La produttività delle imprese ha vacillato nell'ultimo decennio, ma l'ascesa dell'IA generativa (Gen AI) promette di invertire la tendenza e di contribuire potenzialmente con trilioni di dollari all'economia statunitense entro il 2030. Con il 70% dei CIO che riconoscono il potenziale rivoluzionario dell'IA per aumentare la produttività e oltre la metà che prevede di implementarla entro il 2025, l'aspettativa per l'impatto dell'IA è alta.
Tuttavia, molte aziende devono affrontare una sfida epica per colmare il divario tra anticipazione e implementazione. L'evoluzione dei requisiti normativi, l'invecchiamento della forza lavoro e le barriere all'adozione della tecnologia ostacolano la produttività e la crescita delle aziende. Questo blog esplora cinque casi d'uso dell'intelligenza artificiale generativa per aiutare i responsabili IT aziendali a superare queste sfide e ad incrementare la produttività.
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1. Accelera il processo di liquidazione dei sinistri dall'inizio alla fine
In un settore assicurativo competitivo come quello odierno, l'ottimizzazione dei sinistri è un must per gli assicuratori che cercano di soddisfare le aspettative sempre crescenti dei clienti, gestendo al contempo i costi. Ad esempio, Appian Connected Claims utilizza l'automazione e l'intelligenza artificiale per snellire i processi manuali di gestione dei sinistri, che tradizionalmente richiedono molto lavoro e sono soggetti a errori.
Questa soluzione all'avanguardia accelera l'elaborazione dei sinistri e garantisce un'accuratezza e un'efficienza superiori, offrendo agli assicurati un'esperienza trasparente.
Gen AI migliora ulteriormente il processo di liquidazione dei sinistri analizzando i dati in tempo reale, identificando potenziali frodi e riducendo il rischio di fuga dei sinistri. Inoltre, Gen AI è in grado di analizzare i dati storici dei sinistri e di identificare modelli per accelerarne l'elaborazione e il processo decisionale.
Esempio: grazie ad un approccio alla gestione dei sinistri basato sull'intelligenza artificiale, Global Excel Management ha scelto la soluzione Appian Connected Claims per accelerare la liquidazione dei sinistri, ridurre i costi e migliorare la customer experience. Utilizzando i flussi di lavoro adattabili di Appian, Global Excel ha implementato con successo un portale per i sinistri e un processo di accettazione della First Notice of Loss (FNOL) in meno di 12 settimane. Connected Claims consente inoltre agli utenti aziendali di configurare i flussi di lavoro senza l'intervento dell'IT, accelerando il processo di onboarding per le nuove istituzioni e polizze.
Costruito sulla Piattaforma Appian, Connected Claims tiene traccia dei sinistri in ogni fase del loro ciclo di vita.
Dopo aver esaminato il modo in cui l'intelligenza artificiale accelera l'elaborazione dei sinistri assicurativi, analizziamo un'altra potente applicazione dell'intelligenza artificiale: l'aumento della produttività dei dipendenti attraverso i chatbot interni.
2. Aumenta la produttività dei dipendenti
Un altro caso d’uso efficace dell’intelligenza artificiale generativa prevede la creazione di chatbot interni direttamente collegati alla knowledge base istituzionale. I dipendenti possono interrogare questi bot per ottenere risposte immediate e precise. In questo modo si risparmia tempo prezioso e si migliora la produttività, garantendo ai dipendenti l'accesso immediato alle informazioni di cui hanno bisogno. Integrando perfettamente la Gen AI nei tuoi sistemi di comunicazione interna, puoi promuovere una cultura di efficienza e responsabilizzazione, in cui le conoscenze sono prontamente disponibili con un semplice clic. Inoltre, grazie alla capacità della Gen AI di apprendere ed evolversi continuamente, questi chatbot possono adattarsi alle richieste degli utenti, garantendo risposte sempre accurate e pertinenti nel tempo.
Esempio: il Dipartimento di Pubblica Sicurezza del Texas ha implementato un'applicazione chatbot alimentata dall'intelligenza artificiale, che consente ai dipendenti di estrarre documenti proprietari in un sistema centralizzato in cui le informazioni sono visualizzabili da oltre 10.000 stakeholder. Di conseguenza, i dipendenti dell'agenzia possono ottenere immediatamente le risposte alle domande che prima dovevano essere poste dal direttore dell'agenzia. Inoltre, i tempi più rapidi del nuovo sistema consentono all'Office of Procurement and Contract Services (OPCS) di garantire l'integrità dei dati contrattuali sottostanti.
Dopo aver esplorato il modo in cui l'intelligenza artificiale accelera l'elaborazione dei sinistri assicurativi, passiamo ad un'altra applicazione fondamentale: sfruttare l'intelligenza artificiale per trasformare i dati non strutturati in informazioni utili.
3. Converti i dati non strutturati in approfondimenti praticabili
Nell'economia digitale di oggi, le organizzazioni hanno bisogno di un modo per classificare, elaborare ed estrarre automaticamente le informazioni dai dati non strutturati, come i documenti cartacei, i video e le e-mail, e renderle fruibili in tempo reale. L'automazione intelligente dei documenti converte questi dati non strutturati in informazioni utili, utilizzando l'intelligenza artificiale e le funzionalità di ML, potenziate dall'uomo, se necessario.
A complemento di questi strumenti, l’intelligenza artificiale generativa è in grado di riassumere i fatti e gli elementi di azione fondamentali dai documenti in base a impostazioni predefinite, consentendoti di estrarre le informazioni di cui hai bisogno da grandi volumi di documenti in modo molto più rapido.
Esempio: un ente pubblico ha utilizzato l’intelligenza artificiale generativa per elaborare le richieste di documenti d’identità critici. In passato ci volevano settimane per esaminare queste informazioni, perché i dipendenti dovevano far corrispondere le descrizioni delle mansioni presenti nelle domande di assunzione a codici di lavoro predefiniti. Tuttavia, utilizzando un plug-in di IA generativa, l’ente è stato in grado di creare rapidamente un’applicazione per automatizzare questo processo di abbinamento.
La nuova applicazione dell’ente, dotata di Intelligenza Artificiale, prende in considerazione il testo non strutturato delle descrizioni di lavoro e suggerisce istantaneamente i tre codici più adatti al lavoro. Grazie a questo processo dotato di intelligenza artificiale, l’ente ha ridotto significativamente il tempo necessario per elaborare le domande, aumentando la produttività e permettendo ai revisori di concentrarsi su compiti più critici.
Dopo aver evidenziato il potenziale trasformativo della Gen AI nell'accelerazione delle pratiche dei sinistri assicurativi e nell'aumento della produttività dei dipendenti, concentriamoci sul modo in cui rivoluziona le operazioni di servizio clienti.
4. Semplifica e personalizza le operazioni di servizio clienti
L'intelligenza artificiale accelera il customer journey supportando il self-service, gestendo le attività ripetitive e dando priorità alle interazioni complesse che richiedono empatia e personalizzazione.
I chatbot tradizionali forniscono risposte generiche basate su regole. Ma i chatbot e gli assistenti virtuali dotati di IA utilizzano l'elaborazione del linguaggio naturale per personalizzare le raccomandazioni e anticipare le esigenze dei clienti.
Esempio: Aviva France ha rivoluzionato le operazioni di servizio clienti sfruttando l'intelligenza artificiale per semplificare l'elaborazione dei sinistri. Gestendo 80.000 richieste di informazioni all'anno, gli agenti dovevano affrontare processi manuali che richiedevano molto tempo e sistemi disarticolati.
Con l'aiuto di una piattaforma di automazione dei processi dotata di IA, Aviva France ha digitalizzato le attività manuali e ottimizzato la collaborazione interfunzionale. Il risultato? L'elaborazione dei sinistri in giornata è passata dall'1% al 25%, mentre le liquidazioni hanno registrato un'impressionante impennata del 530%, dimostrando il potere trasformativo dell'IA nell'aumentare l'efficienza e la velocità delle operazioni di servizio clienti.
[Scopri le differenze tra IA generativa ed i modelli di linguaggio di grandi dimensioni.]
Dopo aver esplorato quattro casi d'uso interessanti, è il momento di mettere in luce un altro aspetto delle funzionalità di Gen AI: l'estrazione e la classificazione dei documenti. Esaminiamo come questa tecnologia trasformativa rivoluziona la gestione e l'analisi dei dati.
5. Aumenta la velocità dei processi di estrazione e classificazione dei documenti
La Gen AI offre un notevole potenziale per ottimizzare l'estrazione e la classificazione dei documenti. Approfondiamo ora queste funzionalità ed esploriamo esempi reali di come le aziende sfruttano la Gen AI per promuovere l'efficienza e l'innovazione nella gestione e nell'analisi dei dati.
Classificazione delle e-mail: interpreta e categorizza automaticamente le e-mail, semplificando la comunicazione e accelerando le risposte alle richieste dei clienti.
Classificazione dei documenti: identifica e organizza automaticamente le informazioni all'interno dei documenti, accelerandone l'instradamento e l'elaborazione.
Estrazione dei dati: recupera automaticamente i dati da vari tipi di documenti, ottimizzando la precisione e aumentando l'efficienza operativa.
Esempio: Leroy Merlin aveva un problema. L'importante rivenditore di articoli per la casa doveva affrontare sfide significative per accelerare le procedure di reso, rimborso e cambio. Le approvazioni manuali, abbinate a una supervisione frammentata dell'adempimento e ai silos di dati tra i sistemi, comportavano processi di approvazione prolungati e frequenti annullamenti degli ordini, portando infine a un calo delle valutazioni di soddisfazione dei clienti. Inoltre, le imprecisioni dei dati contribuivano alle perdite finanziarie.
Sfruttando la Robotic Process Automation (RPA), Leroy Merlin ha automatizzato le transazioni di pagamento dei rimborsi, acquisendo senza soluzione di continuità i dati da diversi portali di pagamento. Tuttavia, l'integrazione dell'IA generativa nei processi ha portato l'efficienza operativa del retailer a un altro livello. Ad esempio, l'elaborazione dei documenti con l'intelligenza artificiale ha ottimizzato i processi manuali del 90%, aumentando la soddisfazione dei clienti e favorendo la crescita dell'azienda.
[Approfondisci l'uso dell'intelligenza artificiale. Dai un’occhiata a questi sette casi d’uso dell’IA/ML.]
Ora analizziamo i suggerimenti e le tattiche attuabili per implementare la Gen AI nella tua organizzazione, traendo approfondimenti da esempi reali di organizzazioni di successo come Leroy Merlin.
Suggerimenti e tattiche per implementare la Gen AI nella tua organizzazione
Le piattaforme di automazione dei processi sono lo strumento perfetto per implementare i casi d'uso della Gen AI. Le migliori piattaforme sfruttano i più recenti modelli di linguaggio di grandi dimensioni per digitalizzare compiti come la sintesi dei documenti e l'identificazione delle PII (informazioni di identificazione personale). Inoltre, queste piattaforme all'avanguardia utilizzano la Gen AI per automatizzare le attività di sviluppo e accelerare il ciclo di vita dello sviluppo.
Tuttavia, molte aziende hanno solo scalfito la superficie dell'enorme potenziale della Gen AI. Per sbloccare il pieno potenziale dell'IA generativa e coglierne i vantaggi, un'implementazione efficace è un fattore critico di successo. Ecco alcuni consigli pratici e tattiche per aiutarti a sfruttare efficacemente la potenza della Gen AI nella tua organizzazione.
Integrazione del flusso di lavoro: assicurati che l’intelligenza artificiale sia perfettamente integrata nei tuoi processi e che sia in grado di collaborare con i decisori umani.
Automazione delle attività: semplifica le operazioni automatizzando le attività manuali, come la ricerca, il confronto e la sintesi dei dati. Questo aumenta l’efficienza e libera le risorse umane per un lavoro più strategico.
Dati: investi in un solido strato semantico sui tuoi dati aziendali per assicurarti di poterli utilizzare per addestrare i tuoi algoritmi e/o interrogarli in tempo reale per ottenere risposte rapide alle tue domande. Un data fabric è un ottimo modo per farlo.
Sicurezza e privacy: dai priorità alla sicurezza e alla privacy delle tue implementazioni di IA. Adotta misure per proteggere le informazioni sensibili, in particolare con un’integrazione IA sicura e affidabile.
La promessa della Gen AI è quindi molto ampia, ma per sfruttare il suo potenziale di trasformazione è necessaria un'attenta integrazione nei processi e nei sistemi esistenti.
Sbloccare il valore della Gen AI
Molte aziende stanno attualmente sperimentando la Gen AI per la creazione di contenuti, lo sviluppo di software, l'estrazione e l'analisi dei dati e il servizio clienti. Tuttavia, le organizzazioni incentrate sull'IA stanno davvero facendo la differenza, trasformando aree strategiche del loro business con meno risorse e maggiore velocità. Il rapido progresso dell'intelligenza artificiale sta ridisegnando interi settori, dai servizi finanziari e sanitari alla pubblica amministrazione e alla gestione della catena di fornitura.
La domanda cruciale è: come sbloccare il valore di questa tecnologia di trasformazione nella tua organizzazione? Come ha osservato Piyush Kumar, Global Head – Strategy, Strategic Partnership & Solutions di Wipro, in una recente intervista:
“Tutto si riduce alle basi. Dovresti aver messo a punto la tua strategia sui dati. Le migliori organizzazioni adottano un approccio dall’alto verso il basso, in cui il livello direttivo è convinto del valore aziendale critico e della differenziazione che l’IA può apportare. Questo obiettivo potrebbe essere più facile da raggiungere con le notizie e le promesse dell’IA generativa. Scegliere i casi d’uso giusti per mostrare il valore è sempre stato fondamentale. Concentrati sulle prime vittorie con le opportunità a basso impatto, mentre costruisci e investi verso una visione più ampia.”
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