Sebbene l’Intelligenza Artificiale (IA) stia guadagnando popolarità tra le aziende in Polonia, ci sono ancora molte aziende che non stanno sfruttando appieno il suo potenziale. Secondo uno studio di KPMG (https://kpmg.com/pl/pl/home/media/press-releases/2023/07/media-press-sztuczna-inteligencja-w-firmach-w-polsce-potencjal-do-wykorzystania.html), solo il 15% delle aziende nel nostro paese utilizza attualmente soluzioni IA, mentre la media globale è del 35-37%. Allo stesso tempo, fino al 62% delle aziende che hanno implementato l’IA non monitorano l’efficacia di queste implementazioni, cioè non sanno quale impatto, se ce n’è, abbiano avuto.
Questi dati mostrano il grande potenziale non sfruttato dell’intelligenza artificiale nel business polacco. D’altra parte, il 13% delle aziende ha pianificato di implementare l’IA entro la fine del 2023, il che potrebbe essere un segno della prossima ondata di adozione di questa tecnologia dirompente. Infatti, le aziende vedono numerosi vantaggi dall’IA, come l’aumento della produttività, il miglioramento della qualità dei prodotti e dei servizi, migliori performance finanziarie e una posizione competitiva rafforzata.
Se stai considerando di fare il primo passo verso l’implementazione dell’IA nella tua azienda, vale la pena apprendere le basi di questo gruppo di tecnologie. Prima di poter realizzare il potenziale dell’IA nella tua azienda, è necessario comprendere la differenza chiave tra Intelligenza Artificiale (IA) nel suo senso più ampio, Apprendimento Automatico (ML) e IA Generativa. Questi termini sono spesso usati in modo intercambiabile, ma in realtà descrivono concetti leggermente diversi.
IA si riferisce alla capacità generale delle macchine programmate, come computer o robot, di ‘pensare’ in modo simile agli esseri umani e di imitare comportamenti intelligenti. I sistemi IA possono assimilare, analizzare e utilizzare conoscenze dal mondo reale per derivare nuove informazioni. Esempi di tecnologie basate sull’IA includono il riconoscimento vocale, delle immagini e facciale.
D’altra parte, l’apprendimento automatico (ML) è un campo dell’IA in cui i sistemi informatici apprendono dai dati e prendono decisioni senza intervento umano diretto. Una caratteristica chiave del ML è la capacità di migliorarsi continuamente e adattare gli algoritmi in base ai nuovi dati di input.
Con lo sviluppo rapido dell’IA generativa, il cui segno principale è la folle popolarità di ChatGPT, è anche importante comprendere questa nuova tendenza. L’IA generativa è in grado di generare nuovi dati, come testo, immagini, video e audio, o persino codice informatico. Lo fa apprendendo da grandi quantità di dati di addestramento. I modelli linguistici, come ChatGPT, apprendono i modelli e le regole insite nei dati di input e poi utilizzano questa conoscenza per creare nuovi testi unici che somigliano a quelli scritti da esseri umani.
La potenza dell’IA generativa risiede nella sua flessibilità e nella capacità di remixare e sintetizzare informazioni in modi innovativi.
Il secondo passo è identificare le esigenze specifiche della tua azienda che possono essere soddisfatte implementando intelligenza artificiale e apprendimento automatico. Questo processo inizia con un’analisi approfondita e una considerazione attenta di diverse domande:
Per comprendere appieno il valore di rispondere a queste domande, diamo un’occhiata a un esempio pratico. Immagina un piccolo studio contabile che stava lottando con processi lunghi e manuali per gestire i documenti dei clienti. Hanno definito il loro obiettivo come “automatizzare la contabilità per accelerare l’elaborazione e aumentare la produttività”.
Gli ostacoli principali erano il tempo speso in compiti noiosi e i grandi volumi di documenti che dovevano essere elaborati. Dopo aver esaminato queste sfide, il team ha identificato l’elaborazione dei documenti basata sull’IA come una potenziale soluzione: la tecnologia di Elaborazione del Linguaggio Naturale (NLP) che potrebbe estrarre e categorizzare automaticamente i dati finanziari rilevanti, ridurre gli errori e accelerare i processi.
I modi per misurare l’impatto erano, in questo caso, un aumento del numero di documenti elaborati al mese e una riduzione del tempo medio di elaborazione per ordine. Era anche importante valutare le risorse di dati: in questo caso, il volume di ricevute, fatture e altri documenti finanziari necessari per addestrare i sistemi IA.
Questo esempio illustra l’importanza di definire chiaramente le esigenze aziendali all’inizio del processo di implementazione dell’IA. Solo in questo modo puoi identificare le soluzioni giuste e implementarle correttamente per fornire il massimo valore alla tua azienda.
Fonte: DALL·E 3, prompt: Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)
Vale la pena contattare strumenti come SensID Cognitive Automation (https://4semantics.pl/produkty/sensid-cognitive-automation/), Microsoft AI Builder (https://learn.microsoft.com/pl-pl/ai-builder/overview) o Docsumo (https://www.docsumo.com/).
SensID Cognitive Automation utilizza la tecnologia di Elaborazione del Linguaggio Naturale (NLP) per automatizzare la comprensione del contenuto dei documenti, che è fondamentale per i compiti robotici e i processi decisionali. Una volta che il testo è stato analizzato, il sistema aggrega i dati raccolti e li presenta in una forma strutturata, pronta per l’uso nell’automazione dei processi robotici (RPA) e nelle applicazioni di analisi. Con la tecnologia che abbiamo sviluppato, è possibile creare modelli in modo efficiente che interpretano le informazioni contenute in una vasta gamma di documenti aziendali.
SensID Cognitive Automation consente l’integrazione di dati provenienti da una varietà di fonti testuali, inclusi dati strutturati (come database), dati semi-strutturati (come moduli, csv, html, ecc.) e dati non strutturati (come doc, pdf, ecc.), fornendo una visione unificata delle informazioni.
Microsoft AI Builder fa parte della Microsoft Power Platform. Con esso, puoi creare e utilizzare modelli IA per aiutare a ottimizzare i tuoi processi aziendali. Puoi utilizzare un modello pre-costruito che è pronto per molti scenari aziendali comuni, come il riconoscimento dei documenti, o creare un modello personalizzato per soddisfare i requisiti specifici della tua azienda.
Un’altra opzione da provare è Docsumo, che utilizza l’OCR (Riconoscimento Ottico dei Caratteri) per leggere i documenti ed è fidato da grandi aziende come PayU e Hitachi.
Dopo aver identificato i tuoi obiettivi aziendali e le sfide, il passo logico successivo è identificare i modi specifici in cui l’IA può aggiungere valore e profitto alla tua azienda. A volte il percorso potrebbe non essere ovvio, quindi considera la vasta gamma di possibili vantaggi.
Uno dei fattori chiave di valore dell’IA è aumentare il valore fornito ai clienti. Con la potenza dell’apprendimento automatico e dell’analisi avanzata dei dati, l’IA può aiutare le aziende a comprendere meglio le preferenze e i comportamenti dei consumatori. Questo consente un’esperienza di acquisto più personalizzata e soddisfacente.
Un altro fattore chiave è il potenziale dell’IA di aumentare l’efficienza e la produttività dei dipendenti. Automatizzando compiti ripetitivi e dispendiosi in termini di tempo, l’IA può fornire significativi risparmi sui costi e consentire ai team di concentrarsi su attività più strategiche e creative, oltre a migliorare significativamente la soddisfazione lavorativa. Infatti, il 59% di coloro che lavorano in ruoli di gestione ritiene che l’uso dell’IA sul posto di lavoro migliori la soddisfazione lavorativa (https://www.thehrdirector.com/business-news/ai/ai-increase-job-satisfaction/).
Infine, non dobbiamo dimenticare i guadagni aziendali diretti che spesso derivano dall’implementazione di soluzioni IA. Ottimizzando i processi, migliorando le operazioni e utilizzando meglio i dati, le organizzazioni possono massimizzare i ricavi e i profitti.
Quindi, l’IA aumenterà la soddisfazione dei tuoi clienti? Massimizzerà la produttività dei dipendenti? Contribuirà alla crescita dei ricavi? Se la risposta a una di queste domande è “sì”, allora l’IA merita sicuramente la tua attenzione.
Fonte: DALL·E 3, prompt: Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)
Con una comprensione del grande potenziale dell’IA, ora affronti la sfida più grande: valutare e preparare le tue capacità organizzative e risorse per implementare efficacemente nuove tecnologie. Sfortunatamente, spesso c’è un significativo divario tra ciò che vogliamo raggiungere e ciò che possiamo effettivamente fornire entro un dato tempo e budget.
Se vedi numerose opportunità per utilizzare l’IA nella tua azienda, devi iniziare con una valutazione onesta delle tue competenze e strumenti. Chiedi ai tuoi professionisti IT di rispondere onestamente alle seguenti domande:
Data la mancanza di risorse interne, la soluzione migliore potrebbe essere esternalizzare completamente il tuo progetto di implementazione dell’IA a un’azienda esterna specializzata. Qualunque sia il percorso scelto, un buon primo passo è ricercare a fondo le soluzioni IA disponibili sul mercato e valutare se qualcuna di esse potrebbe soddisfare le attuali esigenze della tua organizzazione. Acquistare un prodotto pronto all’uso potrebbe essere un’opzione più conveniente rispetto a costruirne uno da zero.
Ricorda che l’integrazione dell’IA è diversa da una tipica implementazione di nuovo software. Richiede competenze in apprendimento automatico, elaborazione di big data e algoritmi avanzati. Se la tua organizzazione non ha questa competenza, lavorare con specialisti esterni potrebbe essere inevitabile per massimizzare le possibilità di successo del progetto.
Nonostante l’entusiasmo per la tecnologia IA, molti manager hanno ancora paura di fare i primi passi a causa della mancanza di competenze all’interno della loro organizzazione. Se sei uno di loro, considera di coinvolgere un consulente specialista o un’azienda esterna.
Costruire sistemi IA è significativamente diverso dallo sviluppo di applicazioni aziendali tipiche. È un’area di competenza altamente specializzata, che richiede abilità avanzate in apprendimento automatico, elaborazione del linguaggio naturale, apprendimento profondo e analisi dei big data.
Ad esempio, creare un assistente virtuale IA che possa comunicare efficacemente con i clienti richiede non solo una solida base full-stack, ma anche tecnologia di elaborazione del linguaggio naturale e intelligenza artificiale generativa.
Se il tuo team manca di tali competenze specializzate, potrebbe avere più senso cercare assistenza esterna. Le aziende e le agenzie di consulenza IA specializzate possono fornire non solo competenze ed esperienze rilevanti, ma anche processi e best practice comprovati per aumentare le possibilità di successo delle tue iniziative.
Certo, assumere esperti esterni comporta un costo aggiuntivo. Tuttavia, è importante ricordare che un’implementazione impropria dell’IA può portare a perdite finanziarie ancora maggiori a causa di errori, inattività e necessità di correzioni. O semplicemente a un malfunzionamento dell’intero sistema, che non eseguirà i compiti per cui è stato creato. Ecco perché lavorare con specialisti è spesso un investimento saggio che può farti risparmiare tempo e denaro a lungo termine.
Fonte: DALL·E 3, prompt: Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)
Implementare l’intelligenza artificiale in un’azienda è senza dubbio un’impresa seria e impegnativa, ma è anche una grande opportunità per la trasformazione e la crescita aziendale. Apre la porta a innumerevoli opportunità per aumentare l’efficienza, ottimizzare i processi e fornire un valore maggiore ai clienti.
Come abbiamo già visto, molte aziende in tutto il mondo – dalle piccole imprese alle grandi aziende – stanno utilizzando con successo l’IA per automatizzare compiti noiosi, analizzare grandi set di dati e prendere decisioni migliori basate sui fatti.
Certo, come per qualsiasi iniziativa aziendale seria, il percorso verso un’implementazione di successo dell’IA richiede una pianificazione dettagliata e l’adesione a principi comprovati.
Implementare l’IA è un processo iterativo. Ecco perché è meglio iniziare con un piccolo progetto pilota, eseguire test e raccogliere feedback. Sulla base di questo, sarà più facile prendere decisioni sullo sviluppo ulteriore o sugli aggiustamenti. Inoltre, non dimenticare un fattore chiave di successo: i dati. Più dati di qualità fornisci ai tuoi sistemi IA, meglio apprenderanno e si comporteranno.
Se ti piace il nostro contenuto, unisciti alla nostra comunità di api operose su Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest, TikTok.
Esperto di JavaScript e istruttore che forma i dipartimenti IT. Il suo obiettivo principale è aumentare la produttività del team insegnando agli altri come cooperare efficacemente durante la programmazione.
Le aziende si confrontano con la gestione di una vasta quantità di contenuti pubblicati online,…
nell'era della trasformazione digitale, le aziende hanno accesso a un'ammontare senza precedenti di dati sui…
Sapevi che puoi ottenere l'essenza di una registrazione di diverse ore da un incontro o…
Immagina un mondo in cui la tua azienda può creare video coinvolgenti e personalizzati per…
Per sfruttare appieno il potenziale dei Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLM), le aziende…
Nel 2018, Unilever aveva già intrapreso un percorso consapevole per bilanciare le capacità di automazione…