Il mondo dei dati ai tempi dell’IA

Automazione e rivoluzione dei processi digitali: dal data mining all’IA generativa nell’era dell’intelligenza artificiale

Intervento a cura di Alessio Fedi, Chief Technology Officer di Macoev, un solution provider che supporta le aziende nell’adozione di tecnologie per la trasformazione digitale, migliorando processi e creando soluzioni innovative per un’esperienza digitale avanzata.

Spesso si discute della digitalizzazione pensando alla sostituzione dei documenti cartacei con informazioni digitali. Tuttavia, cosa succede quando il processo è intrinsecamente digitale? In questo caso non si può parlare di digitalizzazione, ma di automazione e rivoluzione dei processi.

Fin dalle sue origini, l’informatica ha mirato a trasformare azioni manuali in algoritmi e automatizzare processi, con l’obiettivo di ottimizzare procedure ripetitive e ridurre gli errori umani. In un’epoca in cui le “IA generative” sono all’ordine del giorno, come possiamo procedere in questa fase di cambiamento?

Non sempre l’obiettivo è produrre contenuti; piuttosto, prima di farlo, è essenziale raccogliere, organizzare e comprendere i dati nel proprio campo d’azione. La raccolta dati implica l’automatizzazione dell’acquisizione di informazioni da svariate fonti, che siano cartacee o digitali, come e-mail, canali informativi o analitiche da sistemi interni o pubblici, come siti web.

Spesso questi dati non sono omogenei e richiedono trattamento, pulizia e valorizzazione tramite data mining, processo che può essere applicato sia a campioni di piccole che di grandi dimensioni (big data), benché i principi siano gli stessi.

Tali processi possono essere completamente automatizzati o supervisionati dall’essere umano, che gioca un ruolo cruciale nel correggere eventuali distorsioni generate dalla macchina, evitando così bias che potrebbero portare a risultati indesiderati o dannosi.

Organizzare una fonte dati consente di lavorare su dati elaborati per l’estrazione e l’analisi sia del passato che del futuro, mediante l’identificazione di modelli. Esistono diversi modelli di machine learning, derivanti da vari algoritmi, ognuno con funzioni specifiche, che vanno dalla classificazione di immagini al riconoscimento e all’estrazione di dati da file o foto (come il riconoscimento degli scontrini fiscali), e molte altre applicazioni.

Se il nostro obiettivo è comprendere ciò che un cliente ha scritto, possiamo fare affidamento invece sul Natural Language Processing (NLP), che si occupa dell’elaborazione del linguaggio naturale, sia parlato che scritto. Attraverso processi di trascrizione vocale e comprensione del linguaggio naturale, è possibile analizzare il testo, identificare pattern e comprendere il sentiment di un’informazione.

Questo approccio può essere applicato a varie tecnologie, come sistemi di ticketing che categorizzano e assegnano priorità alle richieste degli utenti in base al loro contenuto. Le recensioni e i commenti dei clienti possono essere valutati in modo più approfondito attraverso il Natural Language Understanding (NLU), che consente di comprendere non solo la quantità di feedback, ma anche il loro contenuto e il sentiment.

Questo permette alle aziende di agire rapidamente per migliorare i propri servizi e instaurare rapporti più solidi con i clienti, agendo su ampie masse tenendo però presente i singoli feedback. Integrando l’intelligenza artificiale, abbiamo creato la piattaforma evaluationtool.it, che consente ai clienti non solo di raccogliere dati, feedback, preferenze e performance, ma anche di comprendere meglio i risultati dei questionari/survey e di agire di conseguenza, trasformando i report in dati qualitativi anziché quantitativi.

Questi report aiutano i dipartimenti (marketing, assistenza, legal, ricerca e sviluppo) a migliorare sia a livello tecnico che nella comunicazione e nel servizio, creando un rapporto più profondo con i clienti.

TOSCANA ECONOMY - Il mondo dei dati ai tempi dell’IA — Alessio Fedi

Che impatto avrà l’IA nel mondo delle decisioni in ambito lavorativo?
Focus a cura di Stefano Luccisano, Ceo di Macoev

L’intelligenza artificiale ha rivoluzionato il modo in cui le aziende prendono decisioni, trasformando radicalmente le pratiche di business in tutti i settori. Grazie alla sua capacità di analizzare grandi quantità di dati, identificare modelli e predire risultati, l’IA sta cambiando il paradigma delle decisioni aziendali, portando benefici tangibili e migliorando l’efficienza operativa.

Una delle principali aree in cui l’IA ha un impatto significativo è nell’ottimizzazione delle decisioni strategiche. Gli algoritmi di IA possono analizzare dati provenienti da una vasta gamma di fonti, tra cui dati di mercato, comportamenti dei consumatori, trend dell’industria e metriche interne dell’azienda, per fornire previsioni e suggerimenti preziosi per la pianificazione strategica.

Ciò consente alle aziende di prendere decisioni informate e rapide, garantendo una maggiore competitività sul mercato. Inoltre, l’IA sta rivoluzionando il processo decisionale operativo. Attraverso sistemi di IA come l’apprendimento automatico e l’ottimizzazione degli algoritmi, le aziende possono automatizzare molte delle loro operazioni quotidiane, riducendo i tempi di risposta e migliorando l’efficienza complessiva.

Ad esempio, nell’ambito della gestione delle scorte, l’IA può analizzare i modelli di domanda dei clienti e prevedere con precisione quando e quanto rifornire gli stock, riducendo gli sprechi e ottimizzando gli inventari. In Macoev, con il nostro EvaluationTool, abbiamo messo l’IA al servizio del Data Gathering multidisciplinare, ovvero dalle survey per la soddisfazione dei clienti alle ISO (9001 e 50001 in particolare), dall’assistenza post-vendita alla Legal Compliance.

Il risultato è che i clienti lavorano in real time e non più con sei mesi di ritardo e possono gestire punti di forza e criticità creando iterazioni veloci in vari dipartimenti. È fondamentale però garantire la trasparenza e l’equità nell’utilizzo dell’IA, evitando discriminazioni o decisioni influenzate in modo non etico.

Affrontare le preoccupazioni riguardanti la sicurezza dei dati e la privacy dei clienti risulta fondamentale per garantire l’autenticità della propria offerta, assicurando che le informazioni sensibili siano gestite in modo sicuro e conforme alle normative vigenti.