Le Intelligent Applications sono applicazioni software che sfruttano l’Intelligenza Artificiale per migliorare le proprie funzionalità e fornire un’esperienza sempre più personalizzata agli utenti.
Queste applicazioni sono molto utili, poiché ci consentono di automatizzare processi complessi e offrire servizi di qualità.
Le Intelligent Applications sono in grado di elaborare grandi quantità di dati in tempo reale, il che ci permette di prendere decisioni più informate e di rispondere rapidamente ai cambiamenti del mercato.
Ciò significa che possiamo essere più efficienti, produttivi, e offrire un servizio migliore ai clienti.
Inoltre possiamo utilizzare queste app per automatizzare i processi ripetitivi e noiosi, liberando i dipendenti per compiti più creativi e di valore.
Le applicazioni quindi, per essere definite “intelligenti”, devono utilizzare varie tecniche di AI (quali il Machine Learning, la visione artificiale, il processing del linguaggio naturale, la pianificazione e la decisione) per analizzare i dati e fornire suggerimenti e predizioni in tempo reale.
Ad esempio, un chatbot che utilizza il processing del linguaggio naturale può comprendere il linguaggio degli utenti e fornire risposte automatiche alle loro domande.
Oppure un’applicazione di analisi del rischio può usare il Machine Learning per analizzare grandi quantità di dati finanziari e fornire suggerimenti di investimento personalizzati.
Un assistente virtuale basato sulla visione artificiale può aiutare i clienti a scegliere abbigliamento o prodotti di bellezza adatti al loro tipo di pelle o al loro stile.
Le Intelligent Applications stanno diventando sempre più comuni in molti settori, tra cui il commercio, la sanità, la finanza, la produzione, il turismo e molti altri.
Grazie alla loro capacità di analizzare grandi quantità di dati e fornire informazioni e suggerimenti personalizzati, le Intelligent Applications stanno trasformando il modo in cui interagiamo con i clienti e gestiamo le nostre attività.
Intelligent Applications: un caso pratico
Come avrai capito, le Intelligent Applications sono app che hanno tra le loro funzionalità algoritmi di apprendimento automatico.
Ciò significa che le applicazioni che tutti i giorni utilizziamo non solo si limitano a gestire attività semplici, ma forniscono nuove informazioni di valore.
Per essere sempre più concreti su come le Intelligent Applications possono essere integrate nella nostra organizzazione voglio portarti in questo articolo un esempio pratico.
Nell’ambito della produzione manifatturiera, le Intelligent Applications sono utilizzate per migliorare l’efficienza e la produttività.
Immaginiamo che la nostra azienda usi un’applicazione intelligente per monitorare i dati dei macchinari e prevedere quando sarà necessario effettuare una manutenzione preventiva.
Ciò significa che la produzione non verrà interrotta inaspettatamente, e che la manutenzione potrà essere programmata per i momenti in cui non si prevede una produzione intensiva.
Come sempre, l’integrazione di queste applicazioni richiede un percorso strutturato e ben definito, del quale non possiamo fare a meno.
Vediamo ora cosa dobbiamo fare affinché questa app di manutenzione preventiva si integri con i nostri macchinari e i nostri processi produttivi.
1. Identificare i processi critici da migliorare
Come prima cosa, dobbiamo identificare i processi che necessitano di maggiori risorse, tempo e lavoro manuale.
Anche i processi ripetitivi, o che richiedono alta precisione e attenzione ai dettagli, possono essere tra i primi da considerare.
Partiamo quindi dal creare una lista dei processi aziendali coinvolti nella produzione, dalla pianificazione alla consegna del prodotto finito.
Dobbiamo valutarli attentamente uno ad uno, per poi concentrarci su quelli che hanno un maggiore impatto sulla catena produttiva.
Dopo aver identificato i processi che riteniamo più critici, e sui quali vogliamo apportare i primi cambiamenti, dobbiamo occuparci di coinvolgere il personale.
I dipendenti vanno resi partecipi fin da subito, chiedendo loro di raccontare la propria esperienza lavorativa, così da capire quali sono gli aspetti da migliorare.
Coinvolgere il personale ci consente di introdurre nuove tecnologie e nuovi processi in azienda con maggiore naturalezza.
2. Identificare le opportunità per l’automazione
Successivamente, dobbiamo valutare quali processi possono essere automatizzati con l’uso di un’applicazione intelligente.
Ogni opportunità o miglioria che l’integrazione di questi strumenti può apportare deve essere ben definita.
Innanzitutto occorre eseguire una valutazione di fattibilità.
Dobbiamo verificare quali tecnologie sono disponibili per automatizzare e migliorare i processi, e qual è lo sforzo di implementazione richiesto.
Dopo aver valutato la fattibilità, va analizzato il tempo che ci occorre oggi per svolgere le attività, e quello che invece richiederà l’automatizzazione una volta implementata.
Dobbiamo poi fare una valutazione sui costi del processo produttivo nella versione attuale, confrontandoli con quelli previsti dall’automazione.
Anche in questa fase chi lavora direttamente sui processi andrà coinvolto in prima persona.
Le soluzioni trovate potrebbero essere più di una, per cui occorrerà capire con il reparto IT come potranno integrarsi nell’infrastruttura attuale.
3. Creazione e test del POC
Dopo aver definito i processi da migliorare e le opportunità che le automazioni possono apportare, passiamo alla creazione della nostra applicazione intelligente.
Questo passaggio è fondamentale, e ci assicura che ciò su cui stiamo lavorando produrrà i risultati desiderati.
Per questo andremo a creare un primo POC (Proof of Concept), che ci fornirà tutte le informazioni necessarie affinché il nostro percorso sia corretto.
Dobbiamo assicurarci della compatibilità dell’applicazione con l’infrastruttura preesistente.
Successivamente, dobbiamo testarne le funzionalità, le quali dovranno rispondere in maniera corretta fornendo i risultati desiderati.
È molto importante curare anche le interfacce dell’applicazione, affinché le stesse siano intuitive e facili da usare per il personale.
Già in questa fase sarà bene attivare con gli utenti un canale diretto di feedback, il quale dovrà rimanere aperto anche quando il sistema verrà inserito in produzione.
Come per ogni strumento che andiamo a integrare all’interno dell’azienda, dobbiamo testarne le performance e la precisione.
Anche in questo caso, gli strumenti tecnici di controllo dell’applicativo saranno sempre utili in fase di produzione, affinché si possa mantenere sotto controllo ogni eventuale problematica o degrado delle prestazioni.
4. Formazione del personale
Noi di Data Deep consideriamo questo aspetto determinante per il successo di un progetto di Intelligenza Artificiale.
Come avrai capito se ci segui da un pò, quando si introducono modifiche in processi aziendali consolidati è necessario occuparsi della sensibilizzazione e della formazione del personale.
Alcuni collaboratori potrebbero essere poco inclini ad abbandonare le proprie abitudini, e per questo occorre coinvolgerli e accompagnarli passo per passo nel cambiamento.
La formazione non dovrà essere solo tecnica, cioè puramente esplicativa delle funzionalità della nuova app e dei nuovi processi che andremo a utilizzare, ma dovrà focalizzarsi sui benefici che il cambiamento apporterà alla nostra organizzazione.
5. Implementazione dell’applicazione intelligente
Dopo aver creato e testato la nostra applicazione, e aver verificato che tutte le sue funzionalità siano correttamente configurate e integrate all’interno del processo produttivo, e dopo aver formato (e informato) adeguatamente tutto il personale, possiamo procedere all’implementazione.
Con implementazione intendiamo quella fase che integrerà la nuova tecnologia nell’ambiente di produzione.
Questa integrazione farà sì che la nuova applicazione intelligente farà parte a tutti gli effetti del processo produttivo, e diventerà uno dei fattori determinanti per il miglioramento.
Dobbiamo anche qui pianificare ogni singola attività, definendo modalità e tempistiche di acquisizione.
Se possibile, sarà utile affiancare per un periodo le due modalità di lavoro, le quali, messe a confronto, potranno fornire maggiori informazioni sui benefici che la nuova applicazione sta apportando, così da far assorbire in maniera più naturale il cambiamento.
6. Monitorare e aggiornare l’applicazione intelligente
L’ultimo step è quello di monitorare e aggiornare l’app.
Questo è un passaggio importante per garantire che l’applicazione funzioni correttamente e produca i risultati ottimali.
Dobbiamo valutarne costantemente le prestazioni per identificare eventuali problemi o limitazioni.
Tramite l’uso di strumenti di monitoraggio, dobbiamo tenere traccia dei tempi di risposta, dei carichi di lavoro, della memoria utilizzata, ecc.
Si devono analizzare i dati generati per identificare eventuali tendenze, anomalie o problemi.
Tramite l’utilizzo di strumenti di analisi, possiamo identificare le aree in cui l’applicazione può essere migliorata, e dove invece raggiunge già i risultati sperati.
Non dobbiamo poi dimenticarci di creare un ambiente in cui testare le nuove funzionalità, al fine di identificare eventuali problemi o conflitti con altre app o sistemi aziendali.
Eseguire regolarmente gli update per garantire che l’applicazione sia sempre aggiornata è sicuramente un aspetto da curare.
Infine dobbiamo ricordarci di effettuare sempre il backup dei dati generati per ridurre il rischio di perdita delle informazioni in caso di problemi tecnici.
Conclusioni
Le Intelligent Applications sono applicazioni dotate di funzionalità di apprendimento automatico.
Come avrai capito, per implementarle dobbiamo affrontare un percorso non solo tecnico ma anche di analisi e formazione.
Noi di Data Deep conosciamo i rischi a cui va incontro chi non si preoccupa di coinvolgere il personale al cambiamento.
Scegliere delle app che non si adattano alla nostra organizzazione, ma che soprattutto vengono respinte dal personale, non produrrà i benefici sperati, e anzi creerà nuovi problemi.
Per questo noi di DataDeep, mettiamo a disposizione la nostra esperienza attraverso consulenze personalizzate, progettate per adattarsi perfettamente alle tue necessità specifiche e per trasferire il know-how necessario a instaurare una cultura aziendale orientata ai dati.
Se vuoi scoprire come possiamo supportarti nello sviluppo del tuo progetto, offrendo una panoramica dettagliata delle nostre aree di competenza e dei servizi disponibili, ti invitiamo a visitare: DataDeep – Studio di fattibilità
Da qui potremmo iniziare a mettere le basi di un approccio orientato ai dati per ogni processo aziendale.
