L'intelligenza artificiale moderna ha applicazioni quasi illimitate e, di conseguenza, l'opzione AI as-a-Service comprende svariati strumenti e diverse piattaforme. Ognuno di questi elementi è progettato per soddisfare esigenze specifiche, applicando soluzioni di intelligenza artificiale avanzata per semplificare le operazioni, migliorare l'esperienza dei clienti, supportare processi decisionali basati su dati e molto altro ancora.
Di seguito sono riportati alcuni dei tipi più comuni di AIaaS e il modo in cui possono essere utilizzati in modo efficace:
I bot, che includono i chatbot AI e gli assistenti virtuali, sono ampiamente utilizzati nel servizio clienti e nel marketing. Basati sulla tecnologia di elaborazione del linguaggio naturale (NLP), questi strumenti simulano le conversazioni umane e sono in grado di migliorare grazie all'interazione continua. Le aziende utilizzano i chatbot per gestire query ripetitive, fornire un servizio di supporto clienti 24 ore su 24, 7 giorni su 7 e consentire al personale di lavorare su compiti complessi e di alto valore. I bot possono inoltre migliorare le operazioni interne, come il supporto IT, offrendo rapide soluzioni a problemi tecnici noti.
Un buon esempio potrebbe essere un sito Web nel settore della vendita al dettaglio che utilizza un chatbot per guidare gli utenti nel processo di acquisto, consigliare prodotti o gestire i resi, offrendo un'esperienza del cliente personalizzata e intuitiva.
Le API (interfacce di programmazione delle applicazioni) consentono alle aziende di integrare le funzionalità di intelligenza artificiale nei loro sistemi esistenti senza dover sviluppare da zero nuovi modelli. Le API AIaaS forniscono funzionalità come l'analisi della percezione, la traduzione linguistica, il riconoscimento delle immagini e l'estrazione delle entità.
Un'azienda può utilizzare un'API di elaborazione del linguaggio naturale per analizzare il feedback dei clienti e valutare la percezione, contribuendo a perfezionare la propria strategia di marketing. Allo stesso modo, le API di visione artificiale possono aiutare un'azienda di logistica ad analizzare le immagini dei pacchi per identificare con maggiore precisione i potenziali danni in tutti i processi di controllo della qualità.
I servizi di machine learning (ML) aiutano le aziende a creare e distribuire modelli predittivi senza la necessità di competenze tecniche avanzate. Questi servizi vanno dalle piattaforme no-code e low-code con modelli predefiniti a framework completi, a soluzioni totalmente personalizzate.
Le organizzazioni utilizzano la tecnologia ML per identificare le tendenze, ottimizzare le operazioni e prendere decisioni basate sui dati. Ad esempio, un operatore sanitario potrebbe utilizzare l'ML per analizzare i dati dei pazienti e prevedere potenziali rischi per la salute.
L'etichettatura dei dati è il processo di applicazione di etichette (tagging) a grandi set di dati per prepararli all'addestramento tramite il machine learning. I dati etichettati sono essenziali per garantire l'accuratezza e l'affidabilità dei modelli di intelligenza artificiale, mentre le soluzioni AIaaS in genere forniscono strumenti di etichettatura dei dati che includono approcci "human-in-the-loop", in cui gli esseri umani lavorano insieme a sistemi di intelligenza artificiale per rivedere, correggere e migliorare il processo di etichettatura e mantenere qualità e precisione.
I casi d'uso per l'etichettatura dei dati includono: l'organizzazione di set di dati per modelli di riconoscimento delle immagini, la classificazione delle recensioni dei clienti per l'analisi della percezione, l'annotazione di file audio per il riconoscimento vocale ecc. Questi strumenti aiutano le aziende a strutturare in modo efficiente i dati di tutti i tipi, rendendoli utilizzabili per le applicazioni di intelligenza artificiale e promuovendo l'integrazione dei dati in pipeline di analisi o sistemi operativi più ampi.
La convergenza di intelligenza artificiale e Internet of things (IoT) ha dato origine a dispositivi intelligenti connessi, collettivamente definiti come intelligenza artificiale delle cose (AIoT). È in questo ambito che i dispositivi smart utilizzano l'intelligenza artificiale per analizzare i dati e prendere decisioni autonome. A tal fine, le applicazioni AIoT impiegano l'elaborazione dei dati in tempo reale, il riconoscimento degli schemi e la manutenzione predittiva.
Ad esempio, i dispositivi AIoT nel manifatturiero possono prevedere quando i macchinari richiedono manutenzione, riducendo i tempi di inattività ed evitando costosi guasti. Analogamente, i sistemi domestici smart utilizzano l'AIoT per apprendere le preferenze utente e ottimizzare il consumo energetico, migliorando la praticità e l'efficienza.
Sebbene la soddisfazione del cliente sia essenziale per la crescita dell'azienda, raggiungere e mantenere alti livelli di tale soddisfazione presenta diverse sfide. Queste derivano dalla necessità di offrire in modo coerente un'esperienza del cliente eccezionale in un ambiente in rapido cambiamento. Di seguito sono riportate alcune sfide comuni di cui essere consapevoli:
- Passaggio a un servizio clienti proattivo
- Esperienza clienti coerente su tutti i canali
Esistono potenzialmente decine di canali e punti di contatto che un cliente potrebbe avere di frequente e, man mano che il loro numero aumenta, diventa più difficile garantire un'esperienza omogenea in ogni interazione. L'investimento in sistemi integrati e soluzioni di supporto omnichannel favorisce la coerenza. Questo quadro può essere ulteriormente migliorato monitorando regolarmente l'esperienza clienti su tutti i canali per identificare e risolvere eventuali lacune in corso.
- Bilanciamento dell'innovazione con l'esperienza del cliente
- Gestione efficace delle esperienze negative
Molte aziende faticano ad andare oltre lo scenario di un servizio clienti reattivo, che risponde solo dopo che i problemi vengono segnalati. Applica strategie di assistenza proattive, come contattare i clienti per ottenere un feedback o utilizzare l'intelligenza artificiale per prevedere e prevenire potenziali problemi prima che possano generare complicazioni.
L'innovazione nel business è un elemento positivo, ma non quando a questa viene assegnata priorità a scapito dell'esperienza del cliente. Se questo disequilibrio si verifica nella tua attività, potrebbe esistere un problema a livello di cultura aziendale. Sposta l'attenzione sull'innovazione in modo che inglobi anche l'esperienza del cliente, con l'impegno a utilizzare nuove idee e concetti per migliorare il percorso del cliente (anziché complicarlo).
Un'unica esperienza negativa può avere un impatto significativo sulla fidelizzazione del cliente e sulla tua reputazione, ma non è detto che sia così. Un ciclo di feedback completo consente di identificare e correggere rapidamente i problemi prima che possano diventare eccessivamente frustranti per l'acquirente, trasformando le esperienze negative in opportunità per dimostrare l'impegno profuso verso la soddisfazione del cliente.
Anche se l'opzione AIaaS presenta alcune sfide, i vantaggi che offre tendono a superare i potenziali svantaggi. Di seguito sono indicati alcuni dei vantaggi chiave dell'outsourcing dell'AI:
- Scalabilità
- Accessibilità
- Velocità
- Produttività
- Trasparenza
- Ricavi e risparmi in termini costi
Le aziende non sono statiche, si evolvono nel tempo e l'opzione AIaaS consente loro di ampliare le proprie funzionalità di intelligenza artificiale in base alle necessità, adattando la crescita e le esigenze in continua evoluzione senza interruzioni significative.
Molte piattaforme AIaaS offrono opzioni no-code o low-code, consentendo ai team non tecnici di integrare l'intelligenza artificiale nei workflow. In questo modo si democratizza l'accesso all'intelligenza artificiale, consentendo alle organizzazioni, con o senza un numero limitato di sviluppatori interni o specialisti dell'intelligenza artificiale, di trarre vantaggio dalle tecnologie avanzate.
Una soluzione AIaaS è uno dei modi più rapidi per distribuire funzionalità di AI. Con strumenti predefiniti, soluzioni personalizzabili e fornitura basata su cloud, le aziende possono applicare rapidamente le tecnologie di intelligenza artificiale e iniziare a ricavare valore senza i ritardi associati alla creazione di sistemi interni.
L'opzione AIaaS migliora la produttività consentendo decisioni più intelligenti e un'allocazione più efficiente delle risorse. Gli assistenti virtuali e le funzionalità di automazione assicurano che i processi critici vengano eseguiti in modo coerente e accurato, riducendo al minimo errori e ritardi.
La maggior parte delle strutture dei prezzi per AIaaS si basa sui consumi e fornisce una chiara visibilità dei costi. Questo livello di trasparenza aiuta le aziende a evitare costi nascosti, garantendo che paghino solo per i servizi che utilizzano effettivamente.
L'opzione AIaaS riduce gli investimenti iniziali eliminando la necessità per le aziende di acquistare hardware costoso o sviluppare da zero sistemi di intelligenza artificiale. Inoltre, l'automazione basata sull'intelligenza artificiale può portare a risparmi a lungo termine riducendo i costi della manodopera e migliorando l'efficienza operativa. Infine, una migliore esperienza del cliente gestita dall'AI favorisce la crescita dei ricavi, aiutando le aziende a rimanere competitive nei mercati in evoluzione.
Come precedentemente illustrato, l'AI as-a-Service è operativa su piattaforme basate su cloud che offrono funzionalità di intelligenza artificiale tramite fornitori terzi. In poche parole, elimina la necessità per le aziende di creare le proprie soluzioni di intelligenza artificiale, consentendo invece di "noleggiare" le funzionalità della stessa tecnologia offerte da vari fornitori.
Qui di seguito, descriviamo come è possibile adottare l'AIaaS per supportare le aziende.
Le piattaforme AIaaS vengono distribuite tramite licenze software basate su cloud. Questo modello pay-as-you-use consente alle organizzazioni di applicare l'intelligenza artificiale senza effettuare investimenti iniziali significativi in hardware o software. Iscrivendosi a queste piattaforme, le aziende hanno la possibilità di accedere a funzionalità di intelligenza artificiale che possono essere rapidamente distribuite e ampliate.
Uno dei principali vantaggi dell'AIaaS è la sua compatibilità con i workflow esistenti. I fornitori offrono API e kit di sviluppo software (SDK) che consentono alle organizzazioni di integrare direttamente le funzionalità di AI nei loro sistemi attuali, senza necessità di revisione dell'infrastruttura IT.
Molti fornitori di servizi AIaaS offrono modelli di intelligenza artificiale predefiniti che possono essere personalizzati per soddisfare specifiche esigenze aziendali. Questi modelli vengono spesso addestrati utilizzando i dati degli utenti, consentendo alle organizzazioni di creare soluzioni di intelligenza artificiale in grado di affrontare le loro sfide e opportunità uniche. La personalizzazione assicura che gli strumenti di intelligenza artificiale funzionino in linea con gli obiettivi dell'organizzazione, offrendo al contempo risultati accurati e pertinenti.
I fornitori di soluzioni AIaaS in genere offrono aggiornamenti, miglioramenti e supporto continui per i loro strumenti e servizi. Le aziende godono di un accesso continuo alle più recenti tecnologie di intelligenza artificiale e possono perfezionare le loro strategie con soluzioni sempre più sofisticate. I fornitori monitorano inoltre le prestazioni del sistema, identificando e risolvendo proattivamente i problemi non appena si verificano.
Mentre l'intelligenza artificiale continua a trasformare i settori, il futuro dell'AIaaS sembra luminoso. Le aziende si rivolgono sempre più all'approccio AIaaS per supportare i processi interni ed esterni e per fornire intelligence e automazione ulteriori ovunque sia necessario. Con i rapidi progressi e un mercato globale in espansione, l'AIaaS è destinata a diventare una pietra miliare della trasformazione digitale.
Ecco alcune tendenze e previsioni chiave per il futuro dell'AIaaS:
- Interazioni dell'intelligenza artificiale più naturali e umane
- Personalizzazione ottimizzata su vasta scala
- Collaborazione integrata e unificazione dei dati
- Maggiore adozione
- Crescita del mercato e innovazione
Si prevede che i progressi nell'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e nell'AI generativa (GenAI) renderanno gli agenti basati su AI ancora più conversazionali e intuitivi. Le iterazioni future offriranno interazioni vere e proprie, migliorando il coinvolgimento e la soddisfazione dei clienti.
Man mano che l'intelligenza artificiale migliora l'analisi e la comprensione del comportamento degli utenti, le soluzioni AIaaS consentiranno alle aziende di offrire esperienze nettamente personalizzate. I modelli pre-addestrati e l'analisi dei dati in tempo reale consentiranno interazioni più personalizzate in grado di soddisfare le preferenze altamente specifiche.
È probabile che l'AIaaS favorisca una migliore collaborazione eliminando i silos di dati e facilitando il lavoro di squadra interfunzionale. Gli strumenti che consolidano i dati frammentati e si integrano senza problemi tra i vari reparti consentono alle organizzazioni di operare in modo più efficiente e con maggiore sicurezza.
Attualmente, l'adozione delle soluzioni AIaaS è più diffusa nei settori orientati alla tecnologia. Detto questo, settori come la sanità, il manifatturiero e l'agricoltura devono continuare ad ampliare l'uso di AIaaS, sfruttando modelli di intelligenza artificiale specifici per il dominio per affrontare sfide e opportunità specifiche.
Si prevede che il mercato AIaaS crescerà significativamente nei prossimi cinque anni. Questa crescita promuoverà un'ulteriore innovazione, che porterà a strumenti più avanzati, modelli di prezzi competitivi e un'accessibilità diffusa, eliminando molte delle barriere all'adozione e all'integrazione in modo completo dell'intelligenza artificiale nei vari settori.
La soluzione AIaaS offre alle organizzazioni l'opportunità chiave di distribuire e sfruttare al meglio funzionalità di intelligenza artificiale avanzate a prescindere dal loro livello di competenza interna, dalle limitazioni dell'infrastruttura o dai vincoli di budget. Naturalmente, prima che ciò possa accadere, è necessario trovare il partner giusto. La ServiceNow AI Platform offre una soluzione all-in-one per la trasformazione aziendale che sfrutta il potere dell'intelligenza artificiale in tutta l'organizzazione.
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