Intelligenza Artificiale su misura con i Digital Brains®

Sviluppiamo soluzioni su misura di Intelligenza Artificiale (ma anche IOT e VR ) senza limiti di applicazioni o settori. Il nostro approccio punta ad aiutare i CEO e i manager ad introdurre in modo concreto l’intelligenza artificiale nei processi attraverso un metodo strutturato e in simbiosi con il management stesso.

Attraverso un nostro format proprietario analizziamo, individuiamo e realizziamo soluzioni software potenziate dall’intelligenza artificiale che noi chiamiamo i Digital Brains®  .

Il Digital Brains® è un insieme di algoritmi matematico statistici  che fa leva sulla potenza predittiva dell’AI ottimizzando i tempi e i costi dei processi interessati, permettendo di snellire l’effort in termini di risorse umane, economici e lungaggini burocratiche.

Dalla fase di concept al deployment finale delle soluzioni, accompagniamo i nostri clienti in tutte le fasi della loro digital transformation.

4 modi per introdurre l'AI in azienda

I 4 pilastri per introdurre l’AI in azienda

Pensiamo che ci siano 4 strade principali per approcciare l-AI in azienda. A noi piace lavorare su ognuno di essi ed integrarli

 

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I DIGITAL BRAIN: Piccoli motori intelligenti che potenziano il business

Nella nostra esperienza di software house dedicata all’introduzione dell’AI nella vita quotidiana delle aziende di ogni dimensione, abbiamo riscontrato una naturale aggregazione di alcune tematiche tecniche in macrogruppi funzionali al business.

Questi gruppi di Digital Brain li possiamo sintetizzare come segue:

REVENUE BOOSTERS

Tutti i motori di AI o Machine Learning o Deep Learning, nascono sostanzialmente per replicare task che normalmente vengono svolti dal cervello umano. Alcune applicazioni pratiche dell’AI hanno una ricaduta diretta sui ricavi aziendali, incidendo su diversi kpi utili a generare o incrementare revenues.

Ad esempio i Sistemi di Raccomandazione o  Recommendation System sono degli algoritmi che elaborano una serie ampia di dati in ingresso per determinare, in vario modo, quale potrebbe essere il prodotto più gradito all’utente. Ovviamente questo calcolo viene effettuato a prescindere dalle dichiarazioni dell’utente stesso e si basano soprattutto sul suo comportamento o sulla sua somiglianza ad altri utenti. Aziende come Netflix, Amazon, Facebook, AirBnB e molte altre, hanno con successo sperimentato l’effetto benefico di questi motori che sono utilissimi soprattutto quando parliamo di Ecommerce. Infatti nelle piattaforme di ecommerce, il problema fondamentale è la profondità e ampiezza di gamma che rendono la navigazione dell’inventario praticamente impossibile per un utente. Di solito l’utente si ferma la primo o secondo clic e poi o acquista o abbandona il carrello.

Avere un sistema che permette di anticipare i gusti e proporre all’utente il giusto prodotto al momento giusto incide direttamente sulle variabili di upselling, cross-selling e di abbandono carrello.

Altri digital brain utili per incidere sui ricavi sono i chatbot, che servono per ottimizzare il rapporto con i clienti soprattutto nel caso di assistenza di primo livello; il clustering dei clienti e utenti per poter personalizzare le offerte; o anche strumenti di Computer Vision per poter agevolare l’utente nelle ricerche con fotografie da app degli item del catalogo ecc. ecc.

 

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TREND FORECAST

Ci sono in azienda tante attività che si basano sui dati, dall’elaborazione dei sensori di produzione, al consumo energetico, ai dati di magazzino, vendita, marketing produzione. Tutte queste attività prevedono solitamente lavori di pianificazione, monitoraggio e consuntivazione. A queste possiamo aggiungere le attività di predizione del trend di dati, ossia anticipare l’andamento dei dati in modo da porre in essere le azioni preventive o essere preparati in anticipo in caso di predizioni positive o negative. Esempi di applicazioni che abbiamo realizzato in questo ambito sono: Predizione di trend di consumi energetici da sensori, predizione di andamento dati IOT, predizione consumi di magazzino e dati di vendita per singolo retail. Ma le applicazioni sono praticamente infinite.

Attraverso la predizione del trend è possibile minimizzare i rischi dovuti a trend non compatibili ad esempio è possibile riordinare in anticipo l’assortimento di magazzino quando si prevede un flusso di domanda nel periodo immminente oppure è possibile regolare i dispositivi di consumo energetico in modo da ridurre i consumi , oppure è possibile predisporre forza vendita incrementale in un’area di vendita qualora di prevede un incremento della domanda.

Il Trend Forecast è una delle killer application soprattutto se associata ad altri tool personalizzati che automatizzano i processi.

 

PROCESS AUTOMATION and IMAGE ANALYSIS

La Process Automation è quell’insieme di Digital Brain articolati in modo tale da automatizzare fasi di processo solitamente gestite manualmente. I task ripetitivi possono pesare oltre il 40% del monte ore annuo di un impegnato.

Infatti queste attività sono solitamente a scarso valore aggiunto ma molto onerose in termini di tempo impiegato per svolgerlo. In questi processi oltre il 50% delle attività può essere recuperato inserendo algoritmi di automazione che snelliscono questi tempi morti.

Un esempio è la lavorazione documentale con estrazione di dati da documenti scansionati o pdf leggibili. Capita molto spesso di dover analizzare dei documenti ed estrarne sintesi, elementi distintivi (entità), elaborare frasi, numeri ecc. ecc. Queste attività solitamente sono svolte da una o più persone che da una parte leggono e interpretano il testo e dall’altra parte inputando in file secondari gli elementi estratti o sintetizzati. I Digital Brain fanno tutto questo in automatico e aiutano l’uomo in velocità e accuratezza, infatti se un uomo è accurato quanto un algoritmo sui task di elaborazione del linguaggio naturale, la macchina diventa imbattibile in termini di tempi impiegati: l’algoritmo impiega secondi laddove una persona impiega ore.

Il segreto è dedicare le risorse umane a compiti a maggior valore aggiunto liberando spazio per le attività di routine svolte dalla macchina in quantità maggiore e con maggiore velocità.

 

Con l’IMAGE ANALYSIS inoltre è possibile automatizzare tutte le attività legate alla ‘vista’ ossia la capacità che noi esseri umani abbiamo innata di osservare ed interpretare l’immagine che abbiamo dinanzi. Con le tecniche di computer vision è possibile istruire la amacchina a trovare difetti in componenti, valutare il grado di deperimento di un prodotto, osservare le etichette di vini e trovarne quelle più simili, individuare la postura di una persona, ricostruire oggetti in 3d, controllare preventivamente un’area e molte altre applicazioni.

Noi abbiamo usato l’AI per estrapolare elementi di documenti scansionati (immagini) e estrarne il dato strutturato, ma anche per clusterizzare fotografie di inventari di e-commerce e aiutare l’utente a trovare i prodotti più simili. La computervision è una verticale di applicazione molto affascinante e utile nelle aziende di produzione, per le attività di controllo, per il quality control e per tante altre applicazioni

 

DATA SCIENCE

Le tecniche di data science raggruppano tutte le metodologie utili per analizzare fenomeni basati sui dati e estrapolare significati spesso invisibili all’occhio umano e permettono attività non immediatamente realizzabili con metodi tradizionali.

Per un nostro cliente, ad esempio, abbiamo svolto un’analisi su una vasta mole di dati di ticket di assistenza clienti e abbiamo estrapolato, attraverso i Digital Brain, fenomeni che il management aveva solamente intuito ma mai dimostrato con elementi oggettivi numerici. Inoltre quando si inizia un lavoro di Data Science, ina automatico emergono aree di miglioramento attraverso automatismi e RPA (Robotic Process Automation). In un altro business case, abbiamo aiutato il reparto vendite di una grande azienda a prevedere la giusta combinazione di personale di vendita e prevendita per massimizzare il risultato dei vari deals. Avere motori predittivi e analisi a supporto permette di eliminare il fenomeno del ‘lo abbiamo sempre fatto così’ ma soprattutto fornisce eidenze matematiche e statistiche alle decisioni imprenditoriali e manageriali.

In questa categoria rientrano un po’ tutti gli algoritmi di Machine Learning e di DeepLearning ma anche tutte le metodologie di Analisi dati con base matematico statistica.

 

Possiamo scrivere per ore di esempi di applicazione di AI ai vari settori e funzioni aziendali.

Ma il miglior metodo è quello di procedere attraverso un assessment light in videocall e analizzare direttamente le esigenze di ogni impresa e individuare i digital brain più adeguati allo scopo

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