Già nel 2016, quando si iniziava a parlarne, si diceva che i chatbot, programmi dotati di intelligenza artificiale capaci di interagire con gli utenti come farebbe un essere umano, ci avrebbero messo poco a soppiantare non solo la maggior parte delle applicazioni mobili, ma anche i call center e altri sistemi di servizio al cliente. Oggi si può affermare che la rivoluzione è incominciata e che già moltissime aziende li utilizzano a scopi differenti. E forse, un giorno, prenderanno addirittura il posto degli e-commerce. Perché se le app ci hanno messo alcuni anni a decollare, per i bot la strada era spianata. Questi sono basati infatti su una tecnologia che tutti stiamo già usando nel quotidiano, quella delle chat. Primo abilitatore è proprio Facebook, che permette alle aziende di integrare nel loro profilo Messenger le strutture per lo sviluppo di bot. Secondo il report Can Virtual Experiences Replace Reality? di Oracle, l’80% delle aziende prevede di servirsi di chatbot entro i prossimi due anni. Anzi, forse tra due anni le chat robotiche inizieranno già a essere superate. A pensarci saranno altre applicazioni di intelligenza artificiale e machine learning, quelle basate sugli assistenti vocali.

Intelligenza artificiale: il futuro

Secondo una recente ricerca di Accenture, le aziende rischiano di perdere importanti opportunità di crescita se non sapranno attivarsi per rimodellare la forza lavoro, fornendo a tutti i collaboratori gli strumenti adeguati per avvantaggiarsi delle tecnologie intelligenti. Lo studio di Accenture Strategy Reworking the Revolution: Are you ready to compete as intelligent technology meets human ingenuity to create the future workforce?, stima che i ricavi delle imprese potrebbero crescere del 38% entro il 2020, a patto che investano sull’intelligenza artificiale e su un’efficace cooperazione uomo-macchina almeno quanto le aziende leader di mercato. A queste condizioni, anche il livello di occupazione potrebbe beneficiare di un aumento del 10%. Per l’economia mondiale globale, ciò si tradurrebbe in una crescita dei profitti pari a 4,8 trilioni di dollari.

Tuttavia, si riscontra ancora un ampio divario tra l’apertura dei lavoratori verso l’intelligenza artificiale e le iniziative concrete avviate dai manager per favorire la loro riqualificazione: questo mette a rischio le potenzialità di crescita. Infatti, sebbene il 54% dei dirigenti aziendali consideri la collaborazione uomo-macchina cruciale per il business, solo il 3% ha previsto un aumento significativo degli investimenti nella riqualificazione dei propri collaboratori entro i prossimi tre anni.

Il machine learning

Il machine learning è quella parte dell’intelligenza artificiale che descrive le regole e riconosce i pattern da grandi quantità di dati, in modo da prevedere i dati futuri. Il machine learning è già arrivato nelle aziende e contribuisce attivamente al lavoro di ogni giorno. È quello che emerge da una ricerca commissionata da ServiceNow a Oxford Economics, intitolata The Global CIO Point of View, che ha coinvolto 500 CIO in tutto il mondo.

Il 48% dei CIO europei ha affermato di essere già oltre l’automazione delle attività di routine –per esempio gli alert di sicurezza – e di puntare all’automazione di decisioni più complesse (ad esempio, la risposta ai security incident). L’85% del campione ha dichiarato di scegliere il machine learning per ottenere valore sostanziale o trasformativo e prendere decisioni più accurate. Il 65%, infatti, dichiara che le decisioni prese attraverso il machine learning risultano più accurate di quelle prese dall’uomo.

Intelligenza artificiale, esempi concreti: i chatbot

Il comparatore di prezzi per voli aerei Kayak ha lanciato il suo chatbot per trovare le migliori opzioni di viaggio. I clienti possono porre richieste come: “Ho bisogno di un volo da Milano a Miami” e il chatbot inizierà a fare domande circa date, orari e compagnie aeree preferiti. L’azienda italiana Travel Appeal ha sviluppato il chatbot della catena alberghiera Best Western, che aiuta il cliente a disegnare nei minimi dettagli il proprio soggiorno in hotel. La chat “darà una mano” anche nell’acquisto di abbigliamento, cibo, libri e altri generi di consumo.

Negli Stati Uniti grandi aziende di diversi settori, da Burger King ad Hm passando per Burberry, ricorrono ai chatbot per proporre ai clienti prodotti e acquisti online. In questi casi il chatbot manda messaggi con scelte multiple o induce l’utente a un’azione: dal pagamento dello stesso con Paypal o carta di credito, al re indirizzamento al sito di e-commerce del marchio.

Sono infine sempre di più le aziende che li usano per il markerting: lieviti Paneangeli ha sviluppato il primo chatbot di ricette, Fissan quello per dare consigli alle neomamme.

Intelligenza artificiale, esempi concreti: il machine learning

I servizi di Expedia, il sito di ricerca e prenotazione voli e hotel, sono stati sviluppati sull’apprendimento automatico, il machine learning. Fornire risultati di ricerca qualità è infatti una grande sfida, perché gli itinerari e gli orari dei voli sono in continua evoluzione. Per questo il servizio di machine learning proprietario che ricerca la tariffa migliore deve continuamente “imparare autonomamente e adattarsi”. Expedia usa il machine learning anche in algoritmi per rilevamento delle frodi. Il prossimo passo è consentire ai clienti di eseguire ricerche di viaggio utilizzando il linguaggio naturale.

Mastercard utilizza il machine learning per automatizzare attività ripetitive e manuali, e liberare gli esseri umani affinchè si occupino di altre attività aumentando la produttività.  Ma Mastercard utilizza anche strumenti ML per aumentare il change management in tutto il suo ecosistema di prodotti e servizi. Per esempio, gli strumenti machine learning aiutano a determinare quali sono le modifiche meno rischiose e quelle che richiedono controlli supplementari. Infine l’azienda lo utilizza per rilevare anomalie nel suo sistema che suggeriscono tentativi di intrusione da parte di hacker.