Oltre il caso d'uso: come portare l'AI in produzione e generare valore per le aziende

AI in azienda: dalla sperimentazione alla produzione

‍Adottare l’intelligenza artificiale non significa semplicemente introdurre nuovi strumenti. Per generare valore, è necessario partire dalle esigenze dell’azienda, individuare le attività in cui esistono margini di miglioramento e capire come integrare l’AI nei flussi di lavoro esistenti.

Durante l’evento, gli interventi dedicati all’evoluzione dell’AI e al suo impatto sul business hanno contribuito a inquadrare questa sfida, mettendo al centro il passaggio dalla sperimentazione all’applicazione concreta. Il tema non riguarda soltanto ciò che la tecnologia è in grado di fare, ma anche le condizioni necessarie per utilizzarla in modo efficace: disponibilità dei dati, integrazione con i sistemi aziendali, affidabilità dei risultati e coinvolgimento delle persone.

Portare l’AI in produzione significa costruire una soluzione intorno a un problema reale. Significa definire un obiettivo, verificare che l’applicazione risponda alle esigenze operative e misurarne l’impatto. Un percorso progressivo, che permette di partire da un caso d’uso specifico e valutare come estenderlo quando i risultati dimostrano il valore della soluzione.

Intelligenza Artificiale applicata ai processi aziendali: vendite, procurement e magazzino

Il passaggio dalla teoria alla pratica è stato al centro delle tre tavole rotonde dedicate ad altrettanti processi aziendali: vendite, procurement e magazzino. Ambiti diversi, accomunati dalla presenza di attività manuali, informazioni distribuite tra più fonti e operazioni in cui l'Intelligenza Artificiale può contribuire a semplificare il lavoro.

• AI per le vendite - Gestire le richieste e preparare le offerte: la preparazione di un’offerta commerciale può richiedere tempo tra la lettura delle richieste ricevute via email, l’interpretazione di documenti e allegati, la ricerca di codici e listini e la compilazione del documento finale. L’AI può supportare questo processo interpretando le richieste, estraendo le informazioni rilevanti e preparando una bozza di offerta sulla base dei dati aziendali. Il commerciale mantiene il controllo, verifica il risultato e approva l’invio. L’obiettivo è ridurre il lavoro amministrativo e dedicare più tempo alla relazione con il cliente e alle attività a maggior valore.
• AI per il procurement - organizzare le infomazioni sui fornitori: la gestione del procurement richiede di raccogliere e utilizzare informazioni sui fornitori per supportare le attività di valutazione e gestione degli approvvigionamenti. L’Intelligenza Artificiale può contribuire a organizzare dati provenienti da fonti diverse, facilitandone la consultazione e aiutando le persone a disporre di informazioni più accessibili per le proprie valutazioni.
• AI per il magazzino - automatizzare la lettura dei DDT: nella gestione delle merci in ingresso, verificare manualmente i documenti di trasporto (DDT) e confrontarli con gli ordini può richiedere tempo e generare colli di bottiglia. Una soluzione basata sull’AI può analizzare il DDT digitale, confrontare le informazioni con il documento d’ordine associato e proporre le corrispondenze. L’operatore verifica i risultati e convalida le righe sulla base dei relativi livelli di confidenza, mantenendo il controllo sul processo.

Questi esempi mostrano che l’AI non deve necessariamente trasformare un intero processo per produrre un miglioramento significativo. A volte, intervenire su una singola attività — come interpretare una richiesta, raccogliere dati da fonti differenti o confrontare documenti — può semplificare un flusso di lavoro più ampio. Il punto è individuare dove si concentrano le difficoltà operative e progettare una soluzione che si inserisca nel processo senza aggiungere complessità. È così che un caso d’uso può diventare il punto di partenza per un’evoluzione più ampia.

Come portare l'AI in produzione: dati, integrazione e persone

Per trasformare una sperimentazione in una soluzione di Intelligenza Artificiale realmente efficace, non basta un caso d’uso promettente: servono dati affidabili, integrazione con i sistemi aziendali e un coinvolgimento attivo delle persone.

L’AI può supportare e automatizzare diverse attività, ma il controllo umano resta fondamentale. Nel processo commerciale, ad esempio, il personale verifica le offerte generate dall’AI, mentre in magazzino convalida le corrispondenze tra DDT e ordini. Questo approccio combina automazione e supervisione, mantenendo il controllo sui risultati.

Per misurare il valore della soluzione è importante definire obiettivi chiari, come ridurre i tempi di lavorazione, le attività manuali e gli errori. Un progetto pilota permette di verificare i risultati su dati reali e valutare se estendere la soluzione ad altri processi.

Infine, l’AI deve integrarsi nelle attività quotidiane e rispondere alle esigenze di chi la utilizza. Portare l’AI in produzione significa quindi unire tecnologia, processi e persone, trasformando le potenzialità dell’intelligenza artificiale in soluzioni concrete, misurabili e sostenibili nel tempo.

Oltre il caso d'uso: costruiamo insieme il tuo percorso di adozione dell'AI

L’evento ha offerto l’occasione per approfondire una convinzione che guida l'approccio BlueIT all’Intelligenza Artificiale: il valore non nasce dalla tecnologia in sé, ma dalla sua capacità di migliorare concretamente il modo in cui le persone lavorano. Ogni azienda ha processi, dati e obiettivi specifici. Per questo, il percorso verso l’AI in produzione parte dall’ascolto delle esigenze, dall’individuazione delle opportunità più adatte e dalla definizione di obiettivi misurabili.

Vuoi capire da quale processo aziendale partire o valutare un caso d’uso di Intelligenza Artificiale per la tua organizzazione?

Contattaci e confrontiamoci sulle esigenze della tua azienda, per individuare insieme le applicazioni più adatte a trasformare le potenzialità dell’Intelligenza Artificiale in risultati concreti.