Come usare l'intelligenza artificiale: applicazioni ed esempi nelle aziende

L'intelligenza artificiale (IA) è già una parte intrinseca del mondo degli affari. Capire come utilizzare l'IA fornisce strumenti per risolvere problemi quotidiani e ottimizzare i processi. Questa tecnologia, capace di apportare valore alle aziende, si rivela particolarmente utile in settori dove l'efficienza fa la differenza.

Ad esempio, nel settore della logistica, l'IA svolge molteplici funzioni, come prevedere le tendenze di consumo, prevenire le rotture di stock e massimizzare gli spostamenti di operatori e robot mobili autonomi (AMR) all’interno del magazzino, incrementando così la performance operativa.

Come può essere usata l'intelligenza artificiale?

L'intelligenza artificiale richiede grandi quantità di dati per identificare schemi, fare previsioni probabilistiche e operare senza supervisione in determinati scenari. Uno dei suoi obiettivi principali è imitare abilità umane, come il ragionamento e l'apprendimento, oltre a elaborare informazioni visive, uditive o tattili tramite sensori e algoritmi avanzati.

L'IA viene utilizzata in diverse forme:

• Elaborazione del linguaggio naturale (ELN). Questa tecnologia permette ai sistemi informatici di comprendere, interpretare e comunicare in linguaggio umano. La sua applicazione è basilare nella classificazione automatica delle email (come separare lo spam dai messaggi importanti), nella traduzione di testi in tempo reale, nell'analisi delle opinioni sui social media e nel rilevamento di frodi in documenti legali.
• Visione artificiale. Consente ai computer di estrarre informazioni da immagini, video e altri input visivi. La visione artificiale può essere integrata in sistemi di riconoscimento facciale per scopi di sicurezza e identificazione, in telecamere di traffico intelligenti o in robot mobili autonomi.
• Apprendimento automatico. I sistemi informatici migliorano la loro affidabilità analizzando grandi volumi di dati e adattando i risultati in base agli schemi rilevati. Il machine learning è comunemente impiegato nel riconoscimento vocale sugli smartphone o per consigliare prodotti rilevanti ai clienti durante il processo di pagamento.
• IA generativa (GenAI). Questo tipo di intelligenza artificiale produce contenuti nuovi (come immagini, testi, audio o video) in modo autonomo, basandosi su schemi appresi da dati esistenti. Una delle applicazioni più popolari dell'IA generativa è ChatGPT, un modello di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) che ha reso popolare l'uso di questa tecnologia a livello globale. Può essere impiegata per creare le descrizioni dei prodotti nei negozi online, generare risposte personalizzate mediante chatbot avanzati, elaborare contenuti per campagne pubblicitarie o persino redigere bozze di contratti conformi a requisiti specifici.

Per svolgere queste funzioni, l'IA si avvale di vari strumenti, tra cui:

• Raccolta dati. Elaborazione di dati strutturati (come database) e non strutturati (testi, immagini e video).
• Analisi dei dati. Identificazione di schemi, tendenze e relazioni partendo da grandi volumi di informazioni.
• Visualizzazione dei dati. Creazione di rappresentazioni grafiche che facilitano la comprensione dei risultati.
• Processo decisionale. Generazione di raccomandazioni fondate su modelli statistici e algoritmi di machine learning.

L'IA sta rivoluzionando vari settori e la sua influenza continuerà a crescere con lo sviluppo di nuove tecnologie. La sua implementazione può aumentare la produttività, la sicurezza e la qualità della vita in innumerevoli ambiti.

Cosa serve per usare l'intelligenza artificiale?

Per utilizzare l'intelligenza artificiale, sono necessari due elementi fondamentali: dati e algoritmi. I dati sono essenziali perché alimentano il sistema e permettono all'IA di imparare schemi attraverso l'elaborazione e l'analisi di grandi volumi di informazioni. Inoltre, gli algoritmi forniscono le istruzioni necessarie affinché l'IA elabori quei dati e con il tempo migliori le sue prestazioni. La combinazione di entrambi fa sì che l'IA sia in grado di svolgere compiti specifici in modo autonomo ed efficiente.

Per integrare l'intelligenza artificiale nella vita quotidiana, le aziende possono seguire alcuni criteri pratici:

• Identificare mansioni che possono essere migliorate: analizzare processi ripetitivi dove l'IA può apportare valore.
• Standardizzare i dati: disporre di informazioni organizzate, accessibili e affidabili è imprescindibile per addestrare con successo i modelli di IA.
• Selezionare strumenti e tecnologie: ci sono molte soluzioni sul mercato come gli assistenti virtuali o le piattaforme di IA in cloud che rispondono alle esigenze di ogni attività.
• Formare il team: integrare o formare talenti in aree come data science, analisi del business o ingegneria dei dati.
• Fase di implementazione: iniziare con progetti pilota che consentano di misurare l'impatto e apportare correzioni prima di scalare la soluzione.

Quali sono i 3 tipi di intelligenza artificiale?

L'obiettivo dell'IA è imitare funzioni finora riservate agli esseri umani. Attualmente, esistono sistemi capaci di eseguire mansioni specifiche con grande precisione , sono considerati il futuro di questa tecnologia. Vediamo a continuazione queste tre categorie e la loro evoluzione.

• IA ristretta (Narrow AI): si riferisce a sistemi progettati per eseguire compiti specifici in un dominio concreto, come diagnosi mediche, chatbot o manutenzione predittiva. Pur non potendo adattarsi come un umano, questa IA aiuta a migliorare l'efficienza operativa, svolgere lavori ripetitivi e ottimizzare le decisioni in settori come quello della produzione, della salute o del marketing.
• IA generale (General AI): mira a creare sistemi di IA che replicano l'intelligenza umana, con la capacità di apprendere in modo autonomo e adeguarsi a nuove funzioni senza bisogno di un addestramento specifico. A differenza dell'IA attuale, limitata a compiti predeterminati, questa avrebbe la capacità di risolvere problemi complessi in molteplici contesti.
• Superintelligenza artificiale (Super AI): è un concetto più vicino alla fantascienza. In questo scenario, i sistemi di IA sarebbero capaci di ragionare e operare con completa autonomia, superando le capacità cognitive umane, prendendo decisioni complesse e autonome in molte aree. Sebbene sia un'idea remota, si esplorano le sue possibilità per il futuro, dove queste macchine potrebbero svolgere operazioni con rapidità, minuzia ed efficacia molto superiori a quelle umane, imparando e adattandosi senza intervento esterno. Questa tecnologia potrebbe rivoluzionare settori come la medicina, i trasporti e la scienza, ma solleva anche dilemmi etici e rischi legati al suo controllo.

Come può essere usata l'IA nella logistica?

L'uso dell'intelligenza artificiale nella logistica è in continua evoluzione e si prevede che raggiunga il suo massimo potenziale nei prossimi anni. Ci sono alcune pratiche che si stanno già consolidando nel settore:

• Previsione della domanda: gli algoritmi di machine learning possono prevedere la domanda futura analizzando dati di vendita, modelli di acquisto e fattori esterni come tendenze di mercato, stagionalità e cambiamenti nel comportamento dei consumatori. Questo permette alle aziende di ottimizzare gli inventari, abbassando i costi e affinando? la pianificazione della produzione e della distribuzione.
• Elaborazione e massimo sfruttamento delle informazioni: L'IA nella logistica facilita la gestione dei dati e l'accesso a informazioni rilevanti. Ad esempio, il software di gestione magazzino Easy WMS di Mecalux ha integrato una chat alimentata da IA generativa che consente agli utenti di consultare i dati delle proprie installazioni e generare dashboard personalizzati mediante conversazioni in linguaggio naturale. Questa funzionalità velocizza il processo decisionale e incrementa il rendimento operativo.
• Automazione del magazzino: l’integrazione di robotica avanzata e software di gestione magazzino (WMS) accelera le operazioni di stoccaggio e preparazione degli ordini. L'IA migliora questi processi attraverso algoritmi che massimizzano la distribuzione dell'inventario, prevedono la domanda e coordinano i robot in tempo reale.
• Preparazione degli ordini: l'IA sta trasformando questa operazione grazie all'uso di sistemi avanzati che combinano visione artificiale e machine learning. Con queste tecnologie, i robot possono identificare e manipolare prodotti di differenti forme e dimensioni in modo preciso e rapido, minimizzando gli errori e aumentando la velocità di preparazione. Un esempio di rilievo è il sistema di picking robot di Mecalux, che automatizza la raccolta dei prodotti nel magazzino tramite soluzioni intelligenti basate su IA.
• Trasporto e tragitti: l'IA impiega algoritmi di apprendimento automatico e analisi predittiva per elaborare informazioni in tempo reale (traffico, meteorologia o disponibilità dei veicoli) e pianificare percorsi di consegna più efficienti. Gli algoritmi possono regolare automaticamente gli itinerari per ridurre i tempi di consegna e i costi operativi.
• Imballaggio e classificazione intelligente: integrare l'IA in un WMS permette di analizzare le dimensioni e il peso della merce per suggerire la disposizione più idonea all’interno di un pacco, ottimizzando l’uso dello spazio e diminuendo i materiali di imballaggio.
• Assistenza clienti: le chatbot e gli agenti di IA possono rispondere a domande frequenti, come lo stato di una spedizione o la disponibilità dei prodotti, in modo rapido e preciso. Inoltre, analizzando i dati delle interazioni precedenti, l'IA personalizza le risposte e l'esperienza del cliente, accorciando i tempi di attesa nella risoluzione delle problematiche.

L'intelligenza artificiale nei magazzini apporta maggiore precisione nella previsione dei tempi di consegna e razionalizza la gestione dell'inventario e delle attività come la preparazione degli ordini. L'analisi dei dati con l'IA consente alle aziende di adeguarsi ai cambiamenti del mercato e di migliorare l'efficienza in tutta la supply chain.

L'IA trasforma l'azienda

L'intelligenza artificiale sta cambiando il modo in cui lavorano le aziende e sta rivoluzionando settori come la logistica. Grazie alla sua capacità di elaborare grandi volumi di dati, l'IA facilita la presa di decisioni e ottimizza le attività, traducendosi in una maggiore efficienza e competitività. Se la tua azienda cerca un software che renda più efficace il processo decisionale con l'intelligenza artificiale, Easy WMS di Mecalux semplifica i processi interni, sfrutta le risorse disponibili e risponde in modo agile alle esigenze del mercato. Se desideri saperne di più su come l'IA può far evolvere la tua azienda, contattaci e scopri come le nostre soluzioni possono potenziare la tua attività.