L'AI automation sta rivoluzionando tanti settori. Facendosi carico delle attività ripetitive e affrontando flussi di lavoro complessi, aiuta le aziende a ridurre i costi e aumentare la precisione, permettendo ai dipendenti di dedicarsi ad attività più avanzate.
Gli esseri umani hanno già abbastanza cose da fare e a cui pensare: è per questo che l’intelligenza artificiale (AI) si è diffusa così rapidamente. L'intelligenza artificiale e l'automazione intelligente hanno rivoluzionato l'ambiente di lavoro, aiutando le persone e le aziende a semplificare flussi di lavoro complessi in modo rapido e preciso.
Con l'AI automation, le aziende possono automatizzare molte attività, rendendo i processi più semplici ed efficienti.
Di cosa parleremo:
L'AI automation, o automazione basata sull'intelligenza artificiale, permette di gestire attività ripetitive e dispendiose in termini di tempo con l'obiettivo di semplificare un determinato flusso di lavoro. L'utilizzo dell'automazione intelligente aiuta in questo modo le aziende a ridurre i costi e aumentare la propria efficienza. Inoltre, permette al talento umano di dedicare il proprio tempo al lavoro strategico anziché ad attività più noiose.
Gli esseri umani sono dotati della capacità complessa di prendere decisioni. Ora le macchine e i computer possono imitare questa capacità combinando intelligenza artificiale e automazione. A differenza dell'automazione tradizionale, che segue un insieme statico di regole per svolgere ripetutamente un compito, l'automazione basata sull'intelligenza artificiale è in grado di evolversi e migliorare nel tempo. Gli agenti di intelligenza artificiale hanno la capacità di analizzare autonomamente dati e risultati e di adattare i processi automatizzati per cercare di ottenere risultati più pertinenti.
L'AI automation utilizza sia l'apprendimento automatico che l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) per comprendere e rispondere al linguaggio umano, è in grado di analizzare grandi quantità di set di dati e di prendere decisioni intelligenti. L'apprendimento automatico (machine learning, ML) fornisce all'intelligenza artificiale la capacità di analizzare i dati e quindi di riconoscere e prevedere i modelli in modo da poter prendere decisioni basate sui dati storici.
L'introduzione di modelli linguistici di grandi dimensioni (large language models, LLM) ha apportato miglioramenti significativi a queste tecniche. L'integrazione dell’intelligenza artificiale generativa apre le porte a infinite possibilità di utilizzo dei sistemi di AI, che non si limitano più a prevedere o analizzare, ma diventano strumenti capaci di creare. È questo il potenziale della gen AI automation.
Un esempio reale di intelligenza artificiale e automazione in azione è quando un cliente pone una domanda a un agente virtuale sul sito web di un'azienda. Con l'automazione tradizionale, un chatbot darebbe una risposta preprogrammata, ma un modello di automazione AI offre una risoluzione più completa. Un modello di automazione AI è un agente di intelligenza artificiale addestrato per analizzare il linguaggio e valutare qual è il problema ed è quindi in grado di rispondere con una soluzione più pertinente.
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Oggi, l'automazione basata sull'AI funziona combinando tecniche di intelligenza artificiale con processi di automazione per eseguire attività e prendere decisioni pratiche in modo simile a quello umano. Si basa su algoritmi per strutturare i propri processi, orientando le decisioni e le azioni dell'automazione tramite l'intelligenza artificiale. Questi algoritmi, che consistono in insiemi di regole e calcoli, aiutano i sistemi di intelligenza artificiale ad analizzare i dati, apprendere modelli e prendere decisioni in modo autonomo.
L'AI automation è iniziata con l'automazione robotica dei processi (robotic process automation, RPA). Questi bot, in uso ancora oggi, eseguono attività ripetitive basate su regole che non richiedono un'analisi approfondita, come la compilazione di moduli basati su dati esistenti e l'invio di risposte e-mail automatizzate. Con l'evoluzione dell'intelligenza artificiale, le capacità dell'automazione sono cresciute fino a includere processi end-to-end, la connessione di sistemi e attività di coordinamento.
Il processo di AI automation inizia con la raccolta di dati rilevanti per l'attività da svolgere. Questi dati possono provenire da fonti strutturate, ad esempio database, o da fonti di dati non strutturate, ad esempio documenti di testo, immagini e file audio. L'intelligenza artificiale rimuove i dati irrilevanti o errati e converte i dati grezzi in un nuovo formato, come i dati tabulari per gli algoritmi ML o il testo tokenizzato per l'NLP.
Una volta preparati, i dati vengono utilizzati per addestrare un modello di intelligenza artificiale. Esistono tre tipi di apprendimento automatico:
Una volta addestrato, il modello di intelligenza artificiale viene distribuito in un'automazione del flusso di lavoro:
Gli esseri umani svolgono ancora un ruolo importante all'interno dell'AI automation. Nel processo di feedback umano, le persone esaminano le previsioni dell'intelligenza artificiale e apportano manualmente le correzioni necessarie. Queste correzioni vengono poi inviate all'AI, che migliora ulteriormente la propria accuratezza. Grazie all'autoapprendimento, l'intelligenza artificiale ottiene continuamente informazioni da nuovi dati, aumentando le proprie conoscenze nel tempo.
Esistono differenze significative tra l'automazione basata sull'intelligenza artificiale e l'automazione più tradizionale. L'automazione basata sull'intelligenza artificiale è in grado di gestire attività più complesse. L'automazione tradizionale è utile per attività ripetitive e basate su regole in ambienti stabili, mentre l'AI automation è più adatta ad attività dinamiche e ricche di dati che richiedono un processo decisionale.
Invece di fare affidamento su parole chiave specifiche come farebbe un chatbot, l'automazione basata sull'intelligenza artificiale utilizza l'ML e l'NLP per addestrare modelli basati sui dati storici dei clienti. Interpreta il significato e il contesto del testo, comprendendo le diverse frasi ed espressioni grazie all'apprendimento automatico e all'elaborazione del linguaggio naturale. Un agente di intelligenza artificiale può scansionare il testo di un cliente, ad esempio "Non sono sicuro di come effettuare un pagamento sull'app", e utilizzare il proprio addestramento basato su modelli per offrire una risposta simile a quella di una persona.
L'AI automation può persino dare priorità ai ticket in base all'urgenza rilevata attraverso l'analisi del sentiment, cosa che i sistemi RPA non possono gestire in modo altrettanto efficace.
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Rispetto all'automazione tradizionale, l'automazione basata sull'intelligenza artificiale offre notevoli vantaggi. Ottimizza le attività ripetitive, riduce l'errore umano e accelera i processi. Il tempo risparmiato grazie all'intelligenza artificiale e all'automazione consente ai dipendenti di concentrarsi sul lavoro strategico e di maggiore impatto, favorendo la crescita. Lavorando in modo più rapido e intelligente, l'automazione basata sull'AI aiuta le aziende a essere più efficienti, a risparmiare denaro e a rimanere competitive.
Ecco alcuni esempi:
Il risparmio di tempo, l'aumento dell'efficienza e la riduzione dei costi sono solo alcuni dei modi in cui l’automazione basata sull’intelligenza artificiale ha trasformato quasi ogni settore. Secondo il report "Trends in AI for CRM" di Salesforce, si stima che i dipendenti trascorrano circa il 41% del loro tempo svolgendo lavori ripetitivi e a basso impatto, mentre il 65% di chi lavora in ufficio ritiene che l'intelligenza artificiale generativa gli consentirà di aver più tempo a disposizione per svolgere attività più strategiche.
Ecco alcuni dei settori in cui l'automazione basata sull'intelligenza artificiale ha già avuto un impatto:
L'intelligenza artificiale per il settore automobilistico utilizza i dati provenienti sia dai veicoli che dai conducenti per offrire nuovi servizi coinvolgenti ai clienti. Inoltre, le case automobilistiche e i concessionari possono trarre vantaggio dalle soluzioni di intelligenza artificiale inserite in un contesto aziendale pertinente. Tutto ciò significa che l'industria automobilistica può muoversi più velocemente e servire meglio il suo cliente finale: il conducente.
Nel settore sanitario, l'intelligenza artificiale ha un grande potenziale per chi finanzia l'assistenza, per i fornitori di servizi e per gli enti di sanità pubblica. L'intelligenza artificiale per il settore sanitario può ridurre rapidamente i costi amministrativi come la fatturazione e la programmazione, offrendo al personale sanitario più tempo da dedicare ai pazienti. Grazie ai dati dei pazienti inseriti in un contesto rilevante e alle informazioni sanitarie raccolte in un unico luogo, l'intelligenza artificiale può aiutare i professionisti della salute a individuare con maggiore precisione le patologie alle fasi iniziali e a suggerire misure preventive.
L'intelligenza artificiale per l'industria manifatturiera può contribuire a contenere le spese individuando variazioni di costo nei contratti complessi, migliorando l'efficienza e riducendo i costi della manodopera. L'AI automation può anche aiutare a far crescere il commercio, unificando le interazioni con i clienti attraverso i canali fisici e digitali e generando raccomandazioni di vendita basate su dati storici. Per non parlare dell'analisi dei dati provenienti dai macchinari per evitare costose riparazioni, così come dell'utilizzo del riconoscimento delle immagini per rilevare difetti nei prodotti e nelle attrezzature. Infine, può garantire la sicurezza facendo in modo che i robot basati sull'intelligenza artificiale eseguano le attività più pericolose.
L'intelligenza artificiale per il settore automobilistico utilizza i dati provenienti sia dai veicoli che dai conducenti per offrire nuovi servizi coinvolgenti ai clienti. Inoltre, le case automobilistiche e i concessionari possono trarre vantaggio dalle soluzioni di intelligenza artificiale inserite in un contesto aziendale pertinente. Tutto ciò significa che l'industria automobilistica può muoversi più velocemente e servire meglio il suo cliente finale: il conducente.
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Sebbene l'AI automation possa essere trasformativa per le aziende, non è una soluzione miracolosa. Con l'avanzare dell'automazione intelligente, aumentano le preoccupazioni etiche. Il cambiamento nelle competenze necessarie per lavorare con l'intelligenza artificiale, la mancanza di trasparenza nei risultati generati dall'intelligenza artificiale e le violazioni della privacy sono tutte questioni spinose che devono essere soppesate attentamente.
Le aziende possono essere proattive e informarsi maggiormente sui vantaggi e gli svantaggi dell'intelligenza artificiale, nonché sui suoi limiti, adottando pratiche responsabili, eque e inclusive durante il processo.
Diamo uno sguardo più da vicino ad alcune di queste sfide:
Gli agenti autonomi di intelligenza artificiale hanno rivoluzionato i software di gestione delle relazioni con i clienti (CRM), semplificando la vita a coloro che lavorano nei servizi, nelle vendite, nel marketing e nel commercio. I leader aziendali che utilizzano l'intelligenza artificiale ne vedono chiaramente i vantaggi: il 90% segnala risparmi in termini di costi e tempo, secondo il report "State of Service" di Salesforce.
Gli agenti di intelligenza artificiale possono svolgere un'ampia varietà di compiti, tra cui rispondere alle richieste del servizio clienti, qualificare i lead di vendita e ottimizzare le campagne di marketing. Possono anche essere implementati rapidamente, senza il disturbo e la spesa relativi all'addestramento del modello di intelligenza artificiale. Questi agenti autonomi di intelligenza artificiale possono lavorare 24 ore su 24, 7 giorni su 7 e le aziende possono scalare questa forza lavoro virtuale su richiesta con pochi clic.
Il futuro dell'AI automation promette ancora più progressi. I sistemi di intelligenza artificiale sono sempre più in grado di gestire attività che richiedono percezione, ragionamento e persino risoluzione di problemi complessi, capacità che una volta erano appannaggio degli esseri umani.
L'intelligenza artificiale generale (AGI) è una tecnologia attualmente in fase di sviluppo. Sarà in grado di comprendere, ragionare, pianificare e applicare conoscenze. Potrebbe anche essere in grado di trasferire le conoscenze apprese da un ambito all'altro, raggiungendo potenzialmente prestazioni comparabili a quelle di una persona umana esperta. L'AGI potrebbe anche essere in grado di sviluppare forme avanzate di agenzia.
Mentre i ruoli lavorativi cambieranno inevitabilmente, le opportunità per gli esseri umani in ruoli creativi, più strategici e qualificati aumenteranno. Invece di competere con questi potenti modelli di intelligenza artificiale, gli esseri umani li guideranno per evitare risultati imprevisti.
Un futuro in cui gli esseri umani potranno utilizzare le macchine per lavorare in modo più intelligente anziché più intenso è quasi diventato realtà. L'AI automation rimodellerà i settori su scala globale poiché continua a essere adattata a più situazioni aziendali, fornendo maggiore efficienza e aiutando le aziende a risolvere più sfide con l'aiuto di agenti di intelligenza artificiale.
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