{"id":3518,"date":"2024-06-17T08:42:10","date_gmt":"2024-06-17T07:42:10","guid":{"rendered":"https:\/\/www.salesforce.com\/?p=3518"},"modified":"2024-07-25T10:12:31","modified_gmt":"2024-07-25T09:12:31","slug":"ai-generativa-per-settore-manifatturiero","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.salesforce.com\/it\/blog\/ai-generativa-per-settore-manifatturiero\/","title":{"rendered":"L\u2019impatto dell\u2019AI Generativa sui processi manifatturieri"},"content":{"rendered":"\n

\u00c8 ormai risaputo: l\u2019AI generativa \u00e8 in grado di portare importanti benefici in vari dipartimenti aziendali<\/strong>: dal marketing<\/a> alla vendita passando per l\u2019assistenza clienti<\/a>, solo queste funzioni aziendali rappresentano la met\u00e0 dell\u2019impatto complessivo di efficientamento e incremento della produttivit\u00e0 portato dall\u2019Intelligenza Artificiale Generativa che McKinsey ha stimato essere al di l\u00e0 dei 4 miliardi dollari all\u2019anno<\/a>.<\/p>\n\n\n\n

Il ruolo sempre pi\u00f9 pervasivo dell\u2019AI generativa nell\u2019industry<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Questo \u00e8 vero per tutti i settori, compreso quello manifatturiero<\/strong><\/a>. A tal proposito, qualche settimana fa abbiamo avuto il piacere di partecipare a un convegno sul tema all\u2019interno di un importante evento di settore. La tavola rotonda \u00e8 stata l\u2019occasione per riflettere sulla crescente importanza di questa tecnologia in un settore di stampo \u201ctradizionale\u201d<\/strong> come quello dell\u2019industria manifatturiera.<\/p>\n\n\n\n

Spesso ci troviamo ad aprire tavoli di lavoro sull\u2019argomento con dirigenti di aziende del settore e la prima domanda che ci viene posta \u00e8 la seguente: l\u2019AI generativa deve essere la leva di trasformazione dell\u2019interazione con i miei stakeholder esterni o piuttosto un catalizzatore di produttivit\u00e0 per il mio team interno? La risposta \u00e8 semplice: entrambi!<\/p>\n\n\n\n

I casi d\u2019uso pi\u00f9 consistenti di AI generativa che abbiamo sviluppato in questa industry supportano innanzitutto l\u2019operativit\u00e0 del team di vendita, di marketing o market intelligence<\/strong> e di assistenza<\/strong>. Sono questi i team che faticano a recuperare informazioni di mercato, ordini aperti, chiusi e in corso, dati relativi alla performance su contratti quadro, alla gestione dei ticket. I nostri clienti si aspettano dall\u2019AI proprio la facolt\u00e0 di aiutare un venditore a scrutare dati di mercato forti o deboli, e incrociarli con dati disponibili nel database-cliente per proporre a ogni cliente il miglior prodotto, la miglior soluzione, al miglior prezzo.<\/p>\n\n\n\n

Parliamo di segmentazione dinamica del mercato<\/strong>, parliamo di leggere tra le trascrizioni delle conversazioni effettuate dal team di televendita o dal team di assistenza. Ma parliamo anche di assistenti intelligenti che suggeriscono a un manutentore le cause di guasto pi\u00f9 comune, che creino automaticamente una bozza di rapporto d\u2019intervento, o che supportano l\u2019acquisto di un prodotto su un sito di vendita online, che creano la descrizione di un articolo sulla base della specifica tecnica e che lo traducono nella lingua della persona connessa.<\/p>\n\n\n\n

Le sfide da affrontare<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

A partire dall\u2019anno scorso noi di Salesforce abbiamo introdotto e testato applicativi basati sull\u2019AI generativa, chiedendoci innanzitutto come poter scalare nel mondo aziendale una tecnologia pensata per i consumatori<\/strong>. Nel mondo aziendale non parliamo di un’assistente che risponda a qualunque domanda ma piuttosto che supporti casi d’uso specifici. Ad esempio, ad Einstein i nostri clienti possono fare domande e richieste come \u201cQual \u00e8 la mia previsione di vendita per il trimestre?\u201d, oppure \u201cFammi un riepilogo dell’account\u201d, o ancora \u201cGenera un segmento per il lancio dell’offerta digitale e crea un’email\u201d.<\/p>\n\n\n\n

Rapidamente ci siamo scontrati con il primo scoglio, ovvero quello legato alla gestione e trascrizione sicura dei dati aziendali nei <\/strong>prompt<\/strong><\/a> <\/strong>concepiti per interrogare gli LLM. Ecco perch\u00e9 abbiamo lavorato con il nostro team di sviluppo per realizzare quello che chiamiamo il trust layer, ovvero un’infrastruttura tecnologica che permetta di mascherare i dati sensibili nel barriere di sicurezza della categoria, dal prodotto alle nostre policy. Progettato per standard di sicurezza di livello aziendale, Einstein Trust Layer<\/strong><\/a> consente ai team di trarre vantaggio dall’intelligenza artificiale generativa senza compromettere i dati dei clienti. Si tratta di una sequenza di gateway e sistemi di recupero che basano i prompt sui dati mitigando al tempo stesso i rischi, con grounding dinamico, mascheramento dei dati, e mitigazione della la tossicit\u00e0 e gli output dannosi.<\/p>\n\n\n\n

L\u2019altra sfida relativa all\u2019implementazione dell\u2019AI in realt\u00e0 manifatturiere riguarda l\u2019aspetto organizzazionale: portare l\u2019AI generativa in azienda necessita una forte spinta dall\u2019alto<\/strong>, perch\u00e9 il management supporti l\u2019investimento e la sperimentazione di casi d\u2019uso, perch\u00e9 non finisca, come molte aziende, in un blocco anacronistico dell\u2019accesso ai LLM. D\u2019altra parte tutti gli utenti business devono avere l\u2019opportunit\u00e0 di partecipare all\u2019ideazione e alla prioritizzazione e alla valutazione dei piloti. <\/p>\n\n\n\n

Questo crea una vera adesione e riduce paure, ansie, frustrazione che notoriamente sono sempre state associate alla digitalizzazione e soprattutto automazione nel manifatturiero.<\/p>\n\n\n\n

Il caso di successo Siemens<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Per dare meglio l\u2019idea dei benefici che l\u2019implementazione dell\u2019AI generativa pu\u00f2 portare in aziende manifatturiere vale la pena menzionare Siemens<\/strong>. Con loro abbiamo lavorato allo sviluppo di un portale per clienti e partner<\/strong>, SiePortal, che rappresenta una vera finestra di accesso a tutto il catalogo dei prodotti e delle soluzioni, che permette a ciascun cliente della societ\u00e0 che possiedono e operano macchinari Siemens di avere una visione d\u2019insieme di tutte le macchine e i contratti in corso, ma anche di riordinare parti e servizi. <\/p>\n\n\n\n

L’intelligenza artificiale generativa porter\u00e0 a suggerire prodotti simili in caso di pezzi non disponibili in inventario, tradurre istantaneamente specifiche tecniche in altre lingue, avere una conversazione con un assistente artificiale attraversa un bot, che abbia per\u00f3 tutto il contesto e lo storico delle conversazioni e della relazione cliente.<\/p>\n\n\n\n

L’adozione dell’AI generativa nel settore manifatturiero migliora significativamente l’efficienza dei team di vendita e assistenza e l’interazione con i clienti. Per sfruttare al meglio questi benefici, \u00e8 essenziale un forte impegno tecnologico e organizzativo, con infrastrutture sicure e coinvolgimento attivo del personale. Il management ha un ruolo chiave a supporto della sperimentazione e l’innovazione, consentendo di usare l’AI generativa per aumentare la competitivit\u00e0 e la soddisfazione dei clienti.<\/p>\n\n\n\n

Scopri di pi\u00f9 sul progetto di implementazione AI di Siemens<\/em><\/p>\n\n\n\n

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