Approfondimento
100+ casi d'uso dell'IA con esempi reali
Cem Dilmegani
aggiornato il 27 ago. 2026
Guarda il nostro norme etiche
Esplorare i casi d'uso dell'IA può aiutare le aziende a individuare il 44% di opportunità in più e a ridurre il fabbisogno di finanziamenti esterni del 39.5% prima dell'implementazione. Nei miei quasi 20 anni di esperienza nell'implementazione di soluzioni di analisi avanzata e IA nelle imprese, ho visto l'importanza della selezione dei casi d'uso. Ho analizzato 100+ casi d'uso dell'IA, i loro esempi reali e li ho classificati per funzione aziendale e settore. Segui i link qui sotto in base alla tua area di interesse:
- Casi d'uso dell'IA per funzioni aziendali: Analisi, servizio clienti, cybersicurezza, dati, finanza, HR, marketing, operazioni vendite, strategia e legale e tecnologia.
- Casi d'uso dell'IA per settori: Automotive e cose autonome, istruzione, moda, FinTech, healthTech, manifatturiero, non-profit, retail e telecomunicazioni.
- Altri casi d'uso dell'IA.
Abbiamo mappato 138 casi di studio reali in 40 casi d'uso distinti. Poiché molti studi coprono più applicazioni, i singoli casi di studio possono comparire sotto più casi d'uso:
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Filtra il dataset sottostante e gli esempi reali utilizzando la tabella qui sotto:
IA i casi d'uso con esempi concreti
Elaborazione del linguaggio naturale
Consentire alle macchine di comprendere, interpretare e generare il linguaggio umano per la comunicazione, l'analisi e l'automazione.
Rilevamento delle frodi
Identificare transazioni e comportamenti sospetti per prevenire perdite finanziarie e crimini informatici.
Manutenzione predittiva
Prevedere i guasti alle apparecchiature per programmare la manutenzione e ridurre i tempi di inattività.
Previsione delle vendite
Prevedere le tendenze future delle vendite per orientare la pianificazione aziendale e l'allocazione delle risorse.
Generazione di lead
Identificare e coinvolgere potenziali clienti attraverso un targeting basato sui dati.
Marketing personalizzato
Personalizzazione dei consigli pubblicitari e dei contenuti in base al comportamento dell'utente.
Automazione dell'inserimento dati
Sostituisce l'inserimento manuale dei dati con un'automazione intelligente, riducendo gli errori umani e aumentando la velocità di elaborazione dei dati tra i diversi sistemi.
Elaborazione delle fatture
Automatizzare l'estrazione, la convalida e l'elaborazione delle fatture per snellire le operazioni finanziarie e ridurre gli errori.
Gestione della catena di approvvigionamento
Gestione e ottimizzazione dei processi logistici, di approvvigionamento e di distribuzione al fine di massimizzare l'efficienza e ridurre i costi.
Ottimizzazione della catena di approvvigionamento
Migliorare la visibilità e l'efficienza della catena di approvvigionamento attraverso l'analisi predittiva e l'automazione.
ottimizzazione dell'inventario
Gestione dei livelli di scorte tramite previsioni automatizzate della domanda e strategie di rifornimento.
Conformità
Garantire la conformità normativa attraverso il monitoraggio automatizzato, la reportistica e la valutazione del rischio.
Intelligenza artificiale conversazionale e chatbot
Migliora il servizio clienti automatizzando le risposte, instradando le richieste e integrandosi con i sistemi back-end per l'accesso ai dati in tempo reale.
Monitoraggio degli indicatori chiave di prestazione (KPI)
Automatizza la raccolta, la visualizzazione e la segnalazione degli indicatori chiave di prestazione, fornendo informazioni in tempo reale per il processo decisionale.
Analisi dei clienti
Analizzare il comportamento e le tendenze dei clienti per ottimizzare le strategie aziendali e il coinvolgimento.
Gestione della forza lavoro
Ottimizzazione dell'assegnazione e della pianificazione della forza lavoro per migliorare l'efficienza e ridurre i costi.
Ottimizzazione della rete
Ottimizzazione delle prestazioni di rete in termini di velocità, affidabilità e utilizzo delle risorse.
Analisi in tempo reale
Elaborazione e analisi dei dati in tempo reale per un processo decisionale tempestivo.
Classificazione delle chiamate
Classificazione delle chiamate in base ad argomenti, stato d'animo o urgenza.
Individuazione dell'intento della chiamata
Identificare lo scopo delle chiamate dei clienti per ottimizzare le risposte.
Apprendimento automatico automatizzato (AutoML)
Semplificare la creazione di modelli di machine learning senza la necessità di competenze approfondite.
Geoanalisi
Analizzare i dati geolocalizzati per individuare modelli e tendenze spaziali.
Integrazione dei dati
Combinare dati provenienti da diverse fonti per un accesso e un'analisi unificati.
Etichettatura dei dati
Annotare i dati per migliorare la precisione dei modelli di apprendimento automatico.
Visualizzazione dei dati
Rappresentare dati complessi attraverso grafici e diagrammi intuitivi.
Trasformazione dei dati
Conversione dei dati in formati adatti all'analisi e all'elaborazione.
Miscelazione dei dati
Pulizia e strutturazione dei dati per l'analisi e la modellazione.
Gestione/monitoraggio dei dati
Garantire la coerenza, l'accessibilità e la sicurezza dei dati.
Automazione del recupero crediti
Ottimizzazione del recupero crediti tramite flussi di lavoro e comunicazioni automatizzati.
Concessione e valutazione del credito
Valutazione della solvibilità e del rischio sulla base dell'analisi dei dati.
Recupero crediti
Automatizzazione delle strategie di monitoraggio e recupero dei crediti insoluti.
Monitoraggio dei dipendenti
Monitoraggio dell'attività dei dipendenti per ottimizzare la produttività e la conformità.
Gestione delle prestazioni
Monitoraggio e miglioramento dell'efficienza e dei risultati della forza lavoro.
Bot per le vendite al dettaglio
Assistere i clienti con consigli sui prodotti e nelle transazioni.
Gestione della conoscenza
Organizzare e ottimizzare l'accesso alle informazioni per una maggiore efficienza.
Lezioni private
Fornire assistenza didattica basata sull'intelligenza artificiale e apprendimento personalizzato.
analisi dei dati dei pazienti
Ricavare informazioni utili dai dati medici per migliorare l'assistenza sanitaria.
Medicina personalizzata
Personalizzare i trattamenti in base ai dati sanitari individuali.
Scoperta di farmaci
Accelerare la ricerca farmaceutica attraverso analisi basate sull'intelligenza artificiale.
Diagnosi assistita/automatizzata
Supportare gli operatori sanitari con strumenti diagnostici basati sull'intelligenza artificiale.
Filtro
Industria
Funzione aziendale
Casi d'uso dell'IA generativa e dell'IA agentica
Dal lancio di ChatGPT, la popolarità dell'IA generativa e dell'IA agentica è esplosa. I casi d'uso includono la creazione di contenuti per il marketing, la generazione di codice software, la progettazione di interfacce utente e molti altri. Per saperne di più:
Casi d'uso dell'IA per funzioni aziendali
Ecco le applicazioni di intelligenza artificiale più comuni che coprono marketing, vendite, servizio clienti, sicurezza, dati, tecnologia e altri processi.
> Analisi
Soluzioni generali
- Piattaforma di analisi: Le piattaforme di analisi forniscono insight sui dati per identificare problemi e migliorare i colli di bottiglia.
- Servizi di analisi: I fornitori assistono nel raggiungimento degli obiettivi aziendali offrendo soluzioni chiavi in mano.
- Automated machine learning (AutoML): Le macchine basate sull'IA possono assistere i data scientist nell'ottimizzazione dei model di machine learning. Con l'aumento delle capacità di dati e analisi, l'automazione è sempre più essenziale nella data science. L'AutoML automatizza le attività di machine learning che richiedono tempo, come l'inserimento dei dati, consentendo alle aziende di distribuire model e automatizzare rapidamente i processi.
Soluzioni specializzate
- Analisi conversazionale: L'elaborazione del linguaggio naturale ti aiuta a lavorare con i dati vocali e altro ancora, consentendo l'analisi automatizzata di recensioni e suggerimenti.
- Analisi per l'e-commerce: Sistemi di analisi specializzati progettati per gestire l'aumento dei dati e-commerce. Ottimizza il tuo funnel di vendita e il traffico dei clienti per massimizzare i profitti.
- Piattaforma di geo-analisi: Analizza immagini satellitari dettagliate per insight predittivi. Utilizza i dati spaziali per raggiungere i tuoi obiettivi aziendali e cogliere i cambiamenti in tempo reale in qualsiasi paesaggio.
- Riconoscimento delle immagini e analisi visiva: Analizza i dati visivi utilizzando sistemi avanzati di riconoscimento di immagini e video. Estrai insight significativi da grandi volumi di immagini e video.
- Analisi in tempo reale: Ottieni insight in tempo reale per decisioni sensibili al tempo. Agisci tempestivamente per mantenere i tuoi KPI. Utilizza il machine learning per esplorare dati non strutturati senza interruzioni. Consulta i KPI di processo per monitorare le prestazioni.
> Servizio clienti
- Analisi delle chiamate: Utilizza analisi avanzate sui dati delle chiamate per scoprire insight che migliorano la soddisfazione del cliente e l'efficienza operativa. Identifica pattern e ottimizza i risultati analizzando le recensioni dei clienti tramite i dati vocali, individuando le aree di miglioramento.
- Classificazione delle chiamate: Utilizza l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) per classificare l'intento del cliente affinché gli agenti gestiscano i casi complessi. Identifica la natura delle esigenze del cliente prima di instradare le chiamate, assicurando che il reparto appropriato gestisca il problema. Questo approccio migliora l'efficienza e aumenta i tassi di soddisfazione.
- Rilevamento dell'intento delle chiamate: Sfrutta l'NLP e il machine learning per stimare e gestire l'intento del cliente (ad es. l'abbandono) per migliorare la soddisfazione e le metriche aziendali. L'analisi del sentiment del cliente tramite il livello e il tono della voce può rivelare micro-emozioni che guidano il processo decisionale. Scopri come rilevare l'intento del cliente con il riconoscimento dell'intento dei chatbot.
- Chatbot per il servizio clienti (soluzione self-service): Man mano che gli algoritmi di IA migliorano, i chatbot possono comprendere query più complesse, gestire la maggior parte delle richieste e trasferire i clienti agli operatori dal vivo quando necessario. Questo riduce i costi del servizio clienti e aumenta la soddisfazione, consentendo ai rappresentanti umani di concentrarsi sulle esigenze più specifiche dei clienti. Leggi per maggiori approfondimenti sui chatbot nel servizio clienti.
- Analisi dei chatbot: Analizza le interazioni dei clienti con il tuo chatbot per valutarne le prestazioni complessive. Identifica i punti deboli e le aree di miglioramento e misura la soddisfazione del cliente rispetto al chatbot.
- Test dei chatbot: Utilizza framework di test semi-automatici e automatici per valutare le prestazioni del chatbot prima della distribuzione. Previeni errori catastrofici identificando i punti deboli del flusso conversazionale.
- Analisi dei contatti con i clienti: Applica analisi avanzate a tutti i dati di contatto dei clienti per ottenere insight che aumentano la soddisfazione e l'efficienza. Utilizza l'NLP per raggiungere tassi di soddisfazione più elevati.
- Suggerimenti di risposta per il servizio clienti: I bot ascoltano le chiamate degli agenti, suggerendo risposte best practice per migliorare la soddisfazione del cliente e standardizzare l'esperienza del cliente. Questo approccio può anche aumentare upsell e cross-sell fornendo i giusti suggerimenti.
- Social listening e ticketing: Utilizza l'NLP e la visione artificiale per identificare i clienti che necessitano di contatto e rispondere automaticamente o assegnarli agli agenti pertinenti, migliorando la soddisfazione. Analizza i dati dei social media per determinare a chi vendere e quali prodotti offrire.
- Instradamento intelligente delle chiamate: Instrada le chiamate agli agenti più qualificati disponibili. I sistemi di routing intelligente utilizzano i dati di tutte le interazioni con i clienti per ottimizzare la soddisfazione. Considerando i profili dei clienti e le prestazioni degli agenti, puoi abbinare il servizio giusto all'agente giusto per ottenere punteggi net promoter superiori. Sentiti gratuito di leggere i casi di studio sull'abbinamento del cliente all'agente giusto nel nostro articolo sugli esempi di IA emozionale.
- Analisi di sondaggi e recensioni: Utilizza l'NLP per analizzare i campi di testo nei sondaggi e nelle recensioni, scoprendo insight che migliorano la soddisfazione. Automatizza il processo mappando le parole chiave pertinenti su punteggi appropriati, riducendo il tempo necessario per la generazione dei report.
- Esempio reale: Protobrand analyzeva manualmente le recensioni tramite codifica manuale, ma ora automatizza il lavoro con Gavagai, consentendo all'azienda di gestire volumi di dati maggiori completando le analisi in modo efficiente.
- Autenticazione vocale: Autentica i clienti senza password utilizzando il riconoscimento biometrico della voce, migliorando la soddisfazione e riducendo al minimo i problemi legati alle password dimenticate. I clienti possono accedere alle informazioni riservate con il proprio ID vocale univoco, offrendo un'alternativa sicura ai metodi di autenticazione tradizionali come le cifre del SSN.
> Cybersicurezza
DLP
Il software di prevenzione della perdita di dati (DLP) utilizza l'IA per ottenere:
- Rilevamento in tempo reale di dati sensibili oltre a quelli identificati tramite approcci basati su regole
- Controllo intelligente degli accessi che apprende dai modelli di accesso ai dati consentiti per ridurre i falsi positivi.
Monitoraggio della rete
I casi d'uso tipici includono:
- Rilevamento di Anomaly nel traffico di rete per identificare attacchi informatici
- Ottimizzazione automatica della rete per gestire i picchi di carico a costi ottimali senza danneggiare l'esperienza utente.
Per esempi reali: IA nel monitoraggio di rete.
> Dati
- Piattaforma di pulizia e validazione dei dati: Evita "garbage in, garbage out" garantendo la qualità dei tuoi dati con processi e strumenti di pulizia dei dati adeguati. Automatizza il processo di validazione utilizzando fonti di dati esterne. La pulizia di manutenzione regolare può essere pianificata e la qualità dei dati può essere aumentata.
- Integrazione dei dati: Combina i tuoi dati provenienti da fonti diverse in informazioni significative e preziose. Il traffico dei dati dipende da più piattaforme. Pertanto, gestire questo traffico e strutturare i dati in un formato significativo sarà importante.
- Gestione e monitoraggio dei dati: Mantieni i tuoi dati di alta qualità per analisi avanzate. Regola la qualità filtrando i dati in ingresso. Risparmia tempo automatizzando le attività manuali e ripetitive. Scopri di più sugli strumenti di governance dei dati per monitorare e gestire i tuoi dati.
- Piattaforma di preparazione dei dati: Prepara i tuoi dati da formati grezzi con problemi di qualità a un formato pulito e pronto per l'analisi. Utilizza le piattaforme di estrazione, trasformazione e caricamento (ETL) per mettere a punto i tuoi dati prima di inserirli in un data warehouse.
- Trasformazione dei dati: Trasforma i tuoi dati per prepararli ad analisi avanzate. Se non sono strutturati, adattali al formato richiesto.
- Visualizzazione dei dati: Visualizza i tuoi dati per analisi e decisioni migliori. Lascia parlare le dashboard. Trasmetti il tuo messaggio più facilmente ed esteticamente.
- Etichettatura dei dati: A meno che non utilizzi sistemi di apprendimento non supervisionato, hai bisogno di dati etichettati di alta qualità. Etichetta i tuoi dati per addestrare i tuoi sistemi di apprendimento supervisionato. I sistemi human-in-the-loop auto etichettano i tuoi dati e affidano al crowdsourcing i punti dati che non possono essere auto-etichettati con sicurezza.
- Dati sintetici: I computer possono creare artificialmente dati sintetici per eseguire determinate operazioni. I dati sintetici sono solitamente utilizzati per testare nuovi prodotti e strumenti, validare model e soddisfare le esigenze di IA. Le aziende possono simulare condizioni non ancora incontrate e adottare precauzioni di conseguenza con l'aiuto dei dati sintetici. Superano inoltre i limiti della privacy poiché non espongono alcun dato reale. Pertanto, i dati sintetici sono una soluzione di IA intelligente per le aziende per simulare eventi futuri e considerare possibilità future. Scopri di più nell'articolo sui casi d'uso reali dei dati sintetici
> Energia
- Ottimizzazione della smart grid: L'IA può aiutare a bilanciare domanda e offerta in tempo reale prevedendo i modelli di consumo energetico, integrando in modo più efficiente le fonti di energia rinnovabile e rilevando anomalie nella rete. Ciò migliora la resilienza delle soluzioni di smart grid e riduce le interruzioni.
- Previsione del consumo energetico: Gli algoritmi di machine learning possono aiutare a prevedere l'uso dell'energia a breve e lungo termine a livello di edificio, distretto o nazionale. Queste previsioni consentono di allineare la produzione alla domanda, ottimizzare le strategie di prezzo e garantire l'efficienza energetica sia in ambito residenziale sia industriale.
- Manutenzione predittiva nelle infrastrutture energetiche: L'IA può essere applicata al monitoraggio di turbine, trasformatori e pipeline per rilevare i primi segnali di guasto. Aiuta a ridurre i tempi di fermo, prolungare la vita degli asset e abbassare i costi di manutenzione attraverso previsioni basate sui dati e sistemi di allarme automatici.
- Previsione dell'energia rinnovabile: Le funzionalità di IA possono migliorare l'accuratezza delle previsioni di generazione solare ed eolica sulla base di meteo, dati storici e input dei sensori. Gli utenti possono migliorare l'integrazione delle rinnovabili nel mix energetico riducendo la dipendenza da fonti fossili di backup.
- Ottimizzazione del trading energetico: Il reinforcement learning e l'analisi avanzata possono generare decisioni di trading in tempo reale e corrette per il rischio nei mercati energetici volatili. Massimizza i profitti e minimizza gli squilibri identificando strategie di offerta ottimali.
- Gestione della risposta alla domanda energetica: I model di IA possono controllare e automatizzare il consumo energetico durante i periodi di picco della domanda. In questo modo, le aziende possono spostare i consumi in modo intelligente in base a prezzi dinamici, condizioni ambientali e comportamento degli utenti per ridurre stress sulla rete e costi.
- Ottimizzazione della progettazione del reattore a Fusion: Il ML può ottimizzare i progetti di stellarator, accelerando lo sviluppo di energia a fusion pulita e sicura. I model di ML fungono da surrogati per complesse simulazioni fisiche, consentendo iterazioni di progettazione più rapide ed efficienti.
> Finanza
La funzione aziendale finanza è un buon candidato per la trasformazione con l'IA:
- Promemoria di fatturazione: I servizi di fatturazione accessibili possono ricordare ai tuoi clienti di pagare con messaggi basati sulla IA generativa.
- Automazione delle fatture e automazione AP: La gestione delle fatture è un processo altamente ripetitivo che molte aziende svolgono manualmente. Ciò causa errori umani e costi elevati, soprattutto quando è necessario elaborare un volume elevato di documenti. Le soluzioni di automazione delle fatture possono estrarre dati rilevanti da fatture di formati diversi (ad es. PDF, fatture elettroniche), eseguire la convalida automatica delle fatture e selezionare i codici di spesa corretti per la fattura, riducendo al minimo l'intervento umano ai soli casi limite. L'automazione delle fatture è disponibile nella maggior parte dei sistemi ERP tramite plugin.
Per saperne di più, consulta l'estrazione OCR delle fatture.
> HR
- Monitoraggio dei dipendenti: Fornisci metriche oggettive per vedere quanto bene lavorano i dipendenti. Prevedi le loro prestazioni complessive con la disponibilità di enormi quantità di dati.
- Assunzione: L'assunzione è un gioco di previsione: quale candidato, partendo da una posizione specifica, contribuirà di più all'azienda? I chatbot per il reclutamento e le migliori capacità di estrazione ed elaborazione dati dei web scraper potenziano i dipendenti HR in varie fasi dell'assunzione, come trovare candidati qualificati, intervistarli con i bot per capirne l'idoneità o valutare i risultati delle loro valutazioni per decidere se ricevere un'offerta.
- Analisi HR: I servizi di analisi HR sono come la voce dell'analisi dei dipendenti. Osserva le tue workforce analytics e prendi decisioni HR migliori. Ottieni insight attuabili e suggerimenti efficaci per una maggiore soddisfazione dei dipendenti.
- Gestione della retention HR: Prevedi quali dipendenti sono propensi a lasciare e migliora la loro soddisfazione lavorativa per trattenerli. Rileva le ragioni alla base della loro motivazione a cercare nuove opportunità. Mantenendoli nella tua organizzazione, riduci la perdita di capitale umano.
- Gestione delle prestazioni: Gestisci le prestazioni dei tuoi dipendenti in modo efficace ed equo senza danneggiare la loro motivazione. Segui i loro KPI sulla dashboard e fornisci feedback in tempo reale. Ciò aumenterebbe la soddisfazione dei dipendenti e ridurrebbe il turnover dei dipendenti della tua organizzazione. Realizza il massimo potenziale professionale dei tuoi dipendenti con gli strumenti giusti.
> Marketing
L'IA può fornire insight accurati e suggerire soluzioni di marketing intelligenti che si rifletterebbero direttamente sui profitti grazie ai dati dei clienti. Di seguito i tre principali casi d'uso dell'IA nel marketing:
- Analisi di marketing: I sistemi di IA imparano dalle attività di marketing, le analizzano e le misurano. Queste soluzioni tracciano l'attività sui media e forniscono insight sulle attività di PR per evidenziare cosa genera coinvolgimento, traffico e ricavi. Di conseguenza, le aziende possono offrire servizi di marketing migliori e più accurati ai propri clienti. Oltre alle attività di PR, l'analisi di marketing basata sull'IA può aiutare le aziende a identificare i propri gruppi di clienti in modo più accurato. Scoprendo i clienti fedeli, le aziende possono sviluppare strategie di marketing accurate e anche retargetizzare i clienti che hanno mostrato interesse per prodotti o servizi in precedenza.
- Marketing personalizzato: Più le aziende comprendono i propri clienti, meglio li servono. L'IA può assistere le aziende in questo compito e supportarle nell'offrire esperienze personalizzate ai clienti. Ad esempio, supponi di aver visitato un negozio online e di aver guardato un prodotto senza acquistarlo. In seguito, vedi esattamente quel prodotto negli annunci digitali. Inoltre, le aziende possono inviare email personalizzate o offerte speciali e consigliare nuovi prodotti in linea con i gusti dei clienti.
- Marketing contestuale: Puoi sfruttare i large vision models e l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) per comprendere il contesto in cui verranno pubblicati i tuoi annunci. Con la pubblicità contestuale, puoi proteggere il tuo marchio e aumentare l'efficienza del marketing assicurando che il tuo messaggio si adatti al contesto, facendo prendere vita ai contenuti statici sul web con i tuoi messaggi.
Per saperne di più, consulta i casi d'uso dell'IA generativa nel retail.
> Operazioni
- Automazione cognitiva / intelligente: Combina il software di robotic process automation (RPA) con l'IA per automatizzare processi complessi con informazioni non strutturate. Digitalizza i tuoi processi in settimane senza sostituire i sistemi legacy, cosa che può richiedere anni. I bot possono operare sui sistemi legacy apprendendo dalle istruzioni e dalle azioni del personale. Sentiti gratuito di consultare i casi d'uso della RPA per saperne di più.
- Implementazione della Robotic Process Automation (RPA): L'implementazione di soluzioni RPA richiede impegno. È necessario identificare i processi adatti. Se verrà utilizzato un robot basato su regole, il robot dovrà essere programmato. Bisognerà rispondere alle domande dei dipendenti. Per questo motivo la maggior parte delle aziende riceve un certo livello di aiuto esterno. Società di outsourcing, consulenti e integratori IT sono felici di fornire manodopera temporanea per affrontare questo sforzo.
- Process Mining: Sfrutta strumenti di process mining per analizzare i tuoi processi e comprendere i tuoi processi as-is effettivi.
- Manutenzione predittiva: Mantieni in modo predittivo i tuoi robot e altri macchinari per ridurre al minimo le interruzioni delle operazioni. Implementa l'analisi dei big data per stimare i fattori che potrebbero influenzare il flusso di cassa futuro. Ottimizza la spesa in PP&E ottenendo informazioni sui possibili fattori.
- Ottimizzazione dell'inventario e della supply chain: Sfrutta il machine learning per vedere i possibili scenari in diverse domande dei clienti, ridurre le scorte, contenere la spesa e massimizzare i tassi di rotazione dell'inventario. Aumenta il tuo fattore di impatto nella catena del valore.
Amministrazione
- Gestione degli edifici: Sensori e analisi avanzate migliorano la gestione degli edifici. Integra i sistemi IoT nel tuo edificio per un consumo energetico inferiore e molto altro. Aumenta i dati disponibili implementando i giusti strumenti di raccolta dati per una gestione efficace degli edifici.
- Assistente digitale: Gli assistenti digitali sono abbastanza maturi da sostituire i veri assistenti nella comunicazione via email. Includili nelle tue email per pianificare riunioni, per programmare centinaia di migliaia di riunioni.
> Vendite
Pre-vendita
- Previsione delle vendite: Prevedi automaticamente le vendite, generando tempo per attività di maggior valore e aumentando al contempo l'accuratezza delle previsioni.
- Esempio reale: Hewlett Packard Enterprise indica di aver registrato un aumento di 5x in semplicità, velocità e accuratezza delle previsioni con gli strumenti di previsione delle vendite di Clari.1
- Generazione di lead: Utilizza un profilo dati completo dei tuoi visitatori per identificare le aziende che i tuoi rappresentanti commerciali devono contattare. Genera lead per i tuoi rappresentanti sfruttando database e social network.
Vendite
- Automazione dell'inserimento dei dati di vendita: I dati provenienti da varie fonti verranno copiati nel tuo CRM per sincronizzare automaticamente calendario, rubrica, email, telefonate e messaggi della tua forza vendita nel sistema CRM. Godi di una migliore visibilità e analisi delle vendite, dando al contempo più tempo di vendita al personale commerciale. Scopri di più sui sistemi CRM basati sull'IA.
- Punteggio predittivo di vendita/lead: Utilizza l'IA per abilitare vendite predittive. Assegna punteggi ai lead per dare priorità alle azioni dei rappresentanti in base ai punteggi lead e ai fattori di contatto. La previsione delle vendite è automatizzata con una maggiore accuratezza grazie all'accesso granulare dei sistemi ai punteggi lead e alle prestazioni dei rappresentanti. Per il punteggio dei lead, questi sistemi sfruttano dati transazionali anonimi dei propri clienti e i dati di vendita di questo specifico cliente. Per la valutazione dei fattori di contatto, questi sistemi sfruttano dati anonimi e analizzano tutti i contatti dei clienti, come email e chiamate.
- Coaching degli agenti basato sull'IA: Sia l'IA sia gli strumenti di emotion IA possono essere sfruttati per formare i rappresentanti di vendita e gli addetti al servizio clienti tramite:
- Suggerimenti di risposta per i rappresentanti: L'IA suggerirà risposte durante conversazioni dal vivo o messaggi scritti con i lead. I bot ascolteranno le chiamate degli agenti suggerendo risposte best practice per migliorare l'efficacia delle vendite
- Suggerimenti per la prossima azione dei rappresentanti: Le azioni e i lead dei tuoi rappresentanti verranno analizzati per suggerire la migliore azione successiva. Questa soluzione situazionale aiuterà i tuoi rappresentanti a trovare il modo giusto di affrontare il problema. I dati storici e il profilo dell'agente ti aiuteranno a ottenere risultati migliori. Tutto porta a una maggiore soddisfazione del cliente.
- Personalizzazione e analisi dei contenuti di vendita: Le preferenze e il comportamento di navigazione dei lead ad alta priorità vengono analizzati per abbinarli ai contenuti giusti, mirati a rispondere alle loro domande più importanti. Personalizza i tuoi contenuti di vendita e analizzane l'efficacia consentendo un miglioramento continuo.
- Bot per la vendita al dettaglio: Usa i bot nel tuo punto vendita per rispondere alle domande dei clienti e promuovere i prodotti. Coinvolgi il cliente giusto analizzandone il profilo. La visione artificiale ti aiuterà a fornire l'azione giusta in base alle caratteristiche e alle espressioni del cliente.
- Automazione della pianificazione delle riunioni (assistente digitale): Lascia che un assistente digitale organizzi le riunioni liberando il tempo dei tuoi rappresentanti. Decidi gli obiettivi a cui dare priorità e mantieni alti i tuoi KPI.
- Vendite prescrittive: La maggior parte dei processi di vendita esiste nella mente dei tuoi rappresentanti. I rappresentanti interagiscono con i clienti in base alle loro diverse abitudini e osservazioni. I sistemi di vendita prescrittivi prescrivono contenuto, canale di interazione, frequenza e prezzo in base ai dati di clienti simili.
- Chatbot di vendita: I chatbot sono ideali per rispondere alle prime domande dei clienti. Se il chatbot decide di non poter servire adeguatamente il cliente, può passare quei clienti a operatori umani. Lascia che bot intelligenti, auto-miglioranti e attivi 24/7 gestiscano il primo contatto con i lead. I lead reattivi e di alto valore verranno chiamati da operatori dal vivo, aumentando l'efficacia delle vendite.
Analisi delle vendite
Come discute Gartner2, i sistemi di analisi delle vendite forniscono funzionalità che supportano attività di scoperta, diagnostica e previsione che consentono la manipolazione di parametri, misure, dimensioni o cifre come parte di un'attività analitica o di pianificazione. Gli algoritmi di machine learning possono automatizzare il processo di raccolta dati e presentare soluzioni per migliorare le prestazioni di vendita. Per informazioni più dettagliate, puoi leggere IA nelle vendite.
- Analisi dei contatti di vendita con i clienti: Analizza tutti i contatti con i clienti, incluse telefonate o email, per comprendere quali comportamenti e azioni guidano le vendite. Analisi avanzata su tutti i dati delle chiamate di vendita per scoprire insight per aumentare l'efficacia delle vendite
- Analisi delle chiamate di vendita: Analisi avanzata sui dati delle chiamate per scoprire insight per aumentare l'efficacia delle vendite. Scopri quanto bene funziona il flusso della tua conversazione. L'integrazione dei dati sulle chiamate ti aiuterà a identificare le prestazioni di ogni componente del tuo funnel di vendita.
- Attribuzione delle vendite: Sfrutta i dati transazionali per attribuire accuratamente le vendite alle attività di marketing e vendita. Scopri quale fase del tuo funnel di vendita funziona meglio. Individua la parte con basse prestazioni grazie agli insight forniti dall'analisi.
- Compensi di vendita: Determina i livelli di retribuzione adeguati per il tuo personale di vendita. Decidi il giusto meccanismo di incentivazione per i rappresentanti. Utilizzando i dati di vendita, fornisci misure oggettive e aumenta continuamente le prestazioni dei tuoi rappresentanti di vendita.
> Strategia e legale
- Preparazione delle presentazioni: Le presentazioni per il top management nella maggior parte delle aziende includono diapositive (ad es. PowerPoint). Il software di presentazione IA può preparare diapositive a partire dai prompt.
I consulenti legali possono fare affidamento sull'IA per:
- Redazione dei contratti
- Revisione dei contratti
- Ricerca legale
Per saperne di più: Software IA legale.
Lascia che il nostro team automatizzi uno dei tuoi processi aziendali con agenti IA, gratuitamente.
Automatizza un processo> Tecnologia
- No code IA e sviluppo di app: Piattaforme di sviluppo IA e di app per i tuoi progetti personalizzati. Il tuo team di sviluppo interno può creare soluzioni originali per le tue specifiche esigenze aziendali.
- Analisi e intelligence predittiva per la sicurezza: Analizza i feed di dati sull'ampia attività informatica e i dati comportamentali all'interno della rete di un'organizzazione per ottenere insight attuabili che aiutino gli analisti a prevedere e contrastare gli attacchi imminenti. Integra fonti di dati esterne per tenere d'occhio le minacce informatiche globali e agisci tempestivamente. Mantieni intatta la tua infrastruttura tecnologica o riduci al minimo le perdite.
- Gestione della conoscenza: La gestione della conoscenza aziendale consente l'archiviazione e il recupero efficaci e senza sforzo dei dati aziendali, garantendo la memoria organizzativa. Maggiore collaborazione assicurando che le persone giuste lavorino con i dati giusti.
- Libreria / SDK / API per l'elaborazione del linguaggio naturale: Sfrutta l'elaborazione del linguaggio naturale con librerie/SDK/API per creare rapidamente e a costi contenuti i tuoi sistemi NLP personalizzati o per aggiungere funzionalità NLP ai tuoi sistemi. Un team interno acquisirà esperienza e conoscenza degli strumenti. Maggiori capacità di sviluppo e distribuzione per la tua azienda.
- Libreria / SDK / API per il riconoscimento delle immagini: Personalizza i sistemi di elaborazione delle immagini e integra funzionalità di elaborazione delle immagini nei tuoi sistemi esistenti. Scopri di più sul software di riconoscimento delle immagini.
- Comunicazioni sicure: Proteggi le comunicazioni dei dipendenti come email o conversazioni telefoniche con crittografia avanzata multilivello ed effimerità. Mantieni i segreti industriali al sicuro dallo spionaggio aziendale.
- Sicurezza deception: Distribuisci asset esca in una rete come esca per gli attaccanti per identificare, tracciare e interrompere minacce alla sicurezza come attacchi malware automatizzati avanzati prima che causino danni. Mantieni dati e traffico al sicuro tenendoli impegnati con le esche. Migliora le tue capacità di cybersicurezza contro varie forme di attacchi informatici scoprendo le aziende di deception tech.
- Sistemi di cybersicurezza autonomi: Utilizza sistemi di apprendimento per rispondere in modo efficiente e istantaneo alle minacce alla sicurezza, spesso potenziando il lavoro degli analisti di sicurezza. Riduci il rischio di errori umani garantendo maggiore autonomia alla tua cybersicurezza. I sistemi basati sull'IA possono verificare la conformità agli standard.
- Sistemi di sicurezza intelligenti: Sistemi di sicurezza autonomi basati sull'IA. Funzionamento 24/7 per ottenere la massima protezione. Visione artificiale per rilevare anche le più piccole anomalie nel tuo ambiente. Automatizza le procedure di risposta alle emergenze tramite funzionalità di notifica istantanea.
- Libreria / SDK / API per il machine learning: Sfrutta le librerie/SDK/API di machine learning per creare rapidamente e a costi contenuti i tuoi sistemi di apprendimento personalizzati o per aggiungere capacità di apprendimento ai tuoi sistemi esistenti.
- Sviluppatore IA: Sviluppa le tue soluzioni personalizzate basate sull'IA con aziende esperte nello sviluppo di IA. Crea progetti chiavi in mano e distribuiscili nella specifica funzione aziendale. Ideale per aziende con capacità interne limitate di intelligenza artificiale.
- Libreria / SDK / API per il deep learning: Sfrutta le librerie/SDK/API di deep learning per creare rapidamente e a costi contenuti i tuoi sistemi di apprendimento personalizzati o per aggiungere capacità di apprendimento ai tuoi sistemi. Scopri di più su applicazioni e strumenti di deep learning.
- Assistenza agli sviluppatori: Assisti i tuoi sviluppatori utilizzando l'IA per aiutarli ad accedere in modo intelligente alla conoscenza di programmazione sul web e imparare da esempi di codice suggeriti. Scopri le best practice per specifiche attività di sviluppo e formula la tua soluzione personalizzata. Feedback in tempo reale fornito dalla cronologia degli errori degli sviluppatori e dalle best practice.
- Consulenza IA: Fornisce servizi di consulenza per supportare lo sviluppo interno di IA, inclusi progetti di machine learning e data science, ottimizzando al contempo la spesa in IA per il miglior risultato.
- AIaaS: L'IA as a Service è un servizio di IA basato su cloud per semplificare l'adozione dell'IA senza richiedere infrastrutture dedicate o l'assunzione di data scientist.
Casi d'uso dell'IA per i settori
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.
Aggiungi come fonte preferita> Settore automobilistico e cose autonome
Le cose autonome, tra cui auto e droni, stanno influenzando ogni funzione aziendale, dalle operazioni alla logistica.
- Assistente alla guida: Componenti necessari e soluzioni intelligenti per migliorare l'esperienza del passeggero in auto. Implementa soluzioni di percezione del veicolo basate sull'IA per un'esperienza di guida definitiva.
- Cybersicurezza dei veicoli: Proteggi auto connesse e autonome e altri veicoli con soluzioni intelligenti di cybersicurezza. Garantisci la tua sicurezza con meccanismi a prova di hacker. Proteggi i tuoi sistemi intelligenti dagli attacchi.
- Sistemi di visione: Sistemi di visione per auto a guida autonoma. Integra rilevamento ed elaborazione visiva nel tuo veicolo. Raggiungi i tuoi obiettivi con l'aiuto della visione artificiale.
- Auto a guida autonoma: Dalle miniere alla produzione, le auto/i veicoli a guida autonoma stanno aumentando l'efficienza e l'efficacia delle operazioni. Integrali nella tua attività per una maggiore efficienza.
> Istruzione
- Creazione di corsi
- Tutoraggio
Per saperne di più: Applicazioni dell'IA generativa nell'istruzione.
> Moda
- Design creativo
- Prova virtuale
- Analisi delle tendenze
Per saperne di più: Applicazioni dell'IA generativa nella moda.
> FinTech
- Rilevamento delle frodi: Applica il ML per rilevare comportamenti finanziari fraudolenti e anomali e/o utilizza l'IA per migliorare la conformità normativa generale e i flussi di lavoro. Riduci i costi operativi limitando l'esposizione a documenti fraudolenti.
- Assicurazioni e InsurTech: Sfrutta il machine learning per elaborare le richieste di sottoscrizione in modo efficiente e redditizio, quotare prezzi ottimali, gestire i sinistri in modo efficace e migliorare la soddisfazione del cliente riducendo i costi. Rileva il profilo di rischio del tuo cliente e fornisci il piano giusto.
- Piattaforma di analisi finanziaria: Sfrutta il machine learning, l'elaborazione del linguaggio naturale e altre tecniche di IA per analisi finanziarie, trading algoritmico e altre strategie o strumenti di investimento.
- Gestione di viaggi e spese: Utilizza il deep learning per migliorare l'estrazione dei dati da ricevute di ogni tipo, incluse quelle di hotel, stazioni di servizio, taxi e generi alimentari. Utilizza il rilevamento delle anomalie e altri approcci per identificare frodi e spese non conformi. Riduci i flussi di lavoro di approvazione e i costi di elaborazione per unità.
- Prestiti e credit scoring: Utilizza l'IA per applicazioni robuste di concessione del credito. Utilizza model predittivi per scoprire prestiti potenzialmente in sofferenza e agire. Scopri i potenziali punteggi di credito dei tuoi clienti prima che richiedano un prestito e fornisci piani su misura.
- Recupero prestiti: Aumenta i tassi di recupero dei prestiti con messaggi empatici e automatizzati.
- Robo-advisory: Utilizza un chatbot finanziario IA o un assistente app mobile per monitorare le finanze personali. Imposta i tuoi obiettivi di risparmio o spesa per i tuoi scopi. Il tuo assistente finanziario si occuperà del resto e ti fornirà insight per raggiungere gli obiettivi finanziari.
- Conformità normativa: Utilizza l'elaborazione del linguaggio naturale per scansionare rapidamente testi legali e normativi alla ricerca di problemi di conformità, e su larga scala. Gestisci migliaia di documenti senza alcuna interazione umana.
- Raccolta dati: Utilizza l'IA per raccogliere in modo efficiente dati esterni come il sentiment e altri dati relativi al mercato. Prepara i dati per i tuoi model finanziari e approcci di trading.
- Recupero crediti: Sfrutta l'IA per garantire un processo di recupero crediti conforme ed efficiente. Gestisci efficacemente qualsiasi controversia e osserva il tuo successo nel recupero crediti.
- Banca conversazionale: Gli istituti finanziari interagiscono con i propri clienti su una varietà di piattaforme di comunicazione (WhatsApp, app mobile, sito web, ecc.) tramite chatbot bancari per aumentare la soddisfazione del cliente e automatizzare molte attività come l'onboarding dei clienti.
Esplora altre applicazioni di IA generativa nella finanza e agenti IA per la contabilità.
> HealthTech
- Analisi dei dati dei pazienti: Analizza i dati dei pazienti e/o di 3rd parti per scoprire insight e suggerire azioni. Maggiore accuratezza grazie alla diagnostica assistita.
- Farmaci e cure personalizzate: Trova i migliori piani di trattamento in base ai dati del paziente. Fornisci soluzioni su misura per i tuoi pazienti. Utilizzando la loro storia medica e il profilo genetico, puoi creare un farmaco o un piano di cura personalizzato.
- Scoperta di farmaci: Trova nuovi farmaci sulla base di dati precedenti e intelligenza medica. Integra i dati FDA per individuare mismatch di mercato e tassi di approvazione o rifiuto della FDA con l'aiuto del software di scoperta di farmaci.
- Prioritizzazione e triage in tempo reale: Analisi prescrittiva sui dati dei pazienti che consente una prioritizzazione e un triage accurati in tempo reale. Gestisci il flusso dei pazienti tramite automazione. Integra il tuo call center e utilizza strumenti di elaborazione del linguaggio per estrarre le informazioni, dare priorità ai pazienti che necessitano di cure urgenti e ridurre i tassi di errore. Elimina le decisioni soggette a errori ottimizzando l'assistenza ai pazienti.
- Diagnosi precoce: Analizza le condizioni croniche sfruttando dati di laboratorio e altri dati medici per consentire una diagnosi precoce. Fornisci un report dettagliato sulla probabilità di sviluppo di determinate malattie con i dati genetici. Integra il piano di cura giusto per eliminare o ridurre i fattori di rischio.
- Diagnosi e prescrizione assistita o automatizzata: Suggerisci il trattamento migliore in base al disturbo del paziente e ad altri dati. Metti in atto meccanismi di controllo che rilevano e prevengono possibili errori diagnostici. Scopri quale principio attivo è più efficace per quello specifico paziente. Ottieni le statistiche giuste per una gestione superiore dell'assistenza.
- Gestione della gravidanza: Monitora la salute di madre e feto per ridurre le preoccupazioni delle madri e consentire una diagnosi precoce. Utilizza il machine learning per scoprire rapidamente potenziali rischi e complicazioni. Riduci i tassi di aborto spontaneo e le malattie legate alla gravidanza.
- Insight dall'imaging medico: Imaging medico avanzato per analizzare e trasformare immagini e modellare possibili situazioni. Utilizza piattaforme diagnostiche dotate di elevate capacità di elaborazione delle immagini per rilevare possibili malattie.
- Ricerche di mercato in ambito sanitario: Prepara intelligence competitiva ospedaliera monitorando i prezzi di mercato. Osserva i piani assicurativi disponibili, i prezzi dei farmaci e molti altri dati pubblici per ottimizzare i tuoi servizi. Sfrutta gli strumenti NLP per analizzare la vasta mole di dati non strutturati.
- Gestione e marketing del marchio sanitario: Crea una strategia di marketing ottimale per il marchio in base alla percezione del mercato e al segmento target. Strumenti ad alta granularità ti permetteranno di raggiungere il target specifico e aumentare le vendite dei fornitori di servizi sanitari.
- Analisi ed editing genico: Comprendi i geni e i loro componenti e prevedi l'impatto delle modifiche genetiche.
- Efficacia comparativa di dispositivi e farmaci: Analizza l'efficacia di farmaci e dispositivi medici. Invece di utilizzare simulazioni, testa sui dati di altri pazienti per vedere l'efficacia del nuovo farmaco, confronta i risultati con i farmaci di benchmark per ottenere un impatto con il farmaco.
- Chatbot sanitario: Utilizza un chatbot per programmare appuntamenti dei pazienti, fornire informazioni su determinate malattie o normative, inserire informazioni sui pazienti, gestire richieste assicurative e fornire assistenza per la salute mentale.
- Agente IA sanitario: Utilizza gli agenti IA in ambito sanitario per programmare appuntamenti, fornire informazioni su malattie o normative sanitarie, documentare i dati dei pazienti, gestire domande assicurative, assistere nel supporto alla salute mentale e automatizzare attività cliniche e amministrative con funzionalità intelligenti di chatbot.
Sentiti gratuito di consultare casi d'uso dell'IA nel settore sanitario.
> Manifatturiero
- Analisi manifatturiera: Chiamati anche sistemi di analisi industriale, questi sistemi ti consentono di analizzare il processo produttivo dalla produzione alla logistica per risparmiare tempo, ridurre i costi e aumentare l'efficienza.
- Robot collaborativi: I cobot offrono un metodo di automazione flessibile. I cobot sono robot flessibili che imparano imitando il comportamento dei lavoratori umani.
- Robotica: Le fabbriche stanno cambiando con bot collaborativi programmabili che possono lavorare accanto ai dipendenti per assumere compiti più ripetitivi. Automatizza i processi fisici come la produzione o la logistica con l'aiuto della robotica avanzata. Aumenta i tuoi sistemi connessi centralizzando l'intero processo produttivo. Riduci l'esposizione agli errori umani.
Scopri di più su soluzioni di IA per la manifattura, agenti IA industriali e strumenti di pianificazione della produzione.
> Non-profit
- Sensibilizzazione e coinvolgimento personalizzato dei donatori basati sui dati storici per aumentare i livelli di raccolta fondi evitando l'affaticamento da email.
- Identificazione dei donatori tramite tecniche come i look-alike audiences.
> Retail
- Checkout senza cassiere: I sistemi di checkout gratuito consentono alle aziende retail di servire i clienti nei negozi fisici senza bisogno di cassieri. Le tecnologie che permettevano agli utenti di scansionare e pagare i prodotti sono ormai in uso da quasi un decennio e non richiedevano grandi progressi nell'IA. Tuttavia, stiamo assistendo a sistemi basati su sensori avanzati e IA per identificare la merce acquistata e addebitare automaticamente i clienti.
> Telecomunicazioni
- Ottimizzazione degli investimenti di rete: Sia gli operatori di rete fissa sia quelli mobili devono investire in infrastrutture come apparecchiature attive o connessioni a banda più elevata per migliorare la Qualità del Servizio (QoS). Il machine learning può essere utilizzato per identificare gli investimenti con il più alto ROI che si tradurranno in meno abbandoni e maggiori cross-sell e up-sell.
Altri casi d'uso dell'IA
Questo era un elenco di aree per funzione aziendale in cui sono disponibili soluzioni pronte all'uso. Tuttavia, l'IA ha troppe applicazioni per elencarle qui. Per saperne di più, sentiti gratuito di consultare i servizi IA.
Puoi anche consultare il nostro elenco di strumenti e servizi IA per mitigare i bias dell'IA e altri rischi dell'IA generativa, come:
Consigliamo alle aziende di utilizzare soluzioni IA no code per creare rapidamente model di IA.
Perché conoscere i casi d'uso dell'IA?
In uno studio su 515 startup in rapida crescita che adottano l'IA3, sono stati osservati i seguenti risultati:
- Le aziende che hanno esplorato l'IA in modo più ampio hanno avuto bisogno del 39.5% in meno di finanziamenti esterni.
- Le startup a cui sono stati mostrati esempi di come altri hanno applicato l'IA hanno scoperto il 44% in più di modi per utilizzare l'IA nella propria attività.
- Il miglioramento principale è derivato dalla ricerca di opportunità di IA in più aree dell'azienda, piuttosto che da un uso più approfondito in un'unica funzione.
- L'IA è stata applicata soprattutto nello sviluppo prodotto e nel processo decisionale strategico, piuttosto che nell'automazione di routine.
Questi cambiamenti hanno portato a miglioramenti misurabili delle prestazioni:
- 12% di attività completate in più
- 18% di probabilità in più di acquisire clienti paganti
- ricavi superiori di 1.9×.
Conclusione
La crescente varietà di casi d'uso sopra elencati evidenzia l'impatto pratico dell'IA nelle funzioni aziendali. Tuttavia, la creazione di valore richiede più della semplice adozione dell'IA. Le organizzazioni devono allineare gli strumenti IA a obiettivi specifici, garantire un uso etico dei dati e fornire le infrastrutture e i talenti giusti. I casi d'uso di maggior successo combinano innovazione ed esecuzione strategica.
FAQ
L'IA influisce sull'occupazione automatizzando le attività di routine, il che può portare alla perdita di posti di lavoro in alcuni settori. Tuttavia, crea anche nuove opportunità di lavoro nello sviluppo dell'IA, nell'analisi dei dati e in altri settori tecnologici, sottolineando la necessità di adattamento delle competenze.
Per saperne di più, puoi consultare il nostro articolo sull'etica dell'IA.
Le idee sbagliate comuni includono l'idea che l'IA possa replicare completamente l'intelligenza umana, che sia sempre imparziale o che l'automazione guidata dall'IA eliminerà universalmente i posti di lavoro. L'IA ha dei limiti, può ereditare bias dai dati e spesso cambia piuttosto che sostituire i ruoli lavorativi.
Link esterni
Sebbene la maggior parte dei casi d'uso sia stata classificata in base alla nostra esperienza, abbiamo anche esaminato l'elenco dei casi d'uso dell'IA di Tractica prima di finalizzare l'elenco4
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Cem Dilmegani and Hazal Şimşek (2026) - "100+ casi d'uso dell'IA con esempi reali". Pubblicato online su AIMultiple.com. Consultato il 27 Agosto 2026, da: https://aimultiple.com/ai-usecases [Risorsa online]
Dilmegani, C., & Şimşek, H. (2026, 27 Agosto). 100+ casi d'uso dell'IA con esempi reali. AIMultiple. https://aimultiple.com/ai-usecases
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}Registro delle modifiche
11 aggiornamenti- 2026
Aggiunta una sezione Energia su ottimizzazione delle reti intelligenti, previsione energetica, manutenzione predittiva, trading e progettazione di reattori a fusione.
- 2025
Espansa la sezione "Data Science / ML / AI Platform" con strumenti di governance AI, software AI responsabile e soluzioni di conformità AI.
- 2024
Rimossa la Figura 1: L'aumento di "Generative AI" su Google.
Aggiunta la Figura 1 alla sezione Casi d'uso dell'IA generativa.
Aggiunto Network monitoring a AI use cases for Cybersecurity DLP.
Aggiunta la sezione "Casi d'uso dell'IA per la sicurezza informatica".
- 2023
Aggiunta una sezione FAQ.
Aggiunta l'IA generativa all'introduzione.
Aggiunte Produzione e Vendita al Dettaglio alla sezione Industrie.
Aggiunta la voce "AI senza codice e sviluppo di app" alla sezione Tech.
- 2022
Sostituita l'Automazione Robotica dei Processi nella sezione Operazioni con l'Automazione Cognitiva / Intelligente.
Collegamenti di riferimento
1.
AI Revenue Forecasting Software | Clari
2.
Gartner for IT Leaders | Technology Insights & AI Tools
3.
Mapping AI into Production: A Field Experiment on Firm Performance by Hyunjin Kim, Dahyeon Kim, Rembrand Koning :: SSRN
4.
AI | Omdia
Cem Dilmegani
Analista principale
Cem è analista principale presso AIMultiple dal 2017.
Il lavoro di Cem presso AIMultiple è stato citato da importanti testate internazionali tra cui Business Insider, Forbes, Morning Brew e Washington Post, da aziende globali come Deloitte e HPE, da ONG come il World Economic Forum e da organizzazioni sovranazionali come la Commissione europea. [1], [2], [3], [4], [5]
Nel corso della sua carriera, Cem ha lavorato come consulente tecnologico, acquirente tecnologico e imprenditore tecnologico. Ha consigliato le aziende sulle loro decisioni tecnologiche presso McKinsey & Company e Altman Solon per più di un decennio. Ha inoltre pubblicato un report McKinsey sulla digitalizzazione.
Ha guidato la strategia tecnologica e gli approvvigionamenti di una società di telecomunicazioni rispondendo direttamente al CEO. Ha inoltre guidato la crescita commerciale dell'azienda deep tech Hypatos, che ha raggiunto ricavi ricorrenti annuali a 7 cifre e una valutazione a 9 cifre partendo da zero in 2 anni. Il lavoro di Cem in Hypatos è stato ripreso da importanti testate tecnologiche come TechCrunch e Business Insider.
Cem interviene regolarmente a conferenze tecnologiche internazionali. Si è laureato come ingegnere informatico presso l'Università di Bogazici e possiede un MBA della Columbia Business School.
Visualizza il profilo completoIl lavoro di Cem presso AIMultiple è stato citato da importanti testate internazionali tra cui Business Insider, Forbes, Morning Brew e Washington Post, da aziende globali come Deloitte e HPE, da ONG come il World Economic Forum e da organizzazioni sovranazionali come la Commissione europea. [1], [2], [3], [4], [5]
Nel corso della sua carriera, Cem ha lavorato come consulente tecnologico, acquirente tecnologico e imprenditore tecnologico. Ha consigliato le aziende sulle loro decisioni tecnologiche presso McKinsey & Company e Altman Solon per più di un decennio. Ha inoltre pubblicato un report McKinsey sulla digitalizzazione.
Ha guidato la strategia tecnologica e gli approvvigionamenti di una società di telecomunicazioni rispondendo direttamente al CEO. Ha inoltre guidato la crescita commerciale dell'azienda deep tech Hypatos, che ha raggiunto ricavi ricorrenti annuali a 7 cifre e una valutazione a 9 cifre partendo da zero in 2 anni. Il lavoro di Cem in Hypatos è stato ripreso da importanti testate tecnologiche come TechCrunch e Business Insider.
Cem interviene regolarmente a conferenze tecnologiche internazionali. Si è laureato come ingegnere informatico presso l'Università di Bogazici e possiede un MBA della Columbia Business School.
Ricercato da
Hazal Şimşek
Analista di settore
Hazal è analista di settore presso AIMultiple e si occupa di process intelligence (incluso il process mining) e automazione aziendale (inclusa l'automazione IT e l'automazione low-code/no-code).
Visualizza il profilo completo
Commenti 2
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Good afternoon. I am very curious about your claim that "Elekta has reduced its costs and increased its number of processed invoices from 50,000 to 120,000." Do you have the source for this claim? Thanks!
Hello, Aidan. We weren't able to find the source. So we removed it entirely. Thanks for pointing it out!
We can say that AI is the future of our world. While AI is penetrating in more and more human works, thus creating a demand of AI Industry, AI in healthcare is one of the most surging category in global AI Market. According to Meridian Market Consultants, The global AI in Healthcare Market in 2020 is estimated for more than US$ 5.0 Bn and expected to reach a value of US$ 107.5 Bn by 2028 with a significant CAGR of 47.3%. SOI:
47.3% CAGR? You are so sure about the future. Why don't you guys just sell the time machine rather than the report?