Come l’AI generativa apporterà significativi vantaggi all’industria dei servizi
Come l'Intelligenza Artificiale Generativa porterà notevoli benefici al settore dei servizi
Considera le seguenti previsioni:
Un recente sondaggio globale tra i professionisti del lavoro rivela che quasi 1 su 3 lavoratori utilizza l’AI generativa sul posto di lavoro.
Forrester predice che le iniziative aziendali di AI aumenteranno la produttività e la risoluzione creativa dei problemi del 50%. I progetti di AI attuali citano anche miglioramenti fino al 40% nelle attività di sviluppo software. Sappiamo anche che tutti i progetti di AI iniziano come progetti di dati. Quindi cosa succede alle industrie o alle funzioni lavorative che non sono ricche di dati o mature? Quali altre dinamiche della forza lavoro entrano in gioco mentre le aziende si preparano a competere in un’economia guidata dall’AI? Vincono gli algoritmi migliori – utilizzando i dati di migliore qualità e competenze analitiche avanzate?
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Entro il 2025, secondo IDC, le organizzazioni destineranno oltre il 40% delle loro spese IT di base alle iniziative legate all’AI, portando a un aumento a due cifre del tasso di innovazioni di prodotti e processi. Inoltre, IDC prevede che la spesa aziendale per l’AI generativa dal 2023 al 2027 sarà 13 volte superiore al tasso di crescita della spesa IT complessiva a livello mondiale.
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Gartner predice che la democratizzazione dell’AI generativa avverrà grazie alla convergenza di modelli pre-addestrati massicci, cloud computing e open source – rendendo questi modelli accessibili ai lavoratori di tutto il mondo. Entro il 2026, Gartner prevede che oltre l’80% delle aziende utilizzeranno API e modelli di GenAI e/o applicazioni abilitate da GenAI nell’ambiente di produzione, rispetto a meno del 5% agli inizi del 2023.
L’adozione dell’AI porterà a quello che Gartner chiama forza lavoro potenziata e connessa (ACWF), una strategia per ottimizzare il valore derivato dai lavoratori umani. La necessità di accelerare e ampliare i talenti sta guidando il trend ACWF. L’ACWF utilizza applicazioni intelligenti e analisi della forza lavoro per fornire contesto e orientamento quotidiani per supportare l’esperienza, il benessere e la capacità della forza lavoro di sviluppare le proprie competenze. Allo stesso tempo, l’ACWF genera risultati aziendali e impatti positivi per le parti interessate chiave. Entro il 2027, il 25% dei CIO utilizzerà iniziative ACWF per ridurre del 50% il tempo per raggiungere la competenza per ruoli chiave.
Tutte queste previsioni sull’adozione dell’AI generativa si applicano a tutte le industrie? Le aziende hanno bisogno di un nuovo modello operativo per competere in un’economia basata sull’AI? Cosa succede alle norme culturali in determinate industrie che non stanno guidando la trasformazione con nuove tecnologie emergenti?
Gyner Ozgul, presidente e direttore operativo, Smart Care Solutions
Per comprendere meglio l’impatto dell’AI generativa sull’industria dei servizi, ho contattato un esecutivo veramente innovativo che sta trasformando la sua azienda e il modo in cui serve i suoi stakeholder. Gyner Ozgul è presidente e direttore operativo di Smart Care Solutions, un fornitore nazionale di servizi di riparazione e assistenza per attrezzature di ristorazione commerciale, refrigerazione e conservazione a freddo. Smart Care garantisce che i negozi di alimentari, i ristoranti e le cucine commerciali americane ricevano i servizi di riparazione e manutenzione delle attrezzature per il servizio alimentare necessari per rimanere operativi.
Ecco il punto di vista di Gyner sull’impatto dell’automazione e dell’IA generativa sull’industria del commercio.
Nel panorama in continua evoluzione dell’industria del commercio (detta anche blu-collar), le aziende si trovano di fronte a una miriade di sfide che vanno oltre il semplice numero di una forza lavoro in diminuzione. Dai timori riguardo al trasferimento delle conoscenze tra operai esperti alle aspettative in evoluzione delle nuove generazioni e all’abbondante afflusso di dati, l’industria del commercio si trova in un momento cruciale. In questa esplorazione, approfondiremo queste sfide complesse e discuteremo strategie personalizzate che non solo superano gli ostacoli, ma promuovono una cultura di innovazione e resilienza.
Dinamiche della forza lavoro
Con l’avanzare della tecnologia, gli operai esperti affrontano la paura imminente che l’automazione renderà superflue le loro competenze. Desiderano proteggere gli anni di abilità e conoscenze acquisite senza il comfort delle tecnologie attualmente disponibili. Alcuni potrebbero considerare questa una visione egoista; tuttavia, la loro lotta storica per imparare e avere successo ha creato un bias giustificato contro il trasferimento delle conoscenze. Sebbene la tecnologia sia diventata un surrogato della volontà di aiutare, gli effetti impattano la crescente carenza di operai specializzati e il cruciale trasferimento dell’esperienza alla prossima generazione. Non si tratta solo di sostituire ma di evolversi, e per questo, i programmi di mentoring e le iniziative di formazione personalizzate devono colmare il divario generazionale durante questo periodo di transizione per i clienti.
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I giovani operai, d’altra parte, cercano più di una semplice competenza tecnica; cercano fiducia nel navigare il panorama tecnologico in continua evoluzione. Per loro, la tecnologia non è un’opzione ma uno strumento necessario. Hanno avuto la tecnologia come parte della maggior parte delle loro vite. Infatti, si potrebbe addirittura sostenere che – senza un componente tecnologico di successo – attirare nuovo e giovane talento continuerà ad essere una sfida nell’industria del commercio. Promuovere la collaborazione tra gruppi di operai specializzati e offrire percorsi di formazione personalizzati può infondere la fiducia necessaria sia nelle competenze tecniche che tecnologiche. Inoltre, le aziende dovranno iniziare a costruire l’infrastruttura dati per colmare le lacune di conoscenza sopra menzionate e consentire ai nuovi talenti di sviluppare le competenze in modo accelerato e aiutare a mercanteggiare l’interesse virtuoso dei futuri talenti.
In un mondo sommerso dai dati, le aziende sono sfidate ad estrarne insight significativi e generare un ritorno sull’investimento definito. La chiave è non vedere i dati come un ostacolo, ma come un asset strategico. Adattare le strategie di analisi dei dati agli obiettivi specifici dell’azienda e investire nella formazione personalizzata dà potere ai dipendenti di estrarre valore rilevante per il proprio ruolo.
Dati e clienti
Emergere in un mercato affollato richiede più che offrire prodotti o servizi. Si tratta di comprendere e soddisfare le esigenze individuali dei clienti. Questo richiede un approccio personalizzato all’interazione con il cliente, integrando cicli di feedback per il miglioramento continuo e perfezionando i servizi basandosi sulle preferenze uniche di ogni cliente. In breve, offrire semplicemente un ottimo servizio non sarà sufficiente in futuro; costruire una differenziazione basata sui dati consentirà e promuoverà il primato di mercato nelle industrie dei servizi.
Il passaggio da misure reattive a misure proattive è fondamentale nell’ambiente frenetico di oggi. La manutenzione predittiva, ad esempio, va oltre la risoluzione dei problemi, anticipandoli e prevenendoli. Adattare piani d’azione prescrittivi ai processi aziendali specifici e favorire una cultura in cui i dipendenti si sentono abilitati a contribuire con le proprie intuizioni uniche promuove un approccio personalizzato alla risoluzione dei problemi. Il valore fornito al cliente è la tranquillità che la loro attività raggiungerà i suoi obiettivi in modo efficiente senza preoccupazioni riguardanti l’incertezza dei processi o dei guasti dei prodotti. Oltre ai dati, l’Internet of Things (IoT) può aiutare a soddisfare alcune di queste esigenze dei clienti.
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Integrare l’IoT nella gestione degli asset è cruciale per varie industrie. L’IoT consente di connettere gli asset a Internet, consentendo il monitoraggio e il tracciamento in tempo reale. Questa connettività facilita la manutenzione predittiva, aiutando le organizzazioni a programmare riparazioni in modo efficiente e ridurre i tempi di inattività. I dati raccolti dai dispositivi IoT consentono la presa di decisioni basate sui dati, che a sua volta ottimizza l’utilizzo degli asset e semplifica le operazioni. Questo approccio porta a risparmi di costi, migliora la sicurezza tramite il tracciamento in tempo reale degli asset e ottimizza l’utilizzo efficiente delle risorse.
Inoltre, l’IoT contribuisce alla conformità agli standard normativi, migliora il servizio clienti garantendo una disponibilità affidabile degli asset e aiuta nell’ottimizzazione della supply chain. Il monitoraggio ambientale è un altro aspetto chiave, soprattutto per gli asset con impatto ambientale, in quanto i sensori IoT possono monitorare e garantire la conformità agli standard ambientali. In generale, l’incorporazione dell’IoT nelle pratiche di gestione degli asset fornisce alle organizzazioni preziosi insights, che portano a maggiore efficienza, riduzione dei costi e miglioramento delle prestazioni complessive.
Dati ed efficienza
Nel dinamico panorama del commercio dei servizi, sfruttare il potere dei dati è fondamentale per le aziende che mirano a migliorare l’efficienza e offrire un servizio eccezionale. Attraverso le informazioni basate sui dati, le imprese del settore dei servizi possono ottimizzare le loro operazioni in diversi ambiti chiave. L’allocazione efficiente delle risorse si ottiene analizzando i dati per comprendere la domanda di servizi, garantendo la giusta assegnazione di personale, attrezzature e materiali. La razionalizzazione dei processi di pianificazione e invio diventa possibile con informazioni in tempo reale, riducendo i tempi di viaggio e migliorando i tempi di risposta alle richieste dei clienti.
I sistemi CRM alimentati dai dati consentono alle aziende di personalizzare i servizi in base alle preferenze dei clienti, favorendo la soddisfazione e la fedeltà. I sistemi di fatturazione automatizzati, basati su dati accurati, semplificano i processi di fatturazione, contribuendo a migliorare il flusso di cassa e ridurre i costi amministrativi. L’analisi dei dati svolge anche un ruolo cruciale nella gestione delle scorte, prevenendo sovraffollamento o esaurimento delle scorte fornendo informazioni sui modelli di utilizzo e le fluttuazioni della domanda. Il monitoraggio delle prestazioni attraverso indicatori chiave consente alle aziende di migliorare continuamente l’efficienza delle operazioni di servizio sul campo.
Inoltre, l’efficienza dell’auto-aiuto per i clienti è facilitata attraverso approcci basati sui dati. Portali online e basi di conoscenza, potenziati dall’analisi del comportamento dei clienti, consentono ai clienti di risolvere autonomamente i problemi, riducendo la necessità di supporto esteso e migliorando la soddisfazione complessiva del cliente. Mantenere la competitività sul mercato è facilitato mediante l’analisi delle tendenze e del comportamento dei clienti. Queste informazioni consentono alle aziende di adattare i servizi alle mutevoli esigenze e preferenze dei clienti.
In sintesi, l’integrazione di approcci basati sui dati consente alle aziende del settore dei servizi di prendere decisioni informate, ottimizzare l’utilizzo delle risorse, migliorare le opzioni di auto-aiuto per i clienti e navigare nel panorama in evoluzione delle aspettative dei clienti, contribuendo infine a migliorare l’efficienza complessiva e la competitività.
Abbracciare l’AI generativa
Nel presente, non così lontano, i venti del cambiamento stanno spazzando il panorama dei servizi, trasportati dalle ali dell’AI generativa. Immaginate un mondo in cui i tediosi lacci dei compiti ripetitivi si allentano, in cui i professionisti del servizio sono liberati di concentrarsi sull’essenza del loro mestiere. Nell’oggi, l’AI generativa si sta intrecciando nel tessuto dei servizi, automatizzando il banale. Compiti noiosi, come la pianificazione e la fatturazione, sono gestiti senza sforzo dall’AI, permettendo a idraulici ed elettricisti di indirizzare la loro expertise dove conta di più.
Eppure, questo è solo l’inizio della narrazione. Man mano che il racconto si svela, l’AI generativa si trasforma in un narratore su misura, creando soluzioni personalizzate adattate alle esigenze uniche di ogni cliente. Nella costruzione, ad esempio, l’AI diventa l’architetto dell’innovazione, tracciando strutture che sfidano la convenzione. Il plot si infittisce con l’anticipazione della manutenzione predittiva. Oggi, l’AI analizza i dati dei sensori, prevedendo intoppi alle attrezzature prima che si trasformino in disastri. Domani, la narrazione si approfondisce, gli algoritmi predicono con precisione chirurgica, orchestrando programmi di manutenzione come un maestro dirige una sinfonia.
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Sui terreni di addestramento, l’AI generativa agisce come un mentore, facendo immergere i professionisti del servizio in scenari realistici. La formazione non riguarda solo il padroneggiare le competenze, ma il calarsi in un reame virtuale in cui gli errori sono un preludio sicuro alla padronanza nel mondo reale. La narrazione dello sviluppo delle competenze si svela, potenziata dalle applicazioni di realtà virtuale e aumentata, creando un intreccio di competenze. Mentre la nostra storia si avventura nel campo del servizio clienti, l’AI indossa il cappello di un maestro conversazionale. I chatbot si evolvono in assistenti virtuali capaci di intraprendere conversazioni sfumate, migliorando l’esperienza del servizio. Il dialogo non è più scriptato; è uno scambio dinamico, una danza di parole coreografata dall’elaborazione del linguaggio naturale.
L’allocazione delle risorse diventa un sottotrame in questa grande narrazione. L’AI, armata di informazioni storiche, guida le imprese di servizi nell’ottimizzare le loro risorse. Ma, man mano che la narrazione si evolve, l’AI diventa un direttore dinamico, adattando le risorse al volo in risposta al ritmo sempre mutevole delle richieste del mercato e agli imprevisti. L’arco narrativo si estende alla collaborazione e condivisione delle conoscenze, dove l’AI diventa il collante che unisce i professionisti in una rete globale. Raccomanda soluzioni, condivide le migliori pratiche e connette esperti al di là dei confini geografici, favorendo una sinfonia collaborativa di competenze.
Nell’epilogo, la sostenibilità prende il centro della scena. L’AI emerge come un custode delle pratiche eco-consapevoli, guidando i settori dei servizi verso prati più verdi. La narrazione si conclude con una visione delle industrie dei servizi che si armonizzano con l’ambiente, un finale in cui l’AI generativa ha un ruolo fondamentale nell’orchestrare un futuro sostenibile.
Così, la storia dell’intelligenza artificiale generativa nel settore dei servizi si svela, un racconto ricco di automazione, personalizzazione e innovazione. I personaggi di questo racconto – i professionisti del settore, i clienti e l’IA stessa – si intrecciano in un tessuto di progresso, con ogni capitolo che promette nuove dimensioni alla narrazione in evoluzione delle tecnologie trasformative.
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Nell’industria commerciale in continua evoluzione, le imprese affrontano sfide oltre a una forza lavoro in diminuzione, che includono problemi come il trasferimento delle conoscenze, le aspettative in continua evoluzione tra le generazioni e un diluvio di dati. La tensione tra i mestieri acquisiti e la tecnologia è palpabile, poiché le paure di un’automazione che crea ridondanza si scontrano con la necessità di abbracciare strumenti tecnologici.
I programmi di tutoraggio e le iniziative di formazione personalizzata sono cruciali per colmare il divario generazionale, favorire una cultura di evoluzione anziché di sostituzione. Al contempo, i giovani artigiani, cresciuti in un mondo saturo di tecnologia, richiedono sforzi collaborativi e formazione su misura per costruire fiducia sia nel campo tecnico che in quello tecnologico. Inoltre, le aziende devono investire in una solida infrastruttura dati per facilitare il trasferimento delle conoscenze e accelerare lo sviluppo delle competenze per la forza lavoro in arrivo.
Nel panorama del settore dei servizi commerciali, i dati emergono come una risorsa strategica piuttosto che come un ostacolo. L’adattamento delle strategie di analisi dei dati agli obiettivi aziendali individuali dà potere ai dipendenti, portando ad approfondimenti significativi e a un ritorno sull’investimento definito. L’interazione con il cliente diventa personalizzata attraverso la differenziazione dei dati, incorporando cicli di feedback per il miglioramento continuo. Passare da misure reattive a misure proattive, la manutenzione predittiva e l’integrazione dell’Internet delle cose (IoT) nella gestione delle risorse emergono come strategie essenziali per ottimizzare le operazioni, ridurre i costi e migliorare le prestazioni complessive.
Sfruttare approcci basati sui dati consente alle imprese del settore dei servizi commerciali di prendere decisioni informate, ottimizzare l’utilizzo delle risorse e rimanere competitive in un mercato in rapida evoluzione. Mentre i venti del cambiamento spazzano attraverso i mestieri dei servizi, l’IA generativa si manifesta come una forza trasformativa, automatizzando compiti banali, creando soluzioni personalizzate e svolgendo un ruolo fondamentale nella narrazione del progresso. Questa narrazione comprende lo sviluppo delle competenze, l’allocazione delle risorse, la collaborazione e la sostenibilità, promettendo un futuro in cui l’IA generativa orchestrerà un percorso sostenibile e innovativo per i servizi commerciali.
Questo articolo è stato co-scritto da Gyner Ozgul, presidente e direttore operativo di Smart Care Solutions.
