AI enterprise Cos’è l’AI enterprise?
L’AI enterprise sfrutta l’intelligenza artificiale, il machine learning, l’elaborazione del linguaggio naturale e l’analisi predittiva per guidare gli obiettivi e le decisioni aziendali, in settori come finanza, produzione, vendita al dettaglio, tecnologia e pubblica amministrazione.
- Descrizione dell’AI enterprise
- I vantaggi e le problematiche dell’AI enterprise
- Come implementare l’AI enterprise
- I tool di AI enterprise di HPE
- Obiettivi di business
Come le aziende utilizzano l’AI enterprise
L’AI enterprise consente alle aziende di migliorare l’efficienza, ottimizzare il processo decisionale e cogliere le opportunità. Le aziende utilizzano l’AI enterprise in diverse funzioni.
- Supporto e assistenza clienti
- Chatbot e assistenti virtuali: i chatbot basati sull’AI, disponibili 24 ore su 24, 7 giorni su 7, rispondono alle domande, offrono supporto e forniscono suggerimenti.
- Analisi del sentiment dei clienti: l’AI effettua una valutazione di commenti, recensioni e interazioni sui social media per ottimizzare il servizio.
- Vendite e marketing
- Informazioni sui clienti e personalizzazione: l’AI può valutare i dati e il comportamento dei consumatori per personalizzare le campagne di marketing e i suggerimenti sui prodotti.
- Analisi predittiva: i modelli AI prevedono il comportamento dei consumatori, le tendenze di vendita e il potenziale dei mercati per un processo decisionale migliore.
- Logistica e supply chain
- Previsione della domanda: l’AI ottimizza gli inventari e riduce i costi prevedendo la domanda.
- Ottimizzazione dei percorsi: gli algoritmi dell’AI riducono le spese per il carburante e accelerano le consegne.
- Risorse umane
- Selezione: l’AI vaglia i candidati, programma gli incontri e conduce i colloqui iniziali.
- Coinvolgimento dei dipendenti: le tecnologie AI monitorano la soddisfazione e il coinvolgimento del personale per migliorare la cultura dell’ambiente di lavoro e la fidelizzazione.
- Finanza e contabilità
- Rilevamenti delle frodi: gli algoritmi dell’AI rilevano i modelli di transazioni non naturali e le anomalie per evitare le frodi.
- Previsione finanziaria: le analisi basate sull’AI aumentano la precisione delle previsioni e del budgeting.
- Sviluppo dei prodotti
- Progettazione e prototipazione: l’AI contribuisce alla progettazione dei prodotti, alla creazione dei prototipi e alla simulazione delle prestazioni.
- Quality assurance: i sistemi di quality control basati sull’AI individuano i guasti e garantiscono la qualità della produzione.
- Manutenzione e operazioni
- Manutenzione predittiva: l’AI prevede i malfunzionamenti delle apparecchiature, riducendo i costi e il downtime.
- Ottimizzazione dei processi: l’AI migliora l’efficienza e la produttività dei processi operativi.
- Sicurezza
- Cybersicurezza: monitorando il traffico di rete, l’AI migliora il rilevamento delle minacce e la relativa risposta.
- Sicurezza fisica: le videocamere basate sull’AI osservano le attività sospette.
- Analisi e gestione dei dati
- Analisi dei Big Data: l’AI analizza enormi set di dati per individuare tendenze, modelli e informazioni a supporto del processo decisionale strategico.
- Integrazione dei dati: le tecnologie AI associano i dati di diverse origini, per funzionalità ottimizzate di analisi e generazione di report.
- Assistenza sanitaria
- Diagnostica: l’AI analizza le immagini mediche e i dati dei pazienti a fini di diagnosi.
- Cure personalizzate: gli algoritmi dell’AI basano le strategie di trattamento sull’anamnesi e sulla genetica dei pazienti.
- Vendita al dettaglio
- Gestione dell’inventario: l’AI prevede e automatizza il riassortimento.
- Customer experience: l’AI migliora gli acquisti nel punto vendita e online con suggerimenti su misura e pagamenti rapidi.
- Gestione dell’energia
- Reti intelligenti: l’AI ottimizza la distribuzione e il consumo dell’energia, generando risparmi.
- Energia rinnovabile: l’AI prevede, immagazzina e distribuisce l’energia rinnovabile.
L’AI enterprise migliora la produttività e riduce i costi, oltre ad aumentare l’innovazione e il coinvolgimento dei clienti. L’AI consente alle aziende di competere in diversi settori.
I vantaggi e le problematiche dell’AI enterprise
- I vantaggi dell’AI enterprise
L’AI enterprise offre diversi vantaggi alle aziende.
- Produttività: l’AI automatizza i processi monotoni, lasciando liberi i dipendenti di concentrarsi sulle attività di maggior valore.
- Decisioni migliori: le informazioni data-driven e l’analisi predittiva dell’AI consentono di prendere decisioni informate e rapide.
- Risparmi sui costi: l’AI automatizza e prevede la manutenzione per ottimizzare i processi.
- Personalizzazione: l’AI personalizza le interazioni con i clienti, incrementando la soddisfazione e la fidelizzazione.
- Scalabilità: i sistemi AI consentono lo sviluppo aziendale attraverso la gestione di enormi volumi di dati e transazioni.
- Innovazione: l’AI consente di creare nuovi beni, servizi e modelli di business.
- Gestione dei rischi: l’AI migliora la sicurezza e la compliance, diagnosticando e gestendo i rischi.
- Le problematiche dell’AI enterprise
Tuttavia, l’implementazione dell’AI è complessa.
- Qualità: l’AI necessita di dati di alta qualità, poiché quelli insufficienti o distorti potrebbero avere un impatto negativo sui risultati.
- Divario di talenti e competenze: il divario di talenti e competenze nell’AI rappresenta una problematica per le aziende che vogliono implementare e sfruttare questa tecnologia in modo efficace.
- Complessità dell’implementazione: la distribuzione dell’AI è complessa e richiede risultati significativi.
- Problemi etici e legali: l’AI presenta problemi di privacy e pregiudizi non trascurabili.
- Change management: è necessario affrontare le preoccupazioni dei dipendenti durante l’introduzione dell’AI.
- Investimento iniziale: le tecnologie AI possono richiedere un investimento significativo, soprattutto per le PMI.
- Rischi di sicurezza: i sistemi AI richiedono una solida sicurezza per prevenire i cyberattacchi.
- Manutenzione: i modelli AI necessitano di monitoraggio e upgrade costanti per essere accurati.
Risolvendo queste problematiche, le aziende possono trarre vantaggio dall’AI, riducendo al contempo i rischi.
Come implementare l’AI enterprise
- Obiettivi chiari: individuare i problemi o le opportunità per l’azienda in cui l’AI può aggiungere valore, come l’efficienza operativa, la customer experience o il processo decisionale. Eseguire uno studio dettagliato per classificare gli obiettivi in base agli effetti e alla fattibilità. Specificare le metriche di successo e i risultati. Verificare che le attività di AI siano allineate agli obiettivi strategici dell’azienda.
- Team qualificato: creare un team multidisciplinare con esperienza di data science, machine learning, sviluppo software e scenari aziendali per guidare le iniziative AI nell’impresa. Incoraggiare la collaborazione e l’apprendimento continuo per tenere aggiornati i membri del team sulla tecnologia e sulle metodologie dell’AI. Offrire sviluppo professionale e formazione per migliorare le competenze. Incoraggiare la diversità e l’inclusione per supportare la creatività e ampliare i punti di vista.
- Infrastruttura e governance: garantire la qualità, la sicurezza e l’accessibilità dei dati dei progetti AI con una solida infrastruttura e governance. Questo comprende il rispetto del GDPR e del CCPA, così come la raccolta, lo storage e l’elaborazione dei dati. I framework di governance dei dati specificano i ruoli, le responsabilità e i processi di gestione nell’intero ciclo di vita. Investire in tool e piattaforme di integrazione dei dati per semplificare le loro pipeline e fornire alle applicazioni AI quelli rilevanti.
- Progetti pilota e proof of concept: utilizzare i progetti pilota su scala ridotta per dimostrare come le tecnologie AI potrebbero incidere su determinate operazioni aziendali. Convalidare la fattibilità e l’efficacia delle applicazioni AI attraverso casi d’uso a basso rischio con criteri di successo espliciti. Collaborare con gli stakeholder per acquisire feedback e informazioni sul progetto pilota. Replicare le lezioni apprese e migliorare i modelli o gli algoritmi dell’AI prima dell’espansione. Comunicare i risultati e le lezioni del progetto pilota e sviluppare fiducia e supporto per l’adozione dell’AI nell’organizzazione.
- Integrazione e scalabilità: integrare le tecnologie AI con i sistemi e i flussi di lavoro esistenti per un’adozione e una scalabilità ottimali. Sviluppare una strategia per l’adozione della tecnologia AI che includa diversi reparti o business unit al fine di conseguire gli obiettivi strategici dell’organizzazione. Garantire l’interoperabilità con l’infrastruttura IT attuale per ridurre le interruzioni e ottimizzare il ROI. Utilizzare i servizi cloud e le architetture scalabili per gestire i dati e le esigenze degli utenti in crescita. Sfruttare il monitoraggio e la gestione delle prestazioni per verificare l’efficacia e la scalabilità della soluzione di AI.
- Valutazione continua e ottimizzazione: creare un processo di valutazione e ottimizzazione dei modelli e delle applicazioni AI. Individuare le opportunità di ottimizzazione monitorando gli indicatori di prestazioni e i commenti degli utenti. Utilizzare i test A/B, i cicli di feedback degli utenti e il riaddestramento dei modelli per migliorare la precisione, la robustezza e la rilevanza dell’AI. Tenere il passo con la ricerca e la tecnologia AI per aggiungere nuove competenze e rimanere competitivi in un settore in rapida evoluzione. Creare una cultura di innovazione e sperimentazione per esplorare nuovi casi d’uso dell’AI e il suo potenziale in termini di valore economico.
- Etica e uso responsabile dell’AI: dare priorità all’etica e all’uso responsabile dell’AI nell’intero sviluppo della tecnologia. Affrontare le questioni relative a pregiudizi, correttezza, apertura e responsabilità per ridurre i rischi e garantire l'affidabilità del sistema AI. Le attività di progettazione, sviluppo e distribuzione delle soluzioni di AI dovrebbero essere guidate dai principi e dai framework etici di intelligenza artificiale. Chiedere a soggetti interessati, consumatori, dipendenti e autorità di regolamentazione i concetti e le pratiche etiche dell’AI. Promuovere una governance e una compliance responsabili per promuovere l'etica e la fiducia del pubblico nella tecnologia AI.
I tool di AI enterprise di HPE
HPE (Hewlett Packard Enterprise) ha ideato un’ampia gamma di tool e soluzioni di intelligenza artificiale che consentono alle organizzazioni di semplificare e ottimizzare le operazioni AI. Ogni tool supporta le aziende come segue.
- Consulenza e competenze: HPE AI Services offre assistenza con la strategia, l'implementazione e l'ottimizzazione dell’intelligenza artificiale da parte dei professionisti.
- Soluzioni AI personalizzate: HPE utilizza algoritmi e approcci avanzati per creare soluzioni AI adatte alle esigenze aziendali specifiche.
- Servizi di data science: HPE AI Services consente alle organizzazioni di costruire modelli predittivi e ottenere informazioni fruibili dai propri dati.
- Supporto nell’implementazione dell’AI: HPE supporta le imprese nell’implementazione, nell’integrazione e nella manutenzione delle tecnologie AI.
- Infrastruttura sicura e scalabile: HPE Private Cloud for AI esegue i carichi di lavoro di intelligenza artificiale in modo sicuro e affidabile.
- Gestione e governance dei dati: HPE fornisce funzionalità di gestione e governance dei dati del cloud privato per garantirne la compliance e l’integrità.
- Ottimizzazione delle risorse: le soluzioni di cloud privato di HPE migliorano l’allocazione delle risorse dei carichi di lavoro AI per aumentare l’utilizzo e risparmiare sui costi.
- Flessibilità e controllo: HPE Private Cloud for AI consente alle imprese di creare impostazioni e scalare le risorse per soddisfare la domanda.
- HPE Enterprise Gen AI Solution:
- Funzionalità AI di nuova generazione: la soluzione enterprise di HPE per l’AI generativa risponde alle mutevoli esigenze delle organizzazioni con funzionalità di intelligenza artificiale potenziate.
- Analisi predittiva: HPE consente di prevedere le tendenze di mercato, il comportamento dei consumatori e le prestazioni operative attraverso l’analisi predittiva.
- Personalizzazione e informazioni sui consumatori: la soluzione di AI generativa di HPE utilizza l’intelligenza artificiale per comprendere le preferenze, il comportamento e il sentiment dei consumatori al fine di personalizzare le customer experience.
- Automazione ed efficienza: la soluzione enterprise di HPE automatizza i processi e le operazioni aziendali, aumentando la produttività e l’efficienza.
In conclusione, i tool e le soluzioni di intelligenza artificiale di HPE consentono alle organizzazioni di utilizzare la tecnologia AI per la strategia, la consulenza, l’infrastruttura e l’esecuzione, al fine di innovare, competere e raggiungere gli obiettivi.
Obiettivi di business
Questa sezione illustra come i leader di mercato e i responsabili delle decisioni aziendali prevedono di usare l'AI enterprise
Quali sono i problemi aziendali specifici che l'AI può contribuire a risolvere e come individuare le opportunità più preziose di implementazione all'interno dell'organizzazione?
L'AI contribuisce a risolvere svariati problemi aziendali.
Problema
Gestione dei rischi: una gestione dei rischi efficace è fondamentale, tuttavia i metodi tradizionali non hanno l’agilità necessaria per rispondere rapidamente alle condizioni di mercato mutevoli e ai rischi emergenti
Soluzione
Migliorare la gestione dei rischi: l'AI migliora l'agilità nella gestione dei rischi, rispondendo rapidamente alle mutevoli condizioni di mercato e ai rischi emergenti. Questo consente agli istituti finanziari di prevedere e mitigare meglio le potenziali minacce, garantendo una gestione dei rischi più solida e proattiva.
Problema
Efficienza operativa: garantire operazioni efficienti con volumi di transazioni e dati in crescita è complesso e può comportare un aumento dei costi operativi e un rallentamento della delivery dei servizi.
Soluzione
Migliorare l’efficienza operativa: l’AI potenzia l’efficienza operativa automatizzando le attività di routine e ottimizzando i flussi di lavoro. Questo riduce i costi operativi e accelera la delivery dei servizi, consentendo inoltre alle risorse umane di dedicarsi ad attività più complesse e a maggiore valore aggiunto.
