L’ascesa dell’intelligenza artificiale sta alimentando la scoperta di numerosi casi d’uso aziendali e applicazioni in una vasta gamma di settori cruciali, tra cui sanità, finanza, tecnologia, vendite, marketing e molti altri. L’utilizzo dell’IA ha raggiunto livelli senza precedenti, con investimenti e ricerche significative diretti a potenziare l’automazione in contesti reali. Secondo Statista, il valore di mercato attuale dell’IA, pari a circa 100 miliardi di dollari USA, è destinato a raggiungere quasi duemila miliardi di dollari entro il 2030, rappresentando un aumento di venti volte.
Esploriamo diverse applicazioni dell’intelligenza artificiale in sei settori principali, insieme a alcuni suggerimenti per avviare l’adozione dell’IA nella vostra organizzazione. L’intelligenza artificiale consente alle macchine di eseguire attività che tradizionalmente richiedono l’attenzione umana, ma che sono ripetitive. Essa è in grado di analizzare e interpretare grandi quantità di dati utilizzando algoritmi, consentendo previsioni accurate e processi decisionali informati.
L’utilizzo degli strumenti di intelligenza artificiale offre numerosi vantaggi alle aziende, tra cui:
- Efficienza e produttività: permette alle persone di concentrarsi su attività di maggior valore.
- Decisioni e operazioni aziendali ad alta velocità: consentono cicli di sviluppo più brevi e un rapido ritorno sull’investimento.
- Capacità agili ed espansione del modello di business: facilita l’identificazione di nuovi flussi di entrate.
- Riduzione dell’errore umano e miglioramento della qualità: ad esempio, fornisce risultati privi di errori nella riconciliazione finanziaria.
- Migliori capacità di monitoraggio per prevenire guasti costosi e dirompenti.
- L’IA migliora le operazioni, semplifica i flussi di lavoro e migliora l’esperienza dei clienti in diversi settori.
1) Applicazioni di intelligenza artificiale nel marketing:
Si prevede che entro il 2025 il mercato globale dell’intelligenza artificiale nel marketing raggiungerà i 40,09 miliardi di dollari, con un tasso di crescita annuo composto del 29,7% dal 2020 al 2025. Le aziende utilizzano l’IA per migliorare le proprie tattiche di marketing e aumentare il coinvolgimento dei clienti, ad esempio attraverso contenuti personalizzati, prezzi dinamici, tempi di consegna delle e-mail guidati dall’IA e targeting degli annunci. L’IA può analizzare i dati e prevedere le preferenze dei consumatori utilizzando algoritmi di apprendimento automatico, consentendo alle aziende di personalizzare i propri contenuti in base alle esigenze e agli interessi unici di ciascun cliente. Ad esempio, BuzzFeed utilizza l’intelligenza artificiale per adattare i propri contenuti al proprio pubblico. L’IA conversazionale, che include chatbot e agenti virtuali, consente alle aziende di comunicare con gli utenti attraverso il linguaggio naturale, fornendo un’esperienza di consumo fluida e dinamica. Grazie all’IA, è possibile migliorare il targeting degli annunci analizzando grandi quantità di dati per creare profili clienti completi, ottenendo così tassi di conversione più elevati, costi di acquisizione più bassi e un migliore ritorno sull’investimento.
2) Applicazioni di intelligenza artificiale nei servizi legali:
L’adozione dell’IA sta svolgendo un ruolo cruciale nella trasformazione del settore legale, automatizzando attività di routine, riducendo i costi e migliorando la precisione. Secondo un rapporto di Accenture, fino al 60% delle responsabilità svolte da avvocati e paralegali potrebbe essere automatizzato. L’IA offre sofisticati algoritmi per aiutare gli operatori legali a risparmiare tempo e fatica durante le ricerche legali. Gli avvocati possono valutare e analizzare rapidamente enormi volumi di dati utilizzando strumenti di ricerca legale basati sull’IA, che li aiutano a prendere decisioni migliori. Ad esempio, ROSS Intelligence è una piattaforma basata sull’IA che aiuta studi legali come Dentons ad automatizzare le procedure di ricerca e aumentare la produttività. L’e-discovery, ovvero la ricerca, la raccolta e la produzione di informazioni memorizzate elettronicamente in risposta a una richiesta legale, può essere eseguita in modo più rapido, preciso ed economico con l’IA rispetto agli approcci manuali tradizionali. Le tecnologie basate sull’IA di Relativity consentono agli operatori legali di semplificare i processi di raccolta e produzione. Inoltre, l’IA sta facendo progressi nello sviluppo dei cosiddetti “Judge bot”, sistemi basati sull’IA che possono aiutare i giudici a prendere decisioni più informate basate su precedenti legali e analisi dei dati. Questi “Judge bot” possono fornire ai giudici una comprensione più approfondita delle questioni legali e contribuire a formulare giudizi più accurati e coerenti. In Cina, sono stati impiegati i primi “bot giudici” del paese, chiamati Xiozhi, che sono in grado di gestire alcuni casi civili attraverso l’aggiudicazione.
3) Applicazioni di intelligenza artificiale nelle vendite:
Il settore delle vendite sta attraversando una significativa transizione grazie all’uso dell’intelligenza artificiale, che consente di prendere decisioni basate sui dati e migliorare le prestazioni attraverso la generazione di lead e il coinvolgimento dei clienti. Secondo un rapporto di McKinsey, i team di vendita che utilizzano l’IA per la generazione di lead e l’individuazione di opportunità possono aumentare la loro produttività fino al 50%. L’intelligenza della conversazione (CI) utilizza l’IA per registrare e analizzare le conversazioni tra agenti di vendita e clienti al fine di estrarre informazioni dettagliate basate sui dati. Queste informazioni consentono alle aziende di personalizzare la propria strategia di vendita per soddisfare le aspettative dei clienti. Inoltre, l’IA aiuta nello sviluppo di sistemi di intelligenza artificiale conversazionale, che permettono di fornire un’esperienza di consumo fluida e dinamica. Gli avatar AI, ad esempio, sono assistenti virtuali che offrono assistenza personalizzata ai clienti e supporto alle vendite utilizzando algoritmi di apprendimento automatico e elaborazione del linguaggio naturale. Grazie agli avatar AI, i team di vendita possono automatizzare operazioni ripetitive, liberando tempo per attività cruciali per il business. Inoltre, l’IA consente la generazione di lead più efficace mediante l’utilizzo di algoritmi di apprendimento automatico e analisi predittive per identificare e assegnare priorità ai lead di alta qualità in base alla loro probabilità di conversione. I processi automatizzati di lead scoring consentono di risparmiare tempo prezioso al personale di vendita, consentendo loro di concentrarsi sulla costruzione di relazioni significative con i potenziali clienti. In questo modo, le aziende possono ottimizzare gli sforzi di vendita, migliorando le probabilità di concludere affari e semplificando il processo di gestione dei lead. Ad esempio, Leadzen.ai è uno strumento di generazione di lead basato sull’IA che fornisce aggiornamenti in tempo reale alle aziende nel processo di prospezione.
4) Applicazioni di intelligenza artificiale nella tecnologia:
Secondo IDC, entro il 2024 il mondo spenderà 110 miliardi di dollari in intelligenza artificiale, con il settore tecnologico che rappresenterà la maggior parte della spesa. Lo sviluppo del software di machine learning si riferisce alla creazione di sistemi intelligenti in grado di apprendere dai dati e migliorare nel tempo. Ciò include l’automazione delle operazioni di machine learning (MLOps), lo sviluppo back-end, l’ingegneria dei dati e la distribuzione del modello di machine learning. L’elaborazione del linguaggio naturale (NLP) consente alle macchine di andare oltre la semplice lettura e di comprendere ed interpretare il linguaggio umano. Sfruttando il NLP, le macchine acquisiscono la capacità di estrarre il significato dal testo scritto o parlato e di svolgere attività come il riconoscimento vocale, l’analisi dei sentimenti e il riassunto automatico del testo. Lo sviluppo di modelli di generazione di testo basati su GPT-3 e GPT-4 (Generative Pre-trained Transformer) è un’altra area di crescita nell’IA. Ciò comprende la personalizzazione e l’ottimizzazione dei modelli per migliorare i prodotti e i servizi delle aziende, automatizzare le procedure e migliorare l’esperienza
dei clienti.
5) Applicazioni di intelligenza artificiale nel settore sanitario:
L’intelligenza artificiale sta supportando il settore sanitario consentendo diagnosi più rapide e migliorando i risultati per i pazienti. Vediamo alcune delle sue applicazioni. L’IA accelera la scoperta di nuovi farmaci analizzando e prevedendo gli effetti collaterali e l’efficacia dei farmaci. Ciò riduce anche il tempo necessario per portare i farmaci sul mercato. Ad esempio, Therapeutics Data Commons è una piattaforma ad accesso aperto che facilita la collaborazione e fornisce dati e progettazione di algoritmi per la cura in tutte le fasi dello sviluppo del farmaco. I robot nelle procedure chirurgiche stanno guadagnando rapidamente popolarità, con gli ospedali che si affidano a loro per eseguire interventi minimamente invasivi e a cuore aperto. Gli interventi chirurgici assistiti da robot riducono le complicazioni, il dolore e accelerano il recupero. Ad esempio, la Mayo Clinic negli Stati Uniti utilizza interventi chirurgici assistiti da robot per fornire precisione, flessibilità e controllo superiori alle capacità umane, consentendo ai medici di eseguire procedure complesse con facilità. I terapisti virtuali basati sull’IA offrono una soluzione innovativa alle sfide quotidiane della salute mentale, offrendo un migliore accesso all’assistenza sanitaria e coinvolgendo digitalmente i pazienti. Inoltre, i chatbot sanitari possono collaborare in tempo reale con i terapisti umani per fornire feedback o suggerimenti.
6) Intelligenza artificiale nel settore finanziario:
L’intelligenza artificiale ha rivoluzionato il settore bancario e finanziario. Secondo un rapporto sui servizi finanziari, entro il 2023 le banche potrebbero risparmiare 447 miliardi di dollari utilizzando le applicazioni di intelligenza artificiale. L’IA sta trasformando il banking personalizzato grazie all’integrazione di algoritmi di machine learning nelle app di mobile banking, che aiutano i clienti a prendere decisioni finanziarie migliori identificando i loro modelli di spesa e fornendo consigli utili. Ad esempio, Tally, una società fintech, aiuta i clienti a gestire i debiti della carta di credito offrendo indicazioni su quali debiti pagare prima e quando. Le previsioni di investimento basate sul comportamento sono strategie che utilizzano algoritmi di apprendimento automatico per prevedere le tendenze del mercato basandosi sul comportamento degli investitori. Queste strategie combinano dati finanziari e non finanziari, come articoli di notizie, sentiment sui social media e sentiment degli investitori, per identificare modelli e tendenze che possono essere utilizzati per prevedere i futuri movimenti del mercato. Le app di micro-investimento, come Acorns, utilizzano l’IA per analizzare i modelli di spesa degli utenti al fine di prevedere quando possono risparmiare o investire piccole somme di denaro senza influire sulle loro spese quotidiane. Inoltre, l’IA consente alle istituzioni finanziarie di rilevare attività fraudolente in tempo reale, riducendo i falsi positivi e migliorando l’identificazione di transazioni e comportamenti sospetti. Software di rilevamento delle frodi come Feedzai aiutano le banche a gestire i rischi finanziari.