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L’intelligenza artificiale sta cambiando rapidamente il mondo che conosciamo. Benché l’intelligenza artificiale sotto forma di machine learning esista da decenni, i modelli di machine learning che imitano più da vicino il funzionamento del cervello umano sono una svolta più recente. Meno di dieci anni fa, la maggior parte delle persone, compresi molti business leader, non aveva familiarità con il concetto di intelligenza artificiale. Solo quando pochi anni fa ChatGPT e altri large language model (LLM) simili sono stati introdotti sul mercato, l’AI generativa è passata improvvisamente al centro dell’attenzione.
Oggi è ampiamente riconosciuto che l’AI rappresenta il futuro, e non solo per il mondo del business, ma per praticamente ogni aspetto della nostra vita. Ora la conversazione sta passando da “che cos’è l’intelligenza artificiale?” a “quali applicazioni di AI dobbiamo utilizzare e come”?
Lo sviluppo e l’introduzione sempre più rapidi di nuove applicazioni di AI possono sembrare quasi travolgenti. In questa presentazione spiegheremo cosa sono le applicazioni di AI e analizzeremo alcuni dei principali utilizzi dell’AI oggi in vari settori.
Le applicazioni di AI sono programmi software che utilizzano tecniche di intelligenza artificiale come machine learning, elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e robotica per eseguire varie attività. Queste attività possono andare dall’automazione di funzioni semplici e ripetitive alla replica di funzioni cognitive complesse che richiedono un’intelligenza simile a quella umana.
Organizzazioni di numerosi settori, dall’healthcare al retail e non solo, utilizzano le applicazioni di AI per migliorare l’efficienza, ridurre gli errori umani, ottenere maggiori insight dai propri dati, ridurre i costi e ottimizzare i processi decisionali.
Di seguito sono riportati alcuni degli esempi più comuni di applicazioni di AI utilizzate oggi.
Ormai la maggior parte delle persone conosce le applicazioni dell’AI generativa come ChatGPT, Gemini, Copilot e così via. L’espressione AI generativa è un termine generico usato per riferirsi all’intelligenza artificiale in grado di creare contenuti originali inclusi testo, immagini, output video e audio, laddove invece i large language model possono creare solo output di testo. Tutti i modelli LLM sono una forma di AI generativa, ma non tutti gli strumenti Gen AI sono basati su modelli LLM.
I large language model sono utilizzati per attività basate su testo come chatbot, assistenti virtuali, traduzione linguistica e creazione di report. I modelli di AI generativa possono essere utilizzati per svolgere attività simili, ma anche per usi più creativi, come contenuti pubblicitari mirati, prove virtuali di prodotti, composizione musicale e altro ancora.
I motori di raccomandazione sono sistemi AI che utilizzano l’analisi dei big data e il machine learning per analizzare gli schemi presenti nei dati comportamentali e formulare raccomandazioni sulla base di tali schemi. I motori di ricerca, i siti di ecommerce, le reti di social media e le piattaforme di streaming li utilizzano ampiamente per consigliare contenuti, prodotti o servizi agli utenti in base ai relativi comportamenti di acquisto o di navigazione. Basti pensare a quando si vede la frase “Perché hai guardato” o “I clienti hanno acquistato anche” in un’app o un’interfaccia: i motori di raccomandazione fanno probabilmente parte di quell’esperienza.
La visione artificiale è una forma di intelligenza artificiale che utilizza il machine learning e le reti neurali per insegnare ai computer come vedere, osservare e comprendere nel modo in cui lo fa la visione umana. Invece di retina e corteccia visiva, la visione artificiale utilizza telecamere, dati e algoritmi per elaborare le informazioni. È ampiamente utilizzata nel settore manifatturiero per trovare problemi o difetti impercettibili nei prodotti.
L’elaborazione del linguaggio naturale è un’intelligenza artificiale che utilizza il machine learning per consentire ai computer di comunicare con il linguaggio umano e di comprenderlo. L’elaborazione NLP è già ampiamente utilizzata per i chatbot del servizio clienti, i sistemi GPS a comando vocale e gli assistenti virtuali che rispondono alle domande come Alexa di Amazon. Le aziende possono utilizzare l’elaborazione NLP per semplificare le operazioni e i processi automatizzando le attività ripetitive e migliorando l’analisi dei dati.
L’AI predittiva utilizza l’analisi statistica e il machine learning per riconoscere gli schemi e prevedere il futuro. Con l’AI predittiva, le organizzazioni possono analizzare rapidamente grandi quantità di dati per individuare potenziali problemi o rischi per l’azienda. Ad esempio, i team possono utilizzarla per prevedere future interruzioni della supply chain o potenziali guasti meccanici, in modo da poter pianificare di conseguenza.
Le applicazioni di AI vengono utilizzate per semplificare le operazioni e promuovere l’innovazione in un’ampia varietà di settori. Ecco alcuni esempi di come diversi settori utilizzano oggi l’intelligenza artificiale.
Il settore healthcare utilizza le applicazioni di AI per tutte le attività, da quelle amministrative alle diagnosi e alle cure mediche. Sistemi AI basati sull’elaborazione NLP vengono utilizzati per estrarre informazioni da cartelle cliniche non strutturate al fine di migliorare l’efficienza della fatturazione, della programmazione e della gestione dei dati. Oltre a utilizzare strumenti AI per prendere note durante gli appuntamenti, i medici utilizzano sistemi AI per analizzare i dati dei pazienti e creare piani di trattamento personalizzati.
L’AI viene inoltre utilizzata per accelerare lo sviluppo di nuovi farmaci. Ad esempio, i ricercatori del Massachusetts Institute of Technology hanno recentemente utilizzato l’AI per assistere la progettazione di antibiotici in grado di uccidere lo stafilococco MRSA resistente ai farmaci. Benché iniziative come queste richiedano ancora molta esperienza umana e training, con l’intelligenza artificiale i ricercatori possono analizzare enormi quantità di dati medici e scientifici in modo rapido ed efficiente così da accelerare il processo di scoperta di nuovi trattamenti potenzialmente salvavita.
L’intelligenza artificiale sta trasformando ogni aspetto della pubblicità, dalla personalizzazione all’analisi delle prestazioni fino all’ottimizzazione dell’erogazione dei messaggi pubblicitari. Con l’AI, i marketer possono analizzare i dati e i comportamenti dei clienti per creare annunci iper-mirati progettati per far crescere i tassi di engagement e di conversione. Gli strumenti AI possono inoltre essere utilizzati per determinare tempi, canali e formati ottimali per la distribuzione degli annunci e per massimizzare il ROI delle campagne.
Attualmente il settore dei servizi finanziari utilizza l’AI per il rilevamento delle frodi, la gestione del rischio, le attività relative alla compliance, la creazione di prodotti e servizi personalizzati, l’automazione dei documenti e altro ancora.
Con l’AI, le organizzazioni di servizi finanziari possono riuscire a individuare in modo più accurato le transazioni fraudolente e rispondere rapidamente in seguito al rilevamento. Gli strumenti AI automatizzano anche i flussi di lavoro finanziari, riducendo gli errori manuali in attività come elaborazione dei dati, elaborazione dei documenti e analisi dei dati.
Il settore dei videogiochi utilizza da anni forme di intelligenza artificiale per creare script e immagini, oltre a nuovi livelli e mappe in tempo reale. L’AI viene anche utilizzata per analizzare la difficoltà di un gioco e mantenere il coinvolgimento dei giocatori. Alcune aziende stanno utilizzando l’AI come strumento per generare esperienze di gioco più personalizzate. Ad esempio, un videogioco utilizza il biofeedback con dispositivi basati sull’AI per misurare le risposte fisiologiche degli utenti, come stress o eccitazione, al fine di adattare l’esperienza di gioco stessa.
L’AI ha trasformato lo spazio del retail e dell’ecommerce migliorando la customer experience e le operazioni. Oltre ai chatbot del servizio clienti, i motori di raccomandazione monitorano e analizzano il comportamento dei clienti, indirizzando l’acquirente verso prodotti pertinenti che potrebbe non aver visto, aumentando il potenziale di vendita (e, si spera, l’utilità per i clienti stessi).
Anche il pricing dinamico è in crescita. Utilizzando AI e machine learning, i retailer possono ottimizzare i prezzi in tempo reale in base alla domanda del mercato e all’attività della concorrenza per ottimizzare i ricavi.
L’intelligenza artificiale è un fattore chiave alla base della quarta rivoluzione industriale, l’attuale era dello smart manufacturing. Tecnologie di intelligenza artificiale come elaborazione NLP, machine learning e visione artificiale vengono utilizzate per migliorare praticamente tutti gli aspetti del settore manifatturiero, incluse migliore efficienza energetica, manutenzione predittiva rafforzata, gestione della supply chain migliorata e la capacità di offrire servizi di produzione personalizzati.
Utilizzando l’automazione basata sull’AI, il controllo qualità e l’analisi predittiva, le aziende del settore manifatturiero possono accelerare la produzione e ottimizzare i flussi di lavoro, riducendo al contempo gli errori umani e i costi di manodopera e manutenzione. Gli strumenti AI conferiscono inoltre un vantaggio competitivo alle aziende del settore manifatturiero consentendo di innovare in modo più rapido ed efficiente per rispondere alla domanda del mercato.
Poiché agli educatori viene sempre più spesso richiesto di fare di più con meno, l’AI sta diventando uno strumento prezioso dentro e fuori le classi. Gli insegnanti utilizzano gli strumenti AI per programmare le lezioni, creare contenuti e assegnare voti, il che significa meno tempo dedicato ad attività amministrative e più tempo dedicato all’insegnamento.
L’AI inoltre facilita un apprendimento più personalizzato. Senza far crescere il proprio carico di lavoro, gli insegnanti possono sviluppare contenuti generati dall’AI su misura per il singolo studente, perché ognuno possa progredire al proprio ritmo con attività allineate allo stile di apprendimento più adeguato.
Il servizio clienti ha il potere di fidelizzare o allontanare la clientela. Con l’intelligenza artificiale, le aziende possono analizzare il comportamento dei clienti in tempo reale, anticiparne le esigenze e risolvere i problemi in modo rapido ed efficiente. L’AI consente inoltre di fornire un servizio clienti sempre disponibile, senza la necessità di personale e strutture costosi.
E anche se i chatbot sono ormai la norma da anni, l’AI si sta evolvendo oltre i semplici script di supporto. Oggi i modelli avanzati di AI generativa utilizzano la tecnologia di analisi del sentiment per interpretare il tono di voce e l’emozione che traspare dal messaggio del cliente, consentendo all’azienda di rispondere più rapidamente ai clienti insoddisfatti con l’attenzione appropriata.
Di seguito sono riportate alcune delle domande più frequenti sulle applicazioni dell’AI.
L’intelligenza artificiale sta trasformando rapidamente tutti gli aspetti del business. Le applicazioni dell’AI stanno aiutando le organizzazioni a migliorare la produttività, l’efficienza e la scalabilità e a ridurre i costi. Alcune delle applicazioni più comuni dell’AI includono:
Servizio clienti: con chatbot e assistenti virtuali basati sull’intelligenza artificiale, le aziende possono rispondere più rapidamente a un maggior numero di domande dei clienti, promuovendone la fidelizzazione.
Contabilità/finance: con l’AI, le organizzazioni possono analizzare rapidamente grandi volumi di dati per creare proiezioni finanziarie più accurate, migliorare la conformità e monitorare più facilmente i tentativi di frode.
Vendite e marketing: le aziende utilizzano l’intelligenza artificiale per analizzare il comportamento dei clienti e sviluppare campagne di marketing mirate con contenuti più personalizzati.
Gestione della supply chain e della logistica: le organizzazioni utilizzano strumenti AI per gestire l’inventario in modo più efficace e automatizzare attività manuali come il prelievo e lo smistamento all’interno dei magazzini.
Risorse umane: l’intelligenza artificiale viene utilizzata dalle aziende per automatizzare attività che vanno dallo screening dei potenziali candidati alla gestione dei record dei dipendenti e delle buste paga, all’onboarding e altro ancora.
In termini di engagement e traffico, ChatGPT è attualmente l’applicazione di AI più ampiamente utilizzata in termini di visite mensili.
Il significato di “migliore” dipende in realtà dal tipo di lavoro che gli utenti vogliono svolgere con l’intelligenza artificiale. Alcuni strumenti AI sono specializzati nell’editing di immagini, mentre altri hanno solide capacità di scrittura o di creazione di video. La maggior parte delle piattaforme AI più utilizzate offre un livello di accesso gratuito con la possibilità di accedere a ulteriori funzionalità in abbonamento. Secondo Visual Capitalist, alcuni degli strumenti di chat più utilizzati sono ChatGPT, DeepSeek, Claude, Gemini, Character.AI e Perplexity.
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