IA generativa: oltre i chatbot per stimolare la crescita della produttività
Di Art Wittmann, direttore dei contenuti tecnologici di Oracle. Pubblicato l'8 settembre 2025.
Le tecnologie di intelligenza artificiale, inclusa la rilevazione di anomalie e la ricerca vettoriale, supportano le aziende da diverso tempo. Tuttavia, è solo negli ultimi anni che la possibilità di dialogare con i computer in linguaggio naturale, specialmente riguardo alle performance aziendali e alle cause profonde dei problemi, è diventata una realtà per la maggior parte delle imprese. È facile immaginare come sistemi informatici capaci di analizzare i dati in un batter d'occhio possano rivoluzionare un'azienda. Nonostante ciò, le organizzazioni devono affrontare un investimento significativo prima di poter trarre un valore concreto, e spesso si trovano a dover giustificare questi costi senza una chiara visione del ritorno sull'investimento.
In altre parole, esiste un ampio consenso sul fatto che l'IA giocherà un ruolo fondamentale nel mondo aziendale, ma resta una sfida stabilire una solida analisi di business case basata su calcoli precisi del ROI. Esploriamo insieme come sia possibile giustificare gli investimenti nell'IA.
Cosa sono l'IA e i grandi modelli linguistici?
L'intelligenza artificiale (IA) si riferisce a sistemi informatici progettati per eseguire compiti che tipicamente richiederebbero l'intelligenza umana. Le forme più avanzate di IA, conosciute come grandi modelli linguistici (LLM), vengono addestrate su voluminosi set di dati provenienti da internet e altre fonti. Una volta addestrati, gli LLM eccellono nella comprensione del linguaggio, fornendo assistenza in numerose discipline e elaborando piani per portare a termine un'ampia varietà di compiti. Queste funzionalità possono rivelarsi particolarmente utili quando vengono arricchite e contestualizzate con i dati specifici di un'organizzazione.
Già al suo lancio nel 2022, ChatGPT ha catturato l'attenzione di studenti e leader aziendali. Sebbene abbia probabilmente assistito molti studenti nella stesura di testi, ha richiesto ulteriori progressi prima di diventare veramente utile per le imprese.
Oggi le aziende beneficiano di due miglioramenti in particolare. Il primo è l'accesso ai dati aziendali, generalmente attraverso tecnologie note come generazione aumentata di recupero (RAG) e protocollo di contesto del modello (MCP). Con RAG, MCP e tecnologie simili che forniscono dati pertinenti, un LLM può utilizzare questo contesto per rispondere a domande specifiche sull'azienda, come le richieste dei clienti per dettagli di prodotto o scenari di simulazione per le previsioni di vendita dei dirigenti.
Il secondo miglioramento è la capacità dell'IA di creare piani comprendendo come le attività precedenti sono state eseguite e utilizzando set di strumenti per realizzare compiti più complessi. Quella che viene definita IA agentica sta diventando essenziale per l'IA, fornendo un valore commerciale tangibile, in particolare con l'ascesa dei MCP. Non si tratta più di chiedersi se l'IA verrà utilizzata nelle aziende, ma quando e come.
Di seguito sono elencati nove settori in cui l'utilizzo dell'IA si sta dimostrando particolarmente efficace e conclusivo per le aziende.
Nove aree di utilizzo conclusivo dell'IA nelle aziende
1. Servizio clienti
La maggior parte delle interazioni con il servizio clienti è di natura ripetitiva. Questo significa che l'IA, avendo accesso a uno storico di domande, risoluzioni e documentazione di prodotto, può fungere da agente di servizio clienti di primo livello competente e può andare oltre questi compiti con nuovi strumenti. L'IA agentica può, ad esempio, imparare dalle interazioni passate e sostenere conversazioni interattive per risolvere problemi. Il business è più solido se i dati del servizio clienti sono completi ed estesi, permettendo all'IA di sfruttare al meglio cinque funzionalità chiave che potenziano l'efficienza e la soddisfazione del cliente.
2. Marketing e vendite
La capacità dell'IA di setacciare rapidamente i dati e sviluppare strategie di marketing e vendita uniche, spesso personalizzate cliente per cliente, è una proposta estremamente attraente. Il ritorno sull'investimento è più rapido per coloro che utilizzano appieno le capacità dei loro attuali sistemi CRM e di automazione del marketing. Migliori sono i vostri dati, più precisi saranno i risultati quando aggiungerete l'IA. I vostri commerciali mantengono note accurate delle loro interazioni con i clienti? Non è sempre detto. In ogni caso, l'IA può aiutare, ma una maggiore quantità e qualità dei dati genererà risultati superiori da parte dell'IA.
3. Efficienza operativa
L'IA è particolarmente adatta all'automazione dei processi ripetitivi che possono presentare eccezioni, specialmente per le aziende che utilizzano un insieme di prodotti compatibili per gestire le operazioni, solitamente con l'ERP come fulcro centrale. Per ottenere il massimo dall'IA, avrete bisogno della sua capacità di lavorare sui dati operativi e finanziari. Tutto può avvenire all'interno di un sistema centrato sull'ERP o in un data warehouse che è stato configurato per estrarre i dati dai sistemi operativi utilizzati dall'azienda.
Questo non significa che l'IA in prodotti specifici, come la gestione della supply chain, non sia utile. Tuttavia, l'efficienza operativa e le informazioni organizzative derivanti dall'IA saranno migliori quando questa avrà una visione olistica dell'attività quotidiana dell'azienda.
4. Finanza
Sembra che i team finanziari siano spesso ridotti all'osso. L'IA può aiutarvi gestendo molte delle attività di routine che assorbono molte risorse. L'IA progettata per la cattura, la comprensione e la classificazione dei documenti può aiutare a ridurre significativamente l'inserimento manuale di dati da parte umana nel settore finanziario. Nelle attività di contabilità clienti, l'IA può inserire correttamente i pagamenti nei libri contabili e spesso effettuare le scritture di conto generale richieste. L'IA può anche riconciliare gli ordini dei fornitori con le ricevute delle merci e le fatture per confermare che abbiate effettivamente ricevuto ciò che avete ordinato e che vi sia stato fatturato in modo appropriato.
5. Risorse umane
L'IA può aiutare i collaboratori o le nuove assunzioni a orientarsi nei sistemi di registrazione, nelle politiche e nei benefit aziendali, nonché a redigere descrizioni di lavoro e annunci di posizione.
6. Sviluppo prodotti
Gli strumenti basati sull'IA per lo sviluppo di prodotti saranno spesso confezionati come agenti che aiutano a progettare, codificare, testare e simulare i design prima di creare prototipi reali. Questi includono, ad esempio, l'ottimizzazione del design per la produzione, la generazione di codice sorgente da specifiche in linguaggio naturale, la creazione di test case automatizzati e la simulazione del comportamento del prodotto in diverse condizioni operative. L'IA può accelerare significativamente il ciclo di vita dello sviluppo del prodotto, riducendo i costi e i tempi di commercializzazione.
7. Analisi dei dati
Storicamente, l'analisi dei dati richiedeva un team dedicato con competenze specializzate e strumenti costosi. I decisori dovevano strategicamente scegliere quali punti analizzare. L'IA cambia radicalmente questo scenario. Grazie a prompt e report in linguaggio naturale, l'analisi sta diventando sempre più un'attività self-service, poiché gli utenti aziendali possono porre direttamente le loro domande. L'ingrediente chiave è l'accesso a un'ampia gamma di dati commerciali in modo che l'IA possa, ad esempio, valutare la domanda basata sulle pipeline di vendita e i calendari di consegna in base ai dati di magazzino. Sempre più spesso, l'IA e l'analisi dei dati si incontrano nel cloud, creando piattaforme integrate per insights più rapidi e accessibili.
8. Sicurezza e operazioni IT
L'IA offre significative opportunità per migliorare la sicurezza dei dati e le operazioni IT. La rilevazione di anomalie può monitorare l'attività in tempo reale, aiutando le aziende a identificare e mitigare le minacce in modo proattivo. Tuttavia, anche gli attaccanti utilizzano l'IA, quindi le aziende si trovano di fronte a una sfida costante per rimanere un passo avanti. D'altra parte, l'IA sta integrando i complessi sistemi di gestione delle applicazioni aziendali. Oracle ha iniziato a introdurre funzionalità di gestione autonoma in alcuni prodotti di gestione dei dati nel 2018 e ha annunciato la sua soluzione Autonomous Database nel 2023. Le auto-configurazioni, le correzioni automatiche (auto-patching) e le auto-regolazioni (auto-tuning) dell'IA del sistema facilitano il lavoro degli amministratori di database e consentono loro di concentrarsi sull'estrazione di valore dai dati, piuttosto che sulla manutenzione operativa.
9. Servizi professionali
La professione legale, tra le altre, subirà probabilmente una trasformazione completa in meno di cinque anni, grazie all'IA. Strumenti basati sull'intelligenza artificiale possono automatizzare la ricerca di precedenti, la revisione di contratti e la stesura di documenti legali, liberando i professionisti per compiti più strategici e complessi che richiedono giudizio umano e interazione diretta con i clienti. Questo cambiamento non si limita al settore legale, ma si estenderà a consulenza, contabilità e altri servizi professionali, rivoluzionando i modelli di business e la natura stessa del lavoro.