L’Intelligenza Artificiale (AI) è ormai una leva strategica per la competitività delle imprese, capace di ottimizzare processi, migliorare le decisioni e creare nuove opportunità di business. Dall’automazione dei flussi di lavoro alla gestione avanzata dei dati, fino all’introduzione di sistemi conversazionali evoluti, l’AI sta trasformando il modo in cui le aziende operano.
MADE Competence Center 4.0 affianca le PMI nell’adozione di soluzioni di AI, aiutandole a individuare le tecnologie più adatte alle loro esigenze e guidandole nell’implementazione.
Durante l’evento Demo Experience, sono stati presentati diversi casi d’uso sviluppati con i partner Avvale, Cefriel e Italtel, toccando sia applicazioni di AI tradizionale sia esempi innovativi di Intelligenza Artificiale Generativa (GenAI). Tra questi: analisi avanzata dei dati, per estrarre insight strategici da dataset complessi, gestione documentale intelligente con tecniche come la Retrieval Augmented Generation (RAG), customer Service potenziato da sistemi AI conversazionali evoluti.
Queste tecnologie non solo migliorano i processi operativi, ma possono rafforzare le strategie aziendali ottimizzando la governance, la compliance e le politiche di pricing, oltre ad accelerare ricerca e sviluppo.
Per supportare le imprese in questo percorso, MADE offre un servizio dedicato all’AI, permettendo loro di esplorare le potenzialità di queste soluzioni e capire come integrarle efficacemente nei propri processi: il “Draive” (Data-Driven Roadmap for AI Vision and Excellence) che con un processo strutturato porta ai risultati attesi. Il servizio di consulenza parte da un assessment, con analisi e diagnosi aziendale; vengono definiti gli obiettivi strategici e si pianifica una Roadmap di interventi e applicazioni di Intelligenza artificiale, dimensionate sull’azienda e funzionali alle sue esigenze.
I vantaggi della Robot Process Automation, coadiuvata da LLM
Grazie ai Large Language Model addestrati a trarre inferenze secondo determinati criteri per via statistica (Machine Learning), è possibile creare documenti ed estrarre informazioni da moli di dati incompleti ed eterogenei. Le aziende hanno a che fare con una crescente complessità documentale, per fonte dati e supporti tecnologici diversi, materiali incompleti, semantiche differenti e una frammentazione tecnologica che richiedono ancora onerosi e lunghi interventi umani per dare ordine e senso. Oggi invece, grazie ai modelli di Large Language e agli assistenti virtuali, questa complessità viene rapidamente semplificata e vengono restituite informazioni utili all’azienda senza perdere in precisione e accuratezza. Cefriel ha presentato alcuni casi d’uso che toccano settori e aree aziendali diverse, dove la classica Robot Process Automation viene integrata da Intelligenza artificiale generativa.
Sea Aeroporti aveva l’esigenza di realizzare in modo più rapido, preciso e conforme alla normativa il diario di bordo (detto “Giornale di scalo”), con la descrizione di tutti flussi aeroportuali giornalieri. Era un lavoro estenuante di recupero dati dai diversi processi
aziendali, con interventi di integrazione manuale dei documenti. Con l’applicazione di GenAI di generazione testi, l’azienda ha avuto benefici in efficienza operativa, riduzione costi e adempimento normativo.
In un altro caso, una utility energetica è riuscita a profilare in modo preciso e dettagliato i propri clienti partendo solo dall’informazione dei consumi annui. Mentre Medispa, società in ambito medicale, ha generato questionari per la prevenzione di stili di vita pericolosi (alcolismo), dando in pasto al sistema tutta la bibliografia disponibile, una trentina di paper scientifici. Il sistema ha individuato i più rilevanti e ha tradotto in domande i criteri per stabilire la presenza o meno di comportamenti a rischio, generando in automatico un questionario affidabile.
Gestione documentale avanzata con un sistema di “Retrieval Augmented Generation” (RAG)
Nel caso di Faro, PMI lombarda specializzata in illuminazione odontoiatrica che esporta in tutto il mondo, l’esigenza era di efficientare l’accesso alle informazioni disponibili in azienda, distribuite in pagine e pagine di manuali, specifiche di progetto, schede tecniche. Si voleva liberare tempo al team della Ricerca e Sviluppo subissato di continue richieste dal reparto vendite e post vendita. In questo caso il consulente
Avvale, partner di MADE I4.0, ha applicato la tecnica di “Retrieval Augmented Generation” (RAG), che combina le capacità generative dei LLM con quelle di reperire informazioni da una fonte di conoscenza esterna al sistema stesso, ossia i documenti interni aggiornati dell’azienda. Muovendosi dentro il perimetro documentale aziendale, infatti, l’assistente virtuale “Lumi” restituisce in tempo reale informazioni accurate, tanto più quanto più le domande sono circostanziate. Si riduce il rischio di allucinazioni e, come doppio controllo, ogni risposta è accompagnata dalle “Referenze”, cioè dal link al documento da cui è stata recuperata l’informazione. In prospettiva l’assistente, esteso ai rivenditori all’estero, supererà le barriere dei fusi orari, fornendo un servizio sempre più soddisfacente. Il sistema è dinamico, viene continuamente alimentato da nuove informazioni considerate rilevanti (anche contenute nelle mail) e caricate sul sistema da un team autorizzato. Sono tre i vantaggi di un sistema RAG: è adattabile, senza bisogno di addestrate un modello sui documenti forniti, sfruttando solo le informazioni estratte da essi. È sicuro perché i servizi cloud non memorizzano le richieste e non le usano per migliorare il modello ed è affidabile perché si basa su documenti definiti e specifici, limitandone la “creatività” e il rischio di allucinazioni.
Customer Care Automation: dal multichannel all’omnicanale con gli agenti virtuali
Italtel, altro partner di MADE I4.0, ha presentato l’evoluzione del Customer Care con l’integrazione di AI e agenti virtuali nei sistemi automatici. Questa evoluzione offre al cliente una migliore esperienza, con risposte immediate e flessibili e una maggiore personalizzazione delle interazioni. Grazie a una combinazione di tecnologie di sintesi e riconoscimento vocale
e testuale, deep learning e NPL, integrate con AI generativa in tempo reale, il partner di Italtel Sovran AI Italy ha presentato tre casi d’uso di questi evoluti agenti virtuali, con applicazioni per Sky Brasile, Cisco e Istituto dermopatico dell’Immacolata.
I sistemi dotati di AI generativa consentono il passaggio dal multichannel all’omnicanale, che presenta una differenza sostanziale nella gestione del cliente. Nel multichannel la relazione è con più canali d’accesso separati tra loro e asincroni, per cui le possibilità di interazione sono più ridotte e ci sono interruzioni di continuità. Con i supporti di LLM e agenti virtuali, invece, si integrano e unificano i diversi canali (“omnichannel”), rendendo l’esperienza coerente e senza interruzioni. Si offre una migliore esperienza e, al contempo, si dispone di una vista unica sul cliente stesso, di cui si raccolgono più dati integrati. L’obiettivo principale è quello di fornire un servizio immediato e soddisfacente, superando anche elementi di disturbo telefonici (sottofondi in casa o per strada), con interazioni fluide, adattabili, personalizzabili e vivibili in modo sincrono su canali diversi. Per esempio, è possibile passare dal telefono a Whatsapp, rimanendo in linea, per effettuare il riconoscimento di un pacco attraverso un QRcode, se al telefono il codice non venisse riconosciuto.