Come implementare l'AI Generativa nelle aziende

 

L’intelligenza artificiale generativa si sta rivelando una delle tecnologie più potenti per trasformare i processi aziendali, rendendoli più efficienti e innovativi. In Italia, come nel resto del mondo, molte aziende stanno già esplorando i vantaggi tangibili che l’AI generativa può portare in termini di produttività, riduzione dei costi e miglioramento della customer experience.

Perché l’AI Generativa è importante per le aziende italiane

L’Italia si trova in una fase cruciale per la digitalizzazione delle sue imprese, in particolare per quanto riguarda l’adozione dell’AI generativa. Questa tecnologia offre la possibilità di migliorare la produttività del Paese fino al 18%, generando un valore economico aggiunto pari a circa 312 miliardi di euro l’anno. In un contesto come quello italiano, caratterizzato da un progressivo invecchiamento della popolazione e una carenza di competenze digitali, l’AI generativa può essere uno strumento essenziale per mantenere competitività e innovazione.

Inoltre, l’AI generativa non solo contribuisce a migliorare l'efficienza interna delle aziende, ma consente anche di ottimizzare il rapporto con i clienti, la gestione dei dati e la progettazione di nuovi prodotti o servizi. Le imprese che implementano con successo questa tecnologia sono in grado di trasformare processi aziendali tradizionalmente lenti e macchinosi in operazioni agili, digitalizzate e data-driven​.

Implementazione AI Generativa: Best Practices

1. Identificare i bisogni di automazione intelligente

La prima fase per l’implementazione dell’AI generativa è analizzare quali processi aziendali possono trarre vantaggio dall'automazione. Questo significa identificare le aree core dell’azienda in cui l’AI può migliorare la gestione dei dati, l’interazione con i clienti e l'efficienza operativa. Alcuni settori, come il manifatturiero e i servizi finanziari, hanno già individuato applicazioni vincenti per l’AI generativa, tra cui la gestione della catena di approvvigionamento, la progettazione e la R&D.

2. Selezionare i business case con ROI elevato

Concentrarsi su casi d’uso specifici con un chiaro ritorno sull’investimento (ROI) è un ottimo modo per iniziare a implementare l’AI generativa. Questo consente alle aziende di ottenere risultati rapidi e tangibili, riducendo i costi operativi e aumentando le opportunità di business. Per esempio, l’automazione dei processi di reperimento informazioni e la gestione delle richieste dei clienti sono due aree che, in molti settori, offrono un ROI immediato​.

3. Formazione del personale e Change Management

L’implementazione dell’AI generativa richiede un investimento significativo nella formazione del personale, che non può essere trascurato. Invece di corsi di poche ore, è fondamentale prevedere percorsi di formazione personalizzati e profondamente integrati nelle esigenze specifiche dell'azienda. Ogni settore ha necessità e sfide diverse, e la formazione deve essere calibrata per rispondere a queste esigenze, garantendo che i dipendenti siano in grado di sfruttare al massimo le potenzialità della tecnologia.

Un esempio eccellente di approccio strutturato è il Generative AI HUB di BID Company. Questo programma non si limita a offrire un’introduzione alla tecnologia, ma guida le aziende attraverso un percorso che include sessioni pratiche, co-design di use case e test su misura.

I partecipanti al Generative AI HUB hanno la possibilità di apprendere non solo le basi teoriche, ma anche come applicare concretamente l'AI generativa nel loro contesto aziendale, sviluppando casi d'uso ad hoc e testandoli direttamente sui propri dati.

Questo tipo di formazione mirata e continua è essenziale per evitare le trappole che possono derivare da un’adozione frettolosa della tecnologia, come l’errata gestione dei dati o l’utilizzo inefficace degli strumenti di AI generativa​

4. Garantire una solida architettura dati

Una delle chiavi per il successo dell’AI generativa è disporre di dati di alta qualità. Senza una base dati solida e integrata tra i diversi sistemi aziendali (come ERP e CRM), il potenziale dell'AI potrebbe essere limitato. Le aziende devono quindi investire nella validazione dei dati e garantire che ogni record utilizzato dall’AI sia certificato e preciso​.

5. Monitoraggio continuo e adattamento

L’implementazione dell’AI generativa richiede un monitoraggio costante dei risultati. Le aziende devono stabilire KPI chiari, come il tempo risparmiato, la riduzione dei costi e il miglioramento della customer satisfaction, e adattare le loro strategie sulla base dei feedback. Un approccio iterativo garantisce che la tecnologia continui a migliorare i processi nel tempo​.

Le sfide dell’adozione dell’AI Generativa

Sebbene i vantaggi dell’AI generativa siano evidenti, le aziende italiane devono affrontare diverse sfide per implementarla con successo. La mancanza di competenze digitali è una delle barriere più comuni, in particolare per le PMI​.

Inoltre, c’è una crescente preoccupazione riguardo alla privacy e alla sicurezza dei dati. Le aziende devono essere consapevoli dei rischi e investire in soluzioni che garantiscano un’adeguata protezione delle informazioni sensibili​.

Sicurezza, Privacy e Ottimizzazione dei Costi nell'AI Generativa

Noi di BID Company crediamo che l’adozione dell’AI generativa debba necessariamente affrontare questioni chiave come sicurezza, privacy e ottimizzazione dei costi. La protezione dei dati è un punto critico: per garantire la privacy degli utenti, utilizziamo dati sintetici, che preservano l’anonimato senza sacrificare la qualità delle analisi. Sul fronte dei costi, la nostra BID Formula permette di minimizzare l’utilizzo delle risorse computazionali, sfruttando soluzioni già esistenti e limitando il ricorso a risposte generate in tempo reale​(BID - Break In Data).

L’AI generativa richiede un approccio olistico che integri la gestione dei dati con strategie di costo efficaci. Il nostro obiettivo è di consentire alle aziende di sfruttare appieno le potenzialità dell'AI senza compromettere la sicurezza o incorrere in spese eccessive. In questo modo, ci assicuriamo che la tecnologia rimanga accessibile e sostenibile, migliorando le performance aziendali con soluzioni su misura.

Questo approccio ci consente di offrire soluzioni scalabili per ogni tipo di business, aiutando le aziende a raggiungere i propri obiettivi con una visione a lungo termine che coniuga innovazione e pragmatismo.

Casi di studio: l’AI generativa e le applicazioni nel business

1. Settore finanziario

Nel settore bancario e assicurativo, l’AI generativa viene ampiamente utilizzata per aumentare l'efficienza operativa e migliorare la personalizzazione dei servizi clienti. Molte banche italiane hanno adottato chatbot basati su AI per gestire le richieste dei clienti in modo automatico, riducendo i tempi di risposta e migliorando la soddisfazione generale. Grazie a queste soluzioni, una banca ha osservato una riduzione del 40% nei tempi di attesa e un notevole miglioramento dell'efficienza nei processi di customer care.

2. Manifattura e produzione

Nel settore manifatturiero, l’AI generativa sta rivoluzionando i processi di progettazione e produzione. Un'azienda italiana operante nella produzione di beni di largo consumo ha utilizzato l'AI per simulare scenari di produzione e ottimizzare l'uso delle risorse, con l’obiettivo di ridurre gli sprechi e migliorare l’efficienza operativa. Questo ha portato a un incremento dell'efficienza produttiva del 25% e a una riduzione significativa dei costi.

3. Retail e e-commerce

Nel mondo del retail, l’AI generativa ha migliorato l’esperienza cliente tramite la personalizzazione delle raccomandazioni di prodotto. Diversi e-commerce italiani, specializzati in beni di lusso e moda, stanno sfruttando l’AI per analizzare i dati di navigazione degli utenti e fornire suggerimenti mirati. Il risultato è un aumento del valore medio degli ordini del 15%, grazie alla maggiore rilevanza dei prodotti proposti ai clienti.

L'AI nelle aziende nel 2024: e in futuro?

Il 2024 sarà un anno decisivo per l’adozione su larga scala dell’AI generativa in Italia. Secondo le ricerche, il 70% delle aziende che ha già sperimentato queste soluzioni ha riscontrato un miglioramento nella produttività .

Tuttavia, per massimizzare i benefici, è fondamentale che le imprese accelerino i propri processi di digitalizzazione e si concentrino sullo sviluppo di competenze digitali all'interno del proprio organico

Con una strategia ben pianificata, l’AI generativa può diventare un asset competitivo fondamentale, consentendo alle aziende italiane di competere a livello globale e di affrontare le sfide future con maggiore agilità e innovazione.

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