L’intelligenza artificiale sta rapidamente diventando una parte integrante delle aziende. Dal servizio clienti all’ottimizzazione della distribuzione delle merci, dall’identificazione di transazioni fraudolente al marketing e alla manutenzione predittiva, business di tutte le dimensioni e di tutti i settori stanno traendo forti benefici dall’utilizzo dell’IA. Uno dei problemi principali delle aziende, soprattutto quelle più tradizionali, sta, però, nell’identificare quali sono le opportunità in cui poter sfruttare l’IA per portare a un aumento del fatturato e a un miglioramento delle condizioni di lavoro.
Da Amazon a Netflix: il customer service per migliorare l’esperienza degli utenti
Per fortuna, alcuni casi si stanno già mostrando particolarmente efficaci e contribuiranno alla crescita dei business che li adotteranno, soprattutto nel 2023. Uno degli usi più comuni dell’IA sta proprio nel servizio clienti. Nonostante ci sia ancora molta strada da fare per migliorare l’esperienza degli utenti, se fatto in modo consono, il customer service può fortemente migliorare le operazioni di un’azienda. Amazon e Netflix, per esempio, già utilizzano chatbot che tramite l’IA interagiscono con gli utenti e forniscono risposte veloci e accurate alle loro domande.
Questi chatbot, che di solito hanno una base comune di conoscenze, vengono poi potenziati insegnandogli problemi specifici a quella realtà, soprattutto le domande più frequenti. In questo modo, i chatbot non vanno a rimpiazzare gli agenti veri e propri, ma si prendono carico delle domande più semplici e comuni, come cambiare una password o cancellare un ordine. In questo modo, gli agenti possono venire liberati da alcuni dei compiti più ripetitivi e tediosi, cosicché essi possono dedicarsi invece alle domande più complesse e che richiedono un intervento umano.
Un esempio di azienda che sfrutta l’IA per il customer service è Bank of America, che ha sviluppato l’assistente virtuale “Erica” per aiutare i suoi clienti con i bisogni bancari quotidiani. Erica può, infatti, mostrare il saldo del conto, le transazioni passate e addirittura fornire consigli finanziari. Nel tempo, la banca ha potuto riscontrare che, in media, i clienti che interagiscono con Erica sono soddisfatti e finiscono a chiamare il servizio clienti telefonico meno frequentemente.
Un altro caso è Zendesk, che utilizza l’intelligenza artificiale per migliorare la propria piattaforma di servizio clienti. Il chatbot dell’azienda, chiamato Guide, è in grado di comprendere il linguaggio e fornire ai clienti risposte rapide e accurate alle loro domande o assegnare automaticamente le richieste al rappresentante del servizio clienti appropriato, il che aiuta a migliorare i tempi di risposta e a evitare lunghi tempi di attesa.
L’analisi dei clienti per la creazione di campagne personalizzate
Aziende come Hootsuite usano questa tecnologia per analizzare i dati dei social media e identificare pattern che possono essere sfruttati per indirizzare la pubblicità a demografiche specifiche. Gli strumenti di marketing basati sull’IA possono analizzare i dati dei clienti per creare campagne di marketing personalizzate che hanno maggiori probabilità di conversione.
Un’azienda che è avanzata a riguardo è Adobe, che appunto crea campagne di marketing personalizzate che vanno a fornire contenuti differenti in base alle caratteristiche individuali degli utenti. La loro piattaforma di AI-driven marketing, Adobe Sensei, può analizzare i dati dei clienti come la cronologia di navigazione, la cronologia degli acquisti e l’attività sui social media per creare campagne di marketing personalizzate che hanno maggiori probabilità di conversione proprio perché questi utenti sono identificati come possibili interessati al prodotto in questione.
Questo aiuta a migliorare l’efficienza delle attività di marketing di Adobe e ad aumentare le vendite minimizzando i costi degli annunci. Anche Salesforce utilizza questa tecnologia per migliorare la propria piattaforma di automazione di vendite e marketing. Il sistema, chiamato Einstein, può analizzare i dati dei clienti per identificare quali “lead” hanno maggiori probabilità di convertire, aiutando i rappresentanti di vendita a massimizzare al meglio i propri sforzi e ad aumentare i tassi di chiusura.
Ottimizzare i percorsi di consegna con la supply chain
L’intelligenza artificiale può essere usata anche per ottimizzare la supply chain. Aziende come Dhl e Ups utilizzano sistemi logistici per tenere traccia dell’inventario, prevedere la domanda e ottimizzare i percorsi di consegna. Ciò può aiutare le aziende a risparmiare sui costi di trasporto e ridurre il rischio di esaurimento scorte.
Un altro esempio è Walmart, il titano americano della vendita al dettaglio e la più grande azienda al mondo per fatturato. Il sistema dell’azienda, basato sull’intelligenza artificiale, può analizzare i dati di vendita per prevedere la domanda di prodotti e quindi regolare di conseguenza l’inventario. Questo aiuta a ridurre il rischio di esaurimento scorte e garantisce che i prodotti siano disponibili per i clienti quando ne hanno bisogno, calibrando le scorte in giro per la nazione in base alle differenze in fatto di acquisti tra diverse zone degli Stati Uniti.
Intelligenza artificiale: dall’identificazione di frodi alla manutenzione
L’intelligenza artificiale può essere utilizzata anche per identificare e prevenire le frodi. Ad esempio, le banche utilizzano sistemi avanzati per monitorare l’attività dell’account e identificare transazioni sospette. Ciò può aiutare le istituzioni finanziarie a rilevare attività fraudolente prima che causino perdite significative, richiedendo un’autorizzazione dell’utente quando il rischio è elevato. Capital One, una delle principali banche americane, e Mastercard riescono a identificare le transazioni con carta di credito fraudolente proprio in questo modo.
Il sistema basato sull’intelligenza artificiale dell’azienda può analizzare i dati delle transazioni per identificare pattern indicativi di frode, come spese a business insoliti o transazioni di grandi dimensioni da
località sconosciute. Inoltre, il sistema di Capital One può anche segnalare transazioni sospette per la revisione umana, il che aiuta a ridurre il rischio di falsi allarmi.
L’IA riesce inoltre a prevedere quando è probabile che le apparecchiature si guastino e programmare la manutenzione prima che ciò si verifichi. Questo può aiutare le aziende a evitare costosi tempi di inattività e migliorare l’efficienza delle loro operazioni. Ge, uno dei casi più famosi, utilizza l’IA per prevedere quando è probabile che le apparecchiature degli aerei si guastino. Il sistema dell’azienda è in grado di analizzare i dati dei sensori delle apparecchiature e identificare i pattern che sono legati a guasti imminenti.
Ciò consente a Ge di programmare la manutenzione prima che si verifichi un guasto, evitando costosi tempi di inattività ma anche che accadano tragedie ad alta quota. In modo simile, Siemens ha sviluppato un dispositivo che prevede le turbine eoliche si guasteranno. Il sistema è in grado di analizzare i dati dei sensori delle turbine per identificare i pattern indicativi di guasti imminenti.
L’intelligenza artificiale ha una vasta gamma di applicazioni nelle aziende tradizionali e può aiutare queste ad aumentare l’efficienza, ridurre i costi e migliorare l’esperienza degli utenti. Dal servizio clienti alla manutenzione predittiva, le aziende di tutte le dimensioni e settori stanno iniziando a trarre vantaggio dall’uso dell’IA. Man mano che la tecnologia continua a evolversi e migliorare, possiamo aspettarci di vedere usi ancora più innovativi e pragmatici dell’IA in futuro. Le aziende che saranno early adopter della tecnologia avranno un vantaggio indescrivibile e che le posizionerà in testa rispetto ai competitori.
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