Le 125 migliori applicazioni di intelligenza artificiale generativa

Sulla base della nostra analisi di oltre 30 studi di caso e 10 benchmark, in cui abbiamo testato e confrontato oltre 40 prodotti, abbiamo identificato 125 casi d'uso di intelligenza artificiale generativa nelle seguenti categorie:

• Applicazioni generali di genAI
• Applicazioni di genAI specifiche per settore
• Applicazioni di genAI specifiche per funzione aziendale

Per altre applicazioni dell'intelligenza artificiale per richieste in cui esiste una singola risposta corretta (ad esempio, previsione o classificazione), consulta le applicazioni di intelligenza artificiale.

Puoi anche vedere applicazioni di intelligenza artificiale generativa, casi d'uso ed esempi reali in un elenco che puoi filtrare in base a vari criteri, come la funzione aziendale o il settore.

Applicazioni generali di genAI

> Applicazioni video

1. Generazione video

Strumenti di produzione video basati sull'intelligenza artificiale, inclusi generatori di video AI, piattaforme di creazione di contenuti e soluzioni di editing, consentono alle aziende di produrre video di alta qualità, personalizzare i contenuti e ottimizzare le prestazioni. Questi strumenti aiutano a ridurre i costi, gestire la produzione e consentono visuali dinamiche e astratte in pochi minuti.

Abbiamo valutato i principali strumenti di generazione video AI per determinarne l'efficacia nella creazione di video dimostrativi di prodotti di alta qualità per l'eCommerce.

Ogni strumento AI è stato testato utilizzando immagini stock e valutato su 10 in base alla conformità al prompt (accuratezza nel seguire le istruzioni), all'accuratezza fisica (fisica e interazioni realistiche) e all'integrità del prodotto (coerenza nell'aspetto e nei dettagli). Ecco alcune delle nostre osservazioni:

• Problemi comuni: Molti strumenti AI hanno faticato a comunicare accuratamente i dettagli del prodotto, mantenere le caratteristiche specifiche del marchio e garantire la compatibilità con i prompt.
• Principali risultati: I video generati dall'AI non sono ancora completamente affidabili per la visualizzazione dei prodotti eCommerce senza un'ulteriore ottimizzazione. Migliorare i prompt e il fine-tuning dei modelli AI potrebbe migliorare i risultati.

Esempio reale: Netflix ha utilizzato l'intelligenza artificiale generativa per la prima volta in una serie TV, aggiungendo riprese generate dall'AI alla serie fantascientifica argentina "El Eternauta". Il co-CEO Ted Sarandos ha dichiarato che l'AI ha aiutato i team VFX a creare scene complesse, come un edificio che crolla, molto più velocemente e a costi inferiori rispetto ai metodi tradizionali, rendendo la produzione finanziariamente fattibile.

Sebbene la mossa abbia sollevato preoccupazioni sulla perdita di posti di lavoro nel settore dell'intrattenimento, Sarandos ha dichiarato che l'AI è destinata a supportare i creatori umani piuttosto che sostituirli.¹

Consulta la perdita di posti di lavoro dovuta all'AI per saperne di più sulle recenti previsioni su come l'AI influenzerà il mercato del lavoro.

2. Previsione video

Un sistema di previsione video basato su GAN:

• Comprende sia gli elementi temporali che spaziali di un video 
• Genera la sequenza successiva in base a tale conoscenza (Vedi la figura sottostante) 
• Distingue tra sequenze probabili e non probabili

Le previsioni video basate su GAN possono aiutare a rilevare anomalie che sono cruciali in un'ampia gamma di settori, tra cui sicurezza e sorveglianza.

Esempio reale: Lucid Dream Network ha potenziato la sua produzione video utilizzando lo strumento da script a video di Pictory, che offriva modelli predefiniti e un'integrazione fluida di musica e visuali.

Questa innovazione ha aiutato l'azienda ad aumentare la sua produttività del 350% e ad ampliare la sua portata e il suo coinvolgimento sui social media del 500%.²

3. Editing e animazione video AI

Oltre alla generazione, l'intelligenza artificiale generativa può aiutare con l'editing, lo storyboard e l'animazione. Questi strumenti automatizzano il movimento della telecamera, il doppiaggio labiale e le transizioni di scena.

Le applicazioni includono:

• Video di formazione aziendale automatizzati
• Riassunto video per i social media
• Trasferimento di stile per la narrazione animata

Esempio reale: Runway Gen-3 consente l'editing video guidato dal testo con coerenza della scena e controllo del movimento, riducendo i tempi di post-produzione di oltre il 70% per i team di marketing.³

> Applicazioni immagine

4. Generazione immagine

Con l'intelligenza artificiale generativa, gli utenti possono trasformare il testo in immagini e generare immagini realistiche in base a un'impostazione, un soggetto, uno stile o una località specificati. Pertanto, è possibile generare il materiale visivo necessario in modo rapido e semplice. 

È anche possibile utilizzare questi materiali visivi per scopi commerciali, rendendo la creazione di immagini generate dall'AI un elemento prezioso nei media, nel design, nella pubblicità, nel marketing, nell'istruzione e in altri campi. Ad esempio, un generatore di immagini può aiutare un grafico a creare l'immagine di cui ha bisogno (Vedi la figura sottostante).

Figura 1: Questa immagine generata dall'AI è stata prodotta sulla base della descrizione testuale di "Orsacchiotti che fanno la spesa in stile ukiyo-e".⁴

Esempio reale: Coca-Cola, in collaborazione con OpenAI e Bain & Company, ha lanciato la piattaforma "Create Real Magic".

Utilizzando i modelli OpenAI's GPT-4 e DALL-E per la generazione creativa, questo progetto ha permesso agli utenti di creare opere d'arte personalizzate utilizzando icone di Coca-Cola, come la bottiglia sagomata e Babbo Natale.⁵

5. Traduzione semantica da immagine a foto

Sulla base di un'immagine semantica o di uno schizzo, è possibile produrre una versione realistica di un'immagine. Grazie al suo ruolo facilitante nella diagnosi, questa applicazione è utile per il settore sanitario.

Figura 3: Generazione di layout di probabilità di allocazione dello spazio sintetico basati su GAN condizionali addestrati.⁶

6. Conversione da immagine a immagine

Comporta la trasformazione degli elementi esterni di un'immagine, come il suo colore, il mezzo o la forma, preservando i suoi elementi costitutivi. 

Un esempio di tale conversione sarebbe trasformare un'immagine diurna in un'immagine notturna. Questo tipo di conversione può essere utilizzato anche per manipolare gli attributi fondamentali di un'immagine, colorizzarla o cambiarne lo stile. 

7. Aumento della risoluzione dell'immagine (super-risoluzione)

L'intelligenza artificiale generativa impiega vari metodi per generare nuovi contenuti basati su contenuti esistenti. Le Reti Avversariali Generative (GAN) sono uno di questi metodi. Un GAN è composto da un generatore e un discriminatore che crea nuovi dati e ne garantisce il realismo.

Il metodo basato su GAN consente di creare una versione ad alta risoluzione di un'immagine tramite Super-Resolution GAN. Questo metodo è utile per produrre versioni di alta qualità di materiale d'archivio e/o materiale medico che non è economico salvare in formato ad alta risoluzione. Un altro caso d'uso è per scopi di sorveglianza.

8. Co-piloti di design AI

Gli strumenti di design creativo generativo AI possono automatizzare il layout, l'abbinamento dei colori e la creazione di modelli mantenendo la coerenza del marchio.

Le applicazioni includono:

• Da testo a modello per presentazioni e social media
• Generazione dell'identità del marchio
• Design dinamico della campagna A/B

Esempio reale: Figma AI genera auto-layout e abbinamenti di tipografia basati su prompt testuali, riducendo i tempi di progettazione per i team di marketing.⁷

9. Generazione di forme 3D

In quest'area, la ricerca è in corso per creare versioni 3D di alta qualità di oggetti. Utilizzando la generazione di forme basata su GAN, è possibile ottenere forme migliori in termini di somiglianza con la fonte. Inoltre, è possibile generare e manipolare forme dettagliate per creare la forma desiderata.

Le applicazioni includono:

• Visualizzazione immobiliare
• Design del prodotto e produzione di gemelli digitali
• Turismo virtuale e formazione tramite simulazione

Esempio reale: Luma AI utilizza Gaussian Splatting per ricostruire spazi 3D fotorealistici per ambienti di marketing digitale e gaming.⁸

Figura 4: SP-GAN: Generazione e manipolazione di forme 3D guidata da sfere.⁹

> Applicazioni audio

10. Generatore da testo a voce

Le GAN consentono la produzione di audio vocale realistico. Per ottenere risultati realistici, i discriminatori fungono da istruttori che accentuano, modulano e/o modulano la voce. 

La generazione TTS ha molteplici applicazioni aziendali, come l'istruzione, il marketing, il podcasting e la pubblicità. Ad esempio, un educatore può convertire le proprie note di lezione in materiali audio per renderle più attraenti, e lo stesso metodo può essere utile anche per creare materiali educativi per persone con disabilità visive. Oltre ad eliminare la spesa per artisti vocali e attrezzature, il TTS offre anche alle aziende molte opzioni in termini di lingua e repertorio vocale.

Utilizzando questa tecnologia, migliaia di libri sono stati convertiti in audiolibri.¹⁰

Scopri di più sulle capacità dei modelli linguistici di grandi dimensioni nella generazione di testo.

Esempio reale: Twilio ha potenziato le sue capacità di sintesi vocale attraverso la collaborazione con Amazon Polly, un servizio cloud da testo a voce.

Questa partnership ha introdotto oltre 50 voci in 25 lingue sulla piattaforma di Twilio e ha fornito agli sviluppatori nuove API per un controllo più avanzato della sintesi vocale nelle loro applicazioni vocali.¹¹

11. Conversione da voce a voce

Un'applicazione relativa all'audio dell'intelligenza artificiale generativa consiste nella generazione di voci da fonti audio esistenti. Con la conversione STS, le voci fuori campo possono essere create facilmente e rapidamente, il che è vantaggioso per settori come il gaming e il cinema.

Con questi strumenti, è possibile generare voci fuori campo per un documentario, uno spot pubblicitario o un gioco senza assumere un artista vocale.

12. Generazione musicale

L'intelligenza artificiale generativa è anche utile nella produzione musicale. Gli strumenti di generazione musicale possono essere utilizzati per generare nuovi materiali musicali per pubblicità o altri scopi creativi.

In questo contesto, tuttavia, rimane un ostacolo importante da superare, ovvero la violazione del copyright risultante dall'inclusione di opere protette da copyright nei dati di addestramento. Scopri di più sull'etica dell'AI.

> Applicazioni basate sul testo

13. Generazione di idee

L'output di un LLM potrebbe non essere adatto alla pubblicazione a causa di problemi come allucinazioni, diritti d'autore, ecc. Tuttavia, la generazione di idee è probabilmente il caso d'uso più comune per la generazione di testo. Lavorare con le macchine nell'ideazione consente agli utenti di scansionare rapidamente lo spazio delle soluzioni.

È sorprendente ricevere l'aiuto di una macchina per diventare più creativi come esseri umani. Questo è possibile perché le capacità dell'intelligenza artificiale generativa sono piuttosto diverse (ad esempio, più flessibili, meno affidabili) rispetto a come pensiamo tipicamente alle capacità delle macchine.¹²

14. Generazione di testo

I ricercatori hanno fatto ricorso alle GAN per offrire alternative alle carenze degli algoritmi ML all'avanguardia. Le GAN sono anche addestrate per la generazione di testo, oltre al loro uso iniziale per scopi visivi.

Creare dialoghi, titoli o annunci tramite intelligenza artificiale generativa è una pratica comune nei settori del marketing, del gaming e della comunicazione.

Un chiaro esempio di intelligenza artificiale generativa in azione è l'uso di assistenti email AI per generare testo email. Gli assistenti email AI aiutano gli utenti a risparmiare tempo generando email complete e rifinite da prompt brevi, garantendo un tono e una qualità coerenti.

Offrono anche suggerimenti di risposta sensibili al contesto per le email in arrivo, consentendo risposte rapide ed efficienti ai messaggi di routine.

Ad esempio, uno studio del 2025 ha indagato se le persone possono distinguere tra risposte terapeutiche scritte da terapeuti esperti e quelle generate da ChatGPT, come queste risposte si allineano con i principi terapeutici chiave e le loro differenze linguistiche.

In un ampio campione, i risultati hanno mostrato che i partecipanti potevano raramente distinguere tra le risposte generate dall'AI e quelle dei terapeuti, e le risposte di ChatGPT sono state valutate più alte in termini di qualità terapeutica. L'analisi linguistica suggerisce che la migliore contestualizzazione dell'AI potrebbe contribuire alla sua efficacia.

Mentre questi risultati evidenziano il potenziale dell'intelligenza artificiale generativa per migliorare la psicoterapia, preoccupazioni etiche come la tecnofobia e l'equilibrio tra creatività e pratica basata sull'evidenza devono essere affrontate con cura mentre il ruolo dell'AI nella salute mentale continua a evolversi.¹³

Esempio reale: Meta AI's Brain2Qwerty decodifica le frasi dall'attività cerebrale durante la digitazione, utilizzando segnali non invasivi di elettroencefalografia (EEG) e magnetoencefalografia (MEG).

A differenza dei metodi precedenti che richiedevano agli utenti di immaginare movimenti o concentrarsi su stimoli esterni, Brain2Qwerty interpreta i movimenti di digitazione naturali, rendendo la decodifica delle onde cerebrali più intuitiva. Il modello è composto da tre moduli chiave:

• Modulo convoluzionale: Estrae caratteristiche spaziali e temporali dai segnali EEG e MEG.
• Modulo Transformer: Elabora le sequenze di input per migliorare la comprensione e l'espressione.
• Modulo modello linguistico: Utilizza un modello linguistico pre-addestrato a livello di caratteri per affinare e migliorare l'accuratezza del testo.

Nelle valutazioni, Brain2Qwerty ha raggiunto un tasso di errore dei caratteri (CER) del 67% utilizzando l'EEG e il 32% con MEG, mentre il partecipante con le prestazioni migliori ha raggiunto un CER del 19% in condizioni ottimali.

Pur essendo promettente, l'approccio affronta sfide, tra cui la necessità di decodifica in tempo reale, la limitata portabilità e disponibilità delle apparecchiature MEG e ulteriori test per individui con disabilità motorie o del linguaggio.¹⁴

Esplora altri esempi di modelli linguistici di grandi dimensioni e applicazioni, come la generazione di testo.

15. Creazione di contenuti personalizzati

Può essere utilizzato per generare contenuti personalizzati per gli individui in base alle loro preferenze personali, interessi o ricordi. Questo contenuto potrebbe essere sotto forma di testo, immagini, musica o altri media e potrebbe essere utilizzato per: 

• Post sui social media
• Articoli del blog
• Raccomandazioni di prodotti 

La creazione di contenuti personali con l'intelligenza artificiale generativa ha il potenziale per fornire contenuti altamente personalizzati e pertinenti.

16. Analisi del sentiment/classificazione del testo

L'analisi del sentiment, nota anche come estrazione di opinioni, utilizza l'elaborazione del linguaggio naturale e il text mining per decifrare il contesto emotivo dei materiali scritti.

L'intelligenza artificiale generativa può essere utilizzata nell'analisi del sentiment generando dati di testo sintetici etichettati con vari sentimenti (ad esempio, positivo, negativo, neutro). Questi dati sintetici possono quindi essere utilizzati per addestrare modelli di deep learning per eseguire l'analisi del sentiment su dati di testo del mondo reale.

Può anche essere utilizzato per generare testo specificamente progettato per trasmettere un particolare sentimento. Ad esempio, un sistema di intelligenza artificiale generativa potrebbe essere utilizzato per creare post sui social media intenzionalmente positivi o negativi, con l'obiettivo di influenzare l'opinione pubblica o plasmare il sentimento di una particolare conversazione.

Questi possono essere utili per mitigare il problema dello squilibrio dei dati per l'analisi del sentiment delle opinioni degli utenti (come nella figura sottostante) in molti contesti, come l'istruzione e i servizi clienti.

Figura 5: L'impatto della generazione di testo sintetico per l'analisi del sentiment utilizzando modelli basati su GAN.

17. Ricerca intelligente

La Ricerca Intelligente sfrutta l'elaborazione del linguaggio naturale e l'apprendimento automatico per fornire risultati precisi e sensibili al contesto. A differenza delle ricerche tradizionali per parole chiave, comprende l'intento dell'utente, elabora query in linguaggio naturale e fornisce risultati basati sul significato piuttosto che su corrispondenze esatte di parole.

Funzionalità come il completamento automatico, i suggerimenti in tempo reale e il filtraggio a faccette consentono agli utenti di affinare le ricerche. Inoltre, può supportare input vocali e visivi.

La ricerca intelligente è ampiamente applicata in tutti i settori. Nell'eCommerce, la Ricerca Intelligente può aiutare i clienti a localizzare i prodotti in modo efficiente, mentre negli ambienti aziendali consente il facile recupero di documenti e risorse.

Esempio reale: Booking.com ha introdotto i Filtri Intelligenti, uno strumento che consente agli utenti di esprimere le proprie preferenze in linguaggio naturale direttamente in una casella di ricerca.

Ad esempio, un viaggiatore che pianifica un viaggio di fine settimana ad Amsterdam potrebbe cercare "hotel con una grande palestra e vista sul canale dalla camera". I Filtri Intelligenti analizzano quindi l'input, identificano l'intento dell'utente e applicano i filtri più pertinenti dall'inventario di Booking.com.¹⁵

> Applicazioni basate sul codice

18. Generazione di codice

Ancileo, un fornitore di software per compagnie assicurative, ha utilizzato Amazon Q per migliorare l'efficienza dei suoi sviluppatori. Amazon Q ha aiutato gli sviluppatori a risolvere i problemi di codice più velocemente, riducendo i tempi di risoluzione dei problemi del 30%.

Inoltre, Ancileo ha integrato il ticketing e la documentazione per migliorare i processi di onboarding e semplificare la comunicazione interna.

L'intelligenza artificiale generativa potenzia lo sviluppo software generando automaticamente codice, riducendo quindi la necessità di programmazione manuale.

Figura 6: Generazione di un modulo HTML e codice di invio JavaScript con OpenAI's ChatGPT.

Esempio reale: Amazon ha introdotto Amazon Q, uno strumento basato sull'intelligenza artificiale che riduce significativamente il tempo e lo sforzo necessari per aggiornare software fondamentali come Java.

Questo strumento automatizza le trasformazioni del codice, riducendo il tempo di aggiornamento da 50 giorni di sviluppo a poche ore e risparmiando un stimato 4.500 anni di lavoro degli sviluppatori.

In sei mesi, Amazon ha modernizzato oltre la metà dei suoi sistemi Java, migliorando la sicurezza e riducendo i costi infrastrutturali, con un risparmio di efficienza annuale di 260 milioni di dollari. Ciò evidenzia come l'AI possa guidare importanti miglioramenti della produttività nella manutenzione del software per le grandi imprese.¹⁶

19. Completamento del codice

Uno degli usi più diretti dell'intelligenza artificiale generativa per la codifica è suggerire completamenti del codice mentre gli sviluppatori digitano. Questo può risparmiare tempo e ridurre gli errori, specialmente per compiti ripetitivi o noiosi.

20. Revisione del codice

L'intelligenza artificiale generativa può anche essere utilizzata per eseguire controlli di qualità sul codice esistente e ottimizzarlo suggerendo miglioramenti o generando implementazioni alternative più efficienti o più facili da leggere.

21. Correzione dei bug

Può aiutare a identificare e correggere i bug nel codice generato analizzando i modelli di codice, identificando potenziali problemi e suggerendo correzioni.

22. Refactoring del codice

L'intelligenza artificiale generativa può essere utilizzata per automatizzare il processo di refactoring del codice, rendendolo più facile da mantenere e aggiornare nel tempo.

23. Controllo dello stile del codice

L'intelligenza artificiale generativa può analizzare il codice per verificare l'aderenza alle linee guida di stile di codifica, garantendo coerenza e leggibilità in tutto il codice.

24. Generazione di casi di test

Strumenti generativi come ChatGPT possono aiutare a generare casi di test in base ai requisiti dell'utente o alle user story, fornire una descrizione chiara della funzionalità dell'applicazione e creare molteplici scenari e casi di test per coprire vari aspetti dell'applicazione.

Esempio reale: I team di Anthropic applicano Claude Code in un'ampia gamma di funzioni, tra cui ingegneria, design del prodotto, marketing, legale e data science, per aumentare l'efficienza, ridurre il carico di lavoro manuale e supportare l'esecuzione indipendente dei compiti.

I team tecnici lo utilizzano per il prototipaggio rapido, il debug, la generazione di test, l'automazione dell'infrastruttura e la navigazione in codebase complessi, spesso accelerando i cicli di sviluppo e migliorando la qualità del codice.

I team non tecnici, come legale e marketing, lo utilizzano per creare strumenti interni, automatizzare processi ripetitivi ed eseguire esperimenti senza richiedere competenze di ingegneria del software.¹⁷

25. Generazione di codice di test

Strumenti come ChatGPT possono convertire descrizioni in linguaggio naturale in script di automazione dei test. Comprendere i requisiti descritti in linguaggio semplice può tradurli in comandi specifici o frammenti di codice nel linguaggio di programmazione o framework di automazione dei test desiderato.

Figura 7: NLP agli script di test tramite ChatGPT-4.

26. Manutenzione degli script di test

ChatGPT può aiutare a gestire gli script di test individuando codice obsoleto o duplicato, offrendo miglioramenti e aggiornandoli automaticamente in base a nuovi requisiti.

27. Documentazione dei test

I modelli di intelligenza artificiale generativa possono generare dati di test realistici in base ai parametri di input, come la creazione di indirizzi email validi, nomi, località e altri dati di test che rispettano modelli o requisiti specifici.

28. Analisi dei risultati dei test

ChatGPT e altri strumenti simili possono analizzare i risultati dei test e fornire un riepilogo, incluso il numero di test passati/falliti, la copertura dei test e i potenziali problemi.

> Altre applicazioni

29. Intelligenza artificiale conversazionale

Un altro caso d'uso dell'intelligenza artificiale generativa consiste nel generare risposte all'input dell'utente sotto forma di linguaggio naturale. Questo tipo è comunemente utilizzato in chatbot e assistenti virtuali, progettati per fornire informazioni, rispondere a domande o eseguire compiti per gli utenti tramite interfacce conversazionali come finestre di chat o assistenti vocali.

ChatGPT è un esempio popolare di intelligenza artificiale conversazionale. Offre una conversazione altamente informativa e integrata agli utenti, come discussioni filosofiche. Ad esempio, puoi controllare una chat con ChatGPT di seguito.

Figura 8: Una conversazione con ChatGPT.

Esempio reale: O2, fornitore britannico di servizi di telecomunicazioni, e l'agenzia creativa AI di VCCP, Faith, hanno lanciato una campagna innovativa per combattere i truffatori telefonici utilizzando Daisy, una Conversational AI realistica. Daisy è progettata per coinvolgere i truffatori in lunghe conversazioni, proteggendo così il pubblico dalle frodi.

Ispirata a una nonna reale e modellata sugli stereotipi dei truffatori delle vittime anziane, Daisy interagisce con i truffatori in tempo reale, condividendo storie inventate, dati bancari falsi e hobby come il lavoro a maglia. Ingannando i truffatori facendogli credere di aver preso di mira una persona reale, Daisy interrompe le loro operazioni e evidenzia le tattiche comuni per educare il pubblico sulla prevenzione delle truffe.

La creazione di Daisy ha coinvolto tecnologie AI avanzate, tra cui un modello linguistico di grandi dimensioni per la sua personalità, un modello di diffusione per visuali fotorealistiche e modellazione vocale basata sulla nonna di un dipendente di VCCP.¹⁸

Esplora i tipi di intelligenza artificiale conversazionale.

30. Sintesi dei dati

L'intelligenza artificiale generativa può produrre dati sintetici che imitano le statistiche del mondo reale senza fare affidamento su punti dati effettivi, rendendola utile per l'addestramento dei modelli, la privacy dei dati e le attività NLP.

31. Visualizzazione dei dati

Alcuni modelli generativi come ChatGPT possono eseguire la visualizzazione dei dati, che è utile in molte aree. Può essere utilizzato per caricare dataset, eseguire trasformazioni e analizzare dati utilizzando librerie Python come pandas, numpy e matplotlib.

Puoi chiedere a ChatGPT Code Interpreter di eseguire determinati compiti di analisi e scriverà ed eseguirà il codice Python appropriato. Inoltre, puoi chiedere al modello di visualizzare i tuoi dati in un formato preferito.

Figura 9: Analisi dei dati con l'interprete di codice ChatGPT.

Scopri cos'è ChatGPT Code Interpreter e i suoi vari casi d'uso.

32. Conversione dei file

L'interprete di codice ChatGPT può convertire file tra formati diversi, a condizione che le librerie necessarie siano disponibili e che l'operazione possa essere eseguita utilizzando codice Python.

33. Risoluzione di problemi matematici

In generale, i modelli linguistici di grandi dimensioni sono in grado di comprendere domande matematiche e risolverle. Questo include problemi di base ma anche complessi, a seconda del modello. Di seguito è riportato un esempio delle capacità di ChatGPT in questo ambito.

Figura 10: Risoluzione di problemi matematici con i plugin ChatGPT di OpenAI.¹⁹

34. Assistenti AI multimodali

Recenti progressi, come OpenAI's GPT-4o, Google Gemini 1.5 Pro e Anthropic Claude 3.5, hanno unificato la comprensione di testo, immagini e audio in un singolo modello. Questi assistenti multimodali elaborano e generano più formati contemporaneamente.

Le applicazioni includono:

• Chat vocale e video in tempo reale con ragionamento contestuale
• Risposta a domande visive e interpretazione di grafici
• Sistemi di assistenza clienti "Vedi, ascolta, rispondi"

Esempio reale: OpenAI's GPT-4o integra il riconoscimento vocale, la visione e la generazione di testo, consentendo agli utenti di tenere conversazioni parlate naturali con analisi visiva in tempo reale di oggetti o documenti.²⁰

Applicazioni di genAI specifiche per settore

> Applicazioni sanitarie

35. Scoperta e sviluppo di farmaci

Sfruttando la potenza degli algoritmi di intelligenza artificiale generativa per trovare potenziali candidati farmaci e testarne l'efficacia con simulazioni al computer, si potrebbe accelerare notevolmente il processo di scoperta di nuovi farmaci, dagli studi preclinici sugli animali ai test clinici sull'uomo.

Esempio reale: LeewayHertz²¹ sviluppa agenti AI e co-piloti personalizzati per semplificare la scoperta di farmaci e aiutare le aziende a risparmiare tempo e risorse in varie fasi:

• Identificazione del bersaglio: Analizza i dati biologici per identificare e dare priorità a bersagli farmacologici promettenti.
• Ottimizzazione del lead: Esamina librerie chimiche, genera nuove molecole e ottimizza le proprietà molecolari.
• Valutazione preclinica: Prevede il comportamento dei farmaci e le potenziali interazioni, garantendo sicurezza ed efficacia.
• Riposizionamento dei farmaci: Trova nuove applicazioni per farmaci esistenti analizzando database e pathway delle malattie.
• Progettazione di studi clinici: Analizza i dati dei pazienti per progettare studi mirati, migliorando l'efficienza e i tassi di successo.

Il software di intelligenza artificiale generativa aiuta anche a progettare nuove biomolecole, proteine e agenti terapeutici integrando conoscenze biologiche e dati biomedici strutturati (ad esempio, modelli generativi potenziati da grafi della conoscenza per la scoperta mirata di farmaci).²²

Le applicazioni includono:

• Generazione di molecole su misura con maggiore rilevanza biologica.
• Progettazione di terapie multi-bersaglio.
• Generazione di enzimi e biomateriali personalizzati.

36. Medicina personalizzata

Un'altra applicazione dell'intelligenza artificiale generativa nella medicina personalizzata è creare modelli che possono servire come chatbot medici per comprendere i sintomi dei pazienti e produrre diagnosi con crescente accuratezza in base alle dichiarazioni dei pazienti e ai risultati dei test.²³ Poi, questi modelli possono creare piani di trattamento individualizzati su misura per la storia medica del paziente, i sintomi e altro ancora.

Esempio reale: AI4BetterHearts è un'iniziativa globale guidata dalla Fondazione Novartis, Microsoft AI for Health e partner per migliorare la salute cardiovascolare unendo e analizzando i dati sulla salute del cuore.

La collaborazione mira a rompere i silos di dati e sfruttare l'apprendimento automatico per trasformare i sistemi sanitari da reattivi a preventivi. In collaborazione con il Health Systems Innovation Lab di Harvard, l'iniziativa esamina le prestazioni dei sistemi sanitari in 80 paesi, con approfondimenti che completano la rete di equità sanitaria AI4HealthyCities.²⁴

37. Miglioramento delle immagini mediche

Combinando la potenza dell'apprendimento automatico con le tecnologie di imaging medico, come le scansioni TC e RM, gli algoritmi di intelligenza artificiale generativa possono migliorare la precisione nelle immagini mediche, producendo risultati migliori.

38. Gestione della salute della popolazione

Utilizzare l'intelligenza artificiale generativa in ambito sanitario può anche portare a una migliore gestione della salute a livello di popolazione, consentendo ai decisori politici di:

• Accedere a informazioni demografiche più dettagliate 
• Progettare iniziative di sanità pubblica mirate a beneficio delle comunità svantaggiate.

Esempio reale: BCG e Zeiss hanno sviluppato un'applicazione di intelligenza artificiale generativa per aiutare i professionisti sanitari a fornire risposte accurate e tempestive alle richieste dei pazienti.

Questo strumento AI genera risposte basate su materiali pre-approvati e garantisce che informazioni accurate vengano fornite ai pazienti. In base ai primi feedback, il 79% delle risposte generate dall'AI risulta pronto per l'invio senza modifiche.

L'applicazione mira a migliorare il coinvolgimento dei pazienti e permettere ai medici di concentrarsi maggiormente sull'assistenza ai pazienti, potenzialmente aumentando la domanda di trattamenti.²⁵

39. Chatbot AI per il controllo dei sintomi

I chatbot di valutazione dei sintomi sono progettati per aiutare gli individui a comprendere e gestire la propria salute ponendo domande, fornendo raccomandazioni e, quando necessario, collegando gli utenti a professionisti sanitari.

Questi chatbot offrono indicazioni mediche immediate e informazioni preliminari ai pazienti per adottare un approccio proattivo alla propria salute. Analizzando i sintomi, possono anche aiutare a identificare potenziali problemi di salute in anticipo e fornire consigli personalizzati.

Tuttavia, l'uso di questi strumenti comporta limitazioni notevoli:

• Accuratezza diagnostica limitata: I controllori dei sintomi potrebbero non avere l'esperienza dei professionisti medici, rendendo la loro accuratezza diagnostica inaffidabile per condizioni gravi. Gli utenti dovrebbero usarli con cautela e non come sostituto del parere professionale.
• Mancanza di empatia: Questi strumenti non possono fornire il supporto emotivo, la rassicurazione o la guida personalizzata che offrono i professionisti sanitari, limitando la loro capacità di soddisfare i bisogni emotivi dei pazienti.
• Eccessiva dipendenza dai chatbot: La dipendenza dai chatbot per consigli medici può portare ad ansia da informazioni generiche o inaccurate e scoraggiare la ricerca di cure mediche appropriate quando necessario.
• Preoccupazioni legali e sulla privacy: Errore nei consigli o nella gestione dei dati personali potrebbero comportare problemi legali, specialmente in regioni con leggi sulla privacy rigorose come HIPAA. Una progettazione adeguata deve dare priorità alla conformità e alla sicurezza dei dati.

40. Agenti AI in ambito sanitario

I agenti AI in ambito sanitario possono programmare appuntamenti, documentare informazioni sui pazienti, supportare la diagnosi attraverso immagini mediche, personalizzare piani di trattamento, assistere nella scoperta di farmaci e automatizzare processi come fatturazione, gestione delle richieste e autorizzazioni preventive.

Questi agenti migliorano anche il coinvolgimento dei pazienti attraverso supporto conversazionale, forniscono monitoraggio della salute in tempo reale, offrono assistenza per la salute mentale, rilevano anomalie di fatturazione e si integrano con sistemi come le Cartelle Cliniche Elettroniche (EHR) per supportare il coordinamento delle cure e migliorare il processo decisionale.

41. Automazione della documentazione normativa

L'automazione della documentazione normativa si riferisce all'uso di strumenti guidati dall'AI per creare, revisionare e gestire documenti relativi alla conformità in settori regolamentati come la sanità e le farmaceutiche.

Con questa automazione, le organizzazioni possono ridurre lo sforzo manuale, garantire la coerenza con i contenuti approvati e accelerare la stesura di rapporti di studi clinici, presentazioni normative e documenti di conformità.

Esempio reale: Novo Nordisk ha adottato Anthropic's Claude per assistere nella stesura di rapporti di studi clinici, riducendo il processo da settimane a minuti.

Riducendo il numero di scrittori da oltre 50 a soli tre, l'azienda ha raggiunto una riduzione del 94% del personale e del 92% dei risparmi sui costi, mantenendo l'accuratezza attraverso la supervisione umana.

Utilizzano la generazione potenziata dal recupero (RAG) per mitigare le allucinazioni dell'AI, garantendo che i contenuti precedentemente approvati vengano riutilizzati in modo coerente. Questo approccio ha aiutato a migliorare l'efficienza nella documentazione normativa, dimostrando come la collaborazione tra AI e umani possa guidare processi di conformità più rapidi ed economici.²⁶

42. Generazione di dati sintetici in ambito sanitario

Invece di produrre dati sintetici generici, l'AI ora genera dataset sintetici multi-modali per la ricerca medica, l'addestramento e la validazione di sistemi AI clinici, affrontando efficacemente i vincoli sulla privacy mantenendo il realismo clinico.

I casi d'uso includono:

• Sviluppo potenziato dall'AI di simulazioni di malattie sintetiche.
• Immagini sintetiche, EHR in serie temporali e dati di segnale.

> Applicazioni educative

43. Lezioni personalizzate

Sfruttando l'intelligenza artificiale generativa per l'istruzione, i piani di lezione personalizzati possono fornire agli studenti l'istruzione più efficace e su misura possibile.

Questi piani sono elaborati analizzando i dati degli studenti, come le loro prestazioni passate, le competenze e qualsiasi feedback che possano aver fornito riguardo al contenuto del curriculum. Questo aiuta a garantire che ogni studente, in particolare quelli con disabilità, riceva un'esperienza individualizzata progettata per massimizzare il successo.

44. Progettazione dei corsi

Dalla progettazione di programmi e valutazioni alla personalizzazione del materiale didattico in base alle esigenze individuali degli studenti, l'intelligenza artificiale generativa può aiutare a rendere l'insegnamento più efficiente ed efficace.

Se combinata con diversi tipi di realtà virtuale, può anche creare simulazioni realistiche che coinvolgeranno ulteriormente gli studenti nel processo.

45. Creazione di contenuti per i corsi

L'intelligenza artificiale generativa consente la rapida creazione di materiali didattici diversificati, inclusi quiz e revisioni di concetti. Questo aiuterebbe gli educatori a generare rapidamente contenuti unici.

Inoltre, l'AI può generare script per lezioni video o podcast, semplificando la creazione di contenuti multimediali per corsi online (vedi la figura sottostante).

Figura 11: Un esempio di contenuti del corso generati dall'AI da NOLEJ.

46. Tutoraggio

Il tutoraggio generato dall'AI può permettere agli studenti di interagire con un tutor virtuale e ricevere feedback in tempo reale nel comfort delle proprie case. Questo lo rende una soluzione ideale per quei bambini che potrebbero non avere accesso all'istruzione tradizionale faccia a faccia.

Esempio reale: Khan Academy sfrutta GPT-4 nel suo assistente AI, Khanmigo, e funge da tutor virtuale per gli studenti e da supporto per gli insegnanti affrontando diverse esigenze educative.

Khanmigo facilita un apprendimento più profondo ponendo domande individualizzate e contestualizzando la rilevanza dei contenuti. I primi risultati mostrano promesse nel migliorare il coinvolgimento degli studenti e i risultati dell'apprendimento. Khanmigo aiuta anche gli insegnanti a creare materiali didattici e personalizzare le esperienze di apprendimento (Vedi Figura sotto).

Figura 12: Generazione di domande personalizzate di Khanmigo di Khan Academy per un apprendimento più profondo.²⁷

Esempio reale: Uno studio condotto in Nigeria ha valutato l'impatto dell'intelligenza artificiale generativa sui risultati dell'apprendimento degli studenti nell'istruzione secondaria. L'intervento ha coinvolto l'uso di Microsoft Copilot, alimentato da GPT-4, come tutor virtuale per l'insegnamento della lingua inglese in un programma extrascolastico di sei settimane. Lo studio ha impiegato un trial controllato randomizzato in nove scuole pubbliche.

I risultati indicano che gli studenti che hanno partecipato al programma hanno sperimentato miglioramenti statisticamente significativi nella competenza in inglese, nella alfabetizzazione digitale e nella conoscenza dell'intelligenza artificiale.

L'approccio ha combinato tutoraggio guidato dall'AI con la supervisione degli insegnanti e l'allineamento del curriculum. Lo studio ha anche rilevato che il programma è stato conveniente rispetto agli interventi tradizionali.

Questi risultati suggeriscono che l'intelligenza artificiale generativa, quando integrata in programmi educativi strutturati, può offrire un metodo valido per supportare l'apprendimento in contesti con risorse educative limitate.²⁸

47. Protezione della privacy dei dati per i modelli analitici

Un vantaggio dell'utilizzo dell'intelligenza artificiale generativa per creare set di dati di addestramento è che può aiutare a proteggere la privacy degli studenti. Una violazione dei dati o un incidente di hacking può rivelare dati del mondo reale contenenti informazioni personali su bambini in età scolare.

I dati sintetici generati dall'AI, derivati dall'apprendimento di modelli del mondo reale, aiutano a garantire l'anonimato e a salvaguardare la privacy degli studenti. I set di dati sintetici prodotti da modelli generativi sono efficaci e utili per l'addestramento di altri algoritmi, essendo sicuri e sicuri da usare.

48. Ripristino di vecchi materiali didattici

L'intelligenza artificiale generativa può migliorare la qualità di materiali didattici obsoleti o di bassa qualità, come documenti storici, fotografie e film.

Utilizzando l'AI per migliorare la risoluzione di questi materiali, possono essere portati agli standard moderni e diventare più coinvolgenti per gli studenti abituati a media di alta qualità.

> Applicazioni moda

49. Design creativo per stilisti

Dalla creazione di stili innovativi al raffinamento e all'ottimizzazione di look esistenti, la tecnologia permette agli stilisti di rimanere al passo con le ultime tendenze preservando la loro creatività nel processo. Questo può essere fatto con una varietà di tecniche, come il design generativo unico o il trasferimento di stile da altre fonti.

Esempio reale: ClothingGAN è uno strumento AI progettato per generare design di abbigliamento creativi. La piattaforma utilizza le risorse di GitHub e permette agli stilisti di creare design innovativi e unici in modo efficiente (Vedi Figura sotto).

Figura 13: Abbigliamento generato da ClothingGAN.

50. Trasformare schizzi in immagini a colori

Utilizzando l'Intelligenza Artificiale Generativa, il settore della moda può risparmiare tempo e risorse preziosi trasformando rapidamente schizzi in immagini vibranti.

51. Generazione di modelli di moda rappresentativi

Sfruttando l'intelligenza artificiale generativa per creare una varietà di modelli di moda, le aziende di moda possono meglio servire la loro diversificata base di clienti e mostrare i loro prodotti in modo più autentico. Possono utilizzare tali modelli per opzioni di prova virtuale per i clienti o rendering 3D di un capo.

Esempio reale: La fotografa con sede a Miami Dahlia Dreszer incorpora l'intelligenza artificiale generativa nella sua pratica artistica, trattandola come un mezzo aggiuntivo accanto alla fotografia. Per la sua mostra "Bringing the Outside In", ha addestrato modelli AI sul suo stile visivo, ha prodotto un'opera generata dall'AI e ha creato un clone AI per guidare i visitatori e rispondere alle domande.

Considera l'AI come uno strumento che può accelerare la generazione di idee, ampliare le possibilità creative e supportare la sperimentazione, pur riconoscendo i suoi limiti, come output imprevedibili e ridotto controllo artistico.

Dreszer sostiene che l'AI richiede un lavoro significativo e dovrebbe essere compresa come parte di un lungo processo creativo piuttosto che come scorciatoia. Vede il momento attuale come una fase iniziale nell'integrazione più ampia dell'AI nei flussi di lavoro artistici, con gli artisti che determinano come adattarsi a strumenti in rapida evoluzione.²⁹

52. Marketing e analisi delle tendenze per i marchi di moda

L'intelligenza artificiale generativa può aiutare l'analisi delle tendenze nella moda:

• Unendo una varietà di tecniche, come l'apprendimento automatico e la programmazione probabilistica. Queste tecniche permettono potenti modelli generativi che considerano i desideri del cliente nel business della moda.
• Generando opzioni profondamente personalizzate per desideri specifici dei consumatori che vanno oltre ciò che l'analisi tradizionale e gli algoritmi di domanda dei clienti possono fare.

Migliora anche le capacità di marketing della moda:

• Utilizzando analisi dei dati, elaborazione del linguaggio naturale e apprendimento automatico per creare una gamma di prodotti altamente su misura e personalizzata per il pubblico target
• Progettando email, pagine web, didascalie e annunci che sono su misura per gli interessi e le preferenze di una persona specifica per coinvolgerli
• Tracciando contenuti di marketing e pubblicità creativi e autentici che sono probabili che facciano scalpore nei risultati di ricerca

53. Cosmetici con intelligenza artificiale generativa

Molte aziende nel settore cosmetico stanno sfruttando l'intelligenza artificiale generativa, con un'azienda che sta alterando lo sviluppo dei profumi automatizzando la formulazione, riducendo i tempi di produzione e cambiando il modo in cui i profumi sono progettati e valutati.

Esempio reale: Aziende come Osmo utilizzano l'apprendimento automatico per analizzare le molecole odorose e generare fragranze personalizzate in meno di 48 ore, aggirando così il tradizionale processo di mesi che coinvolge l'invecchiamento delle materie prime e la composizione manuale.

I principali attori del settore, tra cui Givaudan, DSM-Firmenich, IFF e Symrise, integrano l'AI nei controlli normativi, nella selezione degli ingredienti e nell'ottimizzazione del profumo.³⁰

> Applicazioni bancarie

54. Rilevamento delle frodi

L'intelligenza artificiale generativa offre alle banche uno strumento potente per rilevare transazioni sospette o fraudolente, migliorando così la loro capacità di combattere il crimine finanziario. Addestrare GAN per il rilevamento delle frodi utilizzandole con un set di addestramento di transazioni fraudolente aiuta a identificare transazioni sottorappresentate.

Esempio reale: Stripe ha integrato OpenAI's GPT-4 per migliorare la sua capacità di rilevare attività malevole e comprendere le esigenze degli utenti analizzando enormi quantità di dati, risultando in risposte più personalizzate e accurate alle richieste dei clienti.

Analizzando la sintassi dei post su Discord, GPT-4 segnala account sospetti al team antifrode di Stripe per l'indagine. GPT-4 scansiona anche le comunicazioni in entrata per identificare attività malevole coordinate per supportare la capacità di Stripe di gestire le frodi.

L'integrazione di GPT-4 ha migliorato l'efficienza operativa di Stripe con un supporto clienti più personalizzato e capacità avanzate di rilevamento delle frodi per mantenere una piattaforma sicura.³¹

55. Gestione del rischio

Sfruttando le GAN, è possibile calcolare stime del valore a rischio che mostrano l'importo potenziale di perdita in certi periodi o costruire scenari economici per le previsioni dei mercati finanziari.

Le GAN aiutano anche a comprendere la volatilità generando nuove situazioni free fondate sulle tendenze dei dati storici.

56. Generazione di spiegazioni user-friendly per il rifiuto del prestito

I decisori e i richiedenti prestiti devono comprendere le spiegazioni delle decisioni basate sull'AI, incluso il motivo per cui le richieste di prestito sono state negate. Una GAN condizionale è uno strumento utile per creare spiegazioni di rifiuto amichevoli per il richiedente come nella figura sottostante.

Figura 14: Generazione di spiegazioni user-friendly per i rifiuti di prestito utilizzando reti avversariali generative.³²

57. Protezione della privacy dei dati

I dati sintetici generati dall'AI possono aiutare le banche a navigare le sfide della privacy dei dati creando set di dati condivisibili e conformi alla privacy ideali per l'addestramento di modelli nella valutazione del credito.

Per ulteriori informazioni, puoi consultare:

• Applicazioni di intelligenza artificiale generativa nei servizi finanziari

> Applicazioni gaming

58. Generazione procedurale di contenuti

L'intelligenza artificiale generativa può generare contenuti di gioco, come livelli, mappe e missioni, in base a regole e criteri predefiniti. Questo può aiutare gli sviluppatori di giochi a creare esperienze di gioco più varie e interessanti.

Esempio reale: Ubisoft ha sfruttato l'intelligenza artificiale generativa per creare i personaggi non giocabili (NPC) in Watch Dogs: Legion.

Ogni personaggio nel gioco è stato progettato in modo unico con aspetti, comportamenti e background distinti. Questo processo ha aumentato il realismo e l'immersione del gioco rendendo l'esperienza del giocatore più dinamica e coinvolgente.

59. Analisi del comportamento dei giocatori

Può essere utilizzato per analizzare i dati dei giocatori, come modelli di gioco e preferenze, per fornire esperienze di gioco personalizzate. Questo può aiutare gli sviluppatori di giochi ad aumentare il coinvolgimento e la fidelizzazione dei giocatori.

60. Comportamento dei personaggi non giocabili (NPC)

L'intelligenza artificiale generativa può creare comportamenti NPC realistici e dinamici, come l'AI nemica e le interazioni NPC. Questo può aiutare gli sviluppatori di giochi a creare mondi di gioco più immersivi e sfidanti.

61. Design dell'interfaccia utente

L'intelligenza artificiale generativa può progettare interfacce utente intuitive e facili da usare. Questo può aiutare gli sviluppatori di giochi a migliorare l'esperienza del giocatore e aumentare il coinvolgimento dei giocatori.

62. Test di gioco

Gli strumenti di programmazione generativa possono essere utilizzati per automatizzare i test di gioco, come l'identificazione di bug e glitch e la fornitura di feedback sull'equilibrio del gioco. Questo può aiutare gli sviluppatori di giochi a ridurre i tempi e i costi di test e migliorare la qualità complessiva dei loro giochi.

> Applicazioni di viaggio

63. Verifica dell'identità

L'intelligenza artificiale generativa nei sistemi di identificazione e verifica facciale negli aeroporti può aiutare nell'identificazione e nell'autenticazione dei passeggeri. Questo è ottenuto generando un'immagine completa del viso di un passeggero utilizzando fotografie catturate da vari angoli, semplificando il processo di identificazione e conferma dell'identità dei viaggiatori.

Esempio reale: Allpass.ai ha sviluppato uno strumento mobile che trasforma gli smartphone in scanner ID senza contatto per rendere i check-in più veloci e i processi di viaggio più convenienti.

Questa soluzione integra anche la verifica biometrica e il rilevamento delle frodi, migliorando la sicurezza sfruttando un database globale di documenti di identità.

64. Raccomandazioni di viaggio e destinazioni personalizzate

L'intelligenza artificiale generativa può analizzare i dati dei clienti, come prenotazioni passate e preferenze, per fornire raccomandazioni personalizzate per destinazioni di viaggio, alloggi e attività.

> Applicazioni retail

65. Raccomandazioni di prodotti

Utilizzando modelli generativi, gli strumenti retail possono suggerire nuovi o alternativi prodotti ai clienti che potrebbero essere interessati, in base alla loro storia di acquisti e preferenze. Prevede inoltre i bisogni e le preferenze future dei clienti, migliorando l'esperienza di acquisto complessiva.

Esempio reale: Adoric offre uno strumento che aiuta i siti web a mostrare raccomandazioni di prodotti in vari punti del percorso del cliente, come sulla homepage o durante il checkout.

Lo strumento utilizza funzionalità avanzate come Audience Targeting e Campaign Triggers per ottimizzare il coinvolgimento dei clienti in base a fattori come la posizione e la fonte del traffico.

66. Design di prodotti e display

L'intelligenza artificiale generativa può creare nuovi design di prodotti in base all'analisi delle tendenze di mercato attuali, delle preferenze dei consumatori e dei dati storici delle vendite.

Ad esempio, creare design per abbigliamento, mobili o elettronica può essere un'opzione. Personalizzare le opzioni di visualizzazione in base alla scelta del cliente è un'altra opzione.

67. Generazione automatizzata di contenuti retail

I rivenditori possono utilizzare l'AI per creare descrizioni di prodotti, contenuti promozionali per i social media, post sul blog e altri contenuti che migliorano SEO e guidano il coinvolgimento dei clienti.

68. Gestione dell'inventario e ottimizzazione della catena di approvvigionamento

L'intelligenza artificiale generativa può aiutare a prevedere la domanda di prodotti, generando previsioni in base ai dati storici delle vendite, alle tendenze, alla stagionalità e ad altri fattori. Questo migliora il controllo dell'inventario minimizzando sia le scorte in eccesso che le carenze.

69. Assistenti di shopping virtuali

L'intelligenza artificiale generativa può alimentare assistenti virtuali conversazionali che aiutano i clienti nel loro percorso di acquisto, generando risposte alle loro domande e guidandoli attraverso il processo di acquisto.

> Applicazioni assicurative

70. Documentazione delle polizze

Gli strumenti di intelligenza artificiale generativa nell'assicurazione possono aiutare a generare documenti di polizza in base a dettagli specifici dell'utente. Può compilare automaticamente le informazioni dove necessario, accelerando il processo di creazione di questi documenti.

Esempio reale: Lemonade Insurance ha implementato AI e tecnologia chatbot, nota come Maya, per gestire le sue offerte assicurative.

La Maya di Lemonade interagisce con i clienti in tempo reale, raccoglie informazioni e genera documenti di polizza istantaneamente per gestire il processo per le applicazioni di assicurazione per inquilini e proprietari di casa.

71. Valutazione del rischio e calcolo del premio

L'intelligenza artificiale generativa può essere utilizzata per simulare diversi scenari di rischio in base ai dati storici e calcolare il premio di conseguenza.

I modelli generativi possono studiare i dati storici dei clienti per simulare scenari futuri e rischi associati. Tali simulazioni supportano l'addestramento di modelli predittivi volti a migliorare la stima del rischio e determinare premi assicurativi appropriati.

72. Rilevamento delle frodi

L'intelligenza artificiale generativa può generare esempi di reclami fraudolenti e non fraudolenti, che possono essere utilizzati per addestrare modelli di apprendimento automatico a rilevare frodi. Questi sistemi aiutano a identificare potenziali reclami fraudolenti in anticipo, contribuendo al risparmio sui costi per le assicurazioni.

73. Profilazione dei clienti

L'intelligenza artificiale generativa può essere utilizzata per generare profili di clienti sintetici, che possono aiutare nello sviluppo e nel test di modelli per la segmentazione dei clienti, la previsione del comportamento e il marketing personalizzato senza violare le norme sulla privacy.

74. Gestione dei reclami

I modelli di intelligenza artificiale generativa possono essere impiegati per semplificare il processo spesso complesso di gestione dei reclami. Possono generare risposte automatizzate per richieste di reclamo di base, accelerando l'intero processo di liquidazione dei reclami e riducendo il tempo di elaborazione dei reclami assicurativi. 

75. Generazione di polizze

I modelli di intelligenza artificiale generativa possono generare polizze assicurative personalizzate in base alle esigenze e alle circostanze specifiche di ogni cliente.

In base ai dati sul cliente, come età, storia sanitaria, località e altro, il sistema AI può generare una polizza che si adatta a quegli attributi individuali, piuttosto che fornire una polizza unica per tutti.

76. Analisi predittiva e modellazione degli scenari

I modelli di intelligenza artificiale generativa possono generare migliaia di scenari potenziali da tendenze e dati storici. Le compagnie assicurative possono utilizzare questi scenari per comprendere potenziali risultati futuri e prendere decisioni migliori.

Non perderti i nostri benchmark e approfondimenti basati sui dati. Il pulsante apre Google; selezionare AIMultiple conferma che desideri vedere AIMultiple più spesso nei risultati di ricerca di Google.

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> Applicazioni manifatturiere

77. Manutenzione predittiva

Utilizzando algoritmi di deep learning, i produttori possono prevedere i guasti delle apparecchiature e mantenere le loro apparecchiature in modo proattivo. Questi modelli possono essere addestrati sui dati delle macchine stesse, come temperatura, vibrazione, suono, ecc.

Man mano che questi modelli apprendono questa gestione dei dati, possono generare previsioni su potenziali guasti, consentendo la manutenzione preventiva e riducendo i tempi di inattività.

Esempio reale: BlueScope ha collaborato con Siemens per sfruttare la piattaforma di Manutenzione Predittiva di Senseye per affrontare i tempi di inattività operativa nelle sue linee di produzione.

Attraverso il monitoraggio IoT delle macchine, BlueScope ha rilevato i guasti delle apparecchiature in anticipo, il che ha aiutato a ridurre gli sprechi di risorse e migliorare l'efficienza della produzione.

78. Controllo di qualità

L'AI può aiutare a migliorare i processi di controllo di qualità nel settore manifatturiero. Imparando dalle immagini di prodotti passati e identificando quelli difettosi, gli strumenti di intelligenza artificiale generativa possono generare un modello per prevedere se un prodotto appena fabbricato è probabile che sia difettoso.

79. Pianificazione della produzione e gestione dell'inventario

I modelli di intelligenza artificiale generativa possono simulare vari scenari di produzione, prevedere la domanda e aiutare a ottimizzare i livelli di inventario. Può utilizzare i dati storici dei clienti per prevedere la domanda, consentendo così programmi di produzione più accurati e livelli di inventario ottimali.

Applicazioni di genAI specifiche per funzione aziendale

> Applicazioni servizio clienti

80. Risposte personalizzate ai clienti

Gli strumenti conversazionali di intelligenza artificiale generativa possono essere addestrati sui dati dei clienti, come acquisti passati, cronologia chat e feedback dei clienti per creare un profilo personalizzato per ogni cliente. Quando un cliente invia un messaggio, ChatGPT o altri strumenti simili possono utilizzare questo profilo per fornire risposte pertinenti su misura alle esigenze e alle preferenze specifiche del cliente.

Esempio reale: Durante la pandemia di COVID-19, Banc Sabadell ha collaborato con Zendesk per implementare un sistema di chat basato sull'AI.

Questo assistente virtuale ha aiutato a gestire l'aumento delle richieste dei clienti fornendo opzioni di self-service per domande comuni e instradando problemi più complessi ad agenti umani per la risoluzione.

81. Supporto clienti multilingue

Il supporto multilingue offerto da strumenti di intelligenza artificiale generativa come ChatGPT per il servizio clienti comporta l'utilizzo delle capacità del modello linguistico di grandi dimensioni del sistema per fornire supporto ai clienti che parlano lingue diverse. Gli strumenti di intelligenza artificiale conversazionale possono essere addestrati in una varietà di lingue e possono tradurre messaggi da una lingua all'altra in tempo reale.

Figura 15: Una risposta clienti multilingue esemplare generata da ChatGPT. Scopri le diverse applicazioni aziendali di ChatGPT.

82. Risposte rapide alle richieste e reclami dei clienti

Gli strumenti conversazionali possono essere addestrati a riconoscere e rispondere a lamentele comuni dei clienti, come problemi con la qualità del prodotto, ritardi nella spedizione o errori di fatturazione.

Quando un cliente invia un messaggio con un reclamo, lo strumento può analizzare il messaggio e fornire una risposta che affronta le preoccupazioni del cliente e offre potenziali soluzioni.

Esempio reale: Il GenAI di ServiceNow ha aumentato il self-service dei dipendenti del 14% e il self-service dei clienti del 10%, consentendo agli utenti di trovare intuitivamente risposte da soli con la sua funzione di self-service. Questo cambiamento riduce il carico sugli help desk, consentendo agli agenti di concentrarsi su compiti più coinvolgenti e fornendo agli utenti soluzioni tempestive.

Il team DT di ServiceNow ha risparmiato 5,5 milioni di dollari all'anno con questo metodo, con un tasso di deflessione dei problemi ITSM del 54% e Now Support che ha raggiunto quasi il 20% di evitamento dei casi. Questo approccio garantisce risoluzioni rapide e migliora la soddisfazione, poiché il 56% dei clienti riporta esperienze positive con soluzioni riassunte dall'AI.³³

83. Creazione di email per i clienti

Strumenti come ChatGPT possono creare modelli di email personalizzati per singoli clienti utilizzando le informazioni sul cliente fornite. Quando componi email per i clienti, ChatGPT può sfruttare i modelli per creare messaggi personalizzati in base alle preferenze e ai requisiti del destinatario.

Figura 16: ChatGPT fornisce un modello di email per un certo problema del cliente.

84. Risposta alle recensioni dei clienti

Quando un cliente lascia una recensione o un commento su piattaforme di recensioni online o sul tuo sito web, ChatGPT o altri strumenti possono generare una risposta che affronta le preoccupazioni del cliente e offre potenziali soluzioni o assistenza.

85. Risposta alle domande frequenti

Ad esempio, ChatGPT può essere addestrato sulla pagina FAQ o sulla knowledge base di un'azienda per riconoscere e rispondere a domande comuni dei clienti.

> Applicazioni finanziarie

86. Consigli finanziari e di investimento personalizzati

I sistemi AI possono personalizzare consigli finanziari, profili di rischio e strategie di investimento utilizzando modelli generativi che simulano risultati finanziari personalizzati in base agli obiettivi e alla tolleranza al rischio di un utente.

87. Automazione AP autom/elaborazione fatture

Le soluzioni di intelligenza artificiale generativa vanno oltre l'estrazione di coppie chiave-valore dai documenti e permettono agli utenti di interrogare i documenti in modo flessibile, aiutando a sbloccare l'automazione per documenti più complessi.

Figura 17: Elaborazione fatture con intelligenza artificiale generativa.³⁴

I team AP non hanno bisogno di cambiare i loro sistemi di record, come ERP, per sfruttare tali tecnologie; il loro ERP può essere arricchito tramite plugin come descritto qui: Automazione AP Blackbaud.

Esempio reale: BBVA, la seconda banca più grande della Spagna, ha collaborato con OpenAI per acquisire 3.000 licenze ChatGPT Enterprise. ChatGPT Enterprise, una versione orientata alle imprese di ChatGPT, permette ai dipendenti di creare "GPT" personalizzati su misura per compiti o flussi di lavoro specifici.

Il personale di BBVA in vari dipartimenti, tra cui legale, rischio, marketing, talenti e finanza, ha sviluppato oltre 2.900 GPT. Questi strumenti svolgono varie funzioni, come interpretare terminologie relative al rischio come "write-off" fino a redigere risposte a richieste da clienti di banca retail.

BBVA ha riferito che i primi adottanti hanno sperimentato un aumento della produttività, con l'80% degli utenti che afferma che gli strumenti gli risparmiano più di due ore a settimana. Tuttavia, le preoccupazioni sugli impatti misurabili sul fondo e le sfide di scalare la tecnologia sono ancora in corso. L'azienda ha evidenziato le difficoltà di integrare ChatGPT Enterprise con sistemi e database interni complessi.

La banca ha da allora espanso a 3.300 licenze e pianifica una ulteriore crescita nel 2025.

Per ulteriori informazioni, vedi applicazioni AI nei conti da pagare.

> Applicazioni marketing

88. Creazione di contenuti per il marketing

Gli strumenti di intelligenza artificiale generativa permettono alle aziende di creare contenuti personalizzati come descrizioni di prodotti, post sui social media, annunci video e campagne email.

Uno studio recente di oltre tre anni di ricerca ha scoperto che la sinergia uomo-IA è più probabile nei compiti creativi rispetto a quelli basati sulle decisioni. Nel lavoro creativo come la creazione di contenuti, l'AI completa la creatività umana gestendo compiti ripetitivi, mentre gli umani forniscono intuizione e originalità.³⁵

Ad esempio, gli strumenti AI possono generare titoli, strutturare articoli e suggerire call to action, mentre i marketer affinano i messaggi e garantiscono la coerenza del marchio. Questa collaborazione aumenta l'efficienza senza perdere il tocco creativo che coinvolge il pubblico.

Man mano che l'AI evolve, le aziende dovrebbero concentrarsi sull'integrazione strategica dell'AI nei flussi di lavoro dei contenuti, piuttosto che automatizzare completamente i processi creativi.

Figura 18: Contenuto generato dall'AI per la pubblicità di un nuovo modello di auto elettrica utilizzando ChatGPT.

Esempio reale: Site Smart Marketing³⁶ , un'agenzia di marketing digitale e sviluppo web, ha affrontato sfide nel scalare la loro produzione di contenuti mantenendo la qualità e aderendo alle linee guida del marchio. Collaborando con Narrato, hanno raggiunto:

• Efficienza migliorata: Integrando gli strumenti di creazione di contenuti guidati dall'AI di Narrato, Site Smart ha ridotto i tempi di produzione dei contenuti di un fattore otto. Funzionalità come modelli AI personalizzati e impostazioni di voce del marchio hanno permesso la generazione di contenuti in linea con il marchio fin dall'inizio.
• Riduzione dei costi: L'integrazione con Narrato ha portato a una diminuzione dell'80% dei costi di produzione dei contenuti. Questa efficienza ha permesso a Site Smart di riallocare le risorse in modo più efficace concentrandosi su aree che generano un valore maggiore per i suoi clienti.
• Controllo di qualità migliorato: La piattaforma di Narrato ha fornito uno spazio di lavoro centralizzato con collaborazione migliorata e riduzione degli errori. L'integrazione dell'AI ha garantito coerenza dei contenuti e allineamento con il tono del marchio riducendo al minimo la necessità di revisioni estese.

89. Esperienza cliente personalizzata

ChatGPT e altri strumenti generativi simili con il loro elaborazione del linguaggio naturale possono generare contenuti personalizzati per i tuoi clienti in base alle loro preferenze, comportamenti passati e dati demografici. Questo può aiutarti a creare contenuti mirati che risuonano con il tuo pubblico, portando a tassi di coinvolgimento e conversione più elevati.

Consulta intelligenza artificiale conversazionale per le vendite per scoprire come migliora le interazioni con i clienti

90. Ricerca sul pubblico

L'intelligenza artificiale generativa può essere utilizzata per analizzare i dati dei clienti come: 

• Query di ricerca
• Interazioni sui social media
• Acquisti passati per identificare modelli e tendenze nel comportamento dei clienti. 

Analizzando questi dati, gli strumenti di intelligenza artificiale generativa possono aiutarti a identificare le preferenze, gli interessi e i punti dolenti del tuo pubblico target. Queste informazioni possono informare i tuoi messaggi di marketing, i contenuti e lo sviluppo del prodotto.

91. Scrittura di descrizioni di prodotti

Le descrizioni dei prodotti svolgono un ruolo cruciale nel marketing, poiché forniscono ai potenziali clienti informazioni dettagliate sulle caratteristiche, i benefici e il valore di un prodotto. Strumenti generativi come ChatGPT possono aiutare a creare descrizioni di prodotti coinvolgenti e informative che risuonano con il tuo pubblico target.

92. Creazione di sondaggi per i clienti

I marketer possono utilizzare sondaggi come strumento prezioso per raccogliere feedback e approfondimenti dai clienti per migliorare prodotti, servizi e tattiche promozionali. Ecco alcuni modi in cui l'intelligenza artificiale generativa può aiutare con la creazione di sondaggi per i clienti:

• Generazione di domande
• Organizzazione della struttura del sondaggio
• Rendere i sondaggi multilingue con la sua capacità di traduzione
• Analisi dei sondaggi

93. Generazione di annunci video o demo di prodotti

Le applicazioni di generazione video in GenAI includono:

• Annunci video: Con l'intelligenza artificiale generativa, le aziende possono creare annunci video di alta qualità che possono essere utilizzati su varie piattaforme, inclusi social media e siti di condivisione video. Questo può aiutare ad aumentare la consapevolezza del marchio e guidare le conversioni.
• Dimostrazioni di prodotti: La generazione video può anche essere utilizzata per creare video di dimostrazione dei prodotti. Utilizzando l'intelligenza artificiale generativa per creare questi video, le aziende possono mostrare i loro prodotti in modo visivamente accattivante, il che può aiutare ad aumentare il coinvolgimento e le vendite.

Esempio reale: SimCorp, un fornitore globale di soluzioni integrate di gestione degli investimenti, ha collaborato con Synthesia per migliorare l'efficienza e la coerenza del suo processo di produzione video. Collaborando con Synthesia, hanno raggiunto:

• Produzione accelerata: Utilizzando la piattaforma di creazione video guidata dall'AI di Synthesia, SimCorp ha aumentato la sua produzione video di cinque volte.
• Risparmio di tempo: La collaborazione ha permesso la creazione di due video di 3-4 minuti in un singolo giorno, riducendo il tempo precedentemente richiesto.
• Brandizzazione coerente: La piattaforma di Synthesia ha garantito che tutti i video mantenessero un'esperienza di marca coerente e di alta qualità in linea con le linee guida di SimCorp.

94. Campagne di email marketing

Sfruttare l'intelligenza artificiale generativa per l'email marketing supporta i processi di marketing semplificando l'automazione e aumentando la personalizzazione e la creatività con la generazione di contenuti coinvolgenti.

Gli strumenti di intelligenza artificiale generativa possono essere utilizzati per generare personalizzati:

• Testo email
• Oggetti
• Immagini nel corpo dell'email
• Call-to-action (CTAs).

Gli strumenti di email marketing AI possono anche permettere alle aziende di:

• Automatizzare le risposte email
• Selezionare il pubblico target
• Ottimizzare i tempi di consegna delle email

SEO Applicazioni

95. Generazione di idee per argomenti per la scrittura di contenuti

Gli strumenti generativi come ChatGPT possono essere utilizzati per generare idee per argomenti per SEO content writing sfruttando le sue capacità di elaborazione del linguaggio per:

• Produrre parole chiave e frasi pertinenti
• Analizzare i contenuti dei concorrenti per identificare lacune nella copertura
• Suggerire argomenti in base alle tendenze attuali e alle query di ricerca degli utenti

96. Esecuzione di ricerche sulle parole chiave

Il processo di inclusione di parole chiave correlate nei contenuti è cruciale per una strategia SEO di successo in quanto aiuta a determinare i termini e le frasi che i potenziali clienti utilizzano quando cercano prodotti o servizi relativi alle offerte del sito web.

Gli strumenti generativi come ChatGPT possono eseguire funzioni nell'ottimizzazione della ricerca di parole chiave, come:

• Generazione di parole chiave: Può generare un elenco di parole chiave pertinenti per un argomento o un tema analizzando il contesto e il linguaggio utilizzati nelle informazioni fornite.
• Identificazione delle tendenze delle parole chiave: Può analizzare i dati di ricerca per identificare le tendenze attuali delle parole chiave e suggerire termini che sono probabili che siano popolari nel prossimo futuro.

Figura 19: Generazione di idee di parole chiave per contenuti di marketing B2B con ChatGPT.

97. Trovare i titoli giusti

Gli strumenti generativi come ChatGPT possono generare titoli SEO-friendly assicurandosi che i titoli siano:

• Descrittivi e comunicano chiaramente l'argomento del contenuto
• Capaci di incorporare parole chiave pertinenti relative all'argomento
• Concisi e al punto, tipicamente rientranti nel limite di 60-70 caratteri per una visualizzazione ottimale nelle pagine dei risultati dei motori di ricerca.
• Accattivanti e probabili che attirino clic, il che può aiutare a migliorare il tasso di clic (CTR) e, in definitiva, SEO

98. Raggruppamento dell'intento di ricerca

Comprendere l'intento di ricerca dietro una query è cruciale per creare contenuti che affrontino in modo accurato ed efficace le esigenze dei clienti, portando a un maggiore coinvolgimento e conversioni.

Strumenti come ChatGPT possono assistere nel raggruppamento dell'intento di ricerca analizzando le query di ricerca e categorizzandole in base all'obiettivo o allo scopo inteso dell'utente, grazie ai metodi di elaborazione del linguaggio naturale (NLP). Questo permette alle aziende e ai marketer di comprendere lo scopo di specifiche query di ricerca e affinare i loro contenuti e strategie per soddisfare in modo più efficace le esigenze del loro pubblico.

Esempio reale: AI Search Grader di HubSpot³⁷ è progettato per valutare la visibilità del marchio e il sentiment sui motori di ricerca basati sull'AI come ChatGPT e Perplexity. Analizzando come questi modelli fanno riferimento al marchio fornisce approfondimenti sulle prestazioni attuali e identifica aree di miglioramento. Le caratteristiche chiave includono:

• Analisi del sentiment del marchio: Valuta il tono e il contesto in cui i modelli AI discutono del marchio, offrendo un punteggio di sentiment per misurare la percezione pubblica.
• Valutazione della share of voice: Misura la presenza del marchio rispetto ai concorrenti all'interno dei risultati di ricerca generati dall'AI per aiutare gli utenti a comprendere la loro posizione di mercato.
• Reporting: Fornisce un'analisi dettagliata che evidenzia i punti di forza e di debolezza del marchio nel panorama della ricerca AI.

99. Creazione della struttura dei contenuti

Strumenti come ChatGPT possono assistere nella creazione di una struttura dei contenuti generando bozze e suggerimenti di organizzazione per un dato argomento. Questo può essere utile per la massimizzazione SEO perché contenuti ben strutturati e organizzati non solo forniscono una migliore esperienza utente ma aiutano anche i motori di ricerca a comprendere il contesto e la rilevanza dei contenuti.

Figura 20: ChatGPT crea la struttura dei contenuti.

100. Generazione di meta descrizioni

Una meta descrizione è un attributo HTML che fornisce un breve riepilogo del contenuto di una pagina web. La meta descrizione funge da pubblicità per la pagina, incoraggiando gli utenti a cliccare sul link e visitare la pagina. Pertanto, le meta descrizioni sono un elemento importante nel SEO.

ChatGPT può essere utilizzato per creare meta descrizioni efficaci generando riepiloghi dei contenuti che descrivono in modo accurato e conciso l'argomento principale di una pagina.

101. Creazione di codici sitemap

Una sitemap è un file XML strutturato che elenca tutte le pagine e i contenuti di un sito web. Aiuta i motori di ricerca a comprendere la struttura e l'organizzazione di un sito web. Il codice sitemap fornisce informazioni su ogni pagina, come il suo URL, la data dell'ultima modifica e la sua priorità rispetto ad altre pagine sul sito.

ChatGPT può essere utilizzato per generare codici sitemap, producendo un file XML che elenca tutte le pagine e i contenuti di un sito web.

> Applicazioni HR

102. Generazione di descrizioni di lavoro

L'intelligenza artificiale generativa può essere utilizzata per creare descrizioni di lavoro che riflettono accuratamente le competenze e le qualifiche richieste per una particolare posizione.

Esempio reale: Per elaborare e recuperare curriculum pertinenti in base a descrizioni di lavoro in linguaggio naturale, DataToBiz ha sviluppato un filtro curriculum basato sull'AI. Utilizzando la ricerca semantica e modelli linguistici di grandi dimensioni (LLMs), il filtraggio dei curriculum ha permesso l'interpretazione e l'abbinamento di descrizioni di lavoro con curriculum. Il sistema ha migliorato le query degli utenti, indicizzato i curriculum e fornito risultati contestualmente accurati.

La soluzione ha anche migliorato la soddisfazione degli utenti, ottimizzando l'efficienza operativa e ha permesso l'acquisizione strategica di talenti, che si tradurrebbe in una selezione dei candidati più rapida e accurata.³⁸

103. Creazione di domande per i colloqui

I dipartimenti HR spesso devono sviluppare un set di domande da fare ai candidati durante il processo di colloquio, il che può richiedere tempo. L'AI può generare domande per i colloqui pertinenti alla posizione di lavoro e che valutano le qualifiche, le competenze e l'esperienza del candidato.

Figura 21: ChatGPT crea un set di domande per i colloqui per una posizione di lavoro.

104. Generazione di materiali di onboarding

L'AI può generare materiali di onboarding per i nuovi dipendenti, come video di formazione, manuali e altra documentazione.

105. Supporto ai dipendenti con chatbot AI

Sfruttare strumenti AI può migliorare la soddisfazione dei dipendenti semplificando l'accesso alle informazioni e automatizzando processi HR di routine. Questi sistemi supportano gli agenti HR a gestire in modo efficiente compiti come:

• Rispondere a domande frequenti,
• Elaborare richieste di ferie,
• Gestire la pagella e
• Supervisionare benefici come assistenza sanitaria, piani pensionistici e opportunità di sviluppo di carriera.

Esempio reale: TheKey aveva bisogno di migliorare il suo processo di applicazione, che richiedeva tempo e portava a tassi di conversione più bassi.³⁹ Processi manuali e inefficienze nelle assunzioni hanno rallentato il processo decisionale e l'integrazione con il più ampio ecosistema di assunzioni.

I chatbot HR basati sull'AI e gli assistenti virtuali hanno semplificato il processo di applicazione, riducendo il tempo per applicare di 10 volte e aumentando significativamente i tassi di conversione. Automatizzando compiti chiave e fornendo approfondimenti preziosi, questi strumenti AI hanno migliorato il processo decisionale e migliorato l'integrazione con l'ecosistema di assunzioni.

Esempio reale: Gli agenti HR di IBM sfruttano una libreria completa di automazione conversazionale AI pre-costruita, definita "skill-flows". Queste automazioni aiutano a gestire compiti HR complessi garantendo al contempo la conformità alle normative e alle politiche aziendali. Fornisce anche ai dipendenti un'esperienza di chat self-service alimentata dal linguaggio naturale.⁴⁰

106. Aumentare la produttività sul posto di lavoro

Le grandi imprese affrontano una sfida persistente nell'ottimizzare il tempo dei lavoratori della conoscenza, poiché un significativo sforzo è speso in compiti di routine come email e preparazione delle riunioni, piuttosto che sulle responsabilità principali.

Un esperimento sul campo di sei mesi utilizzando Microsoft 365 Copilot ha dimostrato che l'intelligenza artificiale generativa può ridurre il tempo speso per le email del 25%, accelerare il completamento dei documenti e aumentare il tempo di concentrazione, tutto senza interrompere i flussi di lavoro del team o le strutture delle riunioni.

I miglioramenti più notevoli si sono verificati in compiti che i lavoratori potevano regolare in modo indipendente, evidenziando i primi guadagni di produttività ma sottolineando anche la necessità di cambiamenti organizzativi più ampi per realizzare una trasformazione completa guidata dall'AI.⁴¹

> Applicazioni catena di approvvigionamento e approvvigionamento

107. Previsione della domanda e gestione della catena di approvvigionamento

L'intelligenza artificiale generativa può aiutare le aziende a prevedere la domanda per prodotti e servizi specifici per ottimizzare le loro operazioni di catena di approvvigionamento di conseguenza. Questo può aiutare le aziende a ridurre i costi di inventario, migliorare i tempi di evasione degli ordini e ridurre gli sprechi e le scorte in eccesso.

Esplora come l'intelligenza artificiale generativa trasforma le operazioni di catena di approvvigionamento prevedendo la domanda e ottimizzando i processi.

Esempio reale: Una società leader di servizi farmaceutici che opera nelle Americhe, in Europa e in Asia-Pacifico ha affrontato sfide ricorrenti nell'allineare la domanda dei clienti con le consegne dei fornitori. Le sue previsioni interne si basavano su modelli statistici che non tenevano conto dei cambiamenti della domanda stagionale o dei lanci di prodotti. Questa visibilità limitata ha creato carenze di stock in 25 siti e ha ridotto le prestazioni complessive della catena di approvvigionamento.

Entro tre mesi dall'adozione di Kinaxis Maestro, il team di pianificazione è passato da un orizzonte di previsione di una settimana a un orizzonte di pianificazione di 18 mesi. Il sistema ha incorporato lanci di prodotti, cambiamenti nella copertura assicurativa e segnali di offerta e domanda in tempo reale. I risultati chiave includono:

• Aumento del 47% dell'accuratezza delle previsioni.
• Riduzione del 14% dell'inventario in mano.
• Miglioramento del 34% dei ricambi dell'inventario.
• Riduzione significativa delle cancellazioni degli ordini dei pazienti a causa della disponibilità del prodotto.⁴²

108. Gestione dell'inventario con chatbot AI

I chatbot AI possono gestire i processi di approvvigionamento automatizzando compiti come il monitoraggio dei livelli di inventario, il riordino di merci e il tracciamento degli ordini in tempo reale. Migliorano anche il processo decisionale attraverso la previsione della domanda, la categorizzazione dei prodotti e la fornitura di aggiornamenti sull'inventario in tempo reale. Ecco i vantaggi di sfruttare i chatbot AI per la gestione dell'inventario:

• Approvvigionamento automatizzato: I chatbot AI possono riordinare articoli automaticamente in base alle soglie di stock.
• Tracciamento dell'inventario: Fornisce aggiornamenti in tempo reale sui livelli di stock e sugli stati degli ordini.
• Supporto clienti: Gestisce richieste sulla disponibilità dei prodotti e sui dettagli degli ordini.
• Categorizzazione migliorata: Utilizza l'apprendimento automatico per classificare e suggerire meglio i prodotti.

109. Trasporto e instradamento

L'intelligenza artificiale generativa può migliorare notevolmente il trasporto e l'instradamento nella gestione della catena di approvvigionamento. Elaborando grandi volumi di dati da più fonti, può creare piani di trasporto ottimizzati, risparmiando tempo e aumentando l'efficienza logistica.

I benefici chiave includono:

• Pianificazione di percorsi economicamente vantaggiosi e consegne puntuali.
• Gestione più intelligente di veicoli e flotte con un migliore utilizzo delle risorse e ridotto usura.
• Instradamento adattivo che risponde a interruzioni e ritardi.

Esempi reali:

Il sistema ORION di UPS ha risparmiato oltre 10 milioni di galloni di carburante annualmente migliorando al contempo le prestazioni di consegna puntuale.⁴³

DHL ha registrato un aumento del 15% nelle consegne puntuali e una riduzione del 20% nei ritardi delle spedizioni utilizzando la sua piattaforma MySupplyChain basata sull'AI.⁴⁴

> Applicazioni legali

110. Generazione di contratti

L'intelligenza artificiale generativa può generare contratti in base a modelli e criteri predefiniti. Questo può risparmiare tempo e sforzo ai dipartimenti di approvvigionamento e aiutare a garantire coerenza e accuratezza nel linguaggio contrattuale.

Esempio reale: Orangetheory ha lavorato con Ironclad per automatizzare i suoi processi di gestione dei contratti e sfruttare AI Assist per gestire oltre 1.000 modelli di contratto attraverso la sua rete di franchising.

Questa collaborazione ha ridotto i tempi di progetto da sei mesi a tre e ha migliorato l'esperienza del cliente con soluzioni contrattuali digitali.

111. Conformità contrattuale

Le aziende hanno migliaia di contratti con varie condizioni negoziate. LLMs o applicazioni di intelligenza artificiale generativa con capacità di comprensione del linguaggio possono:

• Categorizzare i contratti
• Identificare condizioni comuni
• Evidenziare condizioni uniche o rare

112. Chatbot legali

L'intelligenza artificiale generativa permette ai chatbot di fornire indicazioni legali di base interpretando le query degli utenti e fornendo risposte chiare e accurate. Questi chatbot possono assistere con domande legali comuni, come i diritti degli inquilini o le basi contrattuali, e aiutare gli utenti a preparare semplici documenti legali tramite prompt guidati.

Possono anche indirizzare gli utenti alle risorse giuste, come servizi di assistenza legale o portali governativi, in base alla questione in oggetto. Automatizzando il supporto legale iniziale, i chatbot basati sull'AI rendono l'assistenza legale più accessibile, in particolare per gli individui che potrebbero affrontare barriere di costo o accessibilità.

113. Governance AI e automazione della conformità

Le organizzazioni stanno implementando strumenti di governance AI per reportistica normativa, audit dei modelli e spiegabilità.

Le applicazioni includono:

• Generazione di documenti di policy e conformità
• Valutazione del rischio AI e rilevamento dei bias
• Registro di audit e riepiloghi delle decisioni spiegabili

Esempio reale: Credo AI offre capacità come l'AI Registry per la visibilità del sistema, i Governance Workspaces per la gestione della conformità, la Policy Intelligence per la supervisione standardizzata e i Guardrails per garantire l'uso responsabile dell'intelligenza artificiale generativa.

Disponibile in configurazioni cloud pubblico, cloud privato e self-hosted, la piattaforma permette alle organizzazioni di mantenere trasparenza, conformità normativa e responsabilità lungo tutto il ciclo di vita dell'AI.⁴⁵

> Applicazioni vendite

114. Generazione di video di vendita

L'intelligenza artificiale generativa può essere utilizzata per creare video di vendita personalizzati su misura specificamente per le esigenze e le aspettative del cliente. Questi video di vendita personalizzati permettono ai rappresentanti di vendita di affrontare individualmente gli obiettivi di vendita, aumentare le relazioni personali con i clienti e generare più lead.

Esempio reale: Xerox ha collaborato con la piattaforma video AI avatar di Synthesia per ridurre i costi di produzione video del 50% e ridurre il tempo necessario per creare contenuti di formazione del 30%.

La piattaforma ha anche permesso a Xerox di localizzare i materiali di formazione per la sua forza lavoro globale migliorando al contempo il coinvolgimento e la ritenzione delle conoscenze per oltre 1.000 rappresentanti di vendita.

115. Coaching delle vendite

L'intelligenza artificiale generativa può essere utilizzata per fornire coaching di vendita personalizzato ai singoli rappresentanti di vendita, in base ai loro dati di prestazioni e stile di apprendimento. Questo può aiutare i team di vendita a migliorare le loro competenze e prestazioni e aumentare la produttività delle vendite.

116. Previsione delle vendite e ottimizzazione del pipeline

L'intelligenza artificiale generativa può analizzare i dati storici delle vendite e generare previsioni per le vendite future. Quindi, i team di vendita possono ottimizzare il loro pipeline di vendita e allocare le risorse in modo più efficace.

117. Identificazione e qualificazione dei lead

L'AI può essere utilizzata per identificare potenziali lead di vendita in base ai dati e al comportamento dei clienti e qualificare i lead in base alla loro probabilità di conversione. Inoltre, può generare tattiche e campagne di vendita personalizzate per generare lead.

> Applicazioni di audit

118. Automazione dei report di audit

I processi manuali, come la reportistica, potrebbero richiedere tempo e essere soggetti a errori. I modelli generativi come ChatGPT possono aiutare gli auditor a automatizzare compiti ripetitivi, come la documentazione e i rapporti. In particolare, possono produrre rapporti standardizzati (come la figura sottostante) che offrono coerenza nel modo in cui i risultati sono presentati.

Figura 22: Generazione di report di audit con ChatGPT di OpenAI.

Esempio reale: KPMG ha collaborato con MindBridge per sfruttare l'AI per analizzare i dati finanziari e automatizzare i processi di audit.

Questa partnership ha aumentato l'accuratezza e l'efficienza degli audit utilizzando l'AI per rilevare anomalie e segnalare transazioni rischiose. Ha permesso a KPMG di fornire approfondimenti finanziari più affidabili ai suoi clienti.

119. Analisi dei dati dei documenti

I processi di audit analizzano regolarmente estesi set di dati finanziari e operativi.

ChatGPT può automatizzare alcuni di questi compiti di analisi dei dati, come in: 

• Esecuzione di calcoli 
• Aggregazioni 
• Confronti di dataset 

120. Monitoraggio del rischio in tempo reale

Gli strumenti di intelligenza artificiale generativa possono anche essere utili nel monitoraggio del rischio in tempo reale. Gli auditor interagiscono con il modello per esplorare le operazioni dell'organizzazione, le misure di controllo e il contesto aziendale.

ChatGPT, ad esempio, può aiutare gli auditor a valutare i livelli di rischio, identificare le aree prioritarie per ulteriori indagini e ottenere approfondimenti sui potenziali pericoli.

121. Riconoscimento di modelli e rilevamento di anomalie

L'intelligenza artificiale generativa può aiutare gli auditor a individuare e segnalare anomalie di audit per un'ulteriore esame. Quando incorporato correttamente con la valutazione umana, gli strumenti di intelligenza artificiale generativa possono essere utili nell'identificare potenziali frodi e migliorare le funzioni di audit interno.

Gli auditor possono utilizzare le capacità di elaborazione del linguaggio naturale dei modelli di intelligenza artificiale generativa per rivelare potenziali rischi che potrebbero essere difficili da identificare manualmente alimentandolo con dati pertinenti e chiedendogli di cercare modelli strani o inaspettati.

122. Formazione degli auditor

Nell'audit, ChatGPT può formare gli auditor offrendo loro competenze, spiegazioni ed esempi pertinenti al loro lavoro. Può offrire materiali educativi come:

• Conoscenza concettuale
• Studi di caso

> Applicazioni Ricerca e Sviluppo (R&D)

123. Collaborazione di team per team R&D

L'intelligenza artificiale generativa può funzionare come un compagno di squadra collaborativo nel processo decisionale di alto livello e nella risoluzione dei problemi. Offrendo suggerimenti, valutando compromessi e sintetizzando conoscenze attraverso i domini, gli strumenti AI possono migliorare il lavoro di squadra interdisciplinare.

Esempio reale: Uno studio è stato condotto con 776 professionisti presso Procter & Gamble per valutare l'impatto dell'AI, in particolare GPT-4, sul lavoro di squadra e sulle prestazioni individuali nei compiti di sviluppo del prodotto.⁴⁶ I risultati chiave dello studio includono:

• Miglioramento delle prestazioni: Gli individui assistiti dall'AI hanno performato alla pari con i tradizionali team di due persone senza AI, indicando che l'AI può replicare i benefici della collaborazione umana. I team che utilizzano l'AI hanno mostrato i livelli di prestazioni più alti, in particolare nella produzione di soluzioni di alta qualità.​
• Integrazione delle competenze: L'assistenza AI ha permesso a professionisti commerciali e R&D di sviluppare soluzioni bilanciate che integrano prospettive tecniche e di mercato, colmando efficacemente i silos di competenze tradizionali.​
• Guadagni di efficienza: I partecipanti che utilizzavano l'AI hanno completato i compiti dal 12-16% più velocemente di quelli senza AI, generando al contempo soluzioni più dettagliate ed estese.​
• Impatto emotivo: Gli utenti dell'AI hanno riportato emozioni positive aumentate, come eccitazione ed entusiasmo, e sentimenti negativi diminuiti, come ansia e frustrazione, rispetto ai loro coetanei non utilizzatori di AI.​

124. Intelligenza artificiale generativa nella ricerca AI

Man mano che la domanda di capacità generative aumenta, i ricercatori stanno esplorando nuove innovazioni architetturali e metodi di addestramento per migliorare l'efficienza, la scalabilità e le prestazioni.

Questo include affrontare sfide come il costo computazionale, le limitazioni di memoria e la capacità di gestire finestre di contesto più lunghe mantenendo output di alta qualità.

Esempio reale:

Secondo ricerche recenti, è stata proposta una nuova architettura neurale chiamata Retentive Network (ReN) come alternativa ai Transformer per i modelli linguistici di grandi dimensioni.

ReN introduce un meccanismo di ritenzione che sostituisce l'attenzione tradizionale, offrendo complessità temporale e di memoria lineare per una migliore efficienza su sequenze lunghe. Combina i vantaggi di memoria dei modelli ricorrenti con le capacità di addestramento parallelo dei Transformer attraverso un metodo noto come decomposizione ricorrente lineare.

I risultati sperimentali mostrano che ReN eguaglia o supera le prestazioni dei Transformer su benchmark chiave consentendo al contempo inferenze più veloci e un consumo di risorse ridotto.⁴⁷

> Applicazioni produttività e automazione

125. Agenti di workflow AI

Gli agenti AI possono eseguire compiti end-to-end collegando ragionamento, memoria e azioni attraverso applicazioni come CRM, Slack o Jira.

Le applicazioni includono:

• Generatori di documenti e assistenti di riepilogo
• Creatori di presentazioni
• Assistenti browser web
• Follow-up automatizzati delle riunioni
• Orchestrazione del workflow tra strumenti aziendali

Ad esempio, abbiamo eseguito benchmark su strumenti Excel basati su AI per valutarne accuratezza, funzionalità e prezzi. Ecco alcuni dei risultati:

• Claude Max: Offre la massima precisione e l'esperienza più user-friendly.
• R2 Copilot: Si comporta bene nei compiti di base ma fatica con calcoli più complessi.
• Quadratic: Si distingue per le sue potenti funzionalità di visualizzazione e capacità di codifica in Python e PHP.
• Tryshortcut: Fornisce spiegazioni approfondite e funzioni analitiche, rendendolo ideale per la modellazione finanziaria.
• GPTExcel: Eccelle nel supportare più lingue, rendendolo adatto per team internazionali.

Riepilogo delle applicazioni di intelligenza artificiale generativa con casi d'uso ed esempi

*Un settore, una funzione aziendale o un'altra area di applicazione

FAQ

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@misc{dilmegani2026,
  author = {Dilmegani, Cem and Ermut, Sıla},
  title  = {{Le 125 migliori applicazioni di intelligenza artificiale generativa}},
  year   = {2026},
  month  = jun,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/generative-ai-applications}},
  note   = {AIMultiple. Consultato il 22 Giugno 2026}
}

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Cem Dilmegani

Analista principale

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Cem è analista principale presso AIMultiple dal 2017. AIMultiple fornisce informazioni a centinaia di migliaia di aziende (secondo SimilarWeb), tra cui il 55% delle aziende Fortune 500, ogni mese. Il lavoro di Cem è stato citato da importanti pubblicazioni globali come Business Insider, Forbes, Washington Post, società globali come Deloitte e HPE, ONG come il World Economic Forum e organizzazioni sovranazionali come la Commissione Europea. È possibile consultare l'elenco di altre aziende e risorse autorevoli che hanno citato AIMultiple. Nel corso della sua carriera, Cem ha lavorato come consulente tecnologico, responsabile acquisti tecnologici e imprenditore nel settore tecnologico. Ha fornito consulenza alle aziende sulle loro decisioni tecnologiche presso McKinsey & Company e Altman Solon per oltre un decennio. Ha anche pubblicato un report di McKinsey sulla digitalizzazione. Ha guidato la strategia tecnologica e gli acquisti di un'azienda di telecomunicazioni, riportando direttamente al CEO. Ha inoltre guidato la crescita commerciale dell'azienda deep tech Hypatos, che ha raggiunto un fatturato annuo ricorrente a 7 cifre e una valutazione a 9 cifre partendo da zero in soli 2 anni. Il lavoro di Cem in Hypatos è stato oggetto di articoli su importanti pubblicazioni tecnologiche come TechCrunch e Business Insider. Cem partecipa regolarmente come relatore a conferenze internazionali di settore. Si è laureato in ingegneria informatica presso l'Università di Bogazici e ha conseguito un MBA presso la Columbia Business School.

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Ricercato da

Sıla Ermut

Analista di settore

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Sıla Ermut è un'analista di settore presso AIMultiple, specializzata in email marketing e video di vendita. In precedenza, ha lavorato come reclutatrice in società di project management e consulenza. Sıla ha conseguito un Master in Psicologia Sociale e una laurea in Relazioni Internazionali.

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Eti Tiwari

Jul 22, 2024 at 09:05

thanks for these examples.

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Cem Dilmegani

Jul 28, 2024 at 10:25

Thank you!

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Arif Ahmed Mohammed

Jun 23, 2024 at 12:50

Real examples, thanks

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Ankit Bishnoi

Jan 31, 2024 at 09:34

The examples are real.

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Udugula Mohan

Sep 26, 2023 at 09:29

The examples were pretty realistic.

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Ishpal Chadha

Aug 25, 2023 at 01:43

This is comprehensive and useful Cem, thanks for documenting this.

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Shubham

Aug 21, 2023 at 02:29

The examples were pretty realistic

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