Il panorama aziendale sta subendo un cambiamento radicale in tutti i settori, guidato dall’intelligenza artificiale (IA) e dall’automazione. In questo articolo si farà una distinzione tra IA e automazione, si sfateranno i miti sbagliati e si evidenzierà ciò che i leader aziendali devono sapere per affrontare le sfide dell’integrazione dell’IA e dell’automazione in tutta la catena del valore.
Qual è allora la differenza tra IA e automazione? L’intelligenza artificiale e l’automazione hanno scopi diversi. L’automazione esegue attività predefinite, riducendo l’intervento manuale e migliorando l’efficienza. L’intelligenza artificiale, che incorpora il Machine Learning e algoritmi avanzati, impara dai dati, si adatta e prende decisioni senza una programmazione esplicita.
Considera un sistema di assistenza clienti con potenziamento dell’IA. Comprende e risponde alle domande attraverso l’elaborazione del linguaggio naturale, fornendo risposte personalizzate, semplificando l’assistenza e migliorando la customer experience.
Comprendere queste distinzioni è fondamentale per un’integrazione strategica e per massimizzare i punti di forza dell’IA e dell’automazione per una crescita aziendale sostenibile.
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IA e automazione: definizioni e distinzioni.
L’intelligenza artificiale (IA) rappresenta un’ampia categoria di tecnologie che permettono alle macchine di imitare le funzioni cognitive umane. L’IA si basa sullo sviluppo di algoritmi, modelli di Machine Learning e sistemi computazionali che permettono alle macchine di imparare, ragionare e prendere decisioni senza una programmazione esplicita. L’obiettivo generale dell’IA è quello di replicare l’intelligenza umana, consentendo alle macchine di svolgere compiti che tradizionalmente richiedono la cognizione umana, come la comprensione del linguaggio, il riconoscimento delle immagini e la risoluzione di problemi.
I componenti fondamentali dell’IA: algoritmi, Machine Learning (ML) e modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM).
L’IA comporta lo sviluppo di algoritmi sofisticati, modelli di ML e sistemi computazionali. Questo magico mix di tecnologie all’avanguardia permette alle macchine di imparare, ragionare e prendere decisioni in modo autonomo, eliminando la necessità di una programmazione esplicita. Si tratta di una replica dell’intelligenza umana che permette all’IA di affrontare compiti che tradizionalmente richiedono la cognizione umana, come il riconoscimento del parlato e delle immagini e la risoluzione di problemi complessi.
L’ML è fondamentale per l’adattabilità dell’IA. Permette alle macchine di imparare dai dati, di adattarsi ai cambiamenti e di migliorare continuamente le proprie prestazioni. Con l’aumentare dei dataset, gli algoritmi di ML diventano sempre più abili nello scoprire schemi, tendenze e correlazioni che potrebbero sfuggire alla programmazione convenzionale. Gli LLM rappresentano un altro elemento cruciale dell’IA. Esemplificati da ChatGPT, gli LLM si distinguono per la loro capacità di comprendere e generare contenuti sulla base di ampi dati di formazione, segnando una nuova era di collaborazione tra esseri umani e IA.
Leggi il blog: IA generativa e modelli di linguaggio di grandi dimensioni: qual è la differenza?
Definire l’automazione.
Al contrario, l’automazione è un sottoinsieme specifico della tecnologia che si concentra sull’esecuzione di compiti senza l’intervento diretto dell’uomo. Utilizza sistemi e processi per eseguire attività ripetitive e basate su regole. L’automazione punta a migliorare l’efficienza riducendo al minimo la necessità di lavoro manuale nelle attività di routine.
Le principali piattaforme di automazione dei processi, come Appian, sfruttano l’IA generativa, le funzionalità intuitive low-code e un ambiente di progettazione visuale per accelerare lo sviluppo delle applicazioni. Queste piattaforme integrano inoltre l’IA generativa con una solida governance della sicurezza dei dati di livello enterprise per garantire che i processi automatizzati siano conformi agli standard e alle normative di sicurezza stabilite.
Distinguere IA e automazione.
Tutto sta nella distinzione tra prendere decisioni ed eseguire compiti. Alimentata dal Machine Learning, l’IA replica i processi cognitivi, adattandosi e migliorando nel tempo. Di contro, l’automazione esegue in modo efficiente compiti predefiniti senza un apprendimento continuo. Mentre l’automazione eccelle in processi ben definiti, l’IA introduce una dimensione trasformativa, consentendo alle macchine di pensare, apprendere e prendere decisioni in modo autonomo, dando il via a una nuova era di innovazione.
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I vantaggi dell’integrazione di IA e automazione.
La combinazione di IA e automazione crea una sinergia che rivoluziona il modo in cui le aziende operano. Questo duo dinamico offre una serie di vantaggi che si estendono a tutti i processi e le funzioni organizzative:
Maggiore efficienza.
- L’IA agisce come intelligenza di apprendimento, adattandosi alle mutevoli circostanze e prevedendo le tendenze future, mentre l’automazione assicura il adattamento trasparente dei processi in risposta agli approfondimenti dell’IA. Si tratta di una combinazione potente che consente alle aziende di affrontare rapidamente le incertezze e di adeguare i processi operativi.
Resilienza operativa.
- L’IA agisce come intelligenza di apprendimento, adattandosi alle mutevoli circostanze e prevedendo le tendenze future, mentre l’automazione assicura l’adattamento trasparente dei processi in risposta agli approfondimenti dell’IA. Si tratta di una combinazione potente che consente alle aziende di affrontare le incertezze e di adeguare i processi operativi rapidamente.
Risparmi sui costi.
- Poiché l’economia deve affrontare sfide macroeconomiche, le aziende utilizzano l’IA e l’automazione per creare efficienza operativa e migliorare la stabilità finanziaria. Un’indagine condotta nel 2023 su 500 professionisti dei servizi finanziari globali ha rilevato che il 36% ha ridotto i costi annuali di oltre il 10% utilizzando applicazioni di IA. E quasi la metà (46%) ha dichiarato che ha migliorato la customer experience. L’adozione dell’IA e dell’automazione continuerà ad accelerare in tutti i settori, poiché le aziende ricche di dati danno sempre più priorità al risparmio sui costi.
Processo decisionale migliorato.
- Le analisi basate sull’IA consentono ai dirigenti di ottenere preziosi approfondimenti da vasti set di dati. Questi approfondimenti vanno oltre le capacità umane, scoprendo modelli, tendenze e correlazioni nascoste. Con un processo decisionale basato sui dati, le aziende possono rispondere rapidamente ai cambiamenti del mercato, identificare le opportunità di crescita e rimanere un passo avanti rispetto alla concorrenza. L’IA potenzia il processo decisionale umano fornendo una base basata sui dati per le scelte strategiche.
Innovazione di nuova generazione.
- Come motore dell’innovazione, l’integrazione dell’IA e dell’automazione non si limita a snellire i processi di ricerca, ma sta dando il via a una nuova era di sperimentazione che contribuisce allo sviluppo di soluzioni innovative per prodotti e servizi. Ad esempio, nel settore sanitario, l’automazione basata sull’IA promette strategie di trattamento personalizzate, previsioni di epidemie e una maggiore precisione diagnostica. La sinergia tra IA, automazione e applicazioni specifiche per il settore sottolinea l’impatto trasformativo di queste tecnologie sui processi operativi e sull’innovazione.
Customer experience personalizzata.
- L’automazione basata sull’IA rivoluziona il coinvolgimento dei clienti attraverso interazioni personalizzate. I chatbot conversazionali, dotati di intelligenza IA, forniscono un’assistenza clienti istantanea e adattiva, imparando dalle interazioni in tempo reale con i clienti. Gli algoritmi di IA analizzano il comportamento, le preferenze e la cronologia degli acquisti dei clienti per fornire raccomandazioni personalizzate sui prodotti, migliorando il coinvolgimento dei clienti. Riconoscendo e adattandosi ai canali di comunicazione preferiti, i sistemi di IA garantiscono interazioni comode e trasparenti. Sulla base dei dati storici, la personalizzazione predittiva alimentata dall’IA anticipa le esigenze dei clienti, creando customer experience su misura che favoriscono la fidelizzazione e aumentano il valore della vita del cliente.
[Per i consigli degli esperti su come orientarsi nell’economia dell’IA, scarica la previsione sull’IA per il 2024.]
Tutto si riduce a questo: la convergenza di IA e automazione sta ridisegnando le business operations e la concorrenza. L’adozione strategica, guidata da obiettivi chiari e considerazioni etiche, consente alle organizzazioni di sbloccarsi, innovare, essere resilienti e ottenere un vantaggio competitivo. Sfruttare l’IA e l’automazione non significa solo sopravvivere, ma anche prosperare tra ambiguità e cambiamenti. Si tratta di sfruttare gli approfondimenti predittivi dell’IA, l’efficienza operativa dell’automazione e l’ingegno umano per navigare nell’incertezza e trarne vantaggio.
Capire la differenza tra IA e automazione è fondamentale per sopravvivere e prosperare in un futuro in cui l’innovazione non conosce limiti e l’adattabilità è il vantaggio competitivo definitivo.
[Guarda la registrazione: Piattaforme aziendali di nuova generazione: Sfruttare l’IA generativa, l’automazione e il data fabric.]
