaminare da vicino alcuni casi pratici dell’apporto che i software con Intelligenza artificiale possono dare alle aziende. Nell’impossibilità di citare i tantissimi ambiti d’uso, ci concentriamo su quelli che meglio rappresentano il momento attuale.
Automazione dei processi aziendali
Svolgere singoli compiti interi processi ma anche unire processi diversi e fare collaborare uomo e macchina. L’automazione dei processi aziendali consiste, come suggerisce il nome, nel rendere automatici interi processi e, benché di norma vengano automatizzati quelli ripetitivi e a basso valore, nulla vieta di estendere l’automazione a processi più sensibili.
Un esempio classico riconduce all’acquisizione delle fatture passive di un’azienda che possono essere suddivise per fornitore e inserite nei corretti partitari contabili senza l’intervento umano (al quale spetta però generalmente il compito del supervisore). Allo stesso modo, per cambiare ambito applicativo, è possibile automatizzare i rifornimenti di prodotti quando le scorte raggiungono una soglia minima preimpostata.
Tra le soluzioni low-code (che non necessitano competenze di programmazione) segnaliamo Microsoft Power Automate, piattaforma di uso semplice dotata di connettori che consentono l’integrazione con altri sistemi e altre applicazioni.
Appian è un’altra soluzione low-code che può essere testata per creare bot e integrare algoritmi di AI nell’assemblaggio dei processi da automatizzare.
Chi volesse cimentarsi con l’automazione più basilare può provare Pipefy che, benché consenta un numero limitato di automazioni, ben si presta a fare da palestra per livelli di difficoltà superiori. Automatizzare form da integrare in altre piattaforme oppure operazioni e funzioni in fogli di calcolo diventa alla portata anche di chi non ha conoscenze specifiche.
Analisi predittiva e Big Data
Analizzare i dati disponibili oggi per evincere cosa succederà in futuro è un modello che incontra il favore crescente di diversi comparti. Lo si può adattare ai comportamenti della propria clientela ma anche all’evoluzione di titoli azionari o al rilevamento di periodi durante i quali si verificano più sinistri stradali e così via. L’analisi dei Big data in chiave predittiva è usata anche nella cyber security.
Per analizzare grandi moli di dati servono ingenti risorse hardware capaci di erogare la potenza di calcolo necessaria. Si vira quindi per lo più verso le soluzioni in Cloud e questo porta a considerare come partner quelli più esperti e rodati. Tra questi spiccano i servizi di Amazon, Google e Microsoft.
Assistenza clienti e Chatbot
Simulare un assistente umano in grado di rispondere alle esigenze di utenti e clienti è lo scopo ultimo delle Chatbot.
Nelle versioni più evolute, le Chatbot riescono a indirizzare i clienti verso l’unità operativa di un’azienda appropriata alle esigenze che palesa. Per esempio, i clienti che hanno bisogno di assistenza tecnica vengono dirottati automaticamente verso il personale di supporto e i clienti che hanno domande di natura contabile-amministrativa vengono dirottati verso gli uffici aziendali competenti.
Hubspot è una piattaforma che permette la creazione di Chatbot evolute per le vendite, il marketing e l’assistenza ai clienti.
Anche la soluzione offerta da Zendesk, che può essere provata gratuitamente, permette di creare Chatbot per diverse esigenze e settori.
Può essere utile valutare anche le Chatbot di Intercom, altamente customizzabili e quindi adatte a ogni tipo di business e a qualsiasi realtà aziendale.
Integrazione con le infrastrutture esistenti
È un tema enorme e cruciale. Per sfruttare il potenziale delle AI è opportuno integrarle con i sistemi già in uso all’azienda. Non si tratta di una missione impossibile ma di una missione che va considerata e pianificata con ampio respiro.
Occorre, prima ancora di mettersi al lavoro, trovare risposte chiare a quesiti essenziali come:
- definire gli obiettivi aziendali e identificare le risorse utili al loro perseguimento: cosa ci si attende dall’introduzione di un sistema di Chatbot? Oppure: quali processi possono essere automatizzati e in quali comparti aziendali sono inseriti?
- identificare le tecnologie IA utili a raggiungere gli obiettivi prefissati e preparare i dati affinché queste possano restituire i risultati migliori
In assenza di una pianificazione accorta vengono meno le possibilità di massimizzare i benefici e aumenta la probabilità di esporre i processi stessi a rischi inattesi.
Software intelligenza artificiale, responsabilità etiche e tutela dei dati
L’uso di dati e di software AI sono strettamente collegati e lo sono anche nelle loro implicazioni. La tutela della privacy e della riservatezza deve essere garantita, così come deve essere garantito un uso inclusivo delle IA i cui risultati devono essere veritieri, trasparenti e vanno considerati al servizio dell’uomo e non qualcosa che ne sostituisca la capacità e la libertà di decisione.
Se lo sviluppo dei software con IA è questione prettamente tecnico-scientifica, le responsabilità che ne conseguono sono di ordine legale, sociologico, etico e filosofico.
Selezionare il giusto software con Intelligenza artificiale
Selezionare il software con Intelligenza artificiale più adatto è il risultato di un incrocio di competenze e di elementi fattuali. Occorre considerare quali competenze tecniche l’azienda ha in casa e quali devono essere reperite, oltre agli elementi contingenti come il budget e la capacità di spesa future, perché nulla vieta che l’implementazione avvenga in fasi distinte.
A costo di essere ripetitivi, ogni processo aziendale è frutto di attente pianificazioni e organizzazioni. Occorre quindi prima di ogni altra cosa fissare gli obiettivi e cucire attorno a questi le soluzioni software più opportune, valutando anche l’ipotesi di confezionarne una parte in casa o comunque su misura, per poi integrarle con piattaforme e software di terze parti che possono supportare l’impresa nel raggiungimento di ciò che è stato prefissato.
Non è da escludere a priori la possibilità di affidarsi a consulenti di comprovata esperienza.
Le esigenze specifiche sono quelle che devono dettare la linea delle decisioni del management e questo vale anche per la scelta dei software adatti.
Criteri per la scelta di un fornitore di software IA
La scelta di un fornitore di software IA è fondamentale e non ammette errori. Nessuna organizzazione può permettersi di arrivare al giusto fornitore in più tentativi. La qualità del prodotto offerto non può essere stabilita soltanto sulla carta. Gli elementi da prendere in considerazione sono:
- il parco clienti del fornitore. I clienti sono certamente in grado di condividere informazioni sulla qualità del lavoro svolto da un fornitore
- i tempi di consegna e la capacità di produzione del fornitore. Occorre stabilire se ha le risorse per soddisfare le esigenze
- le garanzie che offre. È necessario predeterminare quale tipo di supporto è in grado di fornire nel supportare l’azienda nella fase di preinstallazione, durante la fase di dispiego e nel periodo successivo, anche in materia di formazione del personale
Il prezzo, certamente importante, è un parametro di valutazione che va preso in considerazione ma non dovrebbe diventare la discriminante perché si tratta di un investimento di vitale importanza per ogni azienda anche nell’ottica della sopravvivenza della stessa sul mercato.
