*Questoarticolo è basato su un video di YouTube di Sophie Hundertmark, esperta nell’uso dell’intelligenza artificiale con particolare attenzione ai chatbot e alle applicazioni strategiche dell’intelligenza artificiale nelle aziende e nelle istituzioni pubbliche. Sophie è ricercatrice e docente presso l’Università di Scienze Applicate e Arti di Lucerna e sta svolgendo un dottorato in IA conversazionale presso l’Università di Friburgo. Il testo del blog è stato creato utilizzando un modello GPT personalizzato che è stato addestrato in base al contenuto del video, allo stile linguistico e all’esperienza di Sophie. Ne risultano articoli fondati e aggiornati, basati sull’esperienza di Sophie Hundertmark.
Puoi trovare il link al video alla fine di questo articolo.
L’intelligenza artificiale si sta sviluppando rapidamente. Negli ultimi anni molte aziende hanno avviato i primi esperimenti: un chatbot qui, un’automazione là, magari uno strumento di analisi supportato dall’intelligenza artificiale nella reportistica.
Ma è proprio qui che si trova una sfida fondamentale: molte di queste soluzioni rimangono isolate e stand-alone.
Parlando con Andrea, un esperto di IA dell’industria farmaceutica, è chiaro che il prossimo grande passo non è quello di introdurre ancora più strumenti di IA individuali. Si tratta piuttosto di ripensare radicalmente i processi e di integrare sistematicamente l’IA nell’intera catena del valore.
In questo articolo lo scoprirai:
- come gli assistenti AI vengono già utilizzati oggi nella vita lavorativa di tutti i giorni
- che ruolo hanno gli agenti AI nei processi aziendali
- Perché "Human in the Loop" resta fondamentale
- e perché in futuro le aziende dovranno ricostruire i loro processi in modo ottimizzato dall’AI
Dalla sperimentazione all’uso produttivo dell’IA
Il viaggio nell’IA è iniziato in modo simile in molte organizzazioni:
Con l’emergere dell’IA generativa – ad esempio attraverso ChatGPT – sono stati avviati i primi test ed esperimenti. Le aziende si sono trovate di fronte a domande come:
- Utilizziamo strumenti esterni?
- Stiamo sviluppando la nostra soluzione?
- Come gestiamo i dati aziendali sensibili?
La gestione dei dati è particolarmente critica in settori regolamentati come quello farmaceutico. Ecco perché molte organizzazioni stanno scegliendo di creare i propri sistemi interni di intelligenza artificiale.
Un esempio è rappresentato da un assistente aziendale interno – paragonabile a Microsoft Copilot – che supporta i dipendenti nel loro lavoro quotidiano.
L’assistente interno AI: un supporto nella vita lavorativa di tutti i giorni
Un assistente AI di questo tipo può automatizzare o semplificare molte attività tipiche:
- Coordinare gli appuntamenti e pianificare le riunioni
- Formulare le e-mail
- Recuperare informazioni dai sistemi interni
- assumere compiti amministrativi
In particolare, compiti apparentemente piccoli possono portare rapidamente a grandi benefici. Un esempio classico è quello di fissare appuntamenti con diverse persone, un’operazione che altrimenti porta via molto tempo.
L’assistente AI può:
- Analizza il calendario
- Identificare le fasce orarie libere
- Prenota direttamente gli appuntamenti
- o formulare suggerimenti via e-mail
In questo modo si creano degli aiutanti digitali che si occupano di tanti piccoli compiti in background.
Introduzione dell’IA in azienda: Perché i modelli di ruolo sono più importanti del dovere
Un punto interessante dell’intervista riguarda l’introduzione di questi strumenti in azienda.
Invece di un grande progetto di gestione del cambiamento, l’assistente è stato introdotto passo dopo passo:
- Prima versione semplice del chatbot
- Miglioramenti continui
- Integrazione dei dati interni
- Nuove funzioni e rilasci
Con il tempo, lo strumento è diventato sempre più utile e l’utilizzo è aumentato automaticamente.
L’aspetto particolarmente importante è che i manager utilizzino visibilmente gli strumenti stessi.
Questo garantisce l’accettazione all’interno del team. Invece di predicare "Devi usare l’IA", mostra semplicemente come può essere utile nella vita di tutti i giorni.
Agenti AI: Il prossimo passo dell’automazione
Mentre gli assistenti AI forniscono principalmente assistenza, gli agenti AI fanno un passo avanti.
Un agente AI è un sistema che:
- è in grado di prendere decisioni in modo indipendente
- può utilizzare diversi strumenti
- Esegue i compiti in modo indipendente
Puoi considerarlo come un dipendente digitale che:
- Dati analizzati
- Valutazione delle opzioni di intervento
- successivamente prende decisioni
Ovviamente, tutto questo avviene all’interno di regole e limiti ben definiti.
Esempio: agenti AI nella catena di approvvigionamento
Un’area di applicazione pratica è la gestione della catena di approvvigionamento.
In questo caso, un agente AI analizza grandi volumi di dati, ad esempio:
- Dati di produzione
- Guasti alle macchine
- Tendenze della domanda
- Azioni
L’agente riconosce schemi e tendenze, ad esempio:
- Macchine che si rompono con una frequenza insolita
- Catene di approvvigionamento che diventano instabili
- Prodotti con una domanda crescente
Su questa base, può:
- Emettere avvisi
- Fornire raccomandazioni per l’azione
- o addirittura prendere decisioni in modo automatico in alcuni casi
Ad esempio, un agente può apportare autonomamente modifiche alla pianificazione dei rifornimenti, purché queste decisioni rientrino nei limiti di rischio definiti.
L’uomo nel loop: Perché l’essere umano rimane centrale
Nonostante l’automazione, un principio rimane particolarmente importante: Human in the Loop.
Le persone sono coinvolte attivamente nel processo, soprattutto all’inizio dei nuovi sistemi di intelligenza artificiale.
Procedura tipica:
- L’agente AI analizza i dati e suggerisce decisioni
- Un umano controlla questi suggerimenti
- Il sistema viene migliorato insieme
- Viene gradualmente autorizzata una maggiore automazione
Questo approccio riduce i rischi e allo stesso tempo garantisce un miglioramento continuo del sistema.
Questo approccio è particolarmente importante in settori sensibili come quello farmaceutico.
Dai singoli casi d’uso a un sistema operativo AI
Molte aziende hanno già implementato le loro prime applicazioni di intelligenza artificiale:
- Chatbot
- Rapporti automatizzati
- Strumenti di analisi
- Piccole automazioni di processo
Il problema:
Spesso queste soluzioni esistono una accanto all’altra senza essere collegate tra loro.
Il futuro sembra diverso.
Invece di molti strumenti individuali, le aziende hanno bisogno di un ecosistema AI integrato – un "sistema operativo AI", per così dire.
Questo si collega:
- dati
- Processi
- Modelli di intelligenza artificiale
- Automazioni
- decisioni umane
Perché le aziende devono ripensare i loro processi
Un punto cruciale:
Molti processi aziendali sono stati ottimizzati per decenni – o addirittura secoli – per il lavoro umano.
Se ci si limita a integrare l’intelligenza artificiale in questi processi esistenti, i vantaggi sono spesso limitati.
Il vero effetto leva si ha solo quando i processi vengono riorganizzati in modo radicale.
Questo significa che:
- Rendere i processi compatibili con l’AI
- Pensare all’automazione fin dall’inizio
- Considerare gli esseri umani e l’IA come un sistema comune
Solo allora emerge tutto il potenziale.
Conclusione: il futuro appartiene ai sistemi AI integrati
Gli ultimi anni sono stati soprattutto una fase di sperimentazione.
Molte aziende hanno acquisito un’esperienza preziosa, anche se non tutti i progetti hanno portato subito un grande valore aggiunto.
Il passo successivo è chiaro:
- Collegare soluzioni isolate
- Ripensare i processi
- Integrare strategicamente l’IA
Perché solo quando gli esseri umani e l’IA lavorano davvero insieme è possibile creare un grande valore aggiunto.
E forse questa collaborazione ci permetterà di avere di nuovo più tempo per le cose davvero importanti, come ad esempio prendere un caffè con i colleghi.
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