Intelligenza artificiale: che impatto avrà sul business e per quali brand?

Tabella dei Contenuti

Diamo un’occhiata ai dati per scoprire in quali settori c’è oggi una maggiore applicazione di soluzioni di data science e machine learning.

L’impatto dei progetti di Intelligenza artificiale sul PIL mondiale, secondo le stime della società di consulenza PricewaterhouseCoopers (PWC), sarà di ben 16 miliardi di dollari  entro il 2030. Protagoniste di questa crescita saranno, già nei prossimi 18 mesi (secondo un rapporto di IBM e Morning consult) nove imprese su 10, sia corporate che PMI, che inizieranno a impieghere le tecnologie dell’intelligenza artificiale.

L’intelligenza artificiale, per brevita AI, per riprendere l’acronomo inglese Artificial Intelligence, è impiegata ormai in ogni settore e, in generale, la usiamo quotidianamente senza farci troppo caso. Quando guardiamo una mappa sullo smartphone, l’AI ci suggerisce l’itinerario più veloce e ci fa evitare gli ingorghi. Se visitiamo il nostro ecommerce preferito ci suggerisce cosa acqustare sulla base dello shopping fatto in passato. E anche le notifiche con il suggerimento di una serie TV o di una notizia è il frutto dell’analisi dei nostri gusti.

I grossi giganti del digitale sono campioni nell’impiego dell’intelligenza artificiale, ma non bisogna per forza chiamarsi Google, Netflix, Spotifty, Amazon o Facebook per trarne vantaggio. Vediamo alcuni esempi di settori in l’AI è stata usata.

Salute

La salute è il settore in cui l’applicazione dell’intelligenza artificiale può dischiudere possibilità infinite, con una piccola innovazione alla volta. 

La possibilità di estrarre informazioni preziose da enormi quantità di dati raccolti in maniera anonima dai pazienti ha consentito studiare, testare e mettere a punto un dispositivo indossabile, in inglese wearable, per la somministrazione automatica di insulina per che soffre di diabete.

I data scientist mettono assieme fonti differenti, come il numero di pazienti infetti e le previsioni metereologiche di piogge e variazioni di temperatura, per prevedere i picchi di contagio della febbre dengue a Singapore.

È inoltre possibile portare tecnologie e macchinari finora disponibili solamente presso le strutture mediche, presso le case dei pazienti o in paesi che non sono dotati di adeguate strutture sanitarie. Come Butterfly IQ, uno strumento diagnostico certificato sia negli Stati Uniti che dall’Unione Europea, che funziona con un iPhone e consente a un medico di fare un’ecografia completa.

Retail

Nell’ambito del commercio, l’AI trova molte applicazioni, ad esempio per gestire lo stock o i turni del personale grazie a previsioni puntuali dei flussi di traffico sul singolo punto vendita. È possibile grazie all’analisi di dati aziendali, come le serie storiche sulle vendite, o di dati di pubblico dominio, come le previsioni meteo, il calendario delle festività e la distribuzione delle attività commerciali e dei servizi disponibili, quartiere per quartiere. 

Le informazioni che ognuno di noi offre durante il processo di acquisto, come ad esempio preferenze su miodelli e colori, fascia di prezzo, periodo e ripetititvità dell’acquisto, diventano opreziose per chi sa raccoglierle e leggerle, fino al punto di poter proporre delle esperienze di acquisto personalizzate, sia nel negozio fisico, che online, grazie ad assitenti virtuali, impersonati sempre più da chatbot, capaci di accompagnarci in ogni fase dell’acquisto, dalla scelta al ritiro in cassa o a casa.

Industria

Nel settore manufatturiero l’AI è il miglior alleato dei team che si occupano di verificare la qualità del prodotto finito. Le tecnologie per il riconoscimento delle immagini, infatti, hanno consentito di sviluppare molte soluzioni per la fault detection, il riconoscimento dei difetti. Grazie alla campacità di apprendimento degli algoritmi, questa tecnologià può essere impiegata su tantissime categorie di prodotti, a prescindere da diomensioni, materiali, livello di personalizzazione. 

In forte sviluppo le tencologie per la manutenzione predittiva, che consentono di effettuare interventi mirati solo su macchine o parti di macchine che ne hanno necessità, senza dover femare le lavorazioni a causa di interventi programmati sempre troppo presto, con un’inutile interruzione del lavoro o troppo tardi, con danni imprevedibili e difficili da assorbire.

Facility management

La riduzione degli sprechi è un ambito di applicazione dell’AI che ogni azienda ha certamente a cuore.

Grazie alla crescente disponibilità di sensori che raccolgono dati di ogni tipo, dalla qualità dell’aria alle perdite di un impianto idraulico, è possibile gestire in maniera molto accurata le spese per il riscaldamento o il raffreddamento degli ambienti, l’illuminazione, la gestione degli spazi. 

Banche,  assicurazioni, compagnie telefoniche

Banche, assicurazioni, compagnie telefoniche condividono l’impegno sempre maggiore per riuscire a offrire nuovi servizi ai propri consumatori. Consumatori che non perdono occasione di usare altri servizi di intelligenza artificiale loro dedicati per scoprire nuove offerte di player che continuano a entrare in mercati sempre più competitivi. 

In una fase storica che ci dimostra come il vantaggio competitivo non sta nell’essere arrivati arrivati primi ma nell’offrire servizi non replicabili, la differenza è data dalla capacità di raccogliere ed estrarre, dai dati sulle abitudini, i comportamente e le preferenze dei clienti attuali, soluzioni sempre più su misura e che generino vantaggi concreti per i clienti.
La personalizzazione del servizio attraverso l’uso di algoritmi predittivi, impensabile fino a qualche anno fa, è il segreto di aziende come Ant Financial Services Group che offre servizi di prestiti al consumo, gestione patrimoniale, assicurazione sanitaria, e rating del credito automatizzati grazie all’AI.

Cosa serve per rompere il ghiaccio con l’intelligenza artificiale

Gli ambiti di applicazioni sono molti e ne scropriremo ancora tanti nei prossimi mesi. Un recente articolo pubblicato dalla Harvard Business Review, Competing in the Age of AI, racconta che l’«intelligenza delle macchine cambia le regole del business» e non è necessario ricorrere a qualcosa di sofisticato e complesso, l’intelligenza artificiale forte,  strong AI, che ha lo scopo di «simulare il ragionamento umano». È sufficiente affidare a un computer una serie di compiti, solitamente ripetitivi, svolti di solito da persone, con la cosidetta intelligenza artificiale debole, in inglese weak AI.

Oggi non c’è una vera barriera di ingresso nell’adozione dell’intelligenza artificiale. Qualsiasi impresa può farsi un’idea di cosa serve per realizzare un progetto di AI e pensare a un programma concreto a partire da un breve questionario.

Vi aspettiamo!

Stefano Stravato, CEO
Dal 2004 la sua passione è progettare e realizzare piattaforme che coinvolgano persone e brand, creando valore per entrambi. Dal 2019 è alla guida di Krystal Ball, un team interdisciplinare che aiuta le aziende ad integrare soluzioni di machine learning e data science nei propri processi o prodotti. Nel 2014 ha co-fondato Fifth Beat, per progettare prodotti, servizi e organizzazioni, con le persone e per le persone. Dal quando è papà è un po’ più appassionato alle sorti del genere umano.

Continua a leggere

altri approfondimenti

gradient_color_kristal-ball_logo_v1 1

Una checklist pratica per capire se il tuo business è pronto a cogliere le opportunità offerte da data science e machine learning.

Organizziamo una call

Metti in pratica il Machine learning, prenota una consulenza gratuita di 25 minuti