Intelligenza artificiale in azienda: 3 casi d’uso

Hai già aperto LinkedIn oggi? Nulla di nuovo sul fronte occidentale: come ogni giorno, da ormai molti mesi a questa parte, ci troverai post su post che parlano di intelligenza artificiale in azienda. ChatGPT, Perplexity, Gemini, Claude e tutti gli altri sono al centro di dibattiti continui che, al momento, non intendono scemare. Né lo faranno presto. Perché l’AI generativa, ad oggi, è la tecnologia AI più diffusa: il 51% delle aziende se ne serve quotidianamente per creare contenuti, fare assistenza clienti, automatizzare i processi.

Davanti a questo dato, perennemente in crescita, potremmo domandarci: come integrare al meglio l’intelligenza artificiale in azienda? Se già lo sto facendo, lo sto facendo bene? Domande a cui è possibile dare risposte articolate e puntuali attraverso la nostra consulenza strategica digitale (clicca se vuoi saperne di più).

Nell’articolo di oggi, in ogni caso, presenteremo 3 scenari pratici di uso dell’AI in azienda, con obiettivi, passi di implementazione, KPI e rischi da evitare. L’obiettivo? Tagliare tempi e costi, migliorare l’esperienza del cliente e permettere al team di lavoro di concentrarsi davvero sulle priorità.

Perché è fondamentale muoversi in fretta

Ed ecco il cuore del problema.

Secondo i dati del report fornito dalla terza edizione del AI Readiness Index di Cisco, nonostante i continui investimenti delle 8000 aziende intervistate, i risultati ottenuti non riescono a tenere il passo con la crescente domanda.

Il report ha permesso di suddividere le aziende in quattro gruppi: le pioniere (il 13%), le inseguitrici (il 36%), le imprese follower (48%) e, infine, le ritardatarie (il 3%). La situazione però è rimasta pressoché la stessa negli ultimi tre anni: le percentuali, dal 2023 al 2025, sono rimaste più o meno immobili. In poche parole: i pionieri continuano ad essere pionieri e i ritardatari continuano a procrastinare.

Grazie a una consulenza digitale strategica puoi uscire da questa stagnazione: continua a leggere l’articolo e scopri come introdurre gradualmente l’intelligenza artificiale in azienda.

Automazione del customer service (chatbot evoluti)

Quando sentiamo discutere di automazione del customer service, di cosa si sta parlando nello specifico? Ecco la risposta: di un assistente conversazionale (voce o chat) che risponde 24 ore su 24 alle domande ripetitive, svolge piccole azioni – come la verifica dello stato di un ordine – instrada i ticket complessi agli umani, genera riassunti e proposte di risposta per l’operatore, e aggiorna automaticamente il CRM.

Altri esempi concreti? Risponde alle FAQ ed esegue azioni come la generazione di una fattura PDF. Capisce l’intent e assegna la issue al team corretto, impara dai contenuti che gli fornisci (legge policy e manuali, segnala la mancanza di informazioni).

Ecco anche i vantaggi più vistosi:

–> riduzione dei tempi di risposta

–> deflessione ticket di livello 1 (FAQ, stato ordini, resi)

–> qualità e coerenza delle risposte

Le tappe del suo funzionamento

1. Raccolta base conoscitiva: usa FAQ, policy, manuali, articoli dell’help center, storico ticket per sviluppare il proprio bagaglio di base.
2. RAG (Generazione Potenziata del Recupero): si tratta di una tecnica di intelligenza artificiale che migliora le risposte dei modelli linguistici di grandi dimensioni, collegandoli a database esterni o knowledge base. Quando riceve una domanda, il sistema cerca una serie di dati esterni – come documenti aziendali, database di prodotti o cronologie di ordini – per trovare le informazioni più rilevanti.
3. L’LLM usa le informazioni autorizzate recuperate per costruire una risposta coerente e pertinente. In questo modo il modello non inventerà informazioni (le cosiddette “allucinazioni”), né fornirà dati obsoleti o imprecisi. Quindi, qual è il tuo compito? Indicizzare i contenuti e creare un motore di ricerca semantico.
4. Attraverso i connettori, cioè dei “cavi” software che collegano il chatbot ai tuoi sistemi aziendali (come i CRM, dove stanno clienti, ticket e offerte; gli ERP, dove stanno ordini, fatture, magazzino e contabilità; l’order management, cioè il modulo/sistema che gestisce lo stato degli ordini), riesce a svolgere le azioni richieste. Ricorda: il bot può fare solo ciò che gli è permesso; per questo motivo è importante concedergli i passe-partout necessari. Per esempio, puoi autorizzarlo a creare un reso, ma impedirgli di emettere rimborsi sopra i 200 € senza approvazione. In ogni caso, ciascuna azione viene registrata, per audit e sicurezza.
5. Parlando di controllo, il bot si basa su criteri chiari e definiti per passare la issue al personale umano. Ad esempio, se c’è un cliente VIP o vengono usate parole “rischiose”. Passando la questione all’operatore, fornisce anche il contesto.

KPI da monitorare

Gli indicatori più importanti da tenere sott’occhio per monitorare la situazione sono: la percentuale di ticket risolti senza l’intervento umano, il tempo medio impiegato per la risoluzione dei problemi presentati, il CSAT post-chat (cioè il livello di soddisfazione del cliente dopo l’intervento dell’assistente virtuale), l’accuratezza delle risposte (per verificare la quale è necessario svolgere un campionamento settimanale), il costo per ticket.

Ottimizzazione della supply chain (previsioni della domanda)

In questo caso, modelli predittivi e agenti di pianificazione – cioè le nostre IA – suggeriscono ordini, livelli di stock e riassortimenti, simulando scenari probabili (stagionalità, promozioni, tempi di consegna, rotture di stock, eccetera) per rimanere sempre al passo.

L’obiettivo è ridurre lo stock-out e l’overstock (cioè le situazioni in cui mancano prodotti o ne avanzano troppi), migliorare l’OTIF (cioè l’indicatore logistico che misura la percentuale di ordini consegnati ai clienti sia puntualmente sia nelle quantità e qualità concordate), attuare una liberazione di capitale circolante (cioè rendere disponibile all’azienda quella liquidità che, prima, restava bloccata a causa, ad esempio, di una gestione poco efficiente delle scorte).

Come funziona?

1. Raccogli i dati giusti: lo storico vendite di almeno 18-24 mesi; i tempi reali dei fornitori; i saldi, le promo, le festività, i pay day, i lanci e altre ritualità presenti sul calendario; le variabili esterne, se utili, come meteo, traffico e trend social; i vincoli presenti, come lotti, capacità, MOQ (minimo d’ordine), shelf-life dei prodotti.
2. Fai una baseline: prima di introdurre l’intelligenza artificiale in azienda, costruisci un metodo semplice e misurabile di previsione da usare come termine di paragone (magari basato sulla media mobile o su quella stagionale). In questo modo saprai se l’IA sta davvero migliorando le cose o se siamo davanti al famoso caso del “tutto fumo e niente arrosto”. Se l’IA non “batte” la baseline, meglio non introdurla.
3. Allena modelli migliori: una volta appurata l’utilità dell’IA, rendila più sofisticata. Puoi scegliere tra modelli di serie storiche “classici”, semplici e veloci; modelli “con feature” (machine learning) o altre soluzioni più complesse e articolate.
4. Traduci il numero previsto di vendite in piani operativi: stabilisci delle regole per definire la scorta di sicurezza, calcolare quando e quanto ordinare (considerando i tempi di consegna e la quantità minima ordinabile), attua delle simulazioni per vedere se il sistema regge (se la promo raddoppia il volume delle vendite? Se il fornitore ritarda di una settimana?).
5. Metti in mano ai planner uno strumento spiegabile: ogni suggerimento deve essere sostenuto da una motivazione (es. +25% per promo; +15% per meteo caldo; eccetera). Il planner può accettare, modificare e/o lasciare un commento: ogni feedback allenerà il sistema.
6. Prevedi un Ciclo S&OP mensile. Ovvero un processo integrato e periodico che allinea le previsioni di vendita, la gestione della domanda e l’offerta grazie al coordinamento tra i vari reparti aziendali. In questa occasione potrai confrontare la previsione e il venduto; aggiornare parametri, calendari promozioni, situazione dei fornitori; dare vita a un piano unico, che ogni team dovrà rispettare.

Personalizzazione di massa per il marketing

Qui l’IA provvede alla generazione di messaggi personalizzati in base al segmento del target e al canale impiegato, rispettando la coerenza del tone of voice del brand e la normativa sulla privacy. Tra le altre cose, crea varianti, suggerisce offerte, ottimizza oggetto e CTA delle comunicazioni, adatta il tono al ciclo di vita del cliente.

Il suo obiettivo è aumentare la Conversion Rate (CR) e il Click Through Rate (CTR), accrescere il valore medio dell’ordine e il valore del ciclo di vita del cliente – cioè il profitto totale che un’azienda può aspettarsi da una singola persona durante l’intera durata della loro relazione -, ridurre il tempo di produzione dei contenuti, e quindi anche il loro costo.

Come implementare?

1. Attua una buona segmentazione. Puoi farlo attraverso la RFM, che si basa su tre metriche per valutare i clienti: il tempo trascorso dall’ultimo acquisto (recency), la frequenza con cui effettuano gli acquisti (frequency), il valore totale delle loro spese in un periodo specifico (monetary value). Ma anche monitorando i loro interessi e/o il loro comportamento on-site/in-app.
2. Fornisci all’IA una libreria contenuti da cui attingere per allinearsi al tone of voice e ai valori del brand, per conoscere i benefit per settore/persona, per servirsi dei proof point, per masticare le restrizioni legali.
3. Dai istruzioni chiare (prompt) e crea paletti (guardrail: cioè regole obbligatorie da seguire, come la specificità del tono di voce o la presenza di parole vietate e limiti legali stabiliti) per permettere all’IA di creare in automatico delle varianti di contenuti marketing (banner, mail, landing). Il tuo compito sarà quello di approvare le versioni migliori e cominciare ad attuare A/B test utili a scovare le soluzioni vincenti.
4. Decidi quando, come e a chi inviare i messaggi personalizzati, per misurare il vero impatto delle campagne. Definisci le regole di contatto: frequenza (quante volte mandare le comunicazioni), canale preferito (favorisci la preferenza dell’utente) e soppressione (quando non contattare l’utente, per massimizzare la rilevanza e minimizzare il fastidio).

Vuoi introdurre l’intelligenza artificiale in azienda? 

Come hai potuto vedere nell’articolo di oggi, l’IA diventa realmente utile quando è incastonata nei processi aziendali con obiettivi chiari, dati disponibili e metriche di successo. I tre casi d’uso qui sopra affrontati coprono front office, back office e conoscenza interna. Partire da uno solo, ben definito, è spesso sufficiente per generare un ROI tangibile e migliorare la percezione dell’utente nei confronti del tuo brand.

Vuoi scegliere il primo pilot con il massimo impatto (e il minimo rischio)? Il team di Innovea può guidarti in questo processo, preparare i dati necessari, implementare l’IA in 4/6 settimane e misurare il risultato con KPI chiari.

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