Casi d'uso dell'IA, applicazioni ed esempi nei principali settori industriali

13 maggio 2025 25 minuti di lettura

L'IA viene spesso salutata come un "game-changer", ma la vera magia avviene quando si va oltre il clamore di superficie.

Non si tratta solo di codificare algoritmi più intelligenti o di automatizzare attività banali. L'IA ci sfida a ripensare la struttura stessa del processo decisionale, dal modo in cui interpretiamo i dati a quello in cui costruiamo le relazioni con i clienti.

Questo articolo non vuole esaltare l'IA, ma capire come, nelle mani giuste, possa svelare nuovi livelli di opportunità, accendere la creatività e ridefinire le possibilità della vostra azienda.

"Noi di Innowise sappiamo che l'intelligenza artificiale non è solo un altro aggiornamento tecnologico, ma un cambiamento di mentalità. Le aziende che la capiscono non si limitano ad automatizzare, ma innovano. Guardano alle sfide in modo diverso, utilizzando i dati per coltivare nuove idee e fare passi più intelligenti. Siamo qui per aiutare le aziende a non limitarsi a recuperare il ritardo, ma a essere leader con strategie basate sull'IA."

Dmitry Nazarevich

CTO

Vediamo i casi di IA in diversi settori che stanno facendo più rumore in questo momento.

Assistenza sanitaria

Se c'è un settore in cui l'IA ha avuto un impatto innegabile, è quello della assistenza sanitaria. Tra i casi d'uso più potenti dell'intelligenza artificiale, l'assistenza sanitaria va oltre l'automazione di attività di routine o l'elaborazione di dati medici. Trasforma l'assistenza ai pazienti attraverso la previsione e la personalizzazione.

Casi d'uso dell'IA nell'assistenza sanitaria

1. Analisi predittiva per i risultati dei pazienti

Immaginate di poter prevedere il rischio di complicazioni di un paziente prima di prescrivere un trattamento. L'analisi predittiva nell'assistenza sanitaria sta facendo proprio questo. Analizzando i dati dei pazienti, come le cartelle cliniche elettroniche (EHR), le informazioni genetiche e le metriche sanitarie in tempo reale, l'intelligenza artificiale è in grado di identificare modelli che segnalano potenziali problemi. Ciò significa che gli operatori sanitari possono intervenire prima, riducendo i tassi di ospedalizzazione e migliorando i risultati a lungo termine.

Un altro grande esempio è il monitoraggio remoto dei pazienti. Grazie a modelli predittivi basati sull'intelligenza artificiale, gli operatori sanitari possono monitorare i segni vitali e rilevare le anomalie che potrebbero indicare un problema. È come avere il polso della situazione, letteralmente.

2. Piani di trattamento personalizzati

La personalizzazione nell'assistenza sanitaria non è solo un tocco di classe, ma sta diventando una necessità medica. Tra le tante applicazioni dell'IAUna delle più importanti è la capacità di analizzare l'anamnesi, la genetica, i fattori dello stile di vita e persino i determinanti sociali della salute del paziente per consigliare le opzioni terapeutiche più efficaci. Questo è particolarmente importante per le malattie croniche come il diabete, dove le soluzioni uniche non funzionano.

3. Diagnostica per immagini

Parliamo di uno dei più promettenti applicazioni dell'intelligenza artificiale: diagnostica per immagini. I metodi diagnostici tradizionali si affidano spesso all'interpretazione soggettiva delle immagini da parte dei radiologi. E a volte le persone non colgono gli schemi. Ma l'intelligenza artificiale non commette questi errori: è addestrata a individuare anche gli indicatori più sottili. In oncologia, ad esempio, l'analisi delle immagini basata sull'intelligenza artificiale può rilevare tumori in fase iniziale che l'occhio umano potrebbe ignorare.

Ma non si limita a trovare qualcosa di insolito. La vera potenza risiede nella capacità dell'IA di incrociare i dati di migliaia di casi simili. Non si tratta solo di individuare le anomalie, ma di capirne il significato nel contesto più ampio della salute del paziente.

Esempi del mondo reale

Scanner della pelle con intelligenza artificiale. Gli scanner cutanei guidati dall'intelligenza artificiale stanno già diagnosticando le condizioni della pelle con incredibile precisione. Analizzando le immagini, l'intelligenza artificiale è in grado di identificare precocemente potenziali problemi come il melanoma o altri tumori della pelle.

IA per il rilevamento della depressione. Una piattaforma di intelligenza artificiale sviluppata per identificare i primi segni di depressione utilizza l'elaborazione del linguaggio naturale e i dati comportamentali per fornire ai medici preziose informazioni, rendendo più facile individuare i problemi di salute mentale prima che si aggravino.

Software per la medicina personalizzata. I sistemi di intelligenza artificiale stanno aiutando gli operatori sanitari a creare piani di trattamento su misura per l'individuo, sulla base di approfondimenti basati sui dati.

Non limitatevi a tenere il passo, ma guidate l'IA. Creiamo soluzioni più intelligenti per la vostra azienda.

Finanza e banche

Le banche non sono più solo luoghi di deposito del denaro. Fanno parte dell'ondata di industrie che utilizzano l'IAche si evolvono in fornitori di servizi guidati dalla tecnologia che la sfruttano per offrire esperienze più intelligenti, sicure e personalizzate.

Casi di utilizzo dell'IA in ambito finanziario e bancario

1. Rilevazione e prevenzione delle frodi

L'individuazione delle frodi non può essere un ripensamento: è assolutamente essenziale in ambito finanziario. L'aspetto positivo? Come per L'intelligenza artificiale in altri settori, L'intelligenza artificiale rende tutto più gestibile. Invece di setacciare manualmente un'infinità di dati, gli algoritmi di apprendimento automatico fanno il lavoro pesante. Individuano modelli di transazione strani o cambiamenti improvvisi nell'attività del conto proprio quando si verificano. È come avere un cane da guardia digitale che non dorme mai e che tiene tutto al sicuro senza perdere un colpo. In questo modo, l'intelligenza artificiale aumenta la fiducia e riduce i costi legati alle frodi.

2. Analisi predittiva per la gestione del rischio

La gestione del rischio è il cuore della finanza. I modelli tradizionali sono spesso inadeguati quando si tratta di dati dinamici, ma l'analisi predittiva guidata dall'IA può elaborare vasti set di dati, identificando le tendenze e prevedendo i rischi prima che si aggravino. Le banche utilizzano questo approccio per valutare il merito di credito, analizzare la volatilità dei mercati e sviluppare strategie di investimento. Non si tratta solo di ridurre i rischi: l'IA sta aprendo le porte a una più ampia inclusione finanziaria, aiutando gli istituti di credito a valutare persone che prima potevano essere trascurate, utilizzando dati alternativi.

3. Esperienze bancarie personalizzate

Le aspettative dei clienti si stanno evolvendo. L'intelligenza artificiale aiuta le banche soddisfare queste aspettative analizzando i comportamenti e le preferenze finanziarie individuali. Dall'offerta di consigli d'investimento su misura alla personalizzazione delle raccomandazioni sui prodotti, l'IA fa sì che l'attività bancaria sia più simile a una conversazione che a una transazione. L'intelligenza artificiale generativa sta persino aiutando le banche a inviare messaggi che sembrano davvero umani. E quando lo si fa bene? Non solo si rendono i clienti più felici, ma si aumenta la fidelizzazione, si aprono più opportunità di cross-selling e, in sostanza, si danno più motivi per restare.

Esempi del mondo reale

Software bancario basato sull'intelligenza artificiale. È una piattaforma bancaria che non si limita ad aspettare che i clienti se ne vadano, ma prevede attivamente quando potrebbero farlo. Innowise ha aiutato una banca in fase di trasformazione digitale creando una soluzione di intelligenza artificiale che analizza il comportamento degli utenti per individuare i modelli di potenziale abbandono. Utilizzando l'apprendimento automatico per individuare questi segnali precoci, il sistema ha permesso alla banca di lanciare campagne di fidelizzazione personalizzate.

Soluzione di apprendimento automatico per una banca. Questo sistema bancario non solo reagisce alle frodi, ma le prevede anche. Innowise ha costruito una soluzione di apprendimento automatico che analizza grandi quantità di dati sulle transazioni, dalla storia del credito all'attività in tempo reale. Utilizzando algoritmi di deep learning, il sistema identifica i comportamenti sospetti in tempo reale. Questo aiuta la banca a individuare potenziali frodi, a ridurre i falsi positivi e a proteggere i correntisti in modo proattivo.

Agricoltura

Quando si pensa all'intelligenza artificiale, probabilmente l'agricoltura non è il primo settore che viene in mente. Ma il fatto è che si tratta di uno dei settori in più rapida evoluzione (non è un gioco di parole), grazie alla tecnologia. Gli agricoltori non si affidano più solo all'istinto. Utilizzano i dati per fare scelte più intelligenti e sostenibili. Dalla previsione della resa dei raccolti all'automazione di compiti difficili e ripetitivi, l'intelligenza artificiale sta aiutando ad affrontare sfide che esistono da sempre.

Casi d'uso dell'IA in agricoltura

1. Agricoltura di precisione

Dimenticate il vecchio modo di fare agricoltura, in cui ogni parte del campo veniva trattata allo stesso modo. L'agricoltura di precisione cambia le carte in tavola. I sistemi di intelligenza artificiale ricavano i dati dai sensori del suolo, dalle immagini satellitari e dalle previsioni meteorologiche per prendere decisioni intelligenti sulla semina, l'irrigazione e la concimazione. L'obiettivo è dare alle colture solo ciò di cui hanno bisogno, niente di più e niente di meno. Questo approccio mirato si traduce in rese più elevate e in un minor spreco di risorse.

2. Monitoraggio dello stato di salute delle colture

Immaginate di poter individuare le malattie delle piante prima che si diffondano. I sistemi di imaging alimentati dall'intelligenza artificiale analizzano foglie e steli per identificare i segni di infezioni, parassiti o carenze di nutrienti. Invece di aspettare i sintomi visibili, gli agricoltori possono intervenire tempestivamente, proteggere le loro colture e risparmiare sui trattamenti.

3. Raccolta automatizzata

La carenza di manodopera è un problema persistente in agricoltura. La robotica guidata dall'intelligenza artificiale si sta facendo avanti per colmare il vuoto. Queste mietitrebbie automatizzate utilizzano la visione computerizzata per identificare i prodotti maturi, raccogliendo con cura le colture senza danneggiarle. Questo non solo garantisce l'efficienza, ma aiuta anche a mantenere la qualità del prodotto.

Esempi del mondo reale

Soluzione ML per l'eliminazione delle erbe infestanti. Immaginate robot agricoli autonomi dotati di visione computerizzata e capacità di apprendimento automatico in grado di identificare ed eliminare le erbe infestanti utilizzando il laser e di fertilizzare selettivamente le colture in base alle loro esigenze specifiche. La soluzione di apprendimento automatico di Innowise raggiunge questo obiettivo integrando l'elaborazione delle immagini in tempo reale e il processo decisionale guidato dall'intelligenza artificiale. Meno congetture, meno prodotti chimici: un'agricoltura più intelligente e più verde.

Commercio al dettaglio e e-commerce

Se c'è un settore in cui l'IA sta facendo faville in questo momento, è quello della vendita al dettaglio e del e-Commerce. La rapida crescita degli acquisti online, unita al cambiamento delle aspettative dei consumatori, ha spinto le aziende a ripensare le proprie strategie e ad esplorare le possibilità di guadagno. Casi d'uso dell'intelligenza artificiale. Dalle esperienze di acquisto personalizzate alla gestione efficiente dell'inventario, l'intelligenza artificiale aiuta i rivenditori a rimanere competitivi prendendo decisioni più intelligenti e rapide.

Casi d'uso dell'IA nella vendita al dettaglio e nell'e-commerce

1. Esperienza cliente personalizzata

Oggi i clienti si aspettano consigli su misura ed esperienze online senza soluzione di continuità. I motori di raccomandazione basati sull'intelligenza artificiale analizzano la cronologia di navigazione, i modelli di acquisto e il comportamento degli utenti per offrire suggerimenti personalizzati sui prodotti. Non si tratta solo di mostrare articoli simili, ma di prevedere ciò che i clienti vorranno in seguito. Quando si riesce a farlo bene, non si migliora solo l'esperienza, ma si aumenta anche il valore medio dell'ordine, si fa in modo che i clienti tornino e si ottengono tassi di conversione decisamente migliori.

2. Ottimizzazione delle scorte e della catena di approvvigionamento

Gestire le scorte in modo efficiente è fondamentale, soprattutto per le aziende di e-commerce che hanno a che fare con una domanda fluttuante. I sistemi basati sull'intelligenza artificiale prevedono quali prodotti sono destinati a esaurirsi e quando. Ciò consente ai rivenditori di rifornirsi in modo proattivo e di evitare sia l'eccesso di scorte che l'esaurimento delle scorte, mantenendo una catena di approvvigionamento fluida. Il che porta a una riduzione dei costi operativi, a una maggiore disponibilità dei prodotti e a un'evasione più rapida.

3. Ricerca e riconoscimento visivo

Avete mai desiderato di poter scattare una foto di un prodotto e trovarlo immediatamente online? È qui che entra in gioco la ricerca visiva basata sull'intelligenza artificiale. Analizzando i dati delle immagini, questi sistemi sono in grado di abbinare gli articoli di una foto ai prodotti disponibili in negozio. Si tratta di una vera e propria svolta per i marchi di moda e lifestyle che vogliono semplificare la scoperta dei prodotti. Ciò significa una scoperta più rapida dei prodotti, tassi di conversione più elevati perché si eliminano i passaggi per l'acquisto, un'esperienza mobile più fluida che si adatta al modo in cui le persone acquistano oggi e una migliore soddisfazione dei clienti perché gli utenti mantengono il controllo.

Esempi del mondo reale

App per il riconoscimento dei volti. È integrato in un sistema di sicurezza intelligente per i punti vendita. Collegandosi alle configurazioni TVCC esistenti, aiuta il personale a identificare i dipendenti e a segnalare subito i potenziali problemi di sicurezza, anche se il video è un po' sgranato o c'è poca luce. È come dare al sistema di sicurezza un tempo di reazione rapido, in modo da essere sempre un passo avanti.

Gestione della produzione e della catena di fornitura

L'industria manifatturiera è uno dei settori che utilizzare l'IA in modo piuttosto attivo. Dalla manutenzione predittiva all'ottimizzazione della catena di fornitura, l'IA sta ridefinendo il modo di operare delle fabbriche. Si tratta di passare da una gestione reattiva a una strategia proattiva.

Casi d'uso dell'IA nella produzione e nella gestione della catena di fornitura

1. Manutenzione predittiva

I tempi di inattività uccidono la produttività. Con l'intelligenza artificiale, i team di manutenzione non devono aspettare che qualcosa si rompa. Possono vedere i primi segni di problemi e agire prima che le macchine si guastino. È come ricevere un avviso ogni volta che un pezzo ha bisogno di attenzione. Questo approccio proattivo consente di risparmiare tempo, denaro e risorse.

2. Controllo qualità e rilevamento dei difetti

Mantenere alta la qualità è difficile quando dipende solo dal giudizio umano. L'intelligenza artificiale aiuta a individuare piccoli difetti che anche un occhio esperto potrebbe non notare. Questi sistemi controllano ogni prodotto che esce dalla linea e individuano gli errori in anticipo. In questo modo, le aziende proteggono la loro reputazione e allo stesso tempo riducono gli sprechi.

3. Ottimizzazione della catena di approvvigionamento

Gestire le catene di approvvigionamento non significa solo spostare le merci. Si tratta di pianificare ciò che verrà dopo. L'intelligenza artificiale analizza i dati relativi alla produzione, alla distribuzione e persino alla domanda dei clienti. Prevede cosa sarà necessario e quando. Il risultato? Una migliore gestione delle scorte, meno ritardi e molti meno sprechi. Nel mondo di oggi, dove le interruzioni si verificano in continuazione, essere proattivi è tutto.

Esempi del mondo reale

Estensione web per prevedere le interruzioni delle forniture. Immaginate di gestire un impianto di produzione in cui non siate mai colti di sorpresa da bassi livelli di scorte. Innowise ha sviluppato un'estensione web che utilizza l'intelligenza artificiale per prevedere le esigenze di approvvigionamento in base ai tassi di produzione attuali, alla domanda storica e alle tendenze del mercato. Il sistema attiva automaticamente gli avvisi quando è il momento di riordinare i materiali per mantenere le linee di produzione senza ritardi. È come avere un responsabile virtuale della supply chain che non dorme mai.

Media e intrattenimento

L'industria dei media e dell'intrattenimento ha sempre prosperato sulla creatività, e negli ultimi anni, L'intelligenza artificiale è diventata una parte fondamentale della creazione, della distribuzione e del coinvolgimento del pubblico. Dalla generazione di raccomandazioni personalizzate alla creazione di esperienze coinvolgenti, l'intelligenza artificiale sta aiutando le aziende del settore dei media a fornire contenuti più accattivanti e pertinenti. Non si tratta solo di produrre di più, ma di produrre in modo più intelligente.

Casi d'uso dell'IA nei media e nell'intrattenimento

1. Personalizzazione dei contenuti

Pensate al vostro servizio di streaming preferito. Vi siete mai chiesti come faccia a sapere sempre cosa volete guardare dopo? È l'intelligenza artificiale al lavoro. Analizzando la cronologia degli ascolti, le preferenze e persino l'ora in cui si guarda abitualmente, gli algoritmi di intelligenza artificiale generano raccomandazioni personalizzate che aumentano il coinvolgimento degli utenti e la durata delle sessioni. Inoltre, riducono il churn mantenendo i contenuti freschi e rilevanti e stimolando il consumo di più categorie di contenuti.

Si tratta di offrire i contenuti giusti al momento giusto per far tornare il pubblico.

2. Creazione automatica di contenuti

Dalla scrittura di articoli giornalistici alla generazione di musica e arte visiva, gli strumenti creativi guidati dall'IA stanno diventando sorprendentemente abili nell'imitare la creatività umana. Alcuni studi cinematografici stanno addirittura utilizzando gli script generati dall'IA come punto di partenza per nuovi progetti, fondendo la creatività umana con l'efficienza delle macchine. E non si tratta solo di essere intelligenti: l'IA accelera i tempi di produzione, riduce i costi di localizzazione generando automaticamente sottotitoli e doppiaggi e rende i contenuti più accessibili al pubblico globale. È più veloce, più intelligente e molto più scalabile dei vecchi metodi.

3. Esperienze immersive con AR e VR

La linea di demarcazione tra mondo reale e virtuale si sta attenuando grazie alla realtà aumentata (AR) e alla realtà virtuale (VR) alimentate dall'intelligenza artificiale. Queste tecnologie tengono traccia di come gli utenti si muovono, guardano e interagiscono all'interno degli ambienti digitali. In base a questi input, regolano in tempo reale le immagini, i suoni e le trame. Questo crea esperienze dinamiche e reattive che sembrano incredibilmente realistiche. E ancora meglio, questo aumenta l'immersione e il coinvolgimento degli utenti, rende la narrazione più adattabile e interattiva e apre nuovi campi di gioco per il marketing esperienziale e l'intrattenimento.

Esempi del mondo reale

AI in un'applicazione AR mobile. Avete mai sognato un compagno virtuale che non si limiti a chattare con voi, ma che impari da voi, cresca con voi ed esista proprio nel vostro spazio attraverso la realtà aumentata? Innowise ha sviluppato un'applicazione mobile che combina AI e AR per creare compagni 3D personalizzati che si impegnano in conversazioni significative e simili a quelle umane. Utilizzando la computer vision e l'NLP, l'app riconosce il contesto visivo, adatta le sue risposte e diventa sempre più in sintonia con ogni utente nel corso del tempo. È un mix di intelligenza emotiva e tecnologia immersiva.

Trasporto e logistica

Trasporto e logistica sono la spina dorsale del commercio globale, ma gestirli non è facile. Spedizioni in ritardo, rotte imprevedibili, carenze di approvvigionamento, costi elevati: le sfide si accumulano rapidamente. È qui che entra in gioco l'intelligenza artificiale. Aiuta le aziende a prevedere i problemi prima che si verifichino, a ottimizzare le consegne in tempo reale e a far funzionare le catene di approvvigionamento come un orologio.

Dalla pianificazione più intelligente dei percorsi alla tracciabilità in tempo reale, fino ai veicoli autonomi, le soluzioni basate sull'intelligenza artificiale stanno ridisegnando il modo in cui le merci si spostano nel mondo. Non si tratta più solo di andare dal punto A al punto B, ma di muoversi più velocemente, in modo più intelligente e con meno rischi.

Casi d'uso dell'IA nei trasporti e nella logistica

1. Ottimizzazione dei percorsi e gestione della flotta

Una pianificazione efficiente degli itinerari non è solo un risparmio di carburante. Si tratta di consegnare in tempo, ogni volta, anche quando il mondo ci riserva delle sorprese. Gli algoritmi basati sull'intelligenza artificiale analizzano i modelli di traffico, le condizioni meteorologiche e gli aggiornamenti stradali in tempo reale per suggerire i percorsi migliori.

Inoltre, aiutano le aziende a rimanere agili quando le condizioni cambiano improvvisamente, che si tratti di un ingorgo, di una chiusura di frontiera o di interruzioni della catena di approvvigionamento. Adattando i piani al volo, l'intelligenza artificiale aiuta a ridurre i ritardi, a diminuire il consumo di carburante e a mantenere le consegne nei tempi previsti, indipendentemente da ciò che accade a terra.

2. Manutenzione predittiva dei veicoli

I tempi di fermo per manutenzione possono interrompere intere catene di fornitura. Le soluzioni di intelligenza artificiale analizzano i dati provenienti dai sensori dei veicoli per prevedere le esigenze di manutenzione prima che si verifichino i guasti. Identificando precocemente i potenziali problemi, le aziende di logistica possono mantenere le loro flotte in perfetta efficienza e ridurre i costi di riparazione imprevisti.

3. Automazione del magazzino e gestione dell'inventario

Il magazzino non è solo immagazzinare le merci, ma anche gestirle in modo efficiente. I robot dotati di intelligenza artificiale sono sempre più utilizzati per il prelievo, l'imballaggio e lo smistamento, mentre i sistemi di gestione dell'inventario tengono traccia dei livelli delle scorte e prevedono le necessità di rifornimento. Si tratta di un approccio semplificato che consente di risparmiare tempo e manodopera e di ridurre gli errori umani.

Esempi del mondo reale

Software per l'ottimizzazione della catena di approvvigionamento. È una piattaforma per la supply chain che non si limita a tenere traccia dell'inventario, ma aiuta a evitare i ritardi, a minimizzare i tempi di inattività e a soddisfare la domanda senza eccedere nelle scorte. Innowise ha configurato un modulo di Microsoft Dynamics 365 che offre ai responsabili della logistica una visibilità in tempo reale sulle operazioni, aiutandoli a pianificare in modo più intelligente, a ridurre i rischi e a mantenere elevati livelli di servizio. Non si tratta solo di gestire le forniture, ma di trasformarle in un vantaggio strategico.

Piattaforma logistica alimentata dall'intelligenza artificiale. Immaginate un sistema logistico che si adatta in tempo reale. Innowise ha realizzato una piattaforma basata sull'intelligenza artificiale per un'azienda di logistica globale, al fine di ottimizzare i percorsi di consegna, ridurre le emissioni e coordinare le catene di fornitura in modo più efficiente. Imparando dai dati sul traffico, sul meteo e sulle operazioni, il sistema aiuta a ridurre i ritardi, a risparmiare carburante e a raggiungere gli obiettivi di sostenibilità.

Immobili

Il settore immobiliare è tradizionalmente incentrato sulle persone, ma l'IA sta cambiando le carte in tavola aggiungendo una precisione basata sui dati al processo decisionale. Che si tratti di gestione immobiliare, tour virtuali o analisi degli investimenti, l'IA sta rendendo il settore immobiliare più intelligente e più incentrato sul cliente. Non si tratta solo di trovare immobili, ma di trovare gli immobili giusti in modo più rapido ed efficiente.

Casi di utilizzo dell'intelligenza artificiale nel settore immobiliare

1. Gestione intelligente della proprietà

La gestione manuale degli immobili richiede molto tempo ed è soggetta a errori. Le piattaforme di gestione immobiliare dotate di intelligenza artificiale automatizzano attività come la programmazione della manutenzione, la comunicazione con gli inquilini e la riscossione degli affitti. Analizzando i dati di utilizzo dell'edificio, questi sistemi possono persino prevedere quando è probabile che siano necessarie delle riparazioni, riducendo al minimo i tempi di inattività e migliorando la soddisfazione degli inquilini.

2. Tour virtuali e allestimento con intelligenza artificiale

Le visite virtuali sono diventate un must, soprattutto quando gli acquirenti o gli affittuari non possono visitare fisicamente un immobile. I tour virtuali potenziati dall'intelligenza artificiale utilizzano la visione computerizzata per creare walkthrough 3D immersivi e realistici. Inoltre, gli strumenti di allestimento potenziati dall'intelligenza artificiale possono arredare virtualmente uno spazio in base alle preferenze degli acquirenti, aiutando i clienti a visualizzare la loro futura casa senza muovere un dito.

3. Analisi degli investimenti e approfondimenti predittivi

L'investimento immobiliare comporta sempre un certo livello di rischio, ma l'intelligenza artificiale può contribuire a mitigarlo analizzando le tendenze del mercato, i dati del quartiere e lo storico degli immobili. I modelli di analisi predittiva prevedono il valore futuro degli immobili, consentendo agli investitori di prendere decisioni più informate. Si tratta di ridurre le congetture e di fare scelte di investimento basate sui dati.

Esempi del mondo reale

Piattaforma immobiliare online. Innowise ha integrato l'intelligenza artificiale per elaborare valutazioni intelligenti, previsioni sull'andamento del mercato e suggerimenti sui prezzi. Analizzando i dati storici, i dati demografici e il feedback degli utenti, il sistema aiuta acquirenti e venditori a prendere decisioni migliori, dalla definizione di prezzi competitivi all'individuazione di opportunità di investimento.

Istruzione e e-learning

Quando si parla di IA nell'istruzione, non si tratta solo di semplificare il lavoro degli amministratori. Si tratta di cambiare il modo in cui impariamo e insegniamo, in modo che risulti più naturale e personale. Con l'intelligenza artificiale, le lezioni possono adattarsi al ritmo di ogni studente, i sistemi di tutoraggio possono intervenire quando qualcuno ha bisogno di un aiuto extra e l'apprendimento diventa molto più flessibile. Non si tratta solo di tecnologia per apparire moderni. Si tratta di offrire a ogni studente un percorso di apprendimento più intelligente e personale.

Casi d'uso dell'IA nell'istruzione e nell'e-learning

1. Apprendimento personalizzato

Ogni studente impara in modo diverso. Le piattaforme basate sull'intelligenza artificiale possono analizzare i modelli di apprendimento, i ritmi e le preferenze individuali per offrire contenuti e feedback personalizzati. Che si tratti di quiz adattivi o di piani di studio personalizzati, l'intelligenza artificiale aiuta gli educatori a fornire un'esperienza di apprendimento più personalizzata che migliora l'impegno, la ritenzione e i risultati, rispondendo alle esigenze individuali.

2. Sistemi di tutoraggio intelligenti

Immaginate di avere un tutor che non si stanca mai ed è sempre disponibile. I sistemi di tutoraggio intelligente utilizzano l'elaborazione del linguaggio naturale e l'apprendimento automatico per rispondere alle domande degli studenti, fornire un feedback immediato e guidarli attraverso argomenti complessi. Questi sistemi si adattano ai progressi dell'allievo, proponendogli ulteriori sfide o rivisitando i concetti, stimolando l'apprendimento oltre le ore di lezione.

3. Valutazione e feedback automatizzati

La valutazione è spesso un compito che richiede molto tempo per gli insegnanti. Gli strumenti di valutazione basati sull'intelligenza artificiale possono valutare compiti, quiz e persino saggi con una precisione impressionante. Oltre a dare un punteggio, questi strumenti analizzano gli errori più comuni e forniscono indicazioni sulle aree in cui gli studenti devono migliorare. In questo modo si libera il tempo degli insegnanti e si aumenta la coerenza della valutazione.

Esempi del mondo reale

L'apprendimento linguistico guidato dall'intelligenza artificiale di Duolingo. Duolingo utilizza l'intelligenza artificiale per personalizzare il percorso di apprendimento di ciascun utente. L'applicazione tiene traccia dei progressi e regola la difficoltà delle lezioni in modo dinamico, ad esempio offrendo esercitazioni supplementari su aree deboli come le coniugazioni dei verbi. Con il lancio di Duolingo Max, alimentato da GPT-4, gli utenti hanno anche accesso a funzionalità avanzate come Spiega la mia risposta per un feedback personalizzato e Gioco di ruolo per esercitarsi nelle conversazioni con l'intelligenza artificiale. Questo approccio adattivo rende l'apprendimento delle lingue più coinvolgente, interattivo ed efficace.

I vostri concorrenti sono impegnati a utilizzare l'intelligenza artificiale per superare il gioco: è ora che prendiate il comando!

Assicurazioni, questioni legali e di conformità

Se c'è un settore in cui precisione e coerenza non sono negoziabili, è quello assicurativo, legale e di conformità. Gli errori in questo campo possono portare a perdite finanziarie significative o addirittura a sanzioni legali. Ecco perché l'intelligenza artificiale sta diventando uno strumento essenziale che aiuta le organizzazioni ad automatizzare la documentazione, a semplificare i controlli di conformità e a ridurre i rischi. Non si tratta solo di efficienza, ma di accuratezza e gestione proattiva dei rischi.

Casi d'uso dell'IA in ambito assicurativo, legale e di compliance

1. Analisi automatizzata dei documenti

I team legali e di conformità hanno a che fare con montagne di documenti. Gli strumenti basati sull'intelligenza artificiale possono analizzare automaticamente i contratti, i documenti legali e i rapporti di conformità, identificando le clausole chiave, i rischi e le incongruenze. In questo modo non solo si risparmia tempo, ma si riduce anche l'errore umano, che può essere costoso in ambito legale.

2. Valutazione predittiva del rischio

Nel settore assicurativo, il calcolo accurato del rischio è fondamentale. I modelli di intelligenza artificiale analizzano i dati storici dei sinistri, i dettagli delle polizze e persino i fattori ambientali per prevedere i rischi potenziali. Questo aiuta gli assicuratori a sviluppare politiche tariffarie più accurate e ad affrontare in modo proattivo le lacune prima che si verifichino sinistri.

3. Monitoraggio della conformità normativa

Rimanere conformi alle normative in costante evoluzione è una sfida. Le piattaforme di compliance dotate di intelligenza artificiale monitorano continuamente gli aggiornamenti normativi, adeguando automaticamente le policy interne e segnalando potenziali problemi. In questo modo le aziende sono in grado di prevenire i rischi di conformità senza sovraccaricare i team legali.

Esempi del mondo reale

Software di gestione per studi legali. Integrata in MS Word, la soluzione analizza il contesto dei documenti legali in tempo reale, offrendo suggerimenti pertinenti, identificando i riferimenti legali e facendo emergere le clausole correlate da una base di conoscenza collegata. Grazie alla ricerca integrata, all'etichettatura e all'estrazione intelligente dei metadati, trasforma il lavoro di routine sui documenti in un flusso di lavoro snello e intelligente.

RPA per il settore assicurativo. La soluzione RPA di Innowise utilizza l'intelligenza artificiale per gestire attività ripetitive come l'inserimento dei dati, la convalida delle richieste e l'elaborazione dei documenti. In questo modo gli agenti umani possono concentrarsi su casi complessi, garantendo al contempo un'elaborazione accurata ed efficiente delle richieste di risarcimento di routine.

Software di conformità normativa AI. Pensate a quanto spesso cambiano le normative: stare al passo manualmente è quasi impossibile. Il software di compliance di Innowise sfrutta l'intelligenza artificiale per monitorare le modifiche alla legislazione e aggiornare le politiche interne in tempo reale. Il sistema analizza i contratti per verificarne la conformità agli standard normativi più recenti e corregge automaticamente le clausole non conformi.

Automotive

Il mondo dell'automobile è sempre stato molto innovativo e con l'intelligenza artificiale le cose si stanno muovendo ancora più velocemente. Oltre alle auto a guida autonoma, ci sono la manutenzione intelligente, le esperienze di guida personalizzate e un modo completamente nuovo di pensare ai veicoli. Non si tratta più di aggiungere funzioni fantasiose, ma di rendere la guida più sicura, più facile e più divertente.

Casi d'uso dell'IA nell'industria automobilistica

1. Guida autonoma e assistenza alla guida

Le auto a guida autonoma possono sembrare futuristiche, ma sono già in circolazione grazie all'intelligenza artificiale. Gli algoritmi di apprendimento automatico elaborano i dati provenienti da telecamere, sensori e radar in tempo reale, consentendo ai veicoli di prendere decisioni in una frazione di secondo. L'intelligenza artificiale si occupa di tutto ciò che sta dietro le quinte: individuare i pedoni, decidere quando rallentare o accelerare e individuare la strada migliore per attraversare il traffico. È questo che permette a un'auto di reagire in tempo reale, proprio come farebbe un guidatore umano (solo più velocemente).

2. Manutenzione predittiva

La manutenzione di un'auto non consiste solo nel risolvere i problemi che si presentano. I sistemi basati sull'intelligenza artificiale analizzano le prestazioni del motore, l'usura dei freni e i livelli dei liquidi per prevedere quando è necessaria la manutenzione. Questo aiuta i proprietari di auto e i gestori di flotte a prevenire i guasti, a ridurre i costi di manutenzione e a prolungare la vita del veicolo.

3. Personalizzazione e infotainment in auto

Le auto moderne sono più che semplici veicoli: sono centri di intrattenimento mobile. I sistemi di infotainment basati sull'intelligenza artificiale personalizzano le playlist musicali, consigliano percorsi e regolano persino le impostazioni dell'abitacolo in base alle preferenze del conducente. Si tratta di rendere l'esperienza di guida più confortevole e connessa.

Esempi del mondo reale

Sviluppo di applicazioni per auto Android. Innowise ha sviluppato un'applicazione per Android Auto che utilizza l'intelligenza artificiale per migliorare l'esperienza di guida. Dalla navigazione in vivavoce alla messaggistica a comando vocale, l'app consente agli automobilisti di rimanere connessi e di concentrarsi sulla strada. L'integrazione dell'intelligenza artificiale garantisce transizioni fluide tra le funzioni e offre suggerimenti intelligenti basati su modelli di utilizzo precedenti. Per una guida più sicura e intelligente.

Marketing

Da sempre il marketing consiste nel farsi notare dalle persone e nel convincerle a interessarsi a noi. L'intelligenza artificiale offre ai marchi nuovi modi per farlo. Ora è possibile capire cosa vogliono i clienti, adattare il messaggio al volo e stare un passo avanti invece di giocare a rimpiattino. Meno congetture e più connessioni reali.

Casi d'uso dell'IA nel marketing

1. Generazione e personalizzazione dei contenuti

Creare contenuti di alta qualità in modo coerente può essere impegnativo. Gli strumenti di contenuto basati sull'intelligenza artificiale aiutano gli addetti al marketing a generare testi accattivanti, post sui social media e persino sceneggiature video su misura per un pubblico specifico, con un notevole risparmio di tempo per le aziende. Oltre alla semplice scrittura, questi strumenti analizzano le preferenze dei clienti per garantire che i contenuti siano sempre di qualità.

2. Approfondimenti predittivi sui clienti

Capire il proprio pubblico è fondamentale. Gli strumenti di analisi basati sull'IA setacciano vaste quantità di dati per identificare modelli e prevedere il comportamento futuro dei clienti. Sia che si tratti di prevedere il recesso, di individuare opportunità di upsell o di adattare le raccomandazioni sui prodotti, l'intelligenza artificiale garantisce che le strategie di marketing siano sempre un passo avanti.

3. Ottimizzazione della campagna

Gestire una campagna senza intuizioni basate sui dati è come sparare nel buio. Le piattaforme di marketing basate sull'intelligenza artificiale analizzano continuamente le prestazioni delle campagne, identificando quali elementi funzionano e quali no. Questo permette ai marketer di modificare le strategie al volo, garantendo un ROI più elevato e un'attività di sensibilizzazione più efficace.

Esempi del mondo reale

Strumento di scrittura di contenuti AI. È uno scrittore di contenuti potenziato dall'intelligenza artificiale che aiuta gli addetti al marketing a generare post per blog, descrizioni di prodotti e contenuti per i social media in pochi minuti. Lo strumento si adatta a stili e toni diversi, facilitando la coerenza tra le varie piattaforme.

Soluzione di marketing AI. Pensate a un cruscotto di marketing che vi dica esattamente cosa vuole vedere il vostro pubblico. La soluzione di AI marketing di Innowise aggrega i dati provenienti da più canali (social media, campagne e-mail, analisi del sito web) e utilizza l'apprendimento automatico per evidenziare i modelli. Suggerisce quindi modifiche ai contenuti e alla tempistica, assicurando che le vostre campagne vadano sempre a segno.

Tecnologia dell'informazione e della comunicazione

Il settore ICT è al centro della connettività moderna e l'IA sta svolgendo un ruolo fondamentale nel migliorare il modo in cui comunichiamo, analizziamo i dati e ottimizziamo le reti. Dai chatbot intelligenti alle soluzioni di telecomunicazione basate sui dati, l'IA non si limita a rendere i processi più veloci, ma li rende più intelligenti. Che si tratti di gestire le interazioni con i clienti o di analizzare le prestazioni della rete, l'IA sta diventando la spina dorsale della comunicazione digitale.

Casi d'uso dell'IA nelle TIC

1. Piattaforme di comunicazione basate sull'intelligenza artificiale

Rimanere connessi è fondamentale, sia per la comunicazione personale che per la collaborazione aziendale. Le piattaforme basate sull'intelligenza artificiale, come le applicazioni WebRTC, consentono la comunicazione vocale e video in tempo reale grazie a funzioni avanzate come la soppressione del rumore, il riconoscimento vocale e la trascrizione automatica. In questo modo la collaborazione a distanza diventa più fluida ed efficiente.

2. Analisi intelligente dei dati

Il settore delle telecomunicazioni genera grandi quantità di dati, e dare un senso a questi dati manualmente è praticamente impossibile. Le piattaforme analitiche basate sull'intelligenza artificiale elaborano le metriche delle prestazioni di rete, i modelli di utilizzo dei clienti e i dati di manutenzione per fornire informazioni utili. Questo aiuta gli operatori di telecomunicazioni a ottimizzare la qualità del servizio e a prevedere le interruzioni di rete.

3. Chatbot e assistenti virtuali

L'assistenza ai clienti nel settore ICT può richiedere molte risorse. I chatbot AI automatizzano le richieste di routine, fornendo risposte immediate e raccogliendo dati sui problemi degli utenti. Gli assistenti virtuali AI più avanzati possono persino risolvere i problemi tecnici più comuni, guidando gli utenti attraverso le soluzioni passo dopo passo. In questo modo si snelliscono i processi di assistenza ai clienti, si riducono i tempi di risposta e si aumenta la soddisfazione dei clienti grazie a un'assistenza efficiente e sempre attiva.

Esempi reali di intelligenza artificiale nelle TIC

Applicazione mobile WebRTC. Immaginate un'app che connetta senza problemi gli utenti attraverso chiamate vocali e video senza lag o cadute di connessione. Innowise ha sviluppato un'applicazione mobile WebRTC che sfrutta l'intelligenza artificiale per ottimizzare la qualità audio e video in base alle condizioni di rete in tempo reale. Il risultato? Una comunicazione cristallina anche in aree con copertura internet discontinua. È come avere un assistente per le videochiamate che regola le impostazioni al volo.

Piattaforma di analisi dei dati. Pensate a un operatore di telecomunicazioni che deve gestire le prestazioni della rete in più regioni. Innowise ha creato una piattaforma di analisi dei dati che elabora grandi quantità di dati di telecomunicazione per prevedere le interruzioni del servizio, ottimizzare l'uso della larghezza di banda e migliorare la soddisfazione dei clienti. Analizzando i dati in tempo reale, il sistema affronta in modo proattivo i problemi prima che si aggravino.

AI per applicazioni e siti web. Innowise ha sviluppato una piattaforma web basata sull'intelligenza artificiale che personalizza la presentazione dei contenuti in base alle interazioni dei visitatori, migliorando il coinvolgimento degli utenti e aumentando i tassi di conversione. È come avere un sito che capisce intuitivamente cosa cercano i visitatori.

Chatbot per l'analisi dei dati. Il chatbot AI di Innowise per l'analisi dei dati fornisce agli utenti un facile accesso a metriche complesse attraverso interrogazioni in linguaggio naturale. Non è solo un chatbot: è un compagno di dati che rende l'analisi più intuitiva.

Investimenti e trading

Il mondo degli investimenti e del trading è frenetico, basato sui dati e altamente competitivo. L'intelligenza artificiale svolge un ruolo fondamentale nell'aiutare i trader a prendere decisioni più informate, a eseguire operazioni più rapide e a gestire i rischi in modo più efficace. Non si tratta solo di snocciolare numeri, ma di trasformare i dati in informazioni utili e di prevedere le tendenze del mercato prima che si manifestino.

Casi d'uso dell'IA negli investimenti e nel trading

1. Trading algoritmico

Il trading algoritmico non è una novità, ma con l'IA è come se fosse aumentato di livello. Questi sistemi intelligenti analizzano i dati di mercato in tempo reale ed eseguono le operazioni sulla base di modelli molto complessi che tengono conto di tutto, dalla storia dei prezzi alle variazioni di mercato in tempo reale. La parte migliore? Rende il trading più veloce, più efficiente, più redditizio e molto meno incline agli errori umani "di pancia".

2. Analisi del sentiment per le previsioni di mercato

Per prevedere le tendenze del mercato non basta guardare i dati storici. Gli strumenti di analisi del sentiment basati sull'intelligenza artificiale analizzano gli articoli di cronaca, i feed dei social media e i rapporti finanziari per valutare il sentiment del mercato. In questo modo, i trader possono anticipare i movimenti di mercato influenzati dall'opinione pubblica o dai principali eventi di cronaca.

3. Gestione del rischio e ottimizzazione del portafoglio

La gestione del rischio è fondamentale nel trading e l'intelligenza artificiale aiuta ad analizzare vari fattori di rischio, come la volatilità, gli indicatori economici e la diversità del portafoglio. Simulando potenziali scenari, gli strumenti di IA aiutano gli investitori a ottimizzare i loro portafogli per massimizzare i rendimenti e minimizzare l'esposizione al rischio.

Esempi del mondo reale

Software di trading. Innowise ha sviluppato una soluzione software di trading che sfrutta l'intelligenza artificiale per analizzare grandi quantità di dati di mercato, prevedere i movimenti dei prezzi e suggerire strategie di trading ottimali. Il sistema apprende continuamente dai dati storici, affinando i suoi algoritmi per adattarsi alle mutevoli condizioni di mercato. È come avere un assistente di trading personale che non dorme mai.

Viaggi e ospitalità

Il settore dei viaggi e dell'ospitalità si basa sull'offerta di esperienze personalizzate e servizi efficienti. L'intelligenza artificiale sta rendendo possibile tutto ciò trasformando il modo in cui le aziende interagiscono con i clienti, gestiscono le prenotazioni e ottimizzano le loro operazioni. Che si tratti di chatbot alimentati dall'IA, prezzi dinamici o assistenza clienti automatizzata, l'obiettivo è migliorare l'esperienza degli ospiti massimizzando l'efficienza operativa.

Casi d'uso dell'IA nel settore dei viaggi e dell'ospitalità

1. Raccomandazioni di viaggio personalizzate

Oggi i viaggiatori si aspettano suggerimenti personalizzati basati sulle loro preferenze e sui loro viaggi passati. I motori di raccomandazione basati sull'intelligenza artificiale analizzano i profili degli utenti, la cronologia delle prenotazioni e persino dati in tempo reale come il meteo o gli eventi locali per suggerire destinazioni, alloggi e attività. Si tratta di rendere la pianificazione del viaggio intuitiva e personalizzata, aumentando così i tassi di conversione e la fedeltà dei clienti.

2. Prezzi dinamici e gestione dei ricavi

Stabilire il prezzo giusto può essere complicato nel settore dell'ospitalità. Gli algoritmi di pricing dinamico guidati dall'intelligenza artificiale analizzano la domanda di mercato, le tariffe dei concorrenti e i modelli di prenotazione per adeguare automaticamente i prezzi. In questo modo si garantisce che gli hotel e le agenzie di viaggio rimangano competitivi, senza vendere poco o fare prezzi eccessivi.

3. Assistenza clienti automatizzata

I viaggi possono essere imprevedibili: ritardi, cancellazioni o cambiamenti di programma si verificano di continuo. I chatbot dotati di intelligenza artificiale sono disponibili 24 ore su 24 per gestire le domande dei clienti, elaborare le prenotazioni e persino gestire le cancellazioni. Questo non solo migliora l'esperienza degli ospiti, ma libera anche il personale umano che può concentrarsi su compiti più complessi.

Esempi del mondo reale

App di consulenza medica AI per i viaggiatori. Immaginate un viaggiatore che si ammala all'estero e non sa dove cercare assistenza medica. Innowise ha sviluppato un'app di consulenza medica alimentata dall'intelligenza artificiale, progettata per assistere gli utenti in luoghi sconosciuti. L'applicazione utilizza l'intelligenza artificiale per analizzare i sintomi, fornire i primi consigli e raccomandare le strutture sanitarie locali. Non si tratta solo di comodità, ma di sicurezza e tranquillità quando si è lontani da casa.

Implementare l'intelligenza artificiale nella vostra azienda con Innowise

Dove viene utilizzata l'IA? Ormai è chiaro che i settori che utilizzano l'IA sono tutti i più disparati. Ma per implementare l'IA non basta scegliere gli strumenti giusti: è necessario collaborare con esperti che comprendano le sfide uniche del vostro settore. È qui che entra in gioco Innowise.

Innowise sa come sviluppare soluzioni di intelligenza artificiale su misura per le vostre esigenze aziendali. Che si tratti di migliorare l'esperienza dei clienti, ottimizzare i processi o guidare il processo decisionale basato sui dati, siamo a vostra disposizione. Il nostro team di specialisti dell'IA apporta a ogni progetto una profonda conoscenza dell'apprendimento automatico, dell'analisi dei dati e dell'automazione.

Il potenziale dell'IA varia notevolmente a seconda del settore, ed è per questo che adottiamo un approccio personalizzato. Ecco una rapida panoramica dei settori che serviamo:

Non sapete da dove cominciare con l'IA? I nostri servizi di consulenza può aiutarvi. Sia che stiate esplorando l'automazione, l'analisi dei dati o il coinvolgimento dei clienti basato sull'intelligenza artificiale, vi guideremo attraverso l'intero processo, dalla strategia all'implementazione.

Filippo Tihonovich

Responsabile Big Data

Philip mette a fuoco tutto ciò che riguarda i dati e l'intelligenza artificiale. È lui che pone le domande giuste in anticipo, definisce una visione tecnica forte e si assicura che non stiamo solo costruendo sistemi intelligenti, ma che stiamo costruendo quelli giusti, per un reale valore aziendale.

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