Intelligenza Artificiale

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Affacciandosi verso questo nuovo mondo, le applicazioni e le tecnologie intelligenti possono essere una proposta spesso difficile da comprendere e da adottare per le imprese. 

In Techedge aiutiamo i clienti a sfruttare al meglio il valore dell'Intelligenza Artificiale. Copriamo l'intera catena del valore: guidiamo i clienti nell'adozione dell'intelligenza artificiale per ricavarne concreta innovazione di business, grazie al valore intrinseco dei dati.

Ci concentriamo su tre livelli principali di coinvolgimento per aiutarti a innovare più velocemente e in modo più intelligente:

  • Discovery - Hai un problema di business? Ti aiutiamo a sviluppare potenziali roadmap e soluzioni che ti consentiranno di raggiungere i tuoi obiettivi di business digitale.

  • Empowerment - La cultura aziendale è un forte acceleratore del successo digitale: possiamo supportarti nell'alfabetizzazione ‘AI’ a tutti i livelli dell'organizzazione, valorizzando ulteriormente le abilità del team.

  • Execution - Partendo da una semplice idea possiamo supportarti nella sua realizzazione concreta per raggiungere i tuoi obiettivi: potrai contare su un team di consulenti esperti  per realizzare la tua idea innovativa. Il tutto nel rispetto delle tempistiche del tuo business.

ACCELERA L'APPLICAZIONE DELL'INTELLIGENZA ARTIFICIALE

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COS'È  L'INTELLIGENZA ARTIFICIALE?

L'Intelligenza Artificiale (AI) comprende una vasta gamma di tecniche che cercano di far emulare ai computer la capacità umana che chiamiamo comunemente intelligenza.
Tra le tecniche più comunemente utilizzate troviamo:

  • robotica
  • ragionamento basato su regole
  • elaborazione del linguaggio naturale (Natural Language Processing)
  • tecniche di rappresentazione della conoscenza (grafi) e molti altri approcci al ragionamento complesso.

Una delle aree più promettenti dell'IA è sicuramente il Machine Learning. Consente ai sistemi informatici di prevedere, classificare, ordinare, prendere decisioni e, più in generale, di estrarre conoscenza dai dati senza che le regole necessarie per eseguire tali attività siano state definite in modo esplicito.
Un sotto-insieme molto potente del Machine Learning è il Deep Learning, con diversi livelli di componenti che estraggono le caratteristiche "astratte" dai dati e ne costruiscono una rappresentazione senza necessità di una guida esterna.
Questo approccio ci consente di trovare relazione nei dati in una modalità non ovvia, o che potrebbe sfuggirci utilizzando metodi più tradizionali.

Attraverso l'intelligenza artificiale, troviamo nuove relazioni e dipendenze che rappresentano un'opportunità per migliorare il nostro business.

COSA PUÒ FARE L'INTELLIGENZA ARTIFICIALE PER IL TUO BUSINESS?

Le principali applicazioni di Intelligenza Artificiale sono integrate nei processi di business e non richiedono agli utenti finali competenze particolari. L'Intelligenza Artificiale automatizza le attività ripetitive, eliminando la necessità di un intervento umano attraverso applicazioni:
  • riconoscimento delle immagini
  • segmentazione dei clienti
  • elaborazione del linguaggio naturale [...]

L’AI valorizza anche processi di grande complessità come ad esempio sentiment analysis, social reputation, rilevamento di anomalie, ottimizzazione del consumo energetico o ottimizzazione della logistica.
Techedge è competente in area Intelligenza Artificiale: risolviamo problemi specifici, ben definiti, utilizzando architetture specializzate.

Utilizzando l'AI, i tuoi dati raccontano una storia che può essere letta in maniera più approfondita e con dettagli non raggiungibili usando tecniche più classiche. Gli Analytics tradizionali (BI) contribuiscono a prendere buone decisioni per il tuo business: grazie all’intelligenza artificiale e il Machine Learning sarai in grado di prendere le migliori decisioni differenziandoti dalla concorrenza.

IL TUO VIAGGIO VERSO L'INTELLIGENZA ARTIFICIALE

WORKSHOP ALLA SCOPERTA DELL'AI

WORKSHOP ALLA SCOPERTA DELL'AI

Offriamo ai nostri clienti un percorso di scoperta per applicare l'Intelligenza Artificiale ai loro processi di business. Questo servizio si basa sulla nostra esperienza nella rilevazione di casi concreti, nella conduzione di prove di concept e nell'esecuzione di progetti relativi all'AI applicata.

Durante un workshop di due giorni presentiamo le tecnologie di Intelligenza Artificiale e ne discutiamo le applicazioni pratiche, con esempi dal mondo reale.

AI EMPOWERMENT

AI EMPOWERMENT

Vogliamo dare ai nostri clienti la possibilità di prepararsi per la rivoluzione che vede come protagonista l'Intelligenza Artificiale. Tutti i livelli aziendali hanno bisogno di informazioni: possiamo aiutarti ad essere al passo con la velocità del mondo dell'AI.

Il format del servizio si basa su una sessione di workshop della durata di due giorni, guidata da uno dei nostri esperti. In queste sessioni dettagliamo le applicazioni concrete dell'Intelligenza Artificiale e aiutiamo i nostri clienti ad avvicinarsi ai progetti di IA.

ESECUZIONE DELL'AI

ESECUZIONE DELL'AI

Lo scopo di questo servizio è quello di trovare un ‘Minimum Viable Model’ (MVM), il quale dimostri il valore di una soluzione di Machine Learning per i casi d'uso rilevati nel worshop di scoperta.

Il PoC viene condotto utilizzando una metodologia ‘Agile’, attraverso un processo iterativo focalizzato sulla ricerca del modello migliore per i dati.

Il coinvolgimento richiede solitamente da 6 a 8 settimane per trovare un MVM, e sarà idealmente seguito da un progetto di implementazione completo per mettere in produzione quanto realizzato.

 

CASI D'USO DELL'INTELLIGENZA ARTIFICIALE IN BASE ALL'INDUSTRIA DI RIFERIMENTO

Stai cercando delle nuove idee per il lancio di una strategia basata sull'Intelligenza Artificiale? Scopri i casi d'uso a seconda del settore di riferimento:

PERCHÈ L'AI NEI SERVIZI FINANZIARI?
  • Il 39% della popolazione mondiale utilizza Internet
  • Oltre il 25% delle principali società bancarie ha sviluppato progetti sulle piattaforme di Big Data, offrendo conseguentemente vantaggi competitivi di successo. 

Questo settore è uno di quelli che gestisce il maggior volume di dati riservati, e pertanto è soggetto a un maggiore controllo da parte degli organi di regolamentazione. Ciò si traduce in problemi di governance e sicurezza dei dati. 

Attraverso l'intelligenza artificiale, è possibile affrontare una serie di problematiche, come ad esempio rilevare e gestire l'aumento delle frodi e dei reati finanziari, sviluppare prezzi competitivi, gestire il rischio e la conformità, nonché prendere decisioni strategiche di business. E’ possibile inoltre sviluppare prodotti nuovi e personalizzati, oltre che nuovi servizi, attraverso una migliore segmentazione e analisi dei clienti.

DOV'È L'AI NEI SERVIZI FINANZIARI?
  • Risk management
  • Analisi e controllo delle frodi
  • Data Governance
  • Segmentazione
  • Cross Selling e Up-Selling
  • Ottimizzazione delle campagne
  • Valutazione della solvibilità
  • Automazione del processo
  • Loyalty
  • Strategia multicanale
  • Pricing dinamico

PERCHÈ L'AI NEL MANUFACTURING?

In questo settore l’eterogeneità e il volume dei dati raccolti da tutti i tipi di sensori è rilevante, e ciò ha un impatto sulle architetture utilizzate.

Con il bisogno crescente di integrazione dei dati, si combinano opportunità che permettono l’analisi e l’interpretazione dei Big Data con i benefici derivanti dall’IoT.  

DOV'È L'AI NEL MANUFACTURING?
  • Manutenzione Predittiva
  • Controllo intelligente dello stock
  • Propensione all'acquisto
  • Ottimizzazione dell'offerta e della domanda
  • Automazione dei processi strategici
  • Automazione nel manufacturing

PERCHÈ L'AI PER L'HEALTHCARE & LIFE SCIENCES?
  • Miglioramento dal 30% al 40% delle diagnosi mediche grazie all’utilizzo dell’AI
  • 50% di riduzione dei costi di trattamento
  • Il 90% degli ospedali US useranno l'AI
  • La Cina ricorre all'AI a causa della carenza di dottori (MIT Technology review)
  • La crescita di questo settore è prevista del 3,4% entro il 2035, principalmente grazie all'applicazione dell'AI.

L'healthcare e il life sciences sono settori in cui la grande varietà e il volume richiedono infrastrutture di Big Data. L'IA viene pienamente sfruttata per la diagnostica automatica, nell'analisi predittiva, nell'identificazione di malattie, nella ricerca e nel rilevamento di modelli.

L'Intelligenza Artificiale, la Robotica, i Big Data o la Blockchain contribuiscono a sviluppare e accelerare il processo innovativo delle aziende nel settore farmaceutico in termini di Ricerca & Sviluppo, in quanto hanno il potenziale per migliorare l'accuratezza e la precisione sulle diagnosi dei pazienti.

DOV'È L'AI NELL'HEALTHCARE & NEL LIFE SCIENCES?
  • Avvisi e diagnostica in tempo reale
  • Identificazione dei pattern
  • Diagnosi e analisi delle immagini
  • Sentiment Analysis
  • Segmentazione
  • Assistenti personali
  • Ottimizzazione dei trattamenti
  • Controllo intelligente dello stock
  • Ottimizzazione della domanda

PERCHE' L'AI PER L'ENERGY & LE UTILITIES?
  • L'80% dei dati in una rete intelligente non è strutturato
  • Le diverse fonti e il volume dei dati raccolti da tutti i tipi di sensori sono estremamente rilevanti, e impattano le architetture utilizzate 
  • Grazie all'applicazione di device IoT è possibile effettuare monitoraggio e analisi in real time 
DOV'E' L'AI NELL'ENERGY & UTILITIES?
  • Performance management
  • Manutenzione predittiva
  • Ottimizzazione delle operations di produzione
  • Energy Demand Forecasting
  • Commodities price management
  • Risk Management
  • Settlement monitoring
  • Trading e Regolamento sugli Abusi di Mercato
  • Analisi delle emissioni
  • Assistenti personali

PERCHÈ L'AI NELLE TELECOMUNICAZIONI?
  • Il 68% della popolazione mondiale ha un telefono cellulare.
  • Il 52% della popolazione mondiale avrà una copertura internet entro il 2020.
  • Attualmente, il numero dei cellulari connessi ad internet eccede del 112% la popolazione mondiale.
  • 3 su 4 acquisti sono fatti via smartphone.
  • Comparato ad altri settori, quello delle telecomunicazioni è stato chiaramente rafforzato dai Big Data e dall’AI. Il volume di informazioni maneggiato dalle Telco ha superato gli 800 Exabytes per mese, comprendendo informazioni personali, pacchetti, modelli di utilizzo dei servizi e loro localizzazione in tempo reale.

Tutto ciò fornisce un ampio range di possibilità per applicare l’AI in questo settore.

DOV'È L'AI NELLE TELECOMUNICAZIONI?
  • Ottimizzazione e aumento della qualità del servizio attraverso analisi in tempo reale del traffico in rete
  • Analisi in tempo reale applicate ai record di dati delle chiamate, che consente di identificare comportamenti fraudolenti 
  • Possibilità di personalizzare e riconfigurare i piani tariffari in qualsiasi momento, ottenendo flessibilità e redditività
  • Creazione di campagne di marketing totalmente personalizzate su ogni singolo cliente, in base a criteri geografici e tecnologie per gestire social listening
  • Aumento dell'efficienza operativa
  • Creazione di modelli di business innovativi
  • Miglioramento dell'esperienza del cliente
  • Data monetization 
  • Network Analytics

PERCHÈ L'AI NEL RETAIL?
  • Il 70% dei global retailer investirà in Internet of Things (IoT)
  • Il 68% adotterà tecnologie di apprendimento automatico o piattaforme cognitive
  • Il 57% automatizzerà i processi
  • Il 40% dei retailer svilupperà esperienze per i clienti basate su Intelligenza Artificiale
  • Il 25% aumenterà i profitti grazie all'utilizzo della chatbase + AI nel rapporto con i clienti
  • La crescita del commercio elettronico e delle piattaforme digitali è stata rafforzata dalle conoscenze sulle tecniche avanzate di analisi e di Intelligenza Artificiale
DOV'È L'AI NEL RETAIL?
  • Planning Predittivo dell'inventario
  • Motori di raccomandazione
  • Marketing cross-channel a supporto di volumi elevati di vendita
  • Segmentazione di mercato
  • ROI del consumatore 
  • Rilevamento facciale
  • Wifi Analytics (Customer Intelligence)
  • Assistenti all'acquisto interattivi 
  • Analisi dei clienti con rilevamento omni-channel 
  • Risk management
  • Prevenzione delle perdite
  • Comportamento d'acquisto del cliente
  • Uso di app e/o assistenti virtuali (chatbots) per acquisto, reclami, supporto interattivo 
  • Ottimizzazione della scontistica di determinate campagne

PERCHÈ L'AI NEI VIAGGI & NELL'OSPITALITÀ?

L'Intelligenza Artificiale migliora l'esperienza del cliente aiutandolo a ottenere prezzi personalizzati, a utilizzare tecniche AI per il riconoscimento vocale e facciale, o, ancora, a fornire un servizio specializzato 24 ore su 24, 7 giorni su 7.

DOV'È L'AI NEI VIAGGI & NELL'OSPITALITÀ'?
  • Pianificazione Plane capacity
  • Prezzi dinamici
  • Social listening sui consumatori e analisi delle interazioni
  • Risoluzione dei reclami dei clienti
  • Pattern di traffico e gestione della congestione
  • Prenotazione di camere o viaggi tramite assistente personale
  • 24x7 disponibilità di interazione con i clienti
  • Riconoscimento dei pattern dei clienti
  • Motori di raccomandazione
  • Previsione della domanda
  • Arricchimento dei dati
  • Miglioramento dell'efficienza nelle campagne pubblicitarie

PERCHÈ' L'AI NEL GAMING?

L'Intelligenza Artificiale sta dominando il settore del gaming, dai giochi da tavolo ai giochi interattivi e virtuali. Il gaming fornisce ambienti complessi per il processo decisionale, che l'Intelligenza Artificiale può cambiare totalmente. La capacità dei giochi di offrire problemi interessanti e complessi, fornendo creatività ed espressione, li ha resi uno degli ambienti più popolari e significativi per i ricercatori di IA.

D'altra parte, il volume di dati generati si è moltiplicato in relazione all'aumento di fruzione di giochi, utenti, interazioni, qualità grafica, varietà di dati con suoni, immagini, testo. Questo fenomeno ha determinato un netto spostamento verso le piattaforme che utilizzano i Big Data.

DOV'È L'AI NEL GAMING?
  • Interazioni con gli utenti migliorate
  • Costruzione di modelli di decisione nei videogiochi (Markov model, Fine State Machine-FSM, ...)
  • Applicazione di algoritmi di decisione per anticipare i movimenti con l'Artificial Neural Networks (ANN), il Support Vector Machines (SVM) o il Decision Tree Learning
  • Applicazioni di Deep Learning sul comportamento e sull'interazione con i giocatori
  • Sviluppo di mondi virtuali, mappe, personaggi [...]
  • Testing
  • Predizione di trend futuri e supporto ai processi del game design, sviluppo di nuove caratteristiche, design (e marketing) di prodotto, micro-segmentazione dei giocatori, analisi delle differenze per regioni geografiche, ecc

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