L'intelligenza artificiale (AI) trasforma le PMI in imprese intelligenti, ottimizzando processi come la manutenzione predittiva e le previsioni di acquisto. L'AI è ampiamente utilizzata nell'industria 4.0 e nella grande distribuzione organizzata (GDO) per migliorare l'efficienza e ridurre i costi. Inoltre, nel marketing, le tecnologie AI supportano la definizione delle strategie e l'interazione con i consumatori attraverso l'analisi dei dati comportamentali.

1. L’INTELLIGENZA ARTIFICIALE
IL MOTORE PER TRASFORMARE LA PMI IN INTELLIGENT ENTERPRISE

2. EVOLUZIONE TECNOLOGICA
La grande risorsa offerta dall’analisi predittiva basata su tecnologie di intelligenza artificiale è data dal saper
analizzare ed elaborare un’enorme quantità di dati, creando delle relazioni la cui portata computazionale va ben oltre
le possibilità dell’uomo.

3. L’AI PER L’INDUSTRIA MANIFATTURIERA
Il paradigma dell’Industria 4.0 fa largo impiego delle tecnologie AI, sia mediante le applicazioni legate alla robotica autonoma e
collaborativa, che grazie alle funzioni integrate nelle applicazioni delle altre tecnologie abilitanti, e sta diventando una costante sempre più
diffusa nella fabbrica digitale.
I sistemi di analisi predittiva consentono ad esempio di ridefinire la pipeline dei processi di manutenzione, passando da una
programmazione preventiva alla ben più efficiente manutenzione predittiva.
Se nei processi tradizionali, agire in maniera preventiva comportava costi ingiustificati, con interventi non necessari, così come l’impossibilità
di anticipare in maniera certa un guasto sulle linee, l’approccio predittivo, basato su tecnologie di machine learning, consente di analizzare
praticamente in tempo reale il flusso di dati raccolti dai sensori installati sugli impianti, per rilevare eventuali anomalie rispetto ai
modelli di corretto funzionamento.
L’azione combinata dei sensori intelligenti per il rilevamento e delle applicazioni AI per l’analisi dei dati consente quindi alle aziende di
intervenire soltanto quando realmente necessario.

4. L’AI PER LA GDO
Tra le applicazioni di analisi predittiva più diffuse troviamo le previsioni degli acquisti, che consentono di regolare il sistema
automatico degli ordini della GDO. È il caso dei supermercati, che hanno a scaffale migliaia di prodotti differenti, molti dei
quali facilmente deperibili (nel caso degli alimentari freschi).
Un ordine basato sulla stima del responsabile del punto vendita, per quanto attendibile, produce inevitabilmente una
sovrastima (sprechi e diseconomie) o una sottostima (delusione aspettativa del cliente e mancati introiti).
L’analisi dei dati di consumo consente invece ai sistemi di machine learning di tracciare delle stime sulla base dei fattori
endogeni (dati di consumo reali prodotto per prodotto) ed esogeni (periodo dell’anno, meteo, orari della giornata, incidenza
eventi occasionali, ecc.) per suggerire sia i quantitativi da ordinare che quando effettuare l’ordine, ai fini di limitare la
costosa permanenza in magazzino delle merci.

5. L’AI PER IL MARKETING
Le AI consentono di supportare moltissime operazioni di marketing, a cominciare dalla definizione delle strategie e
dalla progettazione delle campagne, grazie al sentiment analysis, ossia la capacità di intercettare i trend e le aspettative
dei consumatori, grazie all’analisi dei dati comportamentali acquisiti mediante le interazioni tracciate sul web e sulle app
mobile.
A livello operativo una delle principali funzioni che la AI è in grado di supportare è relativa ai configuratori di prodotto, che
possono essere assistiti virtuali da sistemi di machine learning, capaci di analizzare il comportamento dell’utente mediante i
dati acquisiti dall’applicazione, per suggerire configurazioni in linea con le sue aspettative.
Si tratta di un ambito estremamente cross tecnologico, dove ritroviamo sempre più frequentemente rendering 3D real time
interattivo, raccomandatori, chatbot e realtà aumentata.