Scopri come l’intelligenza artificiale sta rivoluzionando banche e telecomunicazioni

L’evoluzione dell’Intelligenza Artificiale (AI) ha radici profonde che risalgono agli anni ’80, quando Luca Valsecchi, amministratore delegato e co-fondatore di Vidiemme, iniziò il suo percorso nel campo con una tesi universitaria sulla progettazione di un sistema esperto per l’analisi tecnica in Borsa. All’epoca, la mancanza di Big Data e Machine Learning rendeva questi progetti pionieristici ma limitati. La necessità di supercomputer come i Cray, con costi proibitivi, confinava l’AI a pochi eletti. Tuttavia, negli ultimi anni, il contesto è radicalmente cambiato. La potenza di calcolo è diventata accessibile grazie a modelli As a Service, permettendo a chiunque abbia idee e risorse di sviluppare soluzioni AI senza dover investire in hardware costoso.

Il Rapporto tra Chatbot e Intelligenza Artificiale

Con l’esplosione della messaggistica, le chatbot sono diventate un entry point cruciale per l’AI nelle imprese. Queste piattaforme permettono di gestire la relazione con i clienti in modo intuitivo e immediato, rendendo l’AI accessibile anche a chi non ha competenze tecniche avanzate. Le chatbot rappresentano una soluzione efficace e misurabile, con una soglia di ingresso bassa che le rende ideali per molte aziende. La crescita delle interfacce conversazionali ha ulteriormente ampliato le possibilità, permettendo di sviluppare soluzioni verticali altamente specializzate che rispondono in modo esaustivo alle esigenze specifiche dei settori di riferimento.

Il Vero Vantaggio Competitivo dell’Artificial Intelligence: Competenze e Processi

Il vero valore aggiunto dell’AI risiede nella competenza sul processo e nella capacità di fare analisi e assessment. Questo approccio permette di sviluppare chatbot verticali che rispondono in modo preciso alle esigenze dei settori specifici. L’80% dell’impegno nello sviluppo di queste soluzioni è dedicato all’assessment e alla costruzione del linguaggio appropriato, mentre il restante 20% riguarda la tecnologia. Le applicazioni AI sono particolarmente efficaci nei business case che richiedono servizi H24, come il customer service e il customer care, dove l’efficienza in termini di costi e la capacità di risposta sono fondamentali.

AI per Banche, Assicurazioni e Telco

Banche, assicurazioni e operatori nel settore delle telecomunicazioni sono tra i principali beneficiari delle soluzioni AI. Questi settori possono utilizzare chatbot per gestire il contatto con un numero crescente di clienti, fornendo risposte automatizzate e migliorando l’efficienza del customer care. L’approccio Custom Artificial Intelligence richiede figure professionali come gli AI Architect e i Chatbot Designer, che combinano competenze tecniche e linguistiche per sviluppare soluzioni personalizzate. Questo approccio permette di creare chatbot altamente specializzate che possono comunicare tra loro e con gli utenti, abilitando forme di apprendimento continuativo in modalità Machine Learning.

Conclusione: L’Assessment come Base per l’Intelligenza Artificiale

In ogni progetto di AI, l’assessment è fondamentale per definire i contesti e le azioni necessarie. La domanda centrale è se il sistema debba guidare l’utente o se l’utente possa muoversi autonomamente, con il sistema che interpreta le sue iniziative. La risposta varia in base alla destinazione finale del bot e al tipo di pubblico a cui si rivolge. Nel contesto dell’Industria 4.0, l’AI è alla base delle soluzioni di robotica collaborativa, dove il Machine Learning permette di costruire percorsi di autoapprendimento che migliorano il rapporto tra uomo e macchina.

L’Intelligenza Artificiale è un campo in continua evoluzione che richiede un approccio consulenziale e sperimentale. Le aziende devono essere guidate nella comprensione e nell’implementazione di queste soluzioni, con un focus sull’analisi, l’assessment e la misurazione degli obiettivi. Non esistono soluzioni standardizzate, ma un processo continuo di sviluppo sul campo.

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L’Intelligenza Artificiale è un argomento affascinante e complesso. Una nozione base correlata al tema dell’articolo è il concetto di Natural Language Processing (NLP), che permette alle macchine di comprendere e rispondere al linguaggio umano. Questo è fondamentale per lo sviluppo di chatbot efficaci.

Una nozione avanzata è il Machine Learning, che consente alle macchine di apprendere dai dati e migliorare le loro prestazioni nel tempo. Questo è particolarmente rilevante per le soluzioni AI nell’Industria 4.0, dove l’apprendimento continuo è essenziale per l’ottimizzazione dei processi.

Riflettendo su questi temi, possiamo vedere come l’AI stia trasformando vari settori, rendendo le soluzioni tecnologiche più accessibili e efficienti. La chiave del successo risiede nella capacità di combinare competenze tecniche e analitiche per sviluppare soluzioni personalizzate che rispondano alle esigenze specifiche delle imprese.