Intelligenza artificiale e GenAI sono leve strategiche per ottimizzare i processi, prendere decisioni informate e sviluppare nuovi modelli di business. Sono molteplici gli ambiti di applicazione dei Large Language Model (LLM), che usano il linguaggio naturale ed elaborano dati per via statistica da fonti incomplete ed eterogenee e supporti tecnologici frammentati. Queste tecnologie non solo migliorano i processi operativi, ma possono rafforzare le strategie aziendali ottimizzando la governance, la compliance e le politiche di pricing, oltre ad accelerare ricerca e sviluppo.
In Italia i progetti sono distribuiti principalmente tra analisi dei dati, ottimizzazione e predittività (34%) e analisi dei testi, classificazione e sistemi conversazionali (32%). Ma sono ancora soprattutto le grandi aziende a investire in progetti basati su AI (89%, contro il 12% delle PMI - dati Osservatorio AI Politecnico di Milano).
Per accelerare l’adozione anche nelle PMI, MADE Competence Center 4.0 mette a disposizione delle PMI il servizio di consulenza “Draive” (Data-Driven Roadmap for AI Vision and Excellence), per individuare le tecnologie più adatte alle loro esigenze e quindi guidandole nell’implementazione.
Nella Demo Experience organizzata dal Competence Center sono stati presentati casi d’uso sviluppati dai partner Cefriel, Avvale e Italtel. AI e GenAI sono stati viste in azione nell’analisi avanzata dei dati, nella gestione documentale con tecniche come la Retrieval Augmented Generation (RAG) e nel Customer Service con sistemi conversazionali dinamici.
I vantaggi della Robot Process Automation, coadiuvata da Large Language Model
Cefriel ha presentato alcuni casi d’uso che toccano settori e aree aziendali diverse, dove la classica Robot Process Automation viene integrata da Intelligenza artificiale generativa.
Sea Aeroporti aveva l’esigenza di realizzare in modo più rapido, preciso e conforme alla normativa il diario di bordo, con la descrizione di tutti flussi aeroportuali giornalieri. Era un lavoro lungo di recupero dati dai diversi processi aziendali, con interventi di integrazione manuale dei documenti. Con l’applicazione di GenAI di generazione testi, l’azienda ha avuto benefici in efficienza operativa, riduzione costi e adempimento normativo.
In un altro caso, a fini di marketing una utility energetica è riuscita a profilare in modo preciso e dettagliato i propri clienti partendo solo dall’informazione dei consumi annui. Mentre Medispa, società in ambito medicale, in automatico ha generato questionari per la prevenzione di stili di vita pericolosi (alcolismo), dando in pasto al sistema tutta la bibliografia disponibile, una trentina di paper scientifici.
Gestione documentale avanzata con un sistema di “Retrieval Augmented Generation” (RAG)
Nel caso di Faro, pmi lombarda specializzata in illuminazione odontoiatrica che esporta in tutto il mondo, l’esigenza era di efficientare l’accesso alle informazioni disponibili in azienda, distribuite in corposi manuali, specifiche di progetto, schede tecniche. Si voleva liberare tempo al team della Ricerca e Sviluppo, subissato di continue richieste dal reparto vendite e post vendita.
In questo caso il consulente Avvale ha applicato la tecnica di “Retrieval Augmented Generation” (RAG), che combina le capacità generative dei LLM con quelle di reperire informazioni da una fonte di conoscenza esterna al sistema stesso, ossia i documenti interni aggiornati dell’azienda.
Dentro il perimetro documentale aziendale, infatti, l’assistente virtuale “Lumi” restituisce in tempo reale informazioni accurate, tanto più quanto più le domande sono circostanziate. Si riduce il rischio di allucinazioni. Come doppio controllo, ogni risposta è accompagnata dalle “Referenze”, cioè dal link al documento da cui è stata recuperata l’informazione.
Customer Care Automation: dal multichannel all’omnicanale con gli agenti virtuali
Italtel ha presentato l’evoluzione del Customer Service con l’integrazione di AI e agenti virtuali nei sistemi automatici. Questa evoluzione offre al cliente una migliore esperienza, con risposte immediate e flessibili e una maggiore personalizzazione delle interazioni. Grazie a una combinazione di tecnologie di sintesi e riconoscimento vocale e testuale, deep learning e NPL, integrate con AI generativa in tempo reale, il partner di Italtel Sovran AI ha presentato tre casi d’uso di questi evoluti agenti virtuali, con applicazioni per Sky Brasile, Cisco e Istituto dermopatico dell’Immacolata.
I sistemi dotati di AI generativa consentono il passaggio dal multichannel all’omnicanale, che presenta una differenza sostanziale nella gestione del cliente.
Nel multichannel la relazione è con più canali d’accesso separati tra loro e asincroni. Le possibilità di interazione sono dunque più ridotte e ci sono interruzioni di continuità. Con i supporti di LLM e agenti virtuali, invece, si integrano e unificano i diversi canali (“omnichannel”), rendendo l’esperienza coerente e senza interruzioni. Si offre una migliore esperienza e, al contempo, si dispone di una vista unica sul cliente stesso, di cui si raccolgono più dati integrati.