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I grandi benefici dell’AI: meno costi e uso efficiente degli Asset

I grandi benefici dell’AI: meno costi e uso efficiente degli Asset

A distanza di qualche anno dai primi esempi virtuosi, le aziende conoscono molto bene il potenziale dell’AI. Anche se gli algoritmi di Machine Learning sono già stati implementati da molte aziendeci sono ancora molte opportunità: secondo gli ultimi dati (fonte: BCG Global AI Survey), quasi il 90% delle aziende principalmente nei settori automotivehealthcare ed energia investiranno in AInei prossimi tre annirispetto a una media del 16% attuale. 

Tanti operatori considerano l’AI come generatore di fatturato, ma se è vero che il profitto è ancora dato dalle vendite meno i costi, l’aspetto forse più importante della sua integrazione è proprio la riduzione di questi ultimi. Qui, ovviamente, il discorso si fa molto ampio, perché il modo con cui l’AI viene integrata nel processo è diverso in base al settore e agli obiettivi aziendali.

AI e la sua capacità di abbattere i costi 

Si possono fare tantissimi esempi sui benefici dell’AI nella riduzione dei costi aziendali, anzi, tutti gli impieghi dell’AI incidono positivamente su questo aspetto. Pensiamo per un attimo a quei processi (automatizzati) di controllo qualità basati sulla Computer Vision: partendo dal presupposto che il costo delle soluzioni è sceso notevolmente negli ultimi anni, il compito dell’AI è ridurre al minimo la percentuale di errore e quindi abbassare i costi per l’organizzazione. Quindi con analoghi strumenti di analisi l’AI sbaglia meno di un essere umano, migliora costantemente i processi e riduce i costi per l’azienda. 

Più in generale, l’AI offre diverse implementazioni virtuose in un contesto produttivo e di business: per esempio la manutenzione predittiva, in ambito industriale, che in tanti casi evita fermi macchina estremamente dannosi in termini economici oppure chatbot che gestiscono l’help desk h24, sollevando gli addetti da buona parte delle richieste. 

Nei contesti in cui si lavora con enormi quantità di dati, l’AI non solo è in grado di interpretarli  
rapidamente ma può connetterli e fornire la loro interpretazione, che poi gli addetti terranno in considerazione quando dovranno prendere delle decisioni: dalla concessione di un credito, alla scelta di un nuovo fornitore la corretta interpretazione dei dati è ciò che separa una buona decisione da un errore evidente. Meno errori, meno costi. 

Lo stesso scenario nel mondo retail: un’AI perfettamente addestrata può consigliare dei prodotti ai clienti in funzione del loro storico d’acquisto e realizzare dei prezzi ‘dinamici’ che si alzano o abbassano in funzione delle esigenze aziendali e delle reazioni dei clienti alle singole offerte. Tutto in modo automatico. Risultato? Si vende di più, i consumatori sono soddisfatti perché ottengono un prezzo equo e si riducono gli eccessi di stock, che alla fine sono costi da evitare.

AI e la sua capacità di gestire gli asset in modo efficiente 

In un contesto produttivo, il monitoraggio e la gestione efficiente di macchinari e infrastrutture sono determinanti per la redditività dell’azienda. Anche qui l’AI domina: il suo compito, facile da capire e un po’ meno da mettere in pratica, consiste nel ‘prendere’ dati disomogenei provenienti da un’infinità di sorgenti (sensori dei macchinari, infrastruttura, dati ambientali, etc.), creare connessioni tra di loro e ‘tradurre’ il tutto in segnali determinanti per la produttività. L’esempio d’elezione è quello della manutenzione predittiva dei macchinari, ma l’AI viene impiegata in contesti industriali anche per la rilevazione di anomalie, l’ottimizzazione di tutti i processi e la massimizzazione della produzione. Senza AI ci si dovrebbe affidare a modelli statici, ma i risultati – in termini di efficienza, manutenzione e previsione – non potrebbero mai essere gli stessi. 

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