In un contesto sempre più innovativo, le aziende di tutti i settori sono chiamate a reinventare la propria offerta e il proprio modo di operare attraverso l’implementazione dell’Intelligenza Artificiale Generativa. Il 2° Workshop della 16a edizione della Digital Transformation Academy promossa dagli Osservatori Digital Innovation del PoliMi, dedicato al tema “Trasformare le Customer Operations con l’IA: opportunità, rischi, reskilling”, ha messo in luce come l’AI sia ormai un pilastro imprescindibile per gestire e migliorare l’esperienza dei clienti, anticipandone le esigenze, personalizzando i servizi offerti e ottimizzando i processi operativi.
Attraverso una varietà di casi studio e la testimonianza diretta di esperti e manager, sono state discusse alcune trasformazioni decisive originate dall’Intelligenza Artificiale, evidenziando le opportunità e le sfide che imprese, pubbliche amministrazioni, decisori e policy maker e semplici cittadini hanno di fronte. In particolare, ci si è focalizzati su come le imprese possano sfruttare il potenziale trasformativo dell’IA rispetto alla Customer Experience e alle Customer Operations.
Il workshop, a cui hanno preso parte 51 CIO, Innovation Manager e Top Manager di altre direzioni, è stato aperto da Alessandra Luksch, Direttore degli Osservatori Digital Transformation Academy e Startup Thinking, a cui è seguita una panoramica sul contesto tecnologico e di mercato a cura di Federico Della Bella e Michele Zanelli, Senior Advisor dell’Osservatorio Digital Transformation Academy.
La tavola rotonda che è seguita ha toccato diversi temi e casi applicativi, discussi da un panel di relatori variegato per provenienza, settore e funzione e formato da: Roberto Cuccodoro, Corporate Quality Management System and Improvement Manager di Saipem; Edoardo Gamberini, Head of Marketing di SAIC Motor Italy; Teresa Meroni, Chief Data Officer di Carrefour Italia, Luca Nardone, Head of AI & Automation di Gruppo Unipol.
Customer Operations: cosa sono e perché sono così rilevanti oggi
Per Customer Operations si intendono le attività e i processi che un’organizzazione realizza per gestire la relazione con i propri clienti, lungo l’intero Customer Journey e durante il suo intero ciclo di vita. Le Customer Operations sono tra gli ambiti più impattati dall’Intelligenza Artificiale, sia predittiva che generativa, per investimenti, risultati attesi e significatività dei casi applicativi.
L’Intelligenza Artificiale sta plasmando in modo significativo il panorama delle Customer Operations, rappresentando una leva di innovazione e competitività per le aziende.
Le ricerche realizzate dall’Osservatorio Artificial Intelligence del Politecnico di Milano indicano che, nel 2023 in Italia, c’è stata una svolta rispetto agli investimenti in progetti di AI, che hanno raggiunto 760 milioni di euro, segnando un incremento del 52% rispetto all’anno precedente. Una spinta è stata certamente data dall’hype che si è generato in seguito al lancio di ChatGPT nel novembre 2022. Nonostante il crescente interesse, l’investimento in IA Generativa rappresenta oggi solo il 5% dell’investimento totale in progetti di Artificial Intelligence in Italia, lasciando intuire notevoli margini di crescita.
Tuttavia, anche escludendo le superpotenze dell’IA come Cina e Stati Uniti e pensando a realtà a cui di solito ci paragoniamo come Francia, Inghilterra, Germania, il gap con gli altri Paesi avanzati è ancora molto significativo. Osservando il tessuto produttivo, si scopre che se il 61% delle grandi imprese ha già avviato progetti di Intelligenza Artificiale, solo il 18% delle piccole e medie imprese ha realizzato i primi progetti-pilota: in un Paese di micro e piccole imprese, si tratta di un ritardo che rischia di diventare incolmabile.
Nel 2023, tutti i settori hanno mostrato un aumento degli investimenti in IA, in cui spiccano per quota relativa di investimenti il peso di Energy, Banking e Manufacturing, seguiti da Telco & Media e dal settore assicurativo, dove si trovano gli investimenti medi per azienda più alti e, nel caso delle Telco, anche il tasso di crescita più rilevante anno su anno.
AI nell’automotive, l’esperienza di SAIC Motor Italy
Edoardo Gamberini di SAIC Motor Italy ha sottolineato che: «L’impatto dell’AI lungo tutta la catena del valore, dal punto di vista produttivo e ingegneristico, è evidente in un settore ad alto contenuto tecnologico come l’automotive».
Who's Who
Edoardo Gamberini
Head of Marketing di SAIC Motor Italy
Prova ne è la diffusione sul mercato di vetture che già incorporano soluzioni di AI per fornire servizi di diverso tipo, come la navigazione evoluta e l’interfaccia auto-driver. Il settore è fortemente impattato dalle applicazioni di IA, anche per la selezione delle materie prime: è il caso dell’analisi di materiali alternativi, un’attività svolta oggi in tempi notevolmente più brevi rispetto al passato.
«Il focus nei prossimi anni riguarderà il CRM e la gestione del rapporto diretto col cliente lungo l’intero Customer Journey dove, al momento, vediamo significative opportunità e spazi di miglioramento», ha aggiunto Gamberini.
Smart Security e Surveillance, la testimonianza di Saipem
Secondo Roberto Cuccodoro di Saipem «negli anni le iniziative di miglioramento di Saipem hanno iniziato ad utilizzare sempre di più la digitalizzazione come leva prevalente e, tra le iniziative avviate, una componente importante oggi è rappresentata da quelle che mirano all’impiego dell’Artificial Intelligence».
Who's Who
Roberto Cuccodoro
Corporate Quality Management System and Improvement Manager di Saipem
Tra queste c’è ad esempio l’implementazione di Microsoft Copilot per supportare i dipendenti nel day-by-day, incrementando efficacia ed efficienza. Sono in fase di sviluppo diversi progetti che puntano alla razionalizzazione e alla sistematizzazione di una grande quantità di dati per identificare pattern, insight e indicazioni per gestire meglio alcuni processi particolarmente critici. Infine, un progetto molto innovativo prevede l’utilizzo di smart camera: un’innovativa soluzione digitale per migliorare la sicurezza.
«Utilizzando l’Intelligenza Artificiale e il Deep Learning, queste telecamere sono in grado di rilevare automaticamente violazioni delle norme di salute e sicurezza – ha ribadito Cuccodoro -. Il software integrato invia immediatamente notifiche ai supervisori, consentendo interventi tempestivi per prevenire incidenti. Questa tecnologia avanzata si basa sull’analisi dei dati in tempo reale e sull’apprendimento automatico, garantendo un ambiente di lavoro più sicuro e protetto per tutti i lavoratori».
Gruppo Unipol e l’AI “spalmata” lungo tutta la catena del valore
Sul fronte assicurativo, Luca Nardone ha condiviso il percorso fatto in questi anni da Unipol rispetto all’adozione dell’IA: «Già dal 2015 Gruppo Unipol ha avviato le prime sperimentazioni di applicazioni dell’AI lungo l’intera catena del valore, e oggi la sua diffusione è ormai pervasiva, dalla sottoscrizione delle polizze alla gestione dei sinistri e, recentemente, allo sviluppo di soluzioni software. Una delle sfide principali per le aziende di servizi nel prossimo futuro è riportare il cliente al centro, umanizzando la relazione e le interfacce tra le persone e le piattaforme digitali».
Who's Who
Luca Nardone
Head of AI & Automation di Gruppo Unipol
Le Customer Operations diventano, quindi, una delle principali aree di investimenti in IA Generativa: Customer Operations con Sales & Marketing e Software Engineering rappresentano, secondo uno studio realizzato a fine 2024 da McKinsey, il 75% degli impatti economici totali dovuti a soluzioni di IA Generativa. Una distribuzione di investimenti che testimonia la volontà di sfruttare le soluzioni di IA sia come fattore di efficientamento dei processi operativi, sia come strumento distintivo nella creazione di valore.
Gli approcci data-driven di Carrefour
Lo testimonia anche l’intervento di Teresa Meroni: «L’AI sta trasformando profondamente anche la Grande Distribuzione Organizzata. L’AI e i dati sono una leva per aumentare competitività, produttività e valore per il cliente, supportando il business e abilitando approcci data-driven al Decision Making. Per quanto riguarda le iniziative avviate grazie all’AI e al Machine Learning, Carrefour Italia ha sviluppato un modello di predizione della domanda per l’ottimizzazione dell’inventario, in modo che la Supply Chain possa rispondere tempestivamente alle oscillazioni della domanda. Inoltre, è stato implementato un chatbot basato su GenAI e integrato al motore di ricerca del sito e-commerce, facilitando l’esperienza del cliente prima, durante e dopo l’acquisto».
Who's Who
Teresa Meroni
Chief Data Officer di Carrefour Italia
Applicazioni dell’AI nelle Customer Operations
Le applicazioni dell’IA nelle Customer Operations sono molteplici, di seguito si riportano alcuni esempi discussi durante il workshop:
- Segmentazione e analisi dei dati per la predizione di interessi, reazioni e comportamenti: tramite esplorazione dei dati, clustering, Market Basket Analysis, le imprese possono comprendere meglio la propria clientela, identificare segmenti di mercato e modelli di comportamento su cui innestare iniziative di Marketing e comunicazione.
- Interfacce conversazionali: Grazie agli avanzamenti nelle tecniche di Natural Language Processing (NLP) e il Text Mining è possibile creare interfacce conversazionali, migliorando l’interazione tra le persone e le macchine attraverso chatbot e assistenti virtuali, per accompagnare il cliente lungo il Customer Journey con efficacia, tempestività ed efficienza.
- Creazione di contenuti e analisi del sentiment: l’IA facilita la creazione di contenuti originali e la traduzione automatica di conversazioni, mentre l’analisi del sentiment consente di valutare le opinioni dei clienti in modo accurato e tempestivo, abilitando la creazione di contenuti coerenti con gli interessi e il sentiment dei clienti.
- Personalizzazione su larga scala: grazie all’IA e alla Marketing Automation, le aziende possono offrire esperienze personalizzate ai propri clienti, adattando prodotti, servizi e comunicazioni in base alle preferenze dei propri clienti.
- Automazione dei processi: l’automazione dei compiti ripetitivi permette di eseguirli in modo più efficiente e accurato, riducendo il carico di lavoro manuale e consentendo ai dipendenti di concentrarsi su compiti di maggior valore.
Regolamentazione dell’AI Generativa, una questione ancora aperta
In occasione dell’incontro ha preso la parola anche Marialessandra Carro, Partner di ADL Consulting, con la cui collaborazione è realizzata la Digital Transformation Academy. Oltre a sperimentazioni interne all’aziende sul tema dell’AI, come l’implementazione di una piattaforma di Knowledge Management per i public affair, la società specializzata in attività di lobbying, advocacy e Political Data Management ha evidenziato come sia divenuta centrale, sia a livello nazionale che comunitario, la questione della regolamentazione dell’IA Generativa.
A livello europeo, è sicuramente da menzionare l’AI Act, approvato lo scorso 13 marzo (la promulgazione è attesa per maggio) e volto a stabilire un quadro di regole comuni sull’utilizzo degli strumenti di IA Generativa in Europa.
«Sul Piano nazionale, il Governo italiano ha deciso di contribuire attivamente alla definizione di un quadro normativo efficace e, agendo in maniera complementare rispetto a quanto stabilito dall’Unione europea, il Dipartimento per la Trasformazione Digitale guidato dal Sottosegretario Alessio Butti, che ha più volte sottolineato l’esigenza di non “soffocare” il progresso tecnologico con regole eccessivamente rigide, ha avviato i lavori per la stesura di un disegno di legge volto sia a garantire la piena implementazione dell’AI Act, che a stimolare lo sviluppo e la diffusione di strumenti di Intelligenza Artificiale nel tessuto industriale», ha spiegato Marialessandra Carro.
Who's Who
Marialessandra Carro
Partner di ADL Consulting
Sul piano delle imprese, la bozza del disegno di legge prevede per il 2024 lo stanziamento di circa 90 milioni di euro di investimenti tramite CDP Venture Capital, al fine di supportare PMI, startup e, più in generale, la ricerca e lo sviluppo di “tecnologie emergenti dell’intelligenza artificiale, del quantum computing e della cybersicurezza” e di circa 60 milioni (45 per il 2024 e 15 per il 2025) da investire nel settore delle telecomunicazioni.
Le domande dei partecipanti hanno infine permesso di approfondire singoli casi d’uso, ostacoli specifici all’adozione e dare appuntamento ai prossimi incontri verticali dedicati ad applicazioni specifiche in un contesto in continua evoluzione.
