Artificial Intelligence
L’Intelligenza Artificiale non è soltanto un potente strumento per
le aziende, ma anche un valido partner con cui esplorare, costruire
e concretizzare nuovi scenari e opportunità. Grazie ai fattori abilitanti attualmente disponibili, l’AI è in grado di amplificare il valore di un’azienda, ridurne i costi e conferire nuovi livelli di coerenza, velocità e scalabilità ai processi operativi. Questa collaborazione promuove in maniera significativa la capacità di crescita dell’azienda, posizionando l’Intelligenza Artificiale nel cuore delle strategie di sviluppo e innovazione.
Artificial Intelligence - Alcuni possibili scenari di applicazione
• Graduale sostituzione dell’attività umana con l’AI nella gestione delle dichiarazioni
• Analisi della correttezza dei documenti ricevuti dai business partner
• Demand Forecasting con monitoraggio continuo degli scostamenti e riaddestramento semi-automatico del Sistema
• Monitoraggio centralizzato delle prestazioni dei Sistemi di DF forniti
• Automazione parziale del caricamento manuale di documenti semi-strutturati
• Gestione ed
interpretazione CV
• Estrazione delle
informazioni dai
documenti e classificazione
automatica
dei contenuti
• Previsione
allocamento risorse
Quali strumenti usare quando si parla di AI
Data mining, chatbot, storytelling sono tutte aree che possono essere connesse all’AI in vari modi. Il machine learning, componente fondamentale dell’intelligenza artificiale, ricopre in esse un ruolo significativo.
Data Mining
Il data mining nelle aziende consente di analizzare grandi volumi di dati per identificare modelli, tendenze e relazioni nascoste, fornendo insights strategici per migliorare la presa di decisioni, ottimizzare processi e adattarsi alle dinamiche del mercato. Questo processo impiega algoritmi complessi per identificare informazioni significative e trarre insights utili da dataset complessi. L’obiettivo principale del data mining è rivelare pattern che possono essere utilizzati per prendere decisioni informate e migliorare le performance aziendali.
Chatbot
Spesso utilizzati per automatizzare risposte a domande frequenti, fornire assistenza immediata ai clienti e semplificare processi operativi, i chatbot e gli assistenti virtuali stanno diventando sempre più rilevanti nelle operazioni aziendali. L’integrazione di chatbot e assistenti virtuali come Copilot nei contesti aziendali porta a una risposta più rapida alle esigenze dei clienti, a una riduzione del carico di lavoro per il personale e, in generale, a un aumento della produttività complessiva. Per l’impresa in continua evoluzione, l’implementazione di chatbot e assistenti virtuali diventa quindi un elemento chiave per rimanere competitivi e innovativi.
Storytelling
Lo storytelling nell’analisi dati aziendale è una pratica che va oltre la presentazione di numeri e grafici, trasformando dati complessi in narrazioni significative e coinvolgenti. Utilizzare lo storytelling in questo contesto consente di comunicare insights chiave, influenzare decisioni aziendali e coinvolgere gli stakeholder in modo più efficace. L’utilizzo di Azure OpenAI nel storytelling dell’analisi dati offre un approccio innovativo e interattivo, permettendo di creare narrazioni più ricche e adattabili alle esigenze specifiche dell’utente o dell’audience. Questa combinazione di analisi dati e intelligenza artificiale apre nuove possibilità per rendere più accessibile e coinvolgente la comunicazione dei risultati analitici.
Modelli predittivi
I modelli predittivi sono strumenti avanzati di analisi dati utilizzati per fare previsioni e identificare pattern futuri. Tali modelli sfruttano tecniche di machine learning e statistica per analizzare dati storici e generare predizioni su eventi futuri. L’implementazione richiede la raccolta e la preparazione accurata dei dati, la selezione di algoritmi appropriati e la costante validazione e aggiornamento del modello per garantire la sua precisione nel tempo. Questi modelli giocano un ruolo cruciale nell’ottimizzazione delle decisioni aziendali, migliorando l’efficienza operativa e fornendo un vantaggio competitivo.
Text Extraction
L’estrazione del testo basata sull’intelligenza artificiale (AI) offre un valore aggiunto alle aziende, riducendo il lavoro manuale e accelerando le operazioni aziendali. Utilizzando modelli di AI, come quelli offerti dai servizi Azure o da SharePoint Premium, è possibile estrarre automaticamente informazioni da vari documenti, come fatture, feedback dei clienti e contratti. Ciò trasforma dati non strutturati in informazioni utili, riducendo la dipendenza da processi manuali e consentendo decisioni più tempestive. Grazie a queste funzionalità, le aziende possono migliorare l’efficienza nella gestione dei documenti e accelerare i processi aziendali, ottimizzando la ricerca, l’organizzazione e l’analisi dei contenuti documentali aziendali.
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L’approccio Metisoft al Machine Learning
1. Analisi dei dati
Analisi di tutti i dati disponibili che possono essere pensati come input e output del modello. La qualità dei dati è il fattore chiave del progetto
2. Modellazione dei dati
Costruire il modello di dati che genera i set di training e test, correggendo, completando, normalizzando e arricchendo i dati aperti
3. Selezione modello di apprendimento
Scelta del modello di apprendimento, testando diversi modelli con diverse combinazioni di parametri di elaborazione
4. Messa a punto
Sintonizzazione del modello di apprendimento,
dopo la prima esecuzione
5. Setup del sistema di produzione
Setup dell’ambiente di produzione e di apprendimento continuo
6. Analisi dei processi e BRP
Analisi e reingegnerizzazione di tutti i processi eventualmente interessati dal sistema di Machine Learning
7. Integrazione dei sistemi
Integrazione e implementazione nel sistema informativo del cliente
Un progetto ML di successo richiede dati di qualità, ma anche una serie di accortezze che grazie alla nostra esperienza riteniamo opportuno condividere.
Metisoft & AI: servizi
Il costo dei progetti è fortemente correlato sia alla complessità e alla completezza dei dati di input sia alla precisione attesa che nella maggior parte degli scenari
dovrebbe essere massimo del 95%. La ricerca di una
previsione inferiore potrebbe ridurre i costi dei progetti
Tolleranza agli errori
Avere una visione chiara degli obiettivi del progetto. Es: risparmio di tempo, risparmio di lavoro, riduzione degli scarti, migliore gestione dei rischi di consegna ritardata e prodotti invenduti, riduzione delle scorte, ottimizzazione delle risorse.
Pianificare, progettare e implementare attentamente i
processi per semplificare ed ottimizzare il lavoro, per
aggiungere informazioni nei dati in input e per monitorare
la qualità degli output
Avere una chiara visione di tutti gli input necessari per dedurre gli output richiesti. Ad esempio, potrebbe essere molto importante sapere che il volume delle vendite di un prodotto è in qualche modo legato alle condizioni meteorologiche
