Nel panorama aziendale attuale, l’Intelligenza Artificiale (AI) è diventata un potente alleato per trasformare i processi operativi. Non si tratta più solo di una tecnologia futuristica, ma di una forza tangibile che spinge la crescita e l’efficienza in diversi settori.
Il valore economico generato dall’AI potrebbe raggiungere diversi trilioni di dollari entro il 2030, ridefinendo il modo in cui le aziende operano su scala globale. Avevo parlato di questo trend già dieci mesi fa, facendo un focus specifico sul farmaceutico in un post sul mio profilo Linkedin.1
L’intelligenza artificiale nei processi aziendali: Benefici, sfide e soluzioni.
L’AI può ridurre drasticamente la complessità operativa. Sistemi avanzati di machine learning possono gestire enormi quantità di dati e analizzare pattern difficilmente rilevabili dagli esseri umani. Un esempio concreto è l’utilizzo dell’AI nel settore bancario, dove algoritmi predittivi aiutano a identificare frodi finanziarie in tempo reale, riducendo i rischi operativi mentre l’automazione di processi ripetitivi ha dimostrato di poter drasticamente ridurre i tempi di riconciliazione dei conti.
Un altro esempio pratico viene dal settore retail, dove AI e automazione supportano la gestione degli inventari in tempo reale. Walmart, ad esempio, utilizza l’AI per monitorare e prevedere i livelli di stock, migliorando la logistica e riducendo le perdite per mancata vendita o scorte inutilizzate.2
L’integrazione dei sistemi AI con le infrastrutture aziendali esistenti è una delle principali difficoltà. Le aziende devono investire risorse significative per aggiornare i sistemi legacy e garantire che le nuove tecnologie siano compatibili. Tuttavia, l’integrazione tecnica non è l’unica sfida: la sicurezza e la gestione dei dati sono diventati punti critici. Oltre alle normative del GDPR (General Data Protection Regulation), che regolamenta il trattamento e la protezione dei dati personali, l’Unione Europea sta introducendo il Regolamento sull’Intelligenza Artificiale (AI Act).
L’AI Act, in fase di finalizzazione, intende classificare i sistemi di AI in base al rischio e stabilire norme specifiche per garantire che siano utilizzati in modo etico e sicuro.3
L’AI act sembrerebbe inoltre introdurre la necessità di formazione specifica e dedicata all’AI per tutte le aziende che utilizzano l’AI all’interno dei loro processi aziendali.
Anche negli Stati Uniti, si sta discutendo l’introduzione di normative specifiche per l’AI, con focus su trasparenza, responsabilità e pregiudizio algoritmico. Ad esempio, lo stato di New York ha recentemente approvato una legge che regola l’uso dell’AI nei processi di assunzione, al fine di prevenire discriminazioni basate su razza o genere.4
Per affrontare queste sfide, le aziende devono collaborare strettamente con esperti di sicurezza e conformità, adottando framework di cybersecurity dedicati all’AI. L’uso di sandbox e ambienti di test controllati è essenziale per garantire che gli algoritmi AI siano sicuri prima di essere messi in produzione. Adottare standard etici e coinvolgere organismi di revisione indipendenti sono passi critici per garantire l’integrità dei sistemi AI.
Applicazioni pratiche dell’intelligenza artificiale nel settore farmaceutico
Nel settore farmaceutico, l’AI sta trasformando il modo in cui le aziende formano le proprie forze vendita. Un esempio concreto è l’uso di chatbot AI per il training continuo dei rappresentanti.
Diverse aziende stanno implementando chatbot per simulare scenari di vendita, consentendo al personale di migliorare le proprie competenze senza la necessità di sessioni di formazione in presenza. Questo approccio promette di ridurre significativamente i costi di formazione e aumentare la velocità di acquisizione delle competenze.
L’AI è già ampiamente utilizzata nel settore farmaceutico per molteplici applicazioni, oltre al training della forza vendita, in particolare in ambito di ricerca e sviluppo di nuove molecole e soluzioni terapeutiche. Altri esempi, riguardano l’uso dell’AI per la creazione e l’approvazione di contenuti dedicati alla classe medica, il miglioramento dell’analisi dei dati clinici e la creazione automatizzata di report dettagliati. Queste applicazioni permettono alle aziende farmaceutiche di aumentare la loro produttività, ma anche di migliorare i processi che garantiscono la conformità alle normative del settore e in ultima battuta la sicurezza di noi tutti.
Il futuro
Prevedere il futuro non è mai una cosa facile, specialmente in un campo come l’AI che evolve alla velocità della luce. Ci sono però alcuni elementi che rendono più probabili di altri alcuni scenari.
Il futuro dell’automazione avanzata tramite AI promette processi ancora più raffinati. Settori come la logistica e la produzione stanno già sperimentando sistemi di AI in grado di prendere decisioni in tempo reale per ottimizzare le catene di approvvigionamento. Ad esempio, Amazon utilizza l’AI per gestire la sua rete di distribuzione globale, ottimizzando le rotte di consegna e migliorando l’efficienza energetica.5
Un altro campo dove l’applicazione dell’AI è in crescita riguarda il decision-making strategico, dove l’AI sta diventando un alleato essenziale. Algoritmi di deep learning vengono impiegati per analizzare dati finanziari e di mercato, fornendo insight che consentono ai manager di prendere decisioni più rapide e informate.
In conclusione
L’AI è un motore di trasformazione per le aziende di tutto il mondo. Con una implementazione strategica, può aumentare l’efficienza, ridurre i costi e aprire nuove opportunità di innovazione.
Tuttavia, è essenziale affrontare le sfide tecniche, normative, etiche, culturali e di business per garantire che l’AI sia implementata efficacemente. E’ un campo nuovo e pionieristico che promette innumerevoli opportunità che per essere colte non possono essere lasciate al caso o all’improvvisazione.
L’AI può inoltre rappresentare un importante vantaggio competitivo. Diventa quindi essenziale adottare questa nuova tecnologia velocemente e correttamente. Per farlo, acquisire le competenze necessarie in casa e/o stringere accordi con fornitori qualificati può fare la differenza tra un’adozione di successo e uno spreco di risorse.
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1 Linkedin Manuel Mitola – Generative AI: A revolution for pharmaceutical marketing – LINK
2 – Walmart Inc. (2023). *How AI is transforming retail operations*. (https://corporate.walmart.com/news/2024/03/14/walmart-commerce-technologies-launches-ai-powered-logistics- product)
3 – European Union. (2023). *Artificial Intelligence Act: https://www.europarl.europa.eu/topics/en/article/20230601STO93804/eu-ai-act-first-regulation-on-artificial-intelligence
4 – New York State. (2023). *AI in Hiring Law Passed in New York*. https://www.wsj.com/business/new-york-city-passed- an-ai-hiring-law-so-far-few-companies-are-following-it-7e31a5b7
5 – Sifted. https://sifted.com/resources/how-amazon-is-using-ai-to-become-the-fastest-supply-chain-in-the-world