L’intelligenza artificiale generativa, o Gen AI, è il ramo dell’AI che ha catturato l’attenzione negli ultimi anni, portando alla ribalta una tecnologia già nota e utilizzata in ambito aziendale. Oggi, la Gen AI è al centro di una corsa all’adozione che, tuttavia, non sempre risulta giustificata, soprattutto quando si cercano risultati misurabili. Proviamo a identificare alcuni utilizzi di questa tecnologia che, già oggi, includono una componente di misurabilità.
Gen AI e intelligenza artificiale
Per comprendere meglio i diversi campi di applicazione, chiariamo la differenza tra intelligenza artificiale in termini generali e intelligenza artificiale generativa.
L’AI generale è un campo di studi e applicazioni ampio, che comprende sistemi capaci di eseguire compiti diversi, dal riconoscimento visivo agli analytics, fino al machine learning.
L’AI generativa è un sottoinsieme focalizzato sulla creazione di nuovi contenuti: testi, immagini, musica, video o altri tipi di file, basandosi sui dati con cui è stata addestrata. Questo potenziale considerevole deve essere messo a valore in modo da fornire risultati che vadano oltre la semplice sperimentazione.
Gen AI: come misurare il ROI
Per misurare l’efficacia della Gen AI, è consigliabile parametrarla a misure tradizionali, rilevando così l’impatto sui processi aziendali esistenti. Utilizzare indicatori di performance troppo specifici rischia di creare un effetto di autoreferenzialità: un sistema che, pur funzionando bene, non ha alcun reale impatto sulle attività aziendali.
Ecco alcuni KPI suggeriti da Regesta LAB per valutazioni concrete ed efficaci:
- Ritorni diretti: senza dubbio si tratta della categoria di KPI più semplici e immediati da comprendere e mettere a sistema. Rientrano in questa categoria il tempo risparmiato dagli operatori a parità di qualità dell’output, oppure l’effettivo risparmio economico ottenuto, per esempio, implementando un sistema di manutenzione capace di rispondere in modo naturale alle richieste dei tecnici.
- Ritorni indiretti: in questa seconda categoria rientrano le misure che, pur non avendo un ritorno quantificabile in prima istanza, fanno parte comunque di campi canonicamente riconosciuti per essere portatori di valore aggiunto. Pensiamo, per esempio, al miglioramento della User Experience oppure alla riduzione dei tempi di risposta per le richieste di informazioni o assistenza.
Per sintetizzare, possiamo affermare che, con l’eccezione delle realtà impegnate in progetti di ricerca davvero pionieristici, è facile immaginare che, se è necessario “inventare” un KPI apposito, è molto probabile che il ritorno non sia poi così misurabile.
Cinque impieghi aziendali dell’AI generativa con ROI misurabili
Fatte le premesse del caso, scopriamo alcuni esempi di utilizzi della Gen AI che seguono il semplice criterio di restituire risultati misurabili o di offrire un vantaggio immediato alle aziende.
- Design generativo. Chiamata anche Progettazione generativa, porta l’AI in uno dei contesti più strategici dell’azienda, utilizzando algoritmi di apprendimento automatico per imitare il lavoro degli ingegneri nella fase di progettazione e prototipazione. I progettisti inseriscono nel software di progettazione generativa tutti i parametri necessari, come materiali, dimensioni, peso, resistenza richiesta, metodologie di produzione e vincoli di costo, ricavando tutti i possibili risultati e varianze. Utilizzando questo sistema è possibile generare rapidamente migliaia di opzioni di progettazione per prodotto. Uno strumento in grado di offrire le migliori prestazioni nelle filiere fortemente serializzate.
- Gestione documentale. È una delle capacità più evidenti degli strumenti basati sull’AI, permettendo di estrarre rapidamente le informazioni richieste anche da enormi data lake. La possibilità di recuperare agilmente il part number di un ricambio uscito di produzione qualche anno prima, oppure interi progetti e disegni dagli archivi digitalizzati consente un notevole risparmio di tempo e di risorse umane.
- Relazioni con i clienti ed utenti. Abbiamo accennato come la Gen AI sia particolarmente indicata per la creazione ex novo di contenuti partendo da una base dati fornita. Questo ha una applicazione considerevole in tutti i campi del primo contatto, in particolare quello informativo. Un cliente che interroghi un chatbot riguardo agli orari di una specifica sede o la procedura per effettuare un reso, troverà una risposta immediata, precisa ed efficace.
- Supporto agli operatori. Dotare gli operatori di uno strumento capace di esplorare rapidamente tutta la documentazione aziendale e fornire risposte che costituiscano la base di partenza per l’analisi, la ricerca o la risoluzione di problemi, accelera considerevolmente i tempi e permette al personale di concentrarsi sul reale valore aggiunto.
- Gestione avanzata della manutenzione. Oltre alla manutenzione predittiva, l’AI generativa può supportare le operazioni di manutenzione non programmate, interrogando il sistema sullo stato di usura dei componenti e sulle manutenzioni necessarie. La creazione di un assistente virtuale dedicato alla manutenzione garantisce la riduzione del tempo dedicato alle attività a minor valore aggiunto.
AI Generativa nelle aziende: un nuovo strumento da valutare
La Gen AI è uno strumento con un elevato potenziale che sta iniziando a dimostrarsi pienamente. Gli esempi forniti costituiscono un valido argomento a favore della sua adozione, ma è sempre necessaria un’accurata valutazione basata su indicatori di performance scelti. Questo approccio è fondamentale per mediare tra le reali necessità aziendali e i trend di mercato.
Regesta LAB, grazie alla sua esperienza al fianco delle aziende e alla sua capacità di ricerca e sviluppo nei settori più innovativi, può aiutare le aziende nella valutazione e nella scelta del percorso di adozione più efficace.
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