L’intersezione dell’IA in 6 settori principali: esplorare le ultime applicazioni dell’IA dal punto di vista aziendale

La crescita dell’IA sta alimentando la scoperta di casi d’uso aziendali e applicazioni dell’IA in una gamma di settori principali, come la sanità, la finanza, la tecnologia, le vendite e il marketing, e altri. L’utilizzo dell’IA ha raggiunto livelli senza precedenti, con sostanziali investimenti e ricerche diretti verso l’automazione in scenari del mondo reale.

Secondo Statista, il valore di mercato dell’IA attuale di circa 100 miliardi di dollari statunitensi è previsto raggiungere quasi due trilioni di dollari statunitensi entro il 2030, indicando un aumento venti volte superiore.

Esploriamo diverse applicazioni dell’IA in 6 settori principali, insieme a alcuni consigli per iniziare con l’adozione dell’IA nella vostra organizzazione.

Cosa può fare l’IA per le aziende?

L’IA consente alle macchine di eseguire compiti che tradizionalmente richiedono l’attenzione umana ma sono ripetitivi. Può analizzare e interpretare le informazioni utilizzando grandi quantità di dati e algoritmi, consentendo previsioni accurate e decisioni informate.

Gli strumenti di IA portano diversi vantaggi alle aziende, tra cui:

• Efficienza e produttività consentendo agli esseri umani di concentrarsi su compiti di maggior valore.
• Decisioni e operazioni aziendali ad alta velocità, consentendo cicli di sviluppo più brevi e un ritorno sugli investimenti più rapido.
• Capacità agile e ampliamento del modello di business, come l’identificazione di nuove fonti di entrate.
• Riduzione degli errori umani e miglioramento della qualità, come ad esempio la fornitura di risultati senza errori nel riconcilio finanziario.
• Migliori capacità di monitoraggio per prevenire costosi e disastrosi guasti.

Applicazioni dell’IA in 6 settori principali

L’intelligenza artificiale migliora le operazioni, semplifica i flussi di lavoro e migliora le esperienze dei clienti in vari settori. Esploriamo alcuni di essi di seguito.

1. Applicazioni dell’IA nel marketing

Immagine di airdone da Adobe Stock

Il mercato globale dell’IA nel marketing è previsto raggiungere $40,09 miliardi entro il 2025, con un tasso di crescita annuo composto del 29,7% dal 2020 al 2025.

Le aziende utilizzano l’IA per migliorare le loro tattiche di marketing e aumentare l’engagement dei clienti, dalle offerte personalizzate e dai prezzi dinamici ai tempi di consegna delle email guidate dall’IA e al targeting degli annunci.

Contenuto personalizzato

La tecnologia dell’IA può valutare i dati e prevedere le preferenze dei consumatori utilizzando algoritmi di apprendimento automatico, consentendo alle aziende di personalizzare il proprio contenuto in base alle esigenze e agli interessi unici di ogni cliente. Ad esempio, BuzzFeed è un’azienda di media che utilizza l’IA per personalizzare il proprio contenuto per il proprio pubblico.

IA conversazionale

L’IA conversazionale si riferisce a tecnologie come i chatbot e gli agenti virtuali che consentono agli utenti di comunicare attraverso il linguaggio naturale. Queste tecnologie utilizzano l’apprendimento automatico e l’elaborazione del linguaggio naturale per simulare interazioni umane simili. A causa della loro capacità di personalizzare, scalare e comunicare efficacemente con gli utenti, l’IA conversazionale consente alle aziende di fornire un’esperienza del cliente senza soluzione di continuità e dinamica.

Targeting degli annunci

L’IA ha avuto un impatto significativo sul targeting degli annunci analizzando enormi quantità di dati per produrre profili dei clienti completi, consentendo ai marketer di targetizzare i propri annunci in modo più preciso. Di conseguenza, i marketer godono di tassi di conversione più alti, costi per acquisizione più bassi e un miglior ritorno sugli investimenti.

2. Applicazioni dell’IA nei servizi legali

Immagine di phonlamaiphoto da Adobe Stock

L’adozione dell’IA sta svolgendo un ruolo cruciale nel trasformare il settore legale automatizzando i compiti ripetitivi, riducendo i costi e migliorando l’accuratezza. Fino al 60% delle responsabilità svolte dagli avvocati e dai paralegali potrebbe essere automatizzato, secondo un rapporto di Accenture.

Scopriamo come l’IA sta rivoluzionando il settore legale.

Ricerca legale

L’IA offre algoritmi sofisticati per aiutare i professionisti del diritto a risparmiare tempo e sforzo durante la ricerca legale. Gli avvocati possono rapidamente valutare e analizzare grandi volumi di dati utilizzando strumenti di ricerca legale potenziati dall’IA, il che li aiuta a prendere decisioni migliori.

Ad esempio, ROSS Intelligence è una piattaforma potenziata dall’IA che aiuta diverse società di avvocati, come Dentons, ad automatizzare le procedure di ricerca e aumentare la produttività.

E-discovery

La ricerca, la raccolta e la produzione di informazioni memorizzate elettronicamente (ESI) in risposta a una richiesta legale è nota come e-discovery. L’e-discovery può essere eseguita più rapidamente, precisamente e a basso costo rispetto ai metodi manuali tradizionali con l’IA. Con le tecnologie Relativity potenziate dall’IA, i professionisti del diritto possono semplificare i processi di raccolta alla produzione.

Giudici bot

Un’area in cui l’IA sta guadagnando terreno è lo sviluppo di giudici bot, che sono sistemi potenziati dall’IA che possono aiutare i giudici a prendere decisioni più informate in base alla giurisprudenza e all’analisi dei dati. I giudici bot possono fornire ai giudici una comprensione più approfondita delle questioni legali e aiutare a prendere decisioni più accurate e coerenti.

La Cina ha impiegato il primo giudice bot del paese, chiamato Xiozhi, in grado di gestire efficacemente determinati casi civili attraverso l’arbitrato.

3. Applicazioni dell’IA nelle vendite

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Il settore delle vendite sta assistendo a una transizione significativa poiché l’IA consente loro di prendere decisioni basate sui dati e aumentare le prestazioni in tutta la generazione di lead e l’engagement dei clienti. Secondo un rapporto di McKinsey, i team di vendita che utilizzano l’IA per la generazione di lead e l’identificazione delle opportunità possono aumentare la loro produttività fino al 50%.

Ecco alcune applicazioni dell’IA nelle vendite.

Intelligenza conversazionale

L’intelligenza conversazionale (CI) utilizza l’IA per registrare e analizzare il discorso e estrarre informazioni basate sui dati dalle conversazioni tra gli agenti di vendita e i clienti. Le aziende possono utilizzare l’intelligenza conversazionale per raccogliere informazioni approfondite sul comportamento e le preferenze dei clienti. Ciò consente loro di personalizzare la propria strategia di vendita per soddisfare le aspettative dei clienti.

Fornendo informazioni sui modelli di comunicazione umana e identificando i punti deboli comuni, la CI informa la progettazione e lo sviluppo di sistemi di IA conversazionale per soddisfare meglio le esigenze dei clienti.

Avatar dell’IA

Gli avatar dell’IA sono una delle tecnologie più recenti che stanno facendo scalpore sul mercato. Sono assistenti virtuali che offrono assistenza e vendita personalizzata utilizzando algoritmi di apprendimento automatico e elaborazione del linguaggio naturale. Con l’aiuto degli avatar dell’IA, i team di vendita possono automatizzare le operazioni ripetitive per liberare tempo per attività critiche per l’azienda. Ad esempio, Synthesia.io è una piattaforma di creazione di video dell’IA che consente di creare avatar dell’IA per video professionali.

Generazione di lead

Un’altra area in cui l’IA ha fatto passi avanti è la generazione di lead. Utilizzando algoritmi di apprendimento automatico e analisi predittiva, le aziende possono identificare e priorizzare lead di alta qualità in base alla loro probabilità di conversione.

I processi di punteggio dei lead automatizzati possono liberare tempo prezioso per il personale di vendita, consentendo loro di concentrarsi sulla costruzione di relazioni significative con i potenziali clienti. In questo modo, le aziende possono ottimizzare gli sforzi di vendita e migliorare le possibilità di concludere affari, semplificando al contempo il processo di gestione dei lead.

Ad esempio, Leadzen.ai è uno strumento di generazione di lead potenziato dall’IA che fornisce aggiornamenti in tempo reale alle aziende nel processo di prospezione.

4. Applicazioni dell’IA nella tecnologia

Immagine di Blue Planet Studio da Adobe Stock

IDC ha previsto che entro il 2024, il mondo avrebbe speso 110 miliardi di dollari in intelligenza artificiale, con il settore tecnologico che rappresenta la maggior parte della spesa.

Alcune delle applicazioni più recenti dell’IA nel settore tecnologico includono:

Sviluppo di software di apprendimento automatico

Lo sviluppo di software di apprendimento automatico si riferisce allo sviluppo di sistemi intelligenti che possono imparare dai dati e migliorare nel tempo. Ciò include l’automazione delle operazioni di apprendimento automatico (MLOps), lo sviluppo backend, l’ingegneria dei dati e la distribuzione del modello di apprendimento automatico.

Elaborazione del linguaggio naturale

L’elaborazione del linguaggio naturale (NLP) consente alle macchine di andare oltre la semplice lettura e di entrare nel regno della comprensione e dell’interpretazione del linguaggio umano. Sfruttando il potere dell’NLP, le macchine acquisiscono la capacità di estrarre il significato dal testo scritto o parlato e di eseguire vari compiti come il riconoscimento del discorso, l’analisi del sentimento e la sintesi automatica del testo.

Nell’NLP, lo sviluppo di GPT si riferisce allo sviluppo di modelli di generazione di testo basati su GPT-3 e GPT-4. Ciò include la formazione personalizzata del modello e l’ottimizzazione del modello per aiutare le aziende a migliorare i propri prodotti e servizi, automatizzare i processi e migliorare l’esperienza del cliente.

5. Applicazioni dell’IA nella sanità

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L’IA sostiene il settore sanitario consentendo diagnosi più rapide e migliorando gli esiti dei pazienti. Esploriamo alcune applicazioni dell’IA nella sanità.

Scoperta di farmaci

I trial clinici per ogni farmaco costano in media 1,3 miliardi di dollari, e solo il 10% dei farmaci raggiunge il mercato. Tuttavia, l’IA accelera la scoperta di farmaci analizzando e prevedendo gli effetti collaterali dei farmaci e la loro efficacia. L’IA riduce anche il tempo di commercializzazione per i farmaci di cura critica.

Ad esempio, Therapeutics Data Commons è una piattaforma open-access che facilita la collaborazione e fornisce la curation dei set di dati e la progettazione degli algoritmi per molteplici modalità di trattamento in tutte le fasi dello sviluppo di farmaci.

Chirurgia robotica assistita dall’IA

I robot nelle procedure chirurgiche stanno guadagnando rapidamente popolarità, con gli ospedali che si affidano a loro per procedure minimamente invasive e interventi di chirurgia aperta. Le procedure chirurgiche assistite da robot hanno portato a meno complicazioni, meno dolore e una ripresa più rapida.

Ad esempio, Mayo Clinic negli Stati Uniti utilizza procedure chirurgiche assistite da robot per fornire precisione, flessibilità e controllo che superano le capacità umane, consentendo ai medici di eseguire procedure complesse con facilità.

Terapisti virtuali potenziati dall’IA

I terapisti virtuali potenziati dall’IA offrono una soluzione innovativa alle sfide quotidiane della salute mentale, fornendo un accesso migliore alla sanità e un coinvolgimento dei pazienti digitale. Inoltre, i chatbot sanitari possono collaborare con i terapisti umani in tempo reale per fornire feedback o suggerimenti.

6. IA nella finanza

Immagine di Have a nice day da Adobe Stock

L’IA ha sconvolto vari settori, ma nessuno come la banca e la finanza. Secondo un rapporto dei servizi finanziari Business Insider, le banche potrebbero risparmiare 447 miliardi di dollari entro il 2023 utilizzando le applicazioni dell’IA.

Esaminiamo alcune delle sue applicazioni.

Banca personalizzata potenziata dall’IA

La banca personalizzata potenziata dall’IA sta rivoluzionando il settore. Gli algoritmi di apprendimento automatico integrati nelle app di banca mobile aiutano i clienti a prendere decisioni finanziarie migliori identificando i loro modelli di spesa e offrendo suggerimenti preziosi.

Ad esempio, Tally, un’azienda fintech, aiuta i clienti a pagare i propri debiti con la carta di credito offrendo indicazioni su quali debiti pagare per primi e quando.

Previsioni di investimento basate sul comportamento

Le previsioni di investimento basate sul comportamento sono strategie di investimento che sfruttano algoritmi di apprendimento automatico per prevedere le tendenze del mercato in base al comportamento degli investitori. Queste strategie utilizzano una combinazione di dati finanziari e non finanziari, come ad esempio articoli di notizie, sentiment dei social media e sentiment degli investitori, per identificare modelli e tendenze che possono essere utilizzati per prevedere i movimenti futuri del mercato.

Le app di micro-investimento come Acorns utilizzano l’IA per analizzare i modelli di spesa degli utenti per prevedere quando possono risparmiare o investire piccole somme di denaro senza influire sulle loro spese quotidiane.

Antiriciclaggio

Con l’aiuto dell’IA, le istituzioni finanziarie possono ora rilevare attività fraudolente in tempo reale, riducendo i falsi positivi e migliorando l’identificazione di transazioni e comportamenti sospetti. Ciò è possibile perché gli algoritmi dell’IA possono analizzare grandi quantità di dati e rilevare modelli che gli esseri umani potrebbero perdere. Ad esempio, Feedzai è un software di rilevamento delle frodi che aiuta le banche a gestire i rischi finanziari.

Adozione dell’IA nelle aziende

Iniziare con l’adozione dell’IA nella vostra organizzazione può essere schiacciante. Ecco tre consigli per iniziare.

• Iniziate identificando i problemi aziendali che possono trarre beneficio dalle soluzioni dell’IA.
• Valutate la preparazione della vostra organizzazione all’adozione dell’IA, compresa la qualità dei dati, la tecnologia e le competenze dei dipendenti.
• Stabilite un team multifunzionale con rappresentanti di IT, azienda e scienza dei dati per sovrintendere al processo di adozione dell’IA.

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