Le 7 applicazioni di Intelligenza Artificiale più diffuse al mondo

Secondo il Global AI Adoption Index di IBM, nel 2021 il 31% delle aziende fa uso di applicazioni di Intelligenza Artificiale, mentre il 43% sta “esplorando”.

Secondo il sondaggio, poi, i professionisti dell’IT indicano lo sviluppo dei bisogni dell’azienda come motore del cambiamento verso l’Intelligenza Artificiale…

Mentre il 43% delle aziende conferma di essersi avvicinato all’Intelligenza Artificiale proprio a causa della pandemia, come diciamo da un anno a questa parte.

Ora, questa espansione comunque non ci stupisce…

L’Intelligenza Artificiale può:

• Abbassare significativamente i costi,
• Aumentare l’efficienza e la produttività di un’azienda,
• Creare strade per nuovi prodotti nuovi servizi e nuovi mercati.

Ma nel pratico, come lo fanno?

In questo nuovo articolo vediamo le 7 applicazioni dell’Intelligenza Artificiale più diffuse nel mondo.

1. Customer Experience

La CX è un tema estremamente importante, basato sull’idea di dare l’esperienza di acquisto migliore possibile al cliente.

L’Intelligenza Artificiale può venire in aiuto a questo attraverso i chatbots, per esempio.

Anche se bisogna dire che questi utlimi che stanno diventando più intelligenti: da dei chatbot freddi in grado di rispondere a delle domande preimpostate si sta passando agli assistenti virtuali.

I recommendation engine (o motori di raccomandazione), sistemi in grado di predisporre i contenuti o di offrire al cliente i prodotti che acquista con più probabilità.

Ritroviamo questi sistemi ad esempio in Amazon, in Netflix o su un sito di e-commerce evoluto.

Se hai già fatto degli acquisti o se hai già navigato in quel sito, molto probabilmente i prodotti verranno proposti sulla base delle nostre propensioni all’acquisto.

L’Intelligenza Artificiale permette anche di creare dei sistemi di aiuto ai dipendenti per servire meglio i clienti.

Sono sistemi basati sull’analisi predittiva e sulla clusterizzazione, quindi sul dare suggerimenti ai dipendenti su come acquistano meglio i clienti.

2. Marketing

Nel futuro non avremo più una pubblicità generalista, ma una pubblicità che si adatta sulla base dell’utente del sito, al suo comportamento d’acquisto.

E con la facial recognition o i software geospaziali sarà possibile identificare i clienti anche all’interno di un locale e, sulla base di quello, veicolare meglio i messaggi per aumentare la probabilità di vendita.

3. Supply Chain intelligenti

L’Intelligenza Artificiale applicata alla supply chain farà un lungo salto in avanti in futuro, addirittura si prevede che il 50% delle aziende di fornitura investirà in Intelligenza Artificiale.

Proprio in questo periodo storico, mentre le supply chain si trovano con difficoltà, sono già partiti gli investimenti per trovare delle contromisure.

L’obiettivo in futuro sarà quello di avere dei sistemi di Intelligenza Artificiale in grado di:

• Prevedere i bisogni dei clienti,
• Supportare al meglio la produzione,
• Trovare il timing corretto per far arrivare le forniture.

E tutto questo per ottenere una supply chain più efficiente, con costi minori e che risponda al meglio alle esigenze dell’industria manifatturiera.

4. Operations intelligenti

Le operations sono i vari reparti aziendali operativi che, tramite l’Intelligenza Artificiale, possono estrarre informazioni di qualità dai dati con un’efficienza superiore.

Le troviamo all’interno delle risorse umane dove sistemi che possono analizzare in automatico i curriculum, ad esempio.

Le possiamo trovare nell’ambito finance per supportare le decisioni dei CFO.

Ci sono diverse soluzioni nell’ambito legale, dove troviamo sistemi che supportano la stesura e compilazione di documenti legali.

Altro esempio, la soluzione dei prodotti ottimizzata rispetto alle attività che si stanno facendo.

Aggiungiamo il monitoraggio delle attività all’interno del negozio, quindi monitorare come si muovono le persone, e sulla base di questo fare dei modelli predittivi che permettono di simulare come potrebbero evolvere i volumi di vendita, sulla base di come vengono collocati i prodotti all’interno del locale.

Per i prodotti scaduti si può sfruttare il monitoraggio intelligente degli scaffali.

C’è da aggiungere anche tutto il controllo delle attività di hacking per prevenire le intrusioni.

Anche qui l’Intelligenza Artificiale viene messa in campo per mandare a discriminare quelle che sono le normali attività e intercettare le attività non normali e potenzialmente pericolose per l’azienda.

5. Operations più sicure

Questa è una delle applicazioni dove l’Intelligenza Artificiale sta dimostrando il suo valore.

Per esempio, nelle smart cities si integrano dei modelli di Intelligenza Artificiale alle telecamere e ai controlli – che già vengono effettuati agli incroci o nelle zone affollate – per identificare comportamenti pericolosi e intervenire in tempo.

Questo sistema permette di mettere in risalto una specifica situazione rispetto a tante altre – molto utile soprattutto per chi ha più di un monitor per il controllo generale, perché possono avere maggiore attenzione per quella situazione, identificare comportamenti pericolosi o predire situazioni di pericolo all’interno di zone affollate.

L’applicazione spesso più utilizzata dall’Intelligenza Artificiale è basata su foto satellitari per a ricostruire i possibili flussi di un’alluvione o il movimento degli incendi attraverso la conoscenza del territorio e delle variabili climatiche: mettendo assieme tutti questi dati, un modello di Intelligenza Artificiale può dare suggerimenti per la prossima azione da compiere, così come identificare la prossima zona in cui si verificheranno delle condizioni di pericolo.

6. Controllo qualità e sicurezza

Nel controllo qualità ci sono due obiettivi che hanno diverse applicazioni.

Avere un controllo automatizzato permette di velocizzare il passaggio dei prodotti e delle attività oltre ad offrire vantaggi a livello di accuratezza.

Ricordiamo che un modello di Intelligenza Artificiale ha il 100% delle performance a qualsiasi istante del giorno, a qualsiasi ora di lavoro e in qualsiasi condizione.

7. Comprensione dei contesti

Con questo si indica il fatto che l’Intelligenza Artificiale processa molti dati, che siano dati scritti o acquisiti a livello di immagini o video, li interpreta e ne comprende il valore.

Questo significa che nel momento in cui il modello riceve dalle telecamere di una macchina a guida autonoma lo stile di guida o il comportamento del pilota all’interno dell’abitacolo, la macchina può sicuramente intervenire per evitare comportamenti pericolosi e valutare se è il caso di fermarsi lato autostrada o continuare.

Rimanendo sempre nella comprensione dei contesti si può personalizzare determinate offerte di prodotto o determinate esperienze adattandole, costruendole su misura per il cliente che interagisce con l’Intelligenza Artificiale.

L’Intelligenza Artificiale in questo caso capirà il contesto, capirà determinate sfumature del cliente costruendo un prodotto adeguato alle sue necessità.

Qual è l’applicazione dei nostri sogni?

In poche parole: un assistente di alto livello, più simile ad un clone, che fa una parte di attività del nostro cervello.