Secondo il report di AWS, “Unlocking Europe’s AI Potential“, la fiducia delle aziende italiane nell’AI cresce. L’88% delle aziende italiane che hanno già implementato le tecnologie dell’AI, registra un aumento dell’efficienza, il 75% ha semplificato l’innovazione e il 75% ha registrato un miglioramento dell’esperienza cliente. Dalle reti neurali alle macchine di apprendimento e alle robotiche, le organizzazioni si affidano all’AI per automatizzare processi, flussi di lavoro, snellire processi decisionali e ottimizzare l’interazione con il cliente.
Un sistema di AI si basa su tecniche di apprendimento per risolvere problemi, rispondere a domande, anticipare eventi e formulare insight strategici.
Riconoscere l’impatto dell’AI sulle funzioni aziendali oggi è diventato cruciale.
L’AI consente di automatizzare i processi per modellarli e adattarsi ai cambiamenti. I sistemi intelligenti incrementano l’efficienza della catena di approvvigionamento e riducono gli errori, semplificano la gestione del personale per le HR, la formazione, la selezione e l’onboarding di nuove risorse.
L’AI è utilizzata per molteplici funzioni aziendali: dal contract management, all’audit, gestione e comparazione dei fornitori, dall’approvvigionamento dei materiali ai controlli di qualità per la rilevazione dei difetti nei prodotti e per il rilevamento delle frodi.
I sistemi AI apprendono i criteri di qualità attraverso processi di Machine Learning (ML) e Deep Learning (DL) che integrati nel processo di produzione, possono identificare prodotti difettosi in modo autonomo. L’AI velocizza un flusso di lavoro e attraverso l’automazione, snellisce le operazioni di routine ripetitive. I chatbot migliorano l’esperienza del cliente/utente nelle vendite e nel customer service, riducendo i tempi di attesa nella risposta.
L’AI supporta l’analisi e l’ottimizzazione dei dati per facilitare la gestione dei flussi di cassa, pianificazione e strategia finanziaria e per misurare i livelli di rischio nell’allocazione delle risorse e degli investimenti. Nel marketing, l’integrazione dei sistemi AI nella lead generation, sta trasformando il modo in cui le aziende identificano e coinvolgono i potenziali clienti.
ML e DL consentono di tracciare, analizzare e comprendere il comportamento umano attraverso analisi predittive, basate su algoritmi statistici, per semplificare il customer journey, adottare insight innovativi, identificare e analizzare i trend di mercato, costruire profili di personas che incarnano il target di riferimento per personalizzare campagne adv.
Ma un chatbot prende decisioni basandosi solo su dati disponibili, non sempre riesce a fornire una risposta sensata alla domanda di un cliente/utente. Un margine di errore che ne alimenta la frustrazione e rappresenta uno dei rischi per la reputazione aziendale.
La vulnerabilità ai cyber attacchi è un altro rischio da considerare. Il data poisoning, da parte degli hacker esperti in AI, usato per addestrare modelli di Machine learning, può modificare o contaminare dataset aziendali con danni finanziari e reputazionali.
La supervisione umana, così come la sinergia tra diverse tecnologie nei sistemi AI, possono avere un’impatto sulle funzioni aziendali e incrementare fiducia e trasparenza, limitando i rischi.
La blockchain e l’AI, insieme, creano un ecosistema in cui, dati affidabili e processi sicuri, si integrano.
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