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Intelligenza artificiale per le imprese: tutti i vantaggi per il futuro delle aziende

Intelligenza artificiale per le imprese: i vantaggi per il futuro delle aziende

Dai vantaggi per marketing e eCommerce all'aiuto nel contrastare il cyber-crimine: l'utilità dell'intelligenza artificiale per le imprese.

L’intelligenza artificiale permea ormai la nostra quotidianità tra robot, chatbot, tecnologie predittive, un nuovo modo di intendere i big data e sistemi ad apprendimento automatico. Moltissime aziende e centri di ricerca universitari, infatti, lavorano alla creazione e alla programmazione di tecnologie dalla qualità sempre più elevata e dalle prestazioni migliori. L’intelligenza artificiale dimostra, infatti, la propria poliedricità: dal cognitive search per migliorare la gestione delle informazioni in azienda all’AI come strumento di marketing, fino ad arrivare ai chatbot utilizzati soprattutto dalle compagnie telefoniche. «È una rivoluzione che cambierà il mondo aziendale. Viaggiamo alla velocità della legge di Moore. Ogni 18 mesi raddoppia la potenza di calcolo dei microprocessori e spesso non riusciamo a prevedere questa trasformazione esponenziale. Il tema oggi è quindi la velocità e come interpretare il cambiamento secondo un’ottica di business», afferma Davide Casaleggio. La sua società di consulenza ha infatti condotto la ricerca “Artificial Intelligence Business Evolution: l’intelligenza artificiale come acceleratore della digital transformation“, che ha posto la propria attenzione sull’intelligenza artificiale per le imprese.

il valore dell’Intelligenza artificiale per le imprese

Nell’indagine viene sottolineato l’impatto economico di una simile scelta, affatto trascurabile, mostrando quanto il mercato mondiale dell’intelligenza artificiale vale oggi: la cifra è da capogiro, poiché raggiunge già i 18,3 miliardi di dollari. Stime del genere fanno facilmente presupporre che l’AI potrebbe addirittura raddoppiare la crescita del PIL italiano, il tutto in meno di dieci anni. Si potrebbero raggiungere circa 200 miliardi di euro di valore aggiunto ogni anno.

Tra il progettare e l’agire, però, c’è un abisso e per un’azienda non è affatto semplice rimanere al passo con i tempi, implementare le proprie competenze e strumentazioni e arrivare, quindi, a utilizzare l’intelligenza artificiale per le imprese. Qui dovrebbe entrare in gioco lo stato che dovrebbe in prima persona – secondo Casaleggio – aiutare le aziende. Alle imprese spetterà “solo” il compito di racimolare e possedere un capitale privato, fondamentale per sostenere qualsiasi tipo di progetto. «Serve un ecosistema di venture capital forte. Raccogliamo 1/5 rispetto alla Spagna e 1/20 rispetto alla Francia. Per crescere questo deve cambiare e un primo passo è sicuramente legato alla cultura. Le imprese devono predisporre una strategia di adozione dell’intelligenza artificiale e lavorare d’anticipo sulla concorrenza estera», sottolineano ancora dall’azienda.

essenziale per le campagne marketing

Le intelligenze artificiali hanno come peculiarità quella di potersi adattare a qualsiasi ambito e ambiente ed i data center non fanno eccezione. Le compagnie proprietarie di queste strutture vastissime, contenenti server sempre in funzione per permettere agli utenti l’accesso alla rete e alle piattaforme, hanno da sempre come obiettivo quello di ridurre il consumo energetico di tali costruzioni. Dopo aver acquisito ‘DeepMind’, Google, ad esempio, utilizza con successo l’AI sviluppata dalla startup per gestire gli impianti di raffreddamento, dimostrando come si sia risparmiato il 15% sui costi energetici.

Quindi è proprio grazie alla sua estrema versatilità che i professionisti del marketing hanno cominciato a comprendere come sfruttare l’intelligenza artificiale per le imprese. Sarebbe, così, più facile raggiungere il successo, migliorando anche in maniera significativa il ROI delle proprie campagne pubblicitarie.

Come, però, più nel dettaglio può apportare vantaggi nel campo del marketing e della comunicazione? Lo studio mostra le azioni attualizzabili con l’introduzione (o l’aumento) dell’AI:

  • consentire ai marketer di utilizzare senza limiti la grande quantità di dati di cui sono in possesso, automatizzando l’analisi dei dati e l’elaborazione degli insight. Infatti, come ha spiegato Gabriele Cismondi, chief operative officer di IGenius, in un’intervista a SMAU Milano 2018, è possibile usare l’intelligenza artificiale per estrarre dei dati utili dai social network : usando questa tecnologia «possiamo avere una panoramica di tutti i nostri social, avere dei KPI che possiamo monitorare in maniera specifica e capire se l’azione che stiamo prendendo e le strategie che stiamo utilizzando sono effettivamente efficaci»;
I benefici dell’Intelligenza artificiale per il social media marketing | Gabriel Cismondi
I benefici dell'Intelligenza artificiale per il social media marketing | Gabriel Cismondi

  • permettere ai marketer di consegnare progetti ad hoc, basati sulle preferenze degli utenti con messaggi maggiormente mirati ed efficaci. Il machine learning, «un dominio all’interno dell’intelligenza artificiale che si occupa di progettare e costruire agenti intelligenti» è particolarmente funzionale in questo senso, come ha spiegato Carlotta Orsenigo, co-director del Master in Business analytics e big data del Politecnico di Milano, in un’intervista rilasciata al Mashable Social Media Day 2018. Questa tecnologia consente di costruire delle «campagne di marketing mirate», cioè «sulla base dei dati storici costruisco un modello che con grande accuratezza mi consente di identificare i clienti che con maggiore probabilità risponderanno positivamente a una campagna promozionale». Inoltre, come ha aggiunto l’esperta, l’utilità di questa tecnologia si può notare anche nei sistemi di raccomandazione integrati all’interno di piattaforme come Amazon o Netflix, «che in base al comportamento degli utenti o dei loro simili propongono dei nuovi prodotti o dei servizi ai quali questi utenti potrebbero essere interessati».
Che cos’è il machine learning? | Carlotta Orsenigo
Che cos’è il machine learning? | Carlotta Orsenigo

  • aumentare l’efficacia della media execution ottimizzando in questo modo le campagne attraverso l’intero customer journey e migliorando le performance e il roi .

Il 62% dei professionisti italiani, però, teme che il proprio team non possieda l’expertise necessario per integrare il machine learning. Questa consapevolezza non deve però essere interpretata negativamente: apre la prospettiva di nuove assunzioni e di ricerca di figure talentuose in grado di ricoprire tale ruolo ormai fondamentale all’interno di un’azienda.

predire guasti e malfunzionamenti

Le intelligenze artificiali sono molto gettonate anche in campo medico. Nel caso della e-health l’obiettivo principale sarebbe quello di arrivare quanto prima ad un tipo di tecnologia predittiva che possa prevedere, quindi, di cosa e quando ci si ammalerà. Tutto questo sarà possibile grazie alla presenza di algoritmi che la macchina memorizzerà attraverso il processo di machine learning, in grado di effettuare delle correlazioni tra i sintomi descritti dal paziente e le caratteristiche della malattia. Tutto ciò sarebbe applicabile anche al campo delle tecnologie dell’informazione: gli algoritmi invece delle malattie dovrebbero essere capaci di anticipare eventuali guasti ai sistemi informatici evitando problemi all’impresa.
Come spiegato da Antonio Giarrusso, fondatore e CEO di Userbot, e Jacopo Paoletti, co-fondatore e CMO di eCommerce Hub 2018, i potenziali utilizzi dell’intelligenza artificiale per le imprese appartenenti a diversi settori sono molteplici. Come sottolineato in precedenza e come descritto dai relatori, l’IA consente «l’analisi automatica dei dati aziendali, la predizione e la rilevazione di anomalie». Infatti, sistemi come quello creato dell’azienda SAP – Hana – permettono «di analizzare automaticamente i dati aziendali, quindi un funzionamento data-driven […] che consente di predire delle anomalie o dei tentativi di truffa analizzando le deviazioni rispetto alla media visto che alla fine l’IA è un sistema statistico probabilistico».

L’IA può inoltre rilevare dei guasti sulla base di un altro tipo di dati, cioè attraverso il monitoraggio del”rumore generato da macchinari che può servire come un indicatore di eventuali problemi. A questo proposito, l’azienda Enel ha annunciato una partnership con la startup israeliana 3DSignals che ha permesso di sfruttare questa tecnologia in tre impianti idroelettrici. L’obiettivo è quello di «monitorare il “sound” di turbine, generatori, alternatori e altri componenti» e, grazie a un sistema di diagnostica predittiva, controllare lo stato delle «macchine rotanti o (delle macchine) il cui funzionamento produce emissioni sonore».

Enel e 3Dsignals, the innovation that listens to machines
Enel e 3Dsignals, the innovation that listens to machines

L’aumento, poi, di dispositivi IoT nelle nostre vite ha comportato un incremento del numero di dati raccolti dai vari device. Si presume che la quantità da elaborare sarà addirittura superiore alla capacità dell’uomo di dar loro un senso. Risulterebbe difficile, quindi, gestire una complessa rete globale IoT che produce, raccoglie e distribuisce informazioni senza l’ausilio di una mente al centro della rete in grado di elaborare il tutto. Questi sistemi, quindi, dovranno essere capaci di dare un significato anche a quelle informazioni che oggi non vengono prese in considerazione perché non si è a conoscenza di un metodo per trarne profitto ed in un mondo dove i big data sono ovunque la rapidità nell’elaborazione di un significato risulta fondamentale.

Utilità per gli eCommerce e per la customer experience

Grazie all’intelligenza artificiale è possibile, inoltre, eseguire analisi predittive sui comportamenti degli utenti all’interno di un sito eCommerce. È quello che fanno piattaforme come quella di Apptus che sfruttano big data e predictive analysis per l’ottimizzazione automatica dei processi di ecommerce . In questo caso, come ha spiegato Antonio Giarrusso a eCommerce Hub 2018, è possibile «andare ad analizzare tutti i comportamenti dell’utente sul sito, analizzare le ricerche e suggerire quelle che sono le aree di interesse che magari l’azienda non aveva mai notato prima», come per esempio tipologie o categorie di prodotto che non aveva mai considerato.

Nel corso dell’intervento, gli esperti hanno elencato alcune possibili applicazioni dell’intelligenza artificiale all’eCommerce, facendo riferimento a

  • la personalizzazione della customer experience;
  • l’aiuto nella presa di decisione, grazie ai suggerimenti personalizzati rivolti agli utenti;
  • la risposta alle domande sui prodotti, in tempo reale (h24);
  • l’informazione rivolta all’utente sullo stato di ordini e spedizioni.

Gli eCommerce nel settore del retail di abbigliamento, per esempio, possono trarre molti vantaggi dai chatbot. Si pensi a quelli di H&M o di Sephora (creati all’interno della piattaforma KIK) che, come riferito da Jacopo Paoletti, diventano veri e propri “personal shopper” che possono non solo suggerire prodotti sulla base delle preferenze del cliente, proponendo abbinamenti, ma consentono anche di concentrare virtualmente tutto il processo di acquisto all’interno dell’interfaccia conversazionale «senza rompere l’esperienza», portando il cliente sul sito soltanto nel momento in cui si completa l’acquisto.

Un alleato nel contrastare il cyber-crimine

Oggi qualsiasi tipo di informazione aziendale, che si tratti di un brevetto o di semplice dato, necessita di essere protetto per tutelarsi dai cyber-attacchi. Un’eventuale appropriazione di informazioni aziendali o, peggio, dei dati sensibili della propria clientela potrebbe costare cara in termini di reputazione. In che modo, però, l’adozione dell’intelligenza artificiale per le imprese può aiutare a prevenire attacchi da parte di malintenzionati? Sicuramente servendosi di applicazioni di machine learning: dopo aver appreso la struttura delle reti e dei dispositivi connessi, in caso di anomalie – grazie ad una rapida scansione –, dovrebbero essere in grado di verificare se la deviazione è causata da un agente esterno. La rapidità nell’effettuare scansioni e nell’apprendimento potrebbe offrire alle imprese un ottimo sistema di prevenzione per minacce esterne. Ci ha già provato la startup israeliana ‘Deep Instinct’: attraverso l’utilizzo di reti neurali e deep learning viene creata una rete che apprende dai dati che ha a disposizione: all’aumentare dei dati acquisiti, diminuisce il pericolo di subire un attacco.

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