Oltre i chatbot: come l'IA generativa accelera la produttività aziendale?
Di Art Wittmann | Direttore Contenuti Tecnologici Oracle | 8 settembre 2025
Le tecnologie di intelligenza artificiale, inclusa la rilevazione delle anomalie e la ricerca vettoriale, supportano le aziende da diverso tempo. Tuttavia, è solo da pochi anni che è diventato possibile conversare con i computer in linguaggio naturale, anche per discutere delle prestazioni aziendali e delle cause profonde, all'interno della maggior parte delle organizzazioni. È facile immaginare come i computer in grado di analizzare i dati in un batter d'occhio possano aiutare la vostra azienda. Ciononostante, le imprese devono affrontare un investimento significativo prima di poterne trarre valore e spesso non è chiaro se tali costi siano giustificati.
In altre parole, esiste un ampio consenso sul fatto che l'IA giocherà un ruolo fondamentale nelle aziende, ma rimane difficile stabilire una solida analisi di redditività basata su calcoli concreti del ritorno sull'investimento (ROI). Vediamo come giustificare gli investimenti in IA.
Comprendere l'Intelligenza Artificiale Generativa
L'intelligenza artificiale (IA) si riferisce ai sistemi informatici progettati per eseguire compiti che solitamente richiedono l'intelligenza umana. Le forme più avanzate, note come grandi modelli linguistici (LLM), vengono addestrate su vasti 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 compiere un'ampia varietà di compiti. Queste funzionalità possono essere particolarmente utili quando sono illuminate dai dati specifici di un'organizzazione.
Dalla sua uscita nel 2022, ChatGPT ha catturato l'attenzione di studenti e leader aziendali. Sebbene abbia probabilmente aiutato molti studenti nella stesura di testi, ha richiesto ulteriori progressi prima di diventare veramente utile per le imprese.
L'accesso ai dati aziendali: RAG e MCP
Le aziende ora beneficiano di due miglioramenti in particolare. Il primo è l'accesso ai dati aziendali, tipicamente tramite 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 sull'azienda, come le richieste dei clienti per dettagli sui prodotti e scenari di simulazione delle previsioni di vendita per i dirigenti.
La capacità di creare piani: l'IA agentica
Il secondo miglioramento è la capacità dell'IA di creare piani comprendendo come sono stati eseguiti i compiti precedenti e utilizzando set di strumenti per realizzare attività più complesse. Quella che viene definita IA agentica sta diventando essenziale affinché l'IA fornisca un valore commerciale tangibile, in particolare con l'avanzamento dei MCP. Non si tratta più di sapere se l'IA verrà utilizzata nelle aziende, ma quando e come.
Nove Ambiti Chiave di Applicazione Concreta dell'IA nelle Aziende
Ecco nove aree in cui l'IA sta mostrando un utilizzo conclusivo e di successo nelle imprese.
1. Servizio Clienti
La maggior parte delle interazioni con il servizio clienti sono ripetitive. Ciò significa che l'IA, avendo accesso a uno storico di domande, risoluzioni e documentazione sui prodotti, può fungere da agente di servizio clienti competente di primo livello e può andare oltre questi compiti con nuovi strumenti. L'IA agentica può imparare dalle interazioni passate e condurre conversazioni interattive per risolvere problemi, ad esempio. Il business è più solido se i dati del servizio clienti sono completi ed estesi. Sebbene non siano elencate esplicitamente qui, l'IA può facilitare lo sviluppo di cinque funzionalità chiave per migliorare significativamente l'esperienza e l'efficienza del servizio clienti.
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 allettante. 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 così certo. In ogni caso, l'IA può aiutare, ma una maggiore quantità e qualità dei dati genererà risultati di IA superiori.
3. Operazioni (con focus sull'ERP)
L'IA è ben adatta all'automazione dei processi ripetitivi che presentano eccezioni, in particolare per le aziende che utilizzano un insieme di prodotti compatibili per gestire le operazioni, solitamente con l'ERP (Enterprise Resource Planning) come fulcro. Per trarre il massimo dall'IA, avrete bisogno della sua capacità di lavorare su dati operativi e finanziari. Tutto può avvenire in 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 valga la pena. Tuttavia, l'efficienza operativa e le informazioni organizzative derivanti dall'IA saranno migliori quando questa avrà una visione globale dell'attività quotidiana dell'azienda.
4. Finanza
Sembra che i team finanziari siano spesso sotto pressione a causa della carenza di risorse. L'IA può aiutarvi gestendo molte attività di routine che assorbono molte risorse. L'IA progettata per la cattura, la comprensione e la classificazione dei documenti può aiutare a ridurre considerevolmente l'immissione manuale di dati in ambito finanziario. Nei conti clienti, l'IA può registrare correttamente i pagamenti nei libri contabili e spesso effettuare le scritture di contabilità generale richieste. L'IA può anche riconciliare gli ordini dei fornitori con le ricevute di merci e le fatture per confermare che avete effettivamente ricevuto ciò che avete ordinato e che vi viene 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, oltre a redigere descrizioni di ruolo e annunci di lavoro.
6. Sviluppo Prodotto
Gli strumenti basati sull'IA per lo sviluppo di prodotti saranno spesso confezionati come agenti che aiutano a progettare, codificare, testare e simulare progetti prima di creare prototipi reali. Sebbene non siano qui forniti esempi specifici, le applicazioni pratiche spaziano dalla generazione di codice alla simulazione di scenari di utilizzo per ottimizzare le funzionalità e ridurre i tempi di sviluppo.
7. Analisi dei Dati e Business Intelligence
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 in base alle 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.
8. Sicurezza Informatica e Operazioni IT
L'IA offre importanti opportunità per migliorare la sicurezza dei dati e le operazioni IT. La rilevazione delle anomalie può monitorare l'attività in tempo reale, aiutando le aziende a identificare e mitigare le minacce. 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 patch automatiche e l'auto-regolazione dell'IA del sistema facilitano il lavoro degli amministratori di database e consentono loro di concentrarsi sull'estrazione di valore dai dati.
9. Settore Legale e altri
La professione legale, tra le altre, subirà probabilmente una trasformazione completa in meno di cinque anni, grazie all'adozione pervasiva dell'IA. Questo include aree come la ricerca di precedenti, la stesura di documenti legali e l'analisi di contratti complessi, dove l'IA può migliorare l'efficienza e l'accuratezza in modi precedentemente impensabili.
In conclusione, il dibattito sull'utilità dell'IA per le imprese non riguarda più il "se" ma il "quando" e il "come". Le aziende che sapranno investire strategicamente e integrare l'IA con i propri dati aziendali saranno quelle che ne trarranno il massimo vantaggio, trasformando le sfide attuali in significative opportunità di crescita e innovazione.