Per innovare con l’AI generativa ponendo sempre la persona al centro bisogna lavorare sulla fiducia: quella tra uomo e macchina, tra fornitore e cliente, tra servizio e utente. È necessario, infatti, comprendere che trasparenza e affidabilità sono alla base della creazione di solide relazioni con i propri stakeholder, per fare in modo che l’adozione di soluzioni di intelligenza artificiale generativa in azienda abbia una base etica e non solo estetica.
La consapevolezza di questo aspetto permetterà di beneficiare appieno di tutto il potenziale derivante dalle applicazioni dell’AI generativa nelle imprese: la valorizzazione della customer relationship, l’aumento della produttività e maggiore efficienza nello svolgimento del lavoro, oltre a una migliore capacità nel prendere decisioni in modo corretto. Tuttavia, è importante non scordare che se al cuore di questo modello di sviluppo virtuoso c’è l’umano, alla base c’è il dato e la sua gestione strategica, compliant e sicura.
AI generativa nelle imprese: lo scenario
È interessante approfondire come questo approccio etico possa essere adattato all’applicazione dell’AI generativa in diverse industrie. È importante avere consapevolezza dell’universalità di questa innovazione, i cui benefici impatti si adattano alle esigenze dei settori più diversi. Per fare un esempio tra tanti, nei servizi finanziari l’AI generativa può trovare un’efficace applicazione nell’individuazione e prevenzione delle frodi. Nel settore manifatturiero l’AI generativa può trovare spazio nelle fasi di progettazione dei prodotti da realizzare, e ancora nel settore retail potrebbe essere utile nella gestione del magazzino. Nella PA, poi, l’AI generativa troverebbe una propria applicazione nella riduzione della burocrazia, favorendo l’accesso ai servizi pubblici da parte dei cittadini.
Al di là però delle specificità di ogni ambito, è possibile individuare un insieme di applicazioni comuni a ogni industria:
- Automatizzare attività routinarie, in modo da permettere ai lavoratori di dedicare maggiore tempo alla cura di operazioni strategiche, dei rapporti con gli stakeholder, alla creazione di valore,
- Rendere più semplici i processi, ottimizzandoli e tagliandone i tempi di gestione, individuando soluzioni con rapidità e in modo automatico,
- Migliorare la personalizzazione di servizi e prodotti in base alle esigenze del proprio interlocutore, customizzando l’esperienza di acquisto o accesso al servizio,
- Fornire un servizio di assistenza rapido, in qualsiasi ambito, per aiutare le persone e le imprese a risolvere problemi e a dare risposta a interrogativi,
- Realizzare insights e dare suggerimenti per indirizzare in modo strategico la pianificazione delle attività, la gestione del budget, l’organizzazione del personale.
E così come a livello orizzontale ogni settore produttivo è positivamente influenzato da questa tecnologia, lo stesso capita verticalmente nella singola realtà, in quanto l’AI generativa supporta nella gestione dei propri compiti i manager così come i dipendenti, nelle vendite, nel marketing e nel creare una customer relationship di valore.
AI generativa e data management
Tuttavia, perché l’AI generativa venga implementata in maniera efficace in azienda è necessario adottare un’adeguata strategia di data management. E questo aspetto riporta, sebbene il collegamento possa non sembrare immediato, al tema della costruzione della fiducia e alla necessità di fare di questo valore una priorità. La riflessione, contemplando l’ambito aziendale, può essere svolta su due fronti: uno interno all’impresa e uno esterno.
Per quanto riguarda il primo aspetto, quello interno, ricordiamo che non basta disporre di una grande mole di dati, questi devono avere un buon livello qualitativo. Un aspetto che non si può trascurare: per semplificare molto, l’AI generativa è tanto più efficiente quanto i dati su cui si basa sono di qualità. Però, secondo un’analisi di Salesforce solo il 57 per cento dei data e analytics leader è totalmente certo che i propri dati siano di qualità, accurati e completi, certezza che cala ulteriormente nelle altre linee di impresa. È importante riacquistare fiducia: fare ordine nei propri dati, individuare ed eliminare gli errori, lavorare sull’integrazione tra le diverse fonti e l’armonizzazione, oltre a fare formazione al personale su data management e AI generativa.
Affidabilità e customer relationship
Relativamente al secondo aspetto invece, è fondamentale intervenire sulla comunicazione ai propri clienti, per esempio informandoli quando si stanno impiegando tool di AI gen, spiegando perché sono necessari i loro dati e cosa ne verrà fatto, oltre a introdurre le corrette misure di tutela delle informazioni nell’ambito dell’utilizzo di queste applicazioni. Per esempio, evitando che i dati dei propri clienti vengano raccolti in basi dati necessarie ad altri sistemi intelligenti esterni.
L’impatto è rilevante. La trasparenza e la correttezza nell’uso dell’intelligenza artificiale porta a una relazione più forte con il cliente, basata sulla stima e sul rispetto, con effetti positivi sulla reputazione aziendale, per esempio in termini di percezione di affidabilità e onestà.
Fiducia e crescita con l’AI generativa: le soluzioni di Salesforce
Per concretizzare tutti questi benefici, cogliere le occasioni fornite dall’AI generativa per imprese e PA, innovare in modo etico, è necessario adottare soluzioni tecnologiche adatte. Sul mercato, Salesforce propone un set per gestire la customer relation con il supporto dell’AI:
- Einstein 1 Platform: la piattaforma di Salesforce permette di connettere i dati al CRM, per fornire ai propri clienti un’esperienza altamente personalizzata, in quanto tramite funzioni low code consente la creazione di app e flussi di lavoro customizzati e di avvalersi dell’aiuto dell’AI generativa,
- Data Cloud: si tratta di una piattaforma dati integrata nel CRM. Data Cloud permette di reperire facilmente tutte le informazioni sui clienti, riunendole in un’interfaccia user friendly e rendendole disponibili a ogni team aziendale, ma anche di fornire insight utili per conseguire gli obiettivi di crescita,
- Einstein Copilot: assistente AI capace di comunicare in linguaggio naturale, per supportare i lavoratori durante lo svolgimento delle proprie attività. Consente di ottenere risposte a quesiti in modo più preciso e personalizzato , di fornire informazioni estrapolandole da Data Cloud e rendendole accessibili, ma è capace anche di dare suggerimenti,
- Einstein Trust Layer: il sistema integrato nel CRM Salesforce permette di tutelare i dati mascherando e anonimizzando le informazioni sensibili. Evita che i modelli linguistici di grandi dimensioni memorizzino prompt e output, inoltre limita la possibilità che i contenuti prodotti siano inappropriati, evitando allucinazioni e linguaggio non adeguato. Non è consentita la generazione di consulti in ambito sanitario o legale, per tutelare la decisione umana in terreni sensibili.
Per approfondire questi temi, il 21 e il 22 maggio Salesforce ha organizzato due giornate di webinar dedicate alle applicazioni dell’AI generativa in diversi settori, come il finance, il manifatturiero, il retail & consumers goods e la PA, e per differenti funzioni aziendali, come le vendite, il servizio clienti, il marketing e l’IT.
Articolo realizzato in partnership con Salesforce
