Come viene utilizzata l’intelligenza artificiale nel mondo degli affari nel 2024? 10 modi in cui può essere d’aiuto

Come viene utilizzata l’intelligenza artificiale nel mondo degli affari?

L’intelligenza artificiale ha molti casi d’uso e benefici aziendali in vari settori e aree di focus. Secondo una ricerca di McKinsey, circa il 50% – 60% delle aziende ha implementato qualche forma di strumenti o risorse di intelligenza artificiale. Di seguito, abbiamo evidenziato alcuni modi di alto livello in cui l’intelligenza artificiale viene utilizzata nelle aziende.

1. Generazione di contenuti

I creatori di contenuti stanno sempre più rivolgendosi a strumenti AI generativi per risparmiare tempo e migliorare il processo di generazione di contenuti. Strumenti come ChatGPT, Google Bard e Jasper consentono agli utenti di inserire prompt di testo per generare rapidamente nuovi contenuti scritti come schemi, email o post per blog. Strumenti come Midjourney, Stable Diffusion e DALL-E generano immagini basate su prompt di testo.

Un sondaggio condotto da Descript e Ipsos su quasi 1.000 creatori di contenuti ha rivelato che quasi due terzi dei partecipanti hanno già utilizzato l’AI generativa nella loro produzione di contenuti, e più di tre quarti affermano di essere propensi ad utilizzare strumenti AI in futuro.

Alcuni dei vantaggi della leva dell’AI per la creazione di contenuti includono:

• Aumento della produttività e della scalabilità perché l’utilizzo di strumenti AI per generare contenuti richiede meno tempo e meno risorse rispetto allo sviluppo dei contenuti da zero
• Ispirazione creativa utilizzando l’IA per fare brainstorming e trovare nuove idee prima di sviluppare i contenuti.
• L’analisi alimentata dall’Intelligenza Artificiale traccia le metriche dei contenuti, inclusi le visualizzazioni delle pagine, le condivisioni sui social media e i tassi di coinvolgimento per aiutare a ottimizzare le strategie di generazione dei contenuti.

Mentre l’intelligenza artificiale può rendere più efficiente la generazione di contenuti, è importante tenere presente che i contenuti generati dall’IA non sono pronti per la pubblicazione. I creatori di contenuti e i professionisti del marketing dovrebbero considerare i contenuti dell’IA come fonte di ispirazione per i propri contenuti o come bozza iniziale. Qualsiasi contenuto creato da strumenti AI generativi dovrebbe essere sottoposto a correzione da parte di un membro del team, verificato per i fatti e modificato per garantire che sia in linea con la voce del marchio, lo stile e le linee guida.

2. Commercializzazione

Gli strumenti di intelligenza artificiale e gli algoritmi di apprendimento automatico sono utilizzati dai team di marketing per analizzare i dati, identificare tendenze e pattern dei clienti, ottimizzare le campagne di marketing e le strategie, e migliorare l’esperienza del cliente.

Oltre a migliorare i risultati della strategia di marketing, l’IA può anche aiutare i membri del team a risparmiare tempo automatizzando compiti manuali. Secondo un sondaggio di Drift su più di 600 marketer, il 74% crede che automatizzeranno in modo intelligente più di un quarto dei loro compiti nei prossimi cinque anni.

Ecco alcuni esempi di come l’IA viene utilizzata nel marketing:

• Miglioramento delle ricerche di mercato e dell’analisi della concorrenza. I team di marketing e i professionisti trascorrono una quantità significativa di tempo conducendo ricerche di marketing e competitor. I sistemi e gli strumenti di intelligenza artificiale hanno avanzate capacità per trovare, organizzare e analizzare dati di mercato rilevanti e differenziazioni competitive, risparmiando tempo che altrimenti sarebbe stato impiegato per ricerche manuali. Poiché l’IA può elaborare grandi quantità di dati automaticamente, possono emergere importanti intuizioni di mercato o competitor che i membri del team di marketing potrebbero non aver notato.
• Miglioramento della segmentazione e della personalizzazione del pubblico. L’IA può semplificare il modo in cui i marketer tracciano, comprendono e predicono i comportamenti dei clienti. Utilizzando strumenti di intelligenza artificiale, le aziende possono anche creare profili dei clienti suddividendoli in diverse categorie in base ai loro comportamenti, preferenze e indicatori demografici. Sulla base dei profili dei clienti, i team di marketing possono personalizzare i messaggi e le comunicazioni per evidenziare prodotti, servizi o promozioni più rilevanti per specifici segmenti di clienti.
• Analisi di marketing predittivo. I marketer possono utilizzare l’analisi predittiva per identificare modelli e tendenze dai dati storici e attuali dei clienti, consentendo alle squadre di prevedere in modo più efficace quali strategie o campagne potrebbero essere più efficaci in futuro. L’analisi predittiva aiuta ad anticipare le esigenze dei clienti, ottimizzare il targeting e identificare opportunità di upselling e cross-selling.

3. Vendite

L’analisi predittiva e gli algoritmi basati sull’IA consentono alle squadre di vendita di comprendere meglio il comportamento e le preferenze dei clienti, nonché di automatizzare e migliorare le operazioni di vendita.

Le squadre di vendita possono utilizzare l’IA per ottimizzare i seguenti aspetti del processo di vendita e della strategia:

• Automatizzare le attività manuali. Un sondaggio condotto su 7.700 professionisti delle vendite da Salesforce ha rilevato che i rappresentanti di vendita trascorrono in media meno del 30% della loro settimana effettuando vendite effettive. Molto del loro tempo è dedicato a compiti manuali come l’inserimento dei dati e la condivisione degli aggiornamenti relativi alle trattative in corso. Gli strumenti di intelligenza artificiale possono aiutare a automatizzare i compiti che richiedono molto tempo, in modo che i rappresentanti di vendita possano dedicare più tempo alla vendita.
• Previsione della domanda. L’IA può aiutare ad analizzare le performance passate e gli attuali indicatori economici per aiutare i team di vendita a prevedere la domanda futura. Analizzando i dati dei clienti, le interazioni e i modelli di vendita storici utilizzando algoritmi di intelligenza artificiale, è possibile identificare potenziali clienti, dare priorità ai prospect, individuare i prossimi passi o azioni per coinvolgere i prospect e ottimizzare il processo di vendita.
• Punteggio dei lead. Gli strumenti di punteggio dei lead basati sull’Intelligenza Artificiale utilizzano algoritmi di apprendimento automatico per fornire aggiornamenti in tempo reale ai team di vendita su prospettive e lead, il che aiuta a garantire che i punteggi dei lead siano accurati e aggiornati. Ogni volta che un lead fa clic su un link in un’e-mail, scarica una risorsa dal sito web dell’azienda o compie un’altra azione, l’algoritmo di intelligenza artificiale aggiorna automaticamente il punteggio del lead.
• Scrittura e personalizzazione di campagne e-mail outbound. Simile all’uso nei casi di generazione di contenuti, strumenti AI generativi come ChatGPT possono essere utilizzati per redigere email di contatto ai clienti e potenziali clienti. Sfruttando i dati dai tool di valutazione dei lead basati sull’IA, i membri del team vendite possono anche personalizzare le iniziative e condividere raccomandazioni di prodotto in base al punteggio individuale, alle preferenze e ai comportamenti.

4. Servizio clienti

L’IA può contribuire a trasformare il modo in cui le imprese interagiscono con i clienti, identificano approfondimenti rilevanti e migliorano l’esperienza del cliente. Alcuni vantaggi del ricorso all’IA per il servizio clienti includono tempi di risposta più veloci, disponibilità e supporto 24/7 e opportunità di offrire soluzioni personalizzate basate sui bisogni specifici dei clienti.

Secondo un sondaggio di DialPad condotto su oltre 1.000 professionisti del servizio clienti, circa il 60% dei partecipanti ritiene che l’IA li aiuti a risparmiare tempo o a lavorare più rapidamente. Sul fronte dei clienti, un’indagine globale condotta da Zendesk su 3.700 consumatori ha rilevato che il 70% dei partecipanti che interagiscono spesso con il servizio clienti ritiene che l’uso dell’IA da parte delle aziende possa portare a esperienze più personalizzate ed efficaci.

Le applicazioni comuni dell’IA nel servizio clienti includono:

• Chatbot basati sull’intelligenza artificiale. I chatbot utilizzano l’elaborazione del linguaggio naturale e l’apprendimento automatico per comunicare con i clienti in tempo reale. Numerosi siti web e app rivolti ai consumatori e alle aziende (B2B) in diversi settori li incorporano. Chatbot basati sull’intelligenza artificiale Per rispondere rapidamente alle domande dei clienti, offrire raccomandazioni personalizzate e fornire supporto. I chatbot consentono ai clienti di ricevere assistenza senza dover aspettare il prossimo rappresentante del servizio clienti disponibile e aiutano le aziende a risparmiare tempo e risorse. Quando un’indagine richiede ulteriore supporto da parte di un rappresentante umano, i chatbot possono anche indirizzare i clienti al giusto agente o canale.
• Sistemi self-service e di knowledge base. Simili ai chatbot, i sistemi di self-service e di base di conoscenza aiutano i clienti a trovare risposte alle loro domande e soluzioni a problemi comuni da soli. Questi sistemi dispongono di funzionalità di ricerca avanzate e includono risorse come domande frequenti (FAQ), tutorial, guide per la risoluzione dei problemi e strumenti interattivi. Accedere alle risorse su sistemi di self-service e di base di conoscenza aiuta i clienti a risparmiare tempo e libera i rappresentanti del servizio clienti dal rispondere alle stesse domande o dall’effettuare tutorial ripetitivi.
• Analisi avanzate e approfondimenti sui clienti. L’analisi dei dati alimentata dall’IA può fornire dettagliati insights sulla sentiment analysis e la soddisfazione basati sui dati delle interazioni con i clienti, compresi i registri dei chatbot, le email, i post sui social media, le recensioni e i sondaggi. Utilizzando questi dati, le aziende possono identificare le preferenze dei clienti, i problemi e le opportunità di miglioramento, che possono contribuire a migliorare e personalizzare l’esperienza complessiva del cliente.

5. Operazioni informatiche

Negli ultimi anni, l’intelligenza artificiale è diventata così diffusa nelle operazioni IT che Gartner ha coniato il termine “AIOps” per descrivere la combinazione di big data, analisi, elaborazione del linguaggio naturale e apprendimento automatico per automatizzare i processi delle operazioni IT.

Con AIOps, i team delle operazioni IT possono integrare più strumenti separati delle operazioni IT utilizzando una piattaforma centralizzata, il che aiuta le aziende a gestire più efficacemente un panorama IT in continua espansione. Di conseguenza, i team IT possono rispondere rapidamente a – e persino identificare proattivamente – rallentamenti e interruzioni, riducendo al minimo le interruzioni alle operazioni commerciali quotidiane.

I principali vantaggi di AIOps includono:

• Tempi di risposta e risoluzione più rapidi per ticket, rallentamenti e interruzioni IT
• Riduzione dei costi operativi grazie alla combinazione e all’integrazione di sistemi e strumenti IT
• Migliorata collaborazione e monitoraggio tra le funzioni DevOps, ITOps, governance e sicurezza attraverso strumenti integrati
• Miglioramento dell’allocazione delle risorse mediante l’automatizzazione dei compiti manuali e consentendo ai membri del team delle operazioni IT di dedicare il tempo a lavori più complessi.
• Capacità di passare da un’operatività IT reattiva a predittiva utilizzando l’analisi predittiva.

6. Risorse umane

Sfruttare l’AI lungo l’intero ciclo di vita dei dipendenti, compreso il reclutamento dei candidati, l’integrazione, la gestione dei record dei dipendenti e lo sviluppo dei membri del team esistenti, può aiutare i team delle risorse umane a guidare l’efficienza e mantenere i talenti impegnati.

Secondo un sondaggio condotto su 1.688 professionisti delle risorse umane della Society for Human Resources Management (SHRM), l’85% dei respondenti che utilizzano automazione o AI afferma che questo risparmia loro tempo o aumenta l’efficienza.

Alcuni dei molti casi d’uso per l’AI nelle risorse umane includono:

• Scrittura di contenuti per materiali di reclutamento. I team di reclutamento e acquisizione del talento possono utilizzare strumenti AI generativi come ChatGPT o Google Bard per aiutare a redigere testi per scopi di reclutamento, tra cui descrizioni di lavoro, domande di colloquio, email di contatto con i candidati e lettere di offerta di lavoro. Fornendo allo strumento un prompt con dettagli rilevanti sul lavoro e sul tipo di contenuto, lo strumento genererà una bozza di testo suggerita. Anche se potrebbero essere necessari ulteriori dettagli da condividere e probabilmente saranno necessarie modifiche per finalizzare i materiali di reclutamento, gli strumenti AI possono risparmiare tempo rispetto alla scrittura di testi da zero.
• Automatizzare lo screening dei candidati. Molti sistemi di tracciamento dei candidati (ATS) e soluzioni simili includono la tecnologia dell’IA per esaminare automaticamente i candidati in base a criteri e qualifiche specifiche e scartare le persone che non corrispondono. Questi sistemi spesso includono funzionalità per inviare email automatiche ai candidati per informarli che non procedono. Ciò consente ai team di reclutamento e di acquisizione del talento di concentrare il loro tempo sul talento più qualificato.
• Promuovere il coinvolgimento dei candidati Simili ai chatbot di assistenza clienti, alcuni datori di lavoro stanno adottando i chatbot come soluzione innovativa per favorire l’interazione con i candidati. Le aziende includono chatbot basati sull’intelligenza artificiale e assistenti virtuali nelle loro pagine di carriera per indirizzare gli individui a posizioni lavorative che corrispondono alle loro competenze ed esperienze, guidarli attraverso un processo di candidatura interattivo e rispondere alle domande comuni lungo il percorso.
• Semplificare la pianificazione della forza lavoro. La tecnologia come i sistemi di gestione del talento e i sistemi informativi delle risorse umane (HRIS) centralizzano i dati dei dipendenti, rendendo più facile alle aziende gestire e automatizzare i processi HR. Attraverso questi sistemi, le organizzazioni possono gestire la contabilità, i benefit, il controllo del tempo e presenze, la formazione e lo sviluppo dei talenti e altre funzioni HR. Molti di questi sistemi includono anche dati relativi alle valutazioni del talento, alle performance, all’engagement, alla retention e alle competenze, aiutando le organizzazioni a comprendere meglio le competenze dei lavoratori, le lacune nelle competenze e le future esigenze della forza lavoro.