--- title: "Intelligenza Artificiale in azienda: come migliorare le performance con i dati" description: L’intelligenza artificiale in azienda potenzia i processi decisionali e favorisce l’automazione, agendo positivamente su efficienza e innovazione --- [Tutto su automazione e Trasformazione Digitale: il blog di Digtechs](https://blog.digtechs.com) # [Intelligenza Artificiale in azienda: come migliorare le performance con i dati](https://blog.digtechs.com/intelligenza-artificiale-in-azienda-come-migliorare-le-performance-con-i-dati) Scritto da [Digital Technologies](https://blog.digtechs.com/author/digital-technologies) | 10 maggio 2023 Parlare di Intelligenza Artificiale in azienda significa occuparsi del più nitido trend tecnologico del momento. Lo scorso è stato un anno record per quanto concerne gli investimenti in AI, che hanno raggiunto i 500 milioni di euro in Italia crescendo del 32% rispetto all’anno precedente. Allo stato attuale, secondo l’Osservatorio del Politecnico di Milano, il 61% delle aziende ha avviato almeno un progetto di AI, una rilevazione peraltro in linea con quella [degli analisti di McKinsey](https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/the-state-of-ai-in-2022-and-a-half-decade-in-review) che parlano di un’adoption globale compresa tra il 50% e il 60%. Un tema ancora aperto riguarda la creazione di valore tangibile attraverso i progetti di AI, poiché attualmente solo una percentuale esigua di aziende riesce a raggiungere l’obiettivo; tuttavia, l'interesse, l'attenzione, la ricerca e gli investimenti nell'intelligenza artificiale in azienda sono in continua crescita.    ## Intelligenza Artificiale in azienda come supporto ai processi decisionali In quanto parte integrante del macrocosmo della Data Science, qualsiasi tecnica di AI **rappresenta una valorizzazione dei dati aziendali.** Due i principali obiettivi:   - **il supporto alle decisioni aziendali**, tema che confluisce nella business intelligence e prevede l’impiego di analisi di tipo predittivo; - **l’automazione di processi** in chiave di hyperautomation. Il supporto ai processi decisionali è la principale applicazione di intelligenza artificiale in azienda ed è totalmente trasversale rispetto alle divisioni aziendali e al settore. Lo è la previsione delle vendite basata sul Machine Learning così come una potenziale **diagnosi clinica effettuata da un sistema CDSS** (Clinical Decision Support System).    In ogni caso, **l’adozione di AI è un processo, non un evento**: serve definire gli obiettivi aziendali, mappare le sorgenti dati all’interno di ecosistemi informativi complessi, acquisire i dati, normalizzarli e valorizzali con tecniche di analisi descrittive, predittive o prescrittive (le tre principali tipologie di Big Data Analysis). A seguito di questo processo, e attraverso una fase di visualizzazione, è possibile prendere decisioni data-driven a beneficio delle performance aziendali.     ## Intelligenza Artificiale come pilastro di hyperautomation Un’altra opportunità, ancora in evoluzione ma di grande prospettiva, è [l’adozione dell’intelligenza artificiale in azienda in chiave di hyperautomation](https://blog.digtechs.com/hyperautomation-la-guida-completa-per-le-aziende-benefici-e-applicazioni-concrete?hsLang=it). Sotto questo profilo, hyperautomation si pone come una sorta di estensione del caso precedente. Qui, infatti, l’intelligenza artificiale non aiuta i manager aziendali a prendere decisioni, ma ha un certo grado di autonomia decisionale e la usa per automatizzare processi non necessariamente di routine. In tale accezione, l’applicazione di AI nei processi aziendali supera le limitazioni della [Robotic Process Automation (RPA)](https://blog.digtechs.com/hyperautomation-rpa-come-funziona-e-quali-sono-i-vantaggi-concreti-per-il-tuo-business?hsLang=it) e configura una Intelligent Process Automation (IPA), che trasformata in approccio sistemico diventa effettivamente hyperautomation. Il risultato immediato è un incremento di efficienza dei processi, cui si somma l’impatto tangibile dell’innovazione.   In termini concreti, l’Intelligenza Artificiale acquisisce il dato e lo valorizza sulla base di diverse tecniche di analisi; in funzione del risultato ottenuto, poi, opta per **un certo tipo di azione diretta sul processo**, ovviamente all’interno di vincoli ben definiti e senza sostituirsi ai professionisti. Così facendo, riduce i volumi di lavoro pendenti sulle persone perché si fa carico di tutti i processi ripetitivi e anche di **attività e fasi di processo che richiedono una certa capacità decisionale**, più o meno evoluta a seconda delle esigenze e delle capacità tecniche dell’azienda.  I campi di applicazione sono gli stessi di RPA, essendo di fatto la sua logica evoluzione: i processi amministrativi e finanziari rappresentano l’area d’elezione, ma non si sottraggono di certo la gestione della supply chain, le operations e neppure l’IT. Non da ultimo, va segnalato che tutti i settori verticali possano trarre beneficio dall’adozione dell’intelligenza artificiale in azienda, dal finance al healthcare, passando per la manifattura.   [Visualizza articolo completo](https://blog.digtechs.com/intelligenza-artificiale-in-azienda-come-migliorare-le-performance-con-i-dati) ```json { "@context" : "http://schema.org", "@type" : "BlogPosting", "author" : { "@type" : "Person", "name" : "Digital Technologies" }, "dateModified" : "2024-11-21T10:34:52.284Z", "datePublished" : "2023-05-10T07:00:00Z", "headline" : "Intelligenza Artificiale in azienda: come migliorare le performance con i dati", "image" : { "@type" : "ImageObject", "height" : 600, "url" : "https://content.digtechs.com/hubfs/intelligenza%20artificiale%20azienda.jpg", "width" : 965 }, "mainEntityOfPage" : "https://blog.digtechs.com/intelligenza-artificiale-in-azienda-come-migliorare-le-performance-con-i-dati", "publisher" : { "@type" : "Organization", "logo" : { "@type" : "ImageObject", "height" : 60, "url" : "/hs/hsstatic/content_shared_assets/static-1.4092/img/default-amp-logo.png", "width" : 60 }, "name" : "Blog" } } ```