- Tecnologia - molto più della sola efficienza dei processi aziendali
- L’IA senza l’hype
L’IA senza l’hype
IA 101: cosa c’è da sapere prima di introdurre l’IA generativa e tradizionale nelle operazioni aziendali
L’IA in azienda spiegata bene
Concetti e termini chiave dell'IA
Machine Learning
Machine Learning si riferisce ad algoritmi che imparano dai dati per fare previsioni o prendere decisioni senza essere stati appositamente programmati. Il ML consente ai sistemi di sfruttare l’esperienza per migliorare le proprie prestazioni su un compito specifico.
Deep Learning
Il Deep Learning è un sottoinsieme del machine learning che utilizza le reti neurali per modellare pattern di dati complessi. Costituisce il cuore di applicazioni rivoluzionarie nel campo della visione, del linguaggio e altro ancora.
Elaborazione del linguaggio naturale
L’elaborazione del linguaggio naturale è una tecnologia IA che consente ai computer di comprendere, interpretare e generare il linguaggio umano. L'NLP è alla base di app come chatbot, analisi del sentiment e traduzione automatica.
Visione artificiale
La visione artificiale è una funzionalità dell’IA che consente ai computer di interpretare e comprendere le informazioni visive provenienti dal mondo. La visione artificiale consente applicazioni come il riconoscimento facciale, il rilevamento di oggetti e la guida autonoma.
La tecnologia IA per le aziende di tutti i settori
L’intelligenza artificiale sta favorendo l’efficienza, riducendo i costi e sbloccando nuove opportunità di crescita e innovazione in tutti i settori. Nella finanza, l’intelligenza artificiale viene utilizzata per individuare le frodi e prendere decisioni di investimento. Il settore manifatturiero utilizza l’intelligenza artificiale per la Predictive Maintenance e il controllo della qualità. Il settore assicurativo utilizza l’intelligenza artificiale per la valutazione del rischio e la gestione dei sinistri.
IA generativa: l'intelligenza artificiale per scopi generali
Comprendere il caso aziendale
IA generativa vs. IA tradizionale nell’industria
L’intelligenza artificiale generativa crea invece nuovi contenuti basati su modelli appresi dai dati di addestramento. Può generare immagini, testo, musica e altro ancora, aprendo nuove possibilità per la creazione di contenuti, il problem-solving e la personalizzazione. Alternativa all'intelligenza artificiale tradizionale, non è deterministica. Ciò significa che l’IA può produrre output diversi anche quando riceve lo stesso input più volte, con risultati imprevedibili.
Al momento di decidere quale utilizzare, è opportuno scegliere l’intelligenza artificiale tradizionale per attività come previsione, classificazione e rilevamento di anomalie, mentre l’intelligenza artificiale generativa è più adatta per la creazione, progettazione e personalizzazione di contenuti.
In che modo l'intelligenza artificiale generativa può avere un impatto su ogni aspetto delle operazioni aziendali
Mettere l'intelligenza artificiale tradizionale e generativa al servizio della propria azienda
- L’intelligenza artificiale generativa può essere utilizzata per generare progetti e prototipi di prodotti, creare contenuti personalizzati per il marketing e il coinvolgimento dei clienti e sviluppare assistenti virtuali e chatbot con risposte simili a quelle umane.
Semplificare i processi aziendali con l'automazione dell'intelligenza artificiale
Analisi predittiva per il settore industriale
Rilevazione di anomalie per il settore industriale
Marketing personalizzato con l'intelligenza artificiale: aumento del coinvolgimento e dei tassi di conversione
Assistenza clienti intelligente: chatbot AI e assistenti virtuali
Rafforzare la sicurezza e prevenire le frodi con l'intelligenza artificiale collaudata per il business
Utilizzo della tecnologia IA per l'identificazione di oggetti e la classificazione di immagini
Sfruttare l’intelligenza artificiale generativa per la ricerca interna e la condivisione delle conoscenze
“L'intelligenza artificiale è la prossima fase della rivoluzione digitale. Abbiamo aiutato varie aziende a sfruttare le potenzialità dell'AI per rendere le loro strategie più efficienti, produttive e intuitive. I nostri moduli strutturali proprietari accelerano l'implementazione di soluzioni concreta che offrano vantaggi facilmente misurabili.””
Implementare l’intelligenza artificiale nelle imprese
Un approccio pratico in quattro fasi
Allineare l'intelligenza artificiale ai propri obiettivi aziendali
Iniziare con i processi quotidiani e identificare i colli di bottiglia o le aree di miglioramento. Trovare problemi specifici o opportunità aziendali che possono essere gestiti con l'intelligenza artificiale sfruttando i punti di forza della tecnologia.
Creazione della necessaria infrastruttura tecnologica di intelligenza artificiale e della base di dati
Ogni strategia IA ha bisogno di una strategia di dati. L’intelligenza artificiale richiede dati pertinenti e di alta qualità, quindi è fondamentale sviluppare una strategia sui dati che comprenda la raccolta, l’archiviazione, la governance e la sicurezza. Assicura che i dati siano accurati, coerenti e accessibili ai team e ai sistemi giusti.
Affrontare le sfide relative alla privacy e alla sicurezza dei dati con la tecnologia IA
Poiché l’intelligenza artificiale si basa su grandi quantità di dati, è fondamentale affrontare le criticità di privacy e sicurezza. Garantire che i sistemi di intelligenza artificiale siano conformi alle normative pertinenti sulla protezione dei dati, come GDPR o CCPA, e implementare solide misure di sicurezza per proteggere le informazioni sensibili.
Creare una cultura organizzativa favorevole all’intelligenza artificiale
Promuovere una cultura dell’innovazione e dell’apprendimento continuo, incoraggiando i dipendenti ad abbracciare l’IA e a sviluppare le competenze necessarie attraverso programmi di formazione, workshop e progetti pratici. Incoraggiare la collaborazione interfunzionale per garantire che le iniziative di intelligenza artificiale siano allineate con gli obiettivi aziendali.
