A partire da un excursus sull’evoluzione tecnologica e sui dati di impatto economico, faremo un approfondimento su alcuni settori particolarmente coinvolti nel cambiamento per poi concludere descrivendo un modello di AI transformation che può supportare le aziende italiane nel trarre vantaggio dalle tecnologie prestando attenzione alla specificità dei processi aziendali e alle esigenze di formazione e accompagnamento delle persone.

Nonostante negli strumenti e processi digitali questi due tipi di AI siano sempre più integrati, è importante essere consapevoli delle differenze tecnologiche alla base per scegliere in modo consapevole dove direzionare i propri investimenti e comprenderne il potenziale impatto sui processi lavorativi.

Il concetto di Intelligenza artificiale è nato nell’ambito informatico per indicare ricerche e applicazioni finalizzate allo sviluppo di macchine e programmi in grado di simulare la mente umana. È un concetto molto ampio, quindi per chiarirne gli effettivi impatti sul business è opportuno conoscere le categorie che maggiormente caratterizzano questo ambito:

Ora che abbiamo esplorato la storia e la mappa dell’Intelligenza Artificiale abbiamo più strumenti per comprendere quale tecnologia può essere utile per rispondere alle diverse esigenze aziendali e, in particolare, qual è il ruolo della GenAI e della Predictive Analytics nell’aumentare l’efficienza dei processi.

La Robotic Process Automation (RPA) è una tecnologia diffusa da anni nelle aziende per l’automazione di flussi di lavoro complessi che consente di ridurre gli errori e aumentare l’efficienza. Più recentemente viene integrata con il Machine Learning portando alla nascita dell’
Hyper Automation.

Questo approccio consente di automatizzare non solo singoli compiti ma interi processi aziendali, sfruttando piattaforme come Microsoft Power Automate per migliorare l’efficienza, ridurre i costi operativi e ampliare la gamma di attività automatizzabili.
L’integrazione di soluzioni di automazione integrate con l’AI ha un impatto positivo a diversi livelli:

Una delle principali novità introdotte dall’ultima generazione di intelligenza artificiale è la possibilità di interagire attraverso chatbot conversazionali. Queste funzionalità integrate in contesti organizzativi per l’assistenza clienti e utenti interni ha già dato risultati rilevanti in termini di efficienza e soddisfazione:

Tuttavia un aspetto importante da considerare nel momento in cui si intende introdurre questa tecnologia in azienda è assicurarsi che i Chatbot conversazionali siano stati creati per ridurre i rischi di errori e allucinazioni. In particolare i Chatbot devono essere integrati con tecnologie di Retrieval-Augmented Generation (RAG), che combinano l’AI generativa con l’accesso a database informativi specialistici. I Chatbot RAG accedono a dati aziendali e di mercato e garantiscono una risposta accurata e basata su informazioni aggiornate. A partire da queste tecnologie è poi possibile creare interfacce conversazionali multimodali in grado di gestire interazioni vocali in tempo reale fino a veri e propri Digital Human.

L’AI generativa può essere utilizzata nel contesto della comunicazione e del marketing non solo a supporto delle vendite grazie a chatbot conversazionali ma anche per migliorare i processi di creazione di contenuti in particolare in settori in cui è richiesto un alto volume, come i social media e gli ecommerce.
Sicuramente un ruolo importante è quello dello shopping conversazionale grazie a chatbot RAG negli ecommerce per guidare i clienti nella scelta di prodotti e rispondere alle loro domande in linguaggio naturale. Questo tipo di interazione migliora non solo il tasso di conversione, ma anche l’esperienza complessiva degli utenti.

Un secondo tipo di applicazione riguarda invece i contenuti multimediali. In particolare nel retail la GenAI è utilizzata per creare realizzare con maggiore efficienza le immagini delle nuove collezioni di prodotti combinando tecniche di shooting tradizionale con l’uso di diffusion model per la generazione di immagini.

L’analisi predittiva può essere utilizzata per anticipare eventi futuri e ottimizzare decisioni strategiche con un impatto non solo in termini di efficienza ma anche di sicurezza.
Nel mondo finanziario, viene impiegata per sviluppare consulenti di trading avanzati, in grado di analizzare dati di mercato in tempo reale, prevedere tendenze economiche e identificare opportunità di investimento, riducendo i rischi.

Nel settore logistico, migliora la gestione del magazzino prevedendo la domanda di prodotti, ottimizzando l’inventario e anticipando possibili interruzioni nella supply chain, aumentando l’efficienza e riducendo i costi.
Inoltre, l’analisi predittiva è cruciale nel campo dell’Environmental and Structural Health Monitoring, dove viene utilizzata per monitorare strutture come ponti, edifici e infrastrutture critiche, prevedendo potenziali cedimenti o danni dovuti a eventi naturali o deterioramento, contribuendo così a migliorare la sicurezza e a prevenire disastri.

Come abbiamo visto l’intelligenza artificiale è un settore molto vasto e in continua evoluzione che può essere integrato all’interno delle organizzazioni con diversi obiettivi, dalla pura efficienza fino alla sicurezza di contesti complessi come le infrastrutture della mobilità.

Data la complessità di questa trasformazione le organizzazioni devono approcciare il cambiamento con un metodo in grado di tenere in considerazione tutte le dimensioni fondamentali: le opportunità tecnologiche, il design dei processi e dell’interazione, gli aspetti normativi e l’impatto sulle persone.

Il viaggio verso la trasformazione basata sull’AI richiede quindi competenze multidisciplinari che integrano conoscenze approfondite delle singole tecnologie, progettazione dell’esperienza utente, conformità normativa e sviluppo delle competenze umane, arricchito da un processo trasversale di PoC, testing e scaling che garantisce continuità e adattabilità. Il Proof of Concept permette di iniziare in piccolo e verificare il potenziale delle soluzioni; il testing consente di raccogliere dati e ottimizzare; lo scaling assicura che ciò che funziona venga applicato su larga scala, garantendo impatti positivi e duraturi. Questo approccio consente di verificare la fattibilità delle soluzioni in modo controllato, adattarle attraverso sperimentazioni mirate e, infine, scalare con sicurezza l’adozione su larga scala.

Tecnologia è il primo pilastro, dove tutto inizia con un’attenta valutazione dei processi e dei dati. Solo capendo a fondo ciò che funziona, cosa può essere migliorato e come, è possibile intraprendere un processo di automazione efficace. Successivamente, grazie all’integrazione di tecnologie avanzate come la generazione di testi tramite modelli di linguaggio (LLM e RAG) e l’analisi predittiva basata su machine learning e deep learning, le organizzazioni possono sfruttare l’AI per ottenere vantaggi competitivi. Questo percorso culmina con soluzioni avanzate, come sistemi multi-agente, gemelli digitali e digital humans, che consentono di rendere l’azienda sempre più autonoma e resiliente.

Il secondo aspetto cruciale nella trasformazione in corso è quello legato alla User Experience (UX), che rappresenta il ponte tra la tecnologia e le persone che la usano. Valutare l’esperienza utente è essenziale per capire come le persone interagiscono con i nuovi strumenti e per garantire che l’adozione delle tecnologie non sia solo efficace ma anche intuitiva e accessibile. Questo obiettivo viene raggiunto attraverso la costruzione di design system coerenti e un’attenzione particolare all’accessibilità, assicurando che l’esperienza utente sia alla portata di tutti.

Il terzo pilastro riguarda la Compliance e gli aspetti legali. L’introduzione dell’AI in azienda deve avvenire in un contesto di rispetto normativo, partendo da una valutazione della conformità GDPR e dall’identificazione dei rischi etici legati all’AI. Definire delle corporate policy chiare sull’uso dell’intelligenza artificiale è un passo indispensabile per mitigare rischi e promuovere l’adozione responsabile delle nuove tecnologie, rendendo le aziende pronte a rispondere ai requisiti di un ambiente normativo in continua evoluzione. Approfondisci gli aspetti normativi dell’AI transformation nella Guida alla compliance aziendale nell’era dell’intelligenza artificiale. Da dove partire per essere a norma e rispettare privacy e riservatezza.

Infine, le persone sono il cuore pulsante di ogni trasformazione. Prepararle al cambiamento significa coltivare un mindset orientato all’AI, fornendo workshop formativi e opportunità di co-design, in cui le risorse possano contribuire attivamente alla trasformazione. Il coinvolgimento del personale è quindi supportato con sessioni di training, coaching e un monitoraggio costante, affinché ogni individuo si senta parte integrante del percorso di crescita.