La generative AI e tutto quello che può ottimizzare (e far risparmiare) nel business

La “generative AI”, ovvero l’intelligenza artificiale generativa, rappresenta l’ultima frontiera nell’evoluzione dell’intelligenza artificiale. Sebbene già nota agli addetti ai lavori, questa tecnologia ha conosciuto un vero e proprio exploit nel 2022 con il rilascio del software ChatGPT di OpenAI, promettendo una trasformazione dei business senza precedenti. 

Sono molte le imprese che stanno studiando e sperimentando le possibili applicazioni della generative AI (GenAI, in breve) per migliorare le prestazioni di diverse attività aziendali, come la produzione di testi, audio, immagini, video e di codici software, con l’obiettivo di renderli più veloci e, in qualche misura, più creativi grazie alla possibilità di attingere a grandi quantità di fonti e di dati.  

L’IA generativa è, infatti, un tipo di Intelligenza Artificiale che utilizza algoritmi di Machine Learning, cioè di apprendimento automatico, per generare nuovi contenuti che in precedenza si basavano sulla creatività dell’uomo. La sua repentina diffusione ha posto diversi interrogativi sul rapporto tra i costi e gli effettivi benefici della tecnologia, gran parte dei quali tutt’altro che risolti. Comprendere il reale potenziale della GenAI nel fornire valore all’economia e alla società, in generale, aiuterà le imprese a prendere decisioni cruciali in un prossimo futuro.

Il valore della generative AI per il business 

Alla luce della sua rapida diffusione, per valutare le potenzialità della GenAI nel proprio settore e sfruttare appieno le opportunità offerte da questa tecnologia, è fondamentale per le imprese individuare i casi d’uso in cui può generare più valore.  

Secondo il report 2023 “The Economic potential of generative AI: The next productivity frontier” di McKinsey & Company, nel quale sono stati esaminati oltre 60 casi d’uso in cui le nuove tecnologie possono affrontare specifiche sfide aziendali producendo uno o più risultati misurabili, l’impatto della generative AI sulla produttività potrebbe variare dai 2.6 ai 4.4 miliardi di dollari all’anno, fino a due volte l’intero PIL dell’Italia.  

Ad usare di più l'IA generativa sono le aree marketing e vendite, sviluppo di prodotti e servizi, e customer operations, come l’assistenza clienti e il supporto back-office. Insieme all’ingegneria del software, queste tre aree generano il 75% circa del valore annuale totale dei casi d’uso della GenAI considerati.   

Confrontando le attività eseguibili dall’IA in sostituzione della forza lavoro umana con il valore dei casi d’uso relativi a 16 diverse funzioni di business, McKinsey ha stimato che l’incremento di produttività delle nuove tecnologie in oltre 2.000 attività lavorative tradizionali porterebbe a un impatto complessivo sull’economia globale compreso tra 6.100 e 7.900 miliardi ogni anno.  

Il settore bancario, quello dell’high tech e delle scienze della vita sono tra i settori che potrebbero vedere il maggiore impatto in termini percentuali sui ricavi derivanti dall’intelligenza artificiale generativa. Per le aziende tech si stima un valore aggiuntivo pari a quasi il 9 percento del fatturato globale del settore. 

Seguono le industrie basate sulla conoscenza come le banche, i prodotti farmaceutici e medici, entrambi fino al 5 percento, e l’istruzione, fino al 4 percento, in quanto l'IA, e quella generativa in particolare, è particolarmente efficace soprattutto in attività legate a conoscenza e linguaggio.  

Nel settore bancario, ad esempio, la tecnologia potrebbe fornire un valore ulteriore compreso tra i 200-340 miliardi di dollari all’anno se i casi d’uso fossero pienamente implementati. Anche nel settore della vendita al dettaglio e dei beni di consumo confezionati, l’impatto potenziale è significativo, compreso tra 400 e 660 miliardi di dollari all’anno.

I business più impattati dall’AI generativa 

L’AI generativa avrà dunque un impatto disruptive su diverse industrie e i dati sembrano destinati a crescere. Secondo Gartner, entro il 2025, oltre il 30% dei nuovi farmaci e materiali sarà scoperto utilizzando tecniche di IA generativa, con una riduzione dei costi e del tempo necessario per la scoperta di nuovi trattamenti.  

Nel settore delle vendite e marketing, si prevede che, entro lo stesso periodo, nelle grandi organizzazioni il 30% dei messaggi sarà generato sinteticamente, grazie a generatori di testo come GPT-3, già impiegati per creare prime bozze di pubblicità, slogan personalizzati, post sui social media e descrizioni dei prodotti, con un significativo risparmio di tempo.  

L’IA generativa può creare messaggi e contenuti personalizzati in funzione di interessi, preferenze e comportamenti del singolo cliente, e può aiutare i professionisti del settore definendo un profilo per ogni consumatore e identificando le campagne pubblicitarie alle quali potrebbe aderire con più probabilità e i prodotti ai quali potrebbe essere maggiormente interessato. Secondo McKinsey, l’impatto stimato di queste applicazioni nel marketing è quantificabile in un aumento di produttività compreso tra il 5 e il 15% della spesa totale.  

L’IA generativa potrebbe evolvere anche gli approcci alla vendita delle aziende B2B e B2C, creando profili di consumo completi, assistendo il commerciale nell’interazione con i prospect, sintetizzando informazioni pertinenti su offerte prodotti e sui profili dei clienti. In questo caso, grazie alle applicazioni di generative AI, la produttività delle vendite potrebbe aumentare di un valore compreso tra il 3 e il 5% delle spese attuali della funzione. 

Tra le applicazioni più vantaggiose dell’AI spicca l’automazione delle attività legate ai servizi di customer service: chatbot basati sull'AI generativa possono fornire risposte immediate, intelligenti e contestualizzate ai consumatori, riducendo i tempi di attesa, migliorando l'esperienza dell'utente e fornendo all’operatore tutte le informazioni relative al consumatore col quale è in contatto. McKinsey ha stimato che l’impatto dell’IA generativa sui livelli di produttività delle customer operations potrebbe variare tra il 30 e il 45% sul totale dei costi attuali della funzione, con un conseguente aumento delle vendite guidato da suggerimenti di prodotti e offerte personalizzate. 

Nel campo del software engineering, l’impatto diretto dell’IA generativa sulla produttività della funzione di sviluppo software potrebbe variare dal 20 al 45% della sua spesa annuale.  

Un valore che deriverebbe principalmente dalla velocizzazione di molte attività comuni, quali la generazione di nuove versioni del codice, una sua correzione, il re-factoring dei linguaggi di programmazione, cioè l’ottimizzazione del codice esistente, che possono essere realizzate in circa due terzi del tempo attualmente impiegato.  

La generative AI offre notevoli vantaggi anche nel mondo della ricerca e sviluppo (R&D): ad esempio, i modelli generativi sono molto utili per velocizzare la fase di design di un prodotto, essendo in grado di selezionare i materiali più efficienti, ottimizzando il design per la produzione e migliorando il testing dei prodotti e della qualità.  

Ottimizzando le fasi di produzione, l’IA consente di ridurre i costi di realizzazione del prodotto. I benefici potenziali in termini di produttività nelle attività di R&S potrebbero raggiungere un valore compreso tra il 10 e il 15% dei costi totali della funzione. 

Nei settori manifatturiero, automobilistico, aerospaziale e della difesa, il design generativo può creare progetti ottimizzati per soddisfare obiettivi e vincoli specifici, in termini di prestazioni, materiali e metodi di produzione. Questo accelera il processo di progettazione producendo una serie di potenziali soluzioni, tutte da esplorare per gli ingegneri.  

In generale, l’IA generativa offre molteplici opportunità per creare valore nei settori industriali, quali supporto ai processi decisionali, miglioramento della customer experience, più agevole condivisione e accesso alla conoscenza, efficientamento e automazione dei processi aziendali.  

All’impatto stimato nelle singole funzioni aziendali, si devono aggiungere i benefici generati da questa tecnologia per l’intera organizzazione dalla rivoluzione dei sistemi di gestione di knowledge interna. Grazie ad una sempre maggiore padronanza del linguaggio naturale, l’IA generativa può infatti contribuire ad una migliore strutturazione e capacità di sfruttamento del patrimonio informativo proprietario dell’azienda, che consentirebbe ai team di accedere più rapidamente alle informazioni, agevolando così i processi decisionali e l’esecuzione.