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Bot e intelligenza artificiale per ridurre i costi

Bot e intelligenza artificiale per ridurre i costi

L’adozione di chatbot e AI, come marketing e supply chain, offre servizi performanti, ridisegna i flussi di lavoro, riduce i costi di produzione e gestione, ottimizza i processi. 

Il fenomeno dei chatbot è in costante crescita, tanto che alcuni studi affermano che la loro espansione supererà quella delle app. Gli sviluppatori di chatbot, dal conto loro, stanno affinando la dinamica del contatto uomo-macchina, ricorrendo ad algoritmi di intelligenza artificiale in grado di costruire un dialogo sempre più strutturato con l’utente finale. 

La presenza di chatbot nell’uso quotidiano ha esempi noti, da Siri della Apple a Google Now, da Cortana di Microsoft fino alle chat automatizzate di Messenger e Telegram. Una diffusione che oggi sta interessando le aziende nel ridisegnare i flussi di lavoro, ridurre i costi di produzione e gestione, ottimizzare i processi operativi. 

Chatbot e AI per incrementare la produttività e valorizzare il capitale umano

La prima incidenza di chatbot e intelligenza artificiale si avrà (e già si ha) sull’incremento di produttività e sul coinvolgimento del capitale umano in attività sempre più a valore aggiunto e sempre meno di natura ripetitiva. Un tema sul quale si addensano molte preoccupazioni, ma che autorevoli osservatori invitano a guardare senza timore. Se è vero, infatti, che professionalità a basso indice di specializzazione tenderanno a scomparire nei prossimi decenni a causa delle nuove tecnologie, è altrettanto vero che saranno sostituite da un numero pari o superiore di nuovi profili richiesti dalla rivoluzione dell’AI. È notizia recente il lancio di Erica, chatbot vocale e di testo di Bank of America che fungerà da assistente digitale intelligente e aiuterà i clienti a prendere decisioni più oculate inviando loro notifiche, identificando le aree di potenziale risparmio, facilitando il pagamento di utenze e bollette. 

Prima di Bank of America, un altro colosso della finanza statunitense, JP Morgan Chase, era ricorso ai bot ma, invece di orientarsi sulle applicazioni di messaggistica automatica, si era concentrato sulle operazioni di back office. Il bot in questione si chiama Coin ed è in grado di esaminare contratti legali complessi in tempi incomparabilmente più celeri rispetto al passato. Nell’arco di un anno, Coin ha permesso a JP Morgan di revisionare in pochi secondi dodicimila contratti commerciali, a differenza delle circa 360 mila ore di lavoro necessarie in modalità manuale. Motivo per cui, in futuro, l’azienda prevede di continuare a utilizzare i bot per attività quali: identificare nuove fonti di reddito, ridurre le spese e mitigare i rischi.  

Dal marketing alla supply chain, i diversi campi di applicazione

I due esempi citati sopra consentono di capire la vastità di applicazione di chatbot e AI. Il caso di Bank of America conferma un ambito in cui la loro introduzione è ormai uscita dalla fase beta, quella del marketing. Oggi, infatti, si parla di Artificial Intelligence Marketing (AIM), un metodo che si avvale di discipline quali Machine Learning e Natural Language Processing (entrambe riconducibili sotto il cappello della più ampia “famiglia” dell’intelligenza artificiale) che sostituiscono l’uomo in diversi momenti della dinamica relazione tra cliente e azienda. Stiamo parlando di assistenti virtuali, informazioni commerciali personalizzate, abbattimento dei tempi di attesa. E se queste cose possono apparire datate o richiamare i classici sistemi IVR, i risponditori automatici di un tempo, basterà ricordare che, grazie ad alcune funzioni tipiche di Machine Learning, i chatbot imparano dai propri “errori” e dai comportamenti degli utenti. Senza dimenticare che un chatbot è presente 24 ore su 24, 7 giorni su 7, non si ammala mai, non è scortese come chi si è svegliato con la luna storta. 

Il secondo esempio, invece, quello di JP Morgan, mette in luce i nuovi contesti in cui chatbot e intelligenza artificiale si inseriscono contribuendo a razionalizzare processi operativi e gestionali in azienda. Uno di questi, per esempio, è l’applicazione dell’AI nella supply chain 

Poiché la moderna supply chain si basa su una mole enorme di dati provenienti da un numero imponente di transizioni, quando ci si accorge di un errore sui costi dell’inventario o sulla disponibilità di un bene, non è facile risalire alla causa con i software classici di supply chain management. Al contrario, invece, intelligenza artificiale e machine learning applicati a set di dati di notevole dimensione consentono di ottenere velocemente informazioni cruciali sull’origine dei problemi e sull’efficienza delle prestazioni. Inoltre, l’adozione delle tecnologie che sfruttano l’AI nel supply chain management collega in maniera “intelligente” e in modalità di autoapprendimento acquisti, magazzino e vendite, fino a dotare la divisione marketing di indicazioni strategiche di carattere predittivo. 

 

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