L’intelligenza artificiale generativa o GenAI sta dimostrando le sue potenzialità trasformative in una parte significativa delle attuali attività lavorative, in particolare nei Global Business Services (GBS).
I GBS allineano più servizi aziendali come l’IT, le risorse umane, i servizi sul posto di lavoro, i team operativi legali e finance, e gestendo i processi in ottica end-to-end in modo standardizzato e digitale, sfruttando le economie di scala e offrendo funzionalità avanzate come insight aziendali, hanno delle caratteristiche che ben si prestano ad essere ottimizzate attraverso l’utilizzo dell’intelligenza artificiale.
L’uso dell’AI generativa nei Global Business Services (GBS) può, dunque, offrire numerosi vantaggi strategici e operativi. Vediamo quali e in quali ambiti.
Indice degli argomenti
Come usare l’AI generativa nei Global Business Services (GBS)
Ecco alcuni modi in cui l’AI generativa può essere implementata nei Global Business Services.
Esperienze iper-personalizzate
L’AI generativa può analizzare grandi quantità di dati aziendali per creare esperienze altamente personalizzate sia per i clienti interni che per quelli esterni. Ad esempio, può migliorare i modelli di supporto utilizzando dati provenienti da interazioni con i dipendenti, richieste al service desk e sistemi informativi delle risorse umane.[1]
Automazione e scalabilità
L’AI generativa può automatizzare processi complessi che richiedono decisioni basate su dati, superando i limiti della standardizzazione dei processi. Questo permette alle organizzazioni di raggiungere una maggiore efficienza operativa. L’IA generativa è progettata per generare nuovi contenuti, pensati per essere originali, creativi e indistinguibili dai contenuti creati dagli esseri umani.
Molto utilizzati sono i Large Language Model (LLM) ossia una tecnologia AI avanzata incentrata sulla comprensione e sull’analisi del testo. Risulta più preciso dei tradizionali algoritmi di machine learning, essendo in grado di cogliere le complessità del linguaggio naturale.
Alla base di questi LLM multimodali ci sono petabyte di dati, testi, immagini e audio che addestrano il modello ad assimilare diversi pattern. I dati acquisiti vengono valutati alla ricerca di pattern per ricavare nuovi contenuti basati sugli apprendimenti. Questa è una caratteristica distintiva rispetto alla Robotic Process Automation o RPA che richiede significativamente meno dati poiché i bot si basano su regole predefinite. Generalmente, il processo decisionale coinvolto è inferiore e, di conseguenza, la flessibilità nell’utilizzo dell’RPA è minore. L’IA generativa invece prospera nell’ambiguità per generare insight, mentre l’RPA eccelle nelle attività di routine basate su regole.
Democratizzazione delle competenze
L’AI generativa facilita l’accesso a informazioni e competenze, riducendo la necessità di esperienza approfondita per eseguire e gestire processi aziendali. Questo può aiutare a colmare le lacune di competenze all’interno dell’organizzazione.
Modelli di servizio su misura
Le organizzazioni GBS possono utilizzare l’AI generativa per creare modelli di servizio personalizzati che rispondano meglio alle esigenze specifiche dell’azienda, migliorando la pianificazione e la produttività.
Come l’AI generativa viene utilizzata nei Global Business Services: esempi pratici
L’intelligenza artificiale generativa sta trasformando in profondità il funzionamento dei Global Business Services (GBS), offrendo soluzioni sempre più sofisticate che automatizzano compiti, potenziano l’efficienza e migliorano l’esperienza degli utenti interni ed esterni. Le applicazioni concrete di queste tecnologie sono oggi numerose e già adottate su larga scala da grandi aziende.
Nel settore della finanza e contabilità, l’AI generativa consente di velocizzare attività come la previsione dei flussi di cassa o l’identificazione di anomalie contabili che possono nascondere frodi. Non si tratta più di scenari futuristici: UBS ha introdotto avatar digitali generati dall’AI per i suoi analisti, automatizzando la produzione di contenuti video di ricerca finanziaria: l’obiettivo è creare fino a 5.000 video all’anno, liberando tempo per analisi più complesse. Inoltre, eBay utilizza l’AI generativa per semplificare descrizioni e attribuzioni di prodotto, migliorando l’efficienza operativa per oltre 10 milioni di venditori.
Anche le risorse umane stanno vivendo un’evoluzione significativa. L’AI viene utilizzata per analizzare automaticamente i CV, supportare i dipendenti con chatbot intelligenti e monitorare il sentiment interno. Secondo BCG, le unità GBS in HR stanno adottando AI generativa per passare da semplici attività transazionali a veri centri di eccellenza: tre i fronti strategici principali sono il recruiting, il supporto interattivo e la gestione delle domande frequenti dei dipendenti .
Nel procurement, l’AI generativa aiuta le aziende a prevedere la domanda, gestire i rischi di fornitura e ottimizzare la catena di approvvigionamento.
L’area del customer service è tra le più impattate dalla trasformazione. I chatbot avanzati, alimentati da AI generativa, riescono oggi a comprendere e rispondere a una vasta gamma di richieste, offrendo assistenza personalizzata in tempo reale.
Nel comparto IT e service desk, l’AI viene utilizzata per classificare automaticamente i ticket e risolvere autonomamente problemi tecnici comuni.
Un altro ambito di applicazione riguarda la creazione di contenuti. Le aziende sfruttano l’AI per generare articoli di blog, testi promozionali e post social, mantenendo coerenza e velocità di produzione.
Infine, l’AI generativa si rivela un alleato strategico anche nell’analisi dei dati. È in grado di interpretare enormi quantità di dati non strutturati – come recensioni online, feedback dei clienti e commenti social – per identificare tendenze, rilevare problemi ricorrenti e guidare decisioni data-driven. Google Cloud segnala aziende come Citi, che utilizzano Vertex AI per automatizzare processi di elaborazione documentale e supporto ai team di customer servicing.
Adottare l’AI nei Global Business Services: una strategia efficace
Implementare l’intelligenza artificiale nei Global Business Services (GBS) richiede una strategia ben definita e un approccio graduale. Ecco alcuni passaggi chiave per una implementazione efficace:
- Assessment iniziale: mappare i processi e identificare quelli automatizzabili o che si prestano maggiormente all’impiego dell’intelligenza artificiale.
- Definizione degli obiettivi: stabilire obiettivi chiari e misurabili per l’implementazione dell’IA. Ad esempio, migliorare l’efficienza operativa, ridurre i costi, o aumentare la soddisfazione dei clienti.
- Selezione delle tecnologie: scegliere le tecnologie di AI più adatte alle proprie esigenze. Ad esempio Machine Learning per previsioni e pattern recognition, Natural Language Processing (NLP) per interpretare richieste in linguaggio naturale, Robotic Process Automation (RPA) con AI per automatizzare processi ripetitivi ma intelligenti, Computer Vision per digitalizzazione e riconoscimento documentale (es. fatture, contratti), Generative AI (es. ChatGPT) per supporto linguistico, creazione contenuti, knowledge management.
- Formazione del personale: assicurarsi che il personale sia adeguatamente formato per utilizzare le nuove tecnologie. Questo include sia la formazione tecnica che la comprensione delle implicazioni strategiche dell’AI.
- Integrazione nei processi: integrare l’AI nei processi aziendali esistenti. Importante anche l’integrazione con i sistemi esistenti come ad esempio ERP (es. SAP, Oracle), CRM (es. Salesforce), Sistemi di ticketing e workflow management, Data lake e strumenti di BI. Questo richiede API, middleware o l’uso di piattaforme AI già integrate con i tool aziendali.
- Monitoraggio e ottimizzazione: monitorare continuamente le prestazioni delle soluzioni di IA e apporta miglioramenti basati sui feedback e sui risultati ottenuti.: E’ opportuno testare l’IA su casi pilota attraverso dei PoC (Proof of Concept) ed usare KPI per misurare l’impatto (costi, tempi, soddisfazione utenti).
- Gestione del cambiamento: implementare l’AI può comportare cambiamenti significativi. È importante gestire il cambiamento in modo efficace, comunicando chiaramente i benefici e supportando il personale durante la transizione.
Usare agenti AI nei GBS: esempi pratici
Inoltre, l’area del GBS è tra le più adatte per l’utilizzo di Agent AI.
Gli agenti AI, o agenti di intelligenza artificiale, sono programmi software progettati per eseguire compiti specifici in modo autonomo utilizzando tecniche di intelligenza artificiale.
Ecco alcuni esempi pratici.
Automazione dei processi
Gli agenti AI possono automatizzare compiti ripetitivi e complessi, come la gestione delle fatture, l’elaborazione delle richieste di supporto e la gestione delle risorse umane. Questo libero tempo per il personale, permettendo loro di concentrarsi su attività a maggior valore aggiunto.
Supporto decisionale
Gli agenti AI possono analizzare grandi quantità di dati e fornire raccomandazioni basate su modelli predittivi. Ad esempio, possono aiutare nella pianificazione della supply chain, prevedendo la domanda e ottimizzando gli stock.
Assistenza clienti
Gli agenti AI possono essere utilizzati come chatbot per fornire supporto clienti 24/7, rispondendo a domande frequenti, risolvendo problemi comuni e indirizzando le richieste più complesse al personale umano.
Gestione della conformità
Gli agenti AI possono monitorare le normative e garantire che l’azienda sia sempre conforme alle leggi e ai regolamenti in vigore. Possono anche automatizzare la creazione di report di conformità.
Integrazione dei sistemi
Gli agenti AI possono fungere da intermediari intelligenti tra diversi sistemi aziendali, come CRM, ERP e piattaforme di analytics, garantendo che i dati siano sincronizzati e utilizzati in modo efficace.
Personalizzazione dei servizi
Gli agenti AI possono analizzare i dati dei clienti per offrire servizi personalizzati, migliorando l’esperienza del cliente e aumentando la soddisfazione.
Note
[1] Fonte Deloitte – Generative AI strategies for global business services https://www2.deloitte.com/us/en/pages/operations/articles/generative-ai-for-global-business-service-leaders.html
