AI per le PMI: le applicazioni concrete che aiutano il business

L’adozione dell’AI in Italia, sebbene in crescita, sconta ancora un ritardo significativo rispetto ai partner europei. Solo l’8% delle imprese italiane con almeno dieci addetti utilizza soluzioni di AI, un valore ben al di sotto della media UE del 14%. Il divario è ancora più marcato se confrontato con i paesi leader come la Danimarca al 27% (fonte Eurostat).

Ovviamente l’adozione varia molto in base ai settori industriali: in Italia si va dal 5% nelle industrie tessili e della moda al 28% nel settore delle telecomunicazioni.

I casi d’uso dell’AI per finalità aziendali

Si tratta di valori decisamente bassi (nelle PMI ancora di più!), ma per fortuna anche sottostimati, perchè tengono conto solo degli usi dell’AI per “finalità aziendali”, cioè:

• estrarre conoscenza e informazione da un documento di testo (text mining);
• convertire la lingua parlata in un formato leggibile (riconoscimento vocale);
• generare linguaggio scritto o parlato (generazione del linguaggio naturale);
• identificare oggetti o persone sulla base di immagini (riconoscimento, elaborazione delle immagini);
• analizzare dati attraverso l’apprendimento automatico (machine learning, deep learning, reti neurali);
• automatizzare i flussi di lavoro o supportare nel processo decisionale (Robotic Process Automation, software per automatizzare le attività umane);
• consentire il movimento fisico delle macchine tramite decisioni basate sull’osservazione dell’ambiente circostante (robot, droni, veicoli a guida autonoma).

Le applicazioni più diffuse dell’AI

Passando dalla teoria alla pratica, le applicazioni più diffuse dell’AI sono quelle che hanno impatti concreti sul business. Il primo passo per molte PMI è usare l’AI per fare meglio ciò che già fanno, riducendo costi e inefficienze e velocizzando le attività.

Possiamo dividere le opportunità in due macro-aree: l’efficienza interna, per migliorare i processi, e la creazione di valore esterno, per potenziare l’offerta e il rapporto con il mercato.

Applicazioni AI per l’efficienza Interna

Produttività individuale

• Strumenti di copywriting assistito. Probabilmente l’applicazione più diffusa (e spesso non censita in azienda), con strumenti di scrittura, correzione, traduzione, sintesi, creazione. I casi d’uso vanno dalla creatività fino alla stesura di bozze di testi legali.

Amministrazione e processi di back-office:

• Automazione documentale. L’AI è in grado di leggere e processare documenti non strutturati. Algoritmi di Natural Language Processing (NLP) estraggono dati da fatture, contratti e ordini, li classificano e li inseriscono nei sistemi gestionali, liberando il personale da compiti ripetitivi e a basso valore.
• Gestione Risorse Umane. L’AI può supportare i processi di selezione automatizzando lo screening iniziale dei curricula, confrontando le competenze dei candidati con i requisiti della posizione.

Manifattura e produzione intelligente:

• Manutenzione predittiva. È uno degli ambiti a più alto ritorno. Invece di seguire un calendario fisso, gli algoritmi di AI analizzano i dati provenienti dai sensori dei macchinari (ma anche di edifici ed infrastrutture) per prevedere guasti imminenti. Il risultato è una drastica riduzione dei fermi macchina non programmati, un’ottimizzazione delle scorte di ricambi, un aumento della vita utile degli impianti, e, soprattutto, un aumento della sicurezza.
• Controllo qualità automatizzato. I sistemi di computer vision (visione artificiale) superano i limiti dell’occhio umano. Telecamere potenziate dall’AI ispezionano i prodotti sulla linea di produzione a velocità e precisione inimmaginabili, identificando difetti minimi, errori di assemblaggio o componenti mancanti. Questo non solo migliora la qualità del prodotto finale, ma riduce gli scarti e i costi associati.
• Sicurezza informatica. l’IA è presente in molte applicazioni per anticipare e contrastare le minacce cyber, automatizzando i controlli di routine. I sistemi di intelligenza artificiale analizzano continuamente enormi quantità di dati, cercando pattern sospetti per identificare aree di potenziali attacchi.
• Salute La potenzialità dell’IA nella R&D medica risiede nella sua capacità di analizzare enormiquantità di dati, identificando pattern non evidenti e accelerando significativamente i cicli di sviluppo nel settore farmaceutico. In ambito PMI un campo di applicazione più abbordabile è quello del supporto alla diagnostica, dove l’AI identifica elementi non visibili ad occhio nudo, da far poi approfondire al personale medico.

Applicazioni AI per la creazione di valore esterno

Servizio clienti evoluto:

• Assistenti virtuali e chatbot: I moderni chatbot non si limitano a rispondere a domande frequenti. Integrati con i sistemi aziendali, possono gestire prenotazioni, tracciare spedizioni e risolvere problemi complessi 24/7. L’AI gestisce le richieste di routine, lasciando agli operatori umani i casi più delicati o a maggior valore aggiunto.

Marketing e vendite:

• Previsione della Domanda: Gli algoritmi analizzano serie storiche di vendite, dati di mercato e variabili esterne (stagionalità, trend) per prevedere la domanda futura con una velocità superiore ai metodi tradizionali e spesso con maggiore accuratezza. Per una PMI, questo significa ottimizzare le scorte, evitare rotture di stock o eccessi di magazzino e pianificare la produzione in modo più efficace.
• Marketing Personalizzato: L’AI analizza i dati di comportamento dei clienti (navigazione online, acquisti) per profilarli e suggerire prodotti o comunicazioni su misura. Si potenzia il marketing one-to-one, aumentando l’efficacia delle campagne e la fidelizzazione.

Il giusto approccio delle PMI verso l’AI

Le principali barriere per le PMI restano i costi e la mancanza di competenze.

Tuttavia, l’approccio vincente è graduale e pragmatico. iniziando dal costruire applicazioni che si affianchino ai processi standard, sotto stretta supervisione umana.

Non serve una strategia faraonica, ma partire da un problema specifico e circoscritto, dove il ritorno sull’investimento sia misurabile.

Il rischio maggiore, oggi, non è sbagliare progetto, ma restare fermi.