L'artificial intelligence technology (tecnologia legata all'intelligenza artificiale) sta trasformando le aziende di quasi tutti i settori industriali. Dai chatbot all'analisi predittiva, dall'ottimizzazione dei magazzini all'assistenza clienti, l'IA sta rivoluzionando i processi societari. Adottare l'AI può portare ad una riduzione dei costi, ad una maggiore efficienza e a ricavi più alti. Tuttavia, integrare con successo questo tipo di tecnologia, richiede una pianificazione attenta.

Passi per l'implementazione dell'artificial intelligence technology aziendale

Quali sono quindi i passaggi da prendere in considerazione, nel momento in cui si decida di utilizzare delle soluzioni tecnologiche basate sull'intelligenza artificiale? In che modo un'azienda può trarre vantaggio da una serie di strumenti innovativi e, per certi versi, ancora poco conosciuti?

Considerare le esigenze aziendali e gli obiettivi strategici

Per prima cosa bisogna chiedersi se l'azienda abbia davvero necessità di questo tipo di tecnologia. In che modo l'AI potrebbe apportare un valore aggiunto alle operazioni aziendali? Quali sono gli obbiettivi per cui si è scelta questa tecnologia e come si intende sfruttarla per ottenerli?

Valutare la prontezza dell'IA

Prima di implementare una qualsiasi soluzione basata sull'artificial intelligence, valutare la prontezza dell'organizzazione. Le aree chiave da verificare includono:

  • Infrastruttura dei dati: L'AI si basa sui dati. Bisogna assicurarsi di avere dati di qualità e in quantità sufficiente per addestrare i modelli di intelligenza artificiale, colmando eventuali lacune nella raccolta, pulizia e labeling. Sarà quindi necessario rivedere la pipeline dei dati, gli strumenti BI (Business Intelligence) e governance.
  • Competenze del personale: Il team avrà bisogno di competenze in aree come machine learning, analisi e reingegnerizzazione dei processi. Valutare i livelli di competenza e fornire formazione ove necessario.
  • Sostegno della leadership: Educare i dirigenti ai benefici dell'IA e ottenere l’impegno per la gestione del cambiamento e gli investimenti.
  • Scenario tecnologico: Rivedere lo stack tecnologico esistente e identificare dove l'AI potrebbe migliorare o automatizzare i processi.

Selezionare gli strumenti AI giusti

L'ecosistema AI è complesso con innumerevoli vendor e competitor sul mercato. Per dotarsi quindi di un modello basato sull'artificial intelligence, vanno tenuti in considerazione alcuni punti chiave:

  • Facilità d'uso: Cercare piattaforme con interfacce intuitive che permettano anche ai non esperti di addestrare, implementare e monitorare modelli IA.
  • Dati e integrazione: Assicurarsi che la piattaforma si connetta facilmente alle fonti di dati e all'ambiente IT esistenti.
  • Spiegabilità: Scegliere algoritmi trasparenti come la regressione lineare rispetto alle neural net black box quando l'interpretabilità è fondamentale.
  • Scalabilità: Scegliere sistemi distribuiti che possono crescere con l'aumento dei volumi di dati e dei casi d'uso.

Implementare l'IA in modo responsabile

L'applicazione dell'AI comporta anche dei rischi, quali ad esempio l'adozione di modelli di riferimento distorti e la perdita della supervisione umana in alcuni processi. Per questo resta fondamentale adottare pratiche responsabili tra cui:

  • Effettuare test e regolazioni su pregiudizi nei dati (BIAS)e negli algoritmi e validare i modelli per assicurarsi che siano accurati e soddisfino gli obiettivi definiti.
  • Mantenere gli esseri umani nel processo di convalida e decisioni con gravi conseguenze.
  • Proteggere i dati degli utenti con crittografia e controlli di accesso.
  • Comunicare con trasparenza con le persone impattate dai sistemi IA.

 

 

Le applicazioni pratiche dell'AI nelle aziende

Quali sono quindi i casi d'uso più comuni e meglio ottimizzati di intelligenza artificiale, ad oggi, in ambito business?

  • Automazione dei processi: riduzione  delle attività manuali grazie all'AI, automatizzando processi ripetitivi e ridondanti.
  • Servizio clienti: implementare chatbot e analisi del sentiment per personalizzare l'interazione con i clienti, offrendoo soluzioni e servizi su misura, basati sulle loro preferenze e comportamenti per migliorare la CX.
  • Previsione della domanda: modellare statisticamente dati interni ed esterni per prevedere le vendite.
  • Manutenzione predittiva: utilizzare il machine learning sui dati dei sensori per prevedere guasti alle apparecchiature.
  • Rilevamento delle frodi: L'IA può essere impiegata per identificare schemi anomali o comportamenti sospetti, aiutando a prevenire e contrastare le frodi aziendali.
  • Analisi dei dati: L'AI consente di estrarre informazioni significative dai dati aziendali, rivelando insight preziosi per migliorare le strategie aziendali e guidare la presa di decisioni informate.
  • Ottimizzazione delle decisioni: sfruttando l'intelligenza artificiale si possono analizzare grandi quantità di dati e generare raccomandazioni o predizioni che aiutano a prendere decisioni più informate.

Misurare l'impatto aziendale

L'integrazione di una tecnologia basata sull'intelligenza artificiale può avvantaggiare profondamente le aziende, ma è anche indispensabile tenere traccia delle metriche di performance per determinare il ROI delle implementazioni AI adottate. Sarà utile misurare aspetti come:

  • Guadagni di produttività attraverso riduzioni di tempo/costi
  • Aumento delle entrate da vendite e conversioni più alte
  • Metriche CX come soddisfazione, fidelizzazione e volumi di chiamata

Monitorare continuamente i modelli per individuare deviazioni e riaddestrare per ottimizzare i risultati nel tempo.

Implementare XCALLY nel proprio modello AI aziendale

L'adozione di XCALLY, il software omnicanale basato su Asterisk, rappresenta un'opportunità straordinaria per i contact center che desiderino implementare l'artificial intelligence technology nel loro processo operativo.
Grazie alle sue funzionalità avanzate, XCALLY consente di sfruttare appieno i vantaggi dell'AI nel contesto aziendale.
Con l'IA conversazionale, è possibile automatizzare le interazioni con i clienti, migliorando l'efficienza e fornendo un servizio di alta qualità.
La sentiment analysis consente di monitorare e comprendere il sentiment dei clienti, consentendo alle aziende di adattare le loro strategie di comunicazione e offrire un'esperienza personalizzata. Inoltre, le self-service apps basate su AI offrono soluzioni autonome ai clienti, riducendo il carico di lavoro degli agenti e accelerando i tempi di risposta.

La semplicità d'uso, scalabilità e facilità di integrazione con CRM esistenti della suite infine, rendono XCALLY una soluzione ideale per le aziende che desiderano migliorare la loro efficienza operativa, ottimizzare la customer experience e ottenere un vantaggio competitivo nel mercato.