Oltre i chatbot: come l'IA generativa sta aumentando la produttività aziendale, secondo Oracle
Art Wittmann | Oracle Technology Content Director | 8 settembre 2025
Le tecnologie di intelligenza artificiale (IA), come la rilevazione delle anomalie e la ricerca vettoriale, supportano le aziende già da diverso tempo. Tuttavia, è solo da pochi anni che la maggior parte delle imprese ha la possibilità di conversare con i computer in linguaggio naturale, in particolare riguardo alle prestazioni aziendali e alle loro cause profonde. 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 significativo investimento prima di poterne trarre valore e non sempre sono certe che tali costi siano giustificati.
In altre parole, esiste un ampio consenso sul fatto che l'IA giocherà un ruolo cruciale nelle aziende, ma rimane difficile stabilire una solida analisi di redditività basata su calcoli concreti del ritorno sull'investimento (ROI). Vediamo ora come giustificare gli investimenti in IA.
Che cos'è l'intelligenza artificiale e come funzionano i grandi modelli linguistici (LLM)?
L'intelligenza artificiale (IA) si riferisce a sistemi informatici progettati per eseguire compiti che solitamente richiedono l'intelligenza umana. Le forme più avanzate, note come grandi modelli linguistici (LLM), sono addestrate su vasti set di dati provenienti da internet e da altre fonti. Una volta addestrati, gli LLM eccellono nella comprensione del linguaggio, fornendo assistenza in numerose discipline e elaborando piani per svolgere una grande varietà di compiti. Queste funzionalità possono essere particolarmente utili quando illuminate dai dati specifici di un'organizzazione.
L'evoluzione dell'IA per il business: oltre i chatbot iniziali
Dalla sua uscita nel 2022, ChatGPT ha catturato l'attenzione di studenti e leader aziendali. Sebbene abbia probabilmente aiutato molti studenti con i loro elaborati, ha richiesto ulteriori progressi prima di diventare veramente utile per le aziende.
Oggi, le imprese beneficiano in particolare di due miglioramenti fondamentali dell'IA.
Accesso ai dati aziendali: generazione aumentata di recupero (RAG) e protocollo di contesto del modello (MCP)
Il primo miglioramento 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 gli 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 compiti precedenti e utilizzando set di strumenti per realizzare attività più complesse. 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 sapere se l'IA verrà utilizzata nelle aziende, ma quando e come.
Nove ambiti di utilizzo conclusivo dell'IA nelle aziende
Ecco nove aree in cui l'IA sta dimostrando un utilizzo conclusivo e significativo all'interno delle imprese, portando benefici concreti e trasformando i processi operativi e decisionali.
1. Servizio clienti
La maggior parte delle interazioni con il servizio clienti è ripetitiva. Ciò significa che l'IA, avendo accesso a uno storico di domande, risoluzioni e documentazione prodotto, può fungere da competente agente di servizio clienti di primo livello e può andare oltre queste mansioni con nuovi strumenti. L'IA agentica può imparare dalle interazioni passate e sostenere conversazioni interattive per risolvere problemi, ad esempio. L'azienda è più solida se i dati del servizio clienti sono completi ed estesi. In questo contesto, l'IA offre cinque funzionalità chiave per ottimizzare il servizio.
2. Vendite e marketing
La capacità dell'IA di passare rapidamente al vaglio i dati e di 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 addetti alle vendite mantengono note accurate delle loro interazioni con i clienti? Non c'è nulla di meno certo. In ogni caso, l'IA può aiutare, ma una maggiore quantità di dati genererà risultati superiori dall'IA.
3. Efficienza operativa
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 come fulcro. Per ottenere il massimo dall'IA, avrete bisogno della sua capacità di lavorare sui dati operativi e finanziari. Tutto può avvenire in un sistema centralizzato 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 generate dall'IA saranno migliori quando avrà una visione globale dell'attività quotidiana dell'azienda.
4. Finanza
Sembra che i team finanziari siano spesso ridotti all'osso. L'IA può aiutarvi gestendo molti compiti di routine che assorbono molte risorse. L'IA progettata per la cattura, la comprensione e la classificazione dei documenti può contribuire a ridurre significativamente l'inserimento manuale di dati nella finanza. Nei conti clienti, l'IA può registrare correttamente i pagamenti nei registri e spesso effettuare le scritture contabili richieste. L'IA può anche riconciliare gli ordini dei fornitori con le ricevute delle 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, oltre a redigere descrizioni delle mansioni 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 i design prima di creare prototipi reali. Ecco alcuni esempi delle loro applicazioni nel ciclo di vita del prodotto.
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 la situazione. 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 devono affrontare 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 le auto-ottimizzazioni dell'IA del sistema facilitano il lavoro degli amministratori di database e consentono loro di concentrarsi sull'estrazione di valore dai dati.
9. Professioni regolamentate
La professione legale, tra le altre, sarà probabilmente completamente trasformata in meno di cinque anni, grazie all'integrazione di strumenti e capacità basate sull'IA che rivoluzioneranno la ricerca, l'analisi dei documenti e la gestione dei casi, rendendo i processi più efficienti e meno soggetti a errori umani.