AI GENERATIVA NEI PROCESSI E NEI PRODOTTI: I 10 PUNTI CHIAVE
In occasione dell’evento “Intelligenza artificiale generativa nei processi e nei prodotti: l’esperienza di Officine Meccaniche BBM S.p.A.”, sono emersi spunti e indicazioni sull’applicazione dell’AI nel contesto manifatturiero. Attraverso testimonianze concrete, casi d’uso e riflessioni strategiche, abbiamo tracciato una possibile direzione su come l’intelligenza artificiale stia già trasformando – e trasformerà sempre di più – processi aziendali, prodotti e modelli organizzativi.
Ecco i 10 punti chiave da tenere a mente:
1. L’AI sarà un elemento imprescindibile nei prossimi anni.
Non sarà l’intelligenza artificiale a “rubarti” il lavoro o i clienti, ma qualcuno che saprà utilizzarla meglio di te o della tua azienda.
2. I progetti di AI sono unici e pervasivi.
A differenza di altri progetti, quelli basati sull’AI hanno un impatto trasversale su tutti gli ambiti aziendali. È fondamentale definirne chiaramente il perimetro e gestirli con un efficace project management.
3. Molti progetti AI falliscono: il tasso di insuccesso è dell’80%.
L’AI è un percorso che parte dai dati, elemento essenziale per ogni sviluppo. È cruciale definire con precisione gli obiettivi e coinvolgere attivamente le persone nel processo di adozione.
4. Le applicazioni aziendali dell’AI oggi e domani.
Attualmente, l’AI viene impiegata principalmente per estrarre informazioni da documenti e testi, tradurre o generare contenuti e automatizzare flussi di lavoro. Tuttavia, il panorama tecnologico è in continua evoluzione.
5. Il miglior approccio per implementare l’AI.
Il processo di adozione dovrebbe seguire questi passaggi:
- Formazione del team
- Definizione del perimetro e mappatura dei processi
- Implementazione graduale
- Monitoraggio dei risultati
- Creazione di progetti pilota di successo
6. L’AI può essere applicata a diversi livelli.
Si parte dall’uso individuale, ma per un’adozione efficace in azienda è necessario integrarla nei processi e nell’organizzazione. L’AI non è solo ChatGPT, ma include reti neurali e machine learning, altri modelli.
7. La scelta della soluzione AI giusta.
La selezione dipende dalla natura dei dati (strutturati o non strutturati, qualitativi o quantitativi). GCP ha sviluppato una matrice per supportare le aziende nella scelta delle soluzioni più adatte.
8. L’approccio di BBM: un’AI proprietaria per garantire riservatezza.
BBM ha deciso di sviluppare il proprio motore AI per garantire sicurezza e controllo sui dati, consentendo agli utenti di personalizzarne l’apprendimento.
9. BBM Intelligence: la suite AI di BBM.
BBM ha sviluppato BBM Intelligence, una piattaforma proprietaria con diverse soluzioni AI, tra cui:
- sintesi verbale delle riunioni in presenza;
- agente AI+ per l’automazione dei processi;
- strumenti per la partecipazione ai bandi di gara;
- digitalizzazione di scontrini e fatture;
- apprendimento dinamico basato sulle interazioni dei dipendenti;
- traduzione diretta di PDF;
- assistenza tecnica su macchine e prodotti con una speciale soluzione pensata per essere applicata in ogni parte del mondo online o offline.
10. GCP EasyAI: la suite AI di GCP.
GCP sta sviluppando GCP EasyAI, una raccolta di soluzioni AI che sfruttano i modelli di OpenAI e Microsoft, adattabili a diverse esigenze aziendali e che aiutano a ridurre gli sprechi negli uffici ed in produzione.
Per favorire nel modo più veloce possibile l’adozione dell’AI da parte delle aziende manifatturiere GCP, realizzerà un questionario online. Il questionario fornirà una prima valutazione sul grado di adozione dell’AI in azienda, un benchmark rispetto alle altre aziende e delle linee guida di miglioramento.
GCP è inoltre impegnata sul fronte dei contributi a fondo perduto per favorire la diffusione dell’AI nelle aziende manifatturiere, sia a livello di formazione che di consulenza che di investimenti.
AI GENERATIVA NEI PROCESSI E NEI PRODOTTI: I 10 PUNTI CHIAVE
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