In un passato recente, l’adozione dell’AI nelle operazioni aziendali era motivata soprattutto dall’efficienza e dalla riduzione dei costi. Oggi lo scenario è profondamente cambiato: le organizzazioni più avanzate usano l’AI per potenziare le capacità umane nei task quotidiani (task augmentation) e automatizzare processi complessi in modi prima impensabili.
Non si tratta più di applicare l’AI solo per fare le stesse cose più velocemente, ma di ripensare radicalmente i flussi operativi e creare valore nuovo.
Una ricerca IBM conferma questa evoluzione: mentre il 66% delle aziende EMEA ha già registrato aumenti di produttività grazie all’AI, circa un terzo sta andando oltre la semplice automazione e utilizza l’AI per abbreviare i tempi di innovazione (36%) e ridisegnare i flussi di valore (32%) dei propri processi.
Indice degli argomenti:
L’AI come un alleato nelle operation
L’AI diventa leva strategica per accelerare lo sviluppo di nuovi prodotti e servizi, migliorare le decisioni e trasformare i modelli operativi tradizionali. Emblematico è anche il cambiamento di prospettiva sul ruolo dei lavoratori: quasi metà dei leader (48%) vede l’AI come un “alleato” per dotare i dipendenti di strumenti migliori automatizzando le attività ripetitive, liberando tempo per attività a maggior valore aggiunto. A seguire vedremo come queste tendenze si declinano in quattro aree cruciali:
- supply chain
- marketing
- manutenzione predittiva
attraverso esempi, dati di mercato e casi reali.
Supply chain: pianificazione proattiva e agilità senza precedenti
Nella supply chain, l’AI sta rivoluzionando la gestione della domanda, della produzione e della logistica, portando le operation da un approccio reattivo a uno predittivo. Le aziende possono oggi analizzare enormi moli di dati in tempo reale per prevedere la domanda con grande accuratezza, ottimizzare i livelli di scorta e coordinare fornitori e consegne in modo dinamico.
Secondo un’indagine italiana, le applicazioni più diffuse dell’AI in ambito supply chain riguardano proprio il demand forecasting, la pianificazione integrata e l’ottimizzazione di magazzino, con il 43% degli utenti AI che sfrutta algoritmi di machine learning per le previsioni di vendita. Molte imprese vedono infatti nell’AI uno strumento per migliorare l’accuratezza e affidabilità delle previsioni, più che un mezzo per abbattere i costi o automatizzare attività ripetitivi.
Questo cambio di focus,dalla mera efficienza alla resilienza e proattività, fa sì che l’AI nella supply chain venga considerata sempre più un abilitatore di nuovo valore: catene di fornitura più reattive ai cambiamenti del mercato, meno sprechi dovuti a stock-out o overstock, e un time-to-market più rapido per i prodotti.
La supply chain riceve i maggiori benefici dall’AI
Non a caso, la supply chain è tra le funzioni in cui l’AI genera i maggiori benefici in termini di risultato: ricerche globali indicano che supply chain e inventory management sono le aree con i più alti incrementi di ricavi grazie all’AI. Eppure, c’è ancora molto potenziale inesplorato.
In Italia, solo il 30% delle aziende dichiara di usare già soluzioni di AI in ambito logistico, e appena l’8% ha sistemi pienamente operativi. Questo dato evidenzia che siamo ancora agli inizi del percorso, con un grande margine di crescita per chi saprà adottare queste tecnologie.
Il caso Amazon
Le aziende pionieristiche mostrano però la direzione: Amazon, ad esempio, ha investito massicciamente in AI per velocizzare e rendere più “intelligente” la propria supply chain globale. Grazie a sistemi predittivi che anticipano la domanda (oltre 400 milioni di prodotti previsti quotidianamente nel 2023 Cyber Monday) e a nuovi robot di magazzino come Sequoia, il colosso dell’e-commerce è riuscito a velocizzare del 75% le operazioni di stoccaggio inventariale. Contestualmente ha ridotto del 25% i tempi di processamento degli ordini e tagliato del 15% lo sforzo umano in attività manuali, aumentando sicurezza ed efficienza.
Solo nel 2020, l’uso intensivo di AI e ML nella logistica ha permesso ad Amazon di risparmiare circa 1,6 miliardi di dollari in costi di trasporto e consegna, oltre a ridurre di 1 milione di tonnellate le emissioni di CO₂. Il magazzino diventa così un hub intelligente: algoritmi avanzati indicano dove collocare ogni articolo, robot mobili collaborano con gli operatori nel picking, e sistemi di visione artificiale controllano la qualità, prevenendo errori e ritardi.
La situazione in Italia
I risultati si vedono anche in Italia: il 75% dei direttori logistici italiani che hanno introdotto l’AI dichiara incrementi significativi di efficienza operativa. L’AI sta trasformando la supply chain da semplice catena di approvvigionamento a rete nervosa aziendale, capace di auto-aggiustarsi e ottimizzarsi costantemente.
Chi adotta queste soluzioni riferisce non solo costi ridotti, ma soprattutto maggiore rapidità e affidabilità nel servire il mercato, un vantaggio competitivo chiave nel contesto attuale di domanda volatile e aspettative di consegna immediata.
Marketing: personalizzazione e creatività aumentata dall’AI
Nel marketing, l’intelligenza artificiale sta riscrivendo le regole dell’ingaggio con i clienti, abilitando livelli di personalizzazione e rapidità prima impensabili. Grazie a algoritmi di data analytics e AI generativa, i team marketing possono segmentare il pubblico in modo finissimo, prevedere i comportamenti d’acquisto e generare contenuti su misura per ciascun target. Il tutto con tempi di esecuzione drasticamente ridotti: basti pensare che l’88% dei marketer oggi fa affidamento sull’AI nel proprio lavoro quotidiano.
Le ragioni di questa adozione massiccia risiedono nei benefici concreti che l’AI apporta ai processi di marketing. Innanzitutto, velocità ed efficienza: gli strumenti di AI generativa consentono di produrre decine di idee di campagne, varianti di testi o creatività visive in pochi secondi, quando un team umano impiegherebbe giorni.
Non a caso, il 93% dei marketer che utilizzano l’AI dichiara di impiegarla per accelerare la generazione di contenuti, e il 90% per prendere decisioni più rapide basate sui dati. In un contesto dove il time-to-market delle campagne è cruciale, la capacità di lanciare iniziative promozionali in tempo reale offre un chiaro vantaggio competitivo.
L’AI abilita nuove strategie di marketing
Ma non si tratta solo di fare più in fretta: l’AI abilita anche strategie di marketing completamente nuove. Ad esempio, con il machine learning avanzato si possono analizzare enormi dataset di comportamento dei consumatori per scoprire pattern nascosti e anticipare i trend di mercato.
Strumenti di real-time analytics permettono di aggiustare immediatamente una campagna in corso d’opera, ottimizzando budget e messaggi al volo.
Sistemi di dynamic pricing, guidati dall’AI, modulano i prezzi in tempo reale in base alla domanda e alla propensione all’acquisto dei clienti, massimizzando i ricavi senza intervento manuale.
E ancora, chatbot e assistenti virtuali con NLP (Natural Language Processing) gestiscono interazioni personalizzate su larga scala: accolgono i visitatori di un sito, li guidano nei prodotti, rispondono a quesiti e raccolgono lead, fornendo una customer experience reattiva 24/7 impossibile da ottenere solo con operatori umani.
Il risultato complessivo è che il marketing diventa più data-driven, personalizzato e proattivo. Le campagne non sono più basate su intuizioni o test lunghi settimane, ma su insight precisi estratti dall’AI in pochi attimi.
La forte crescita degli investimenti
Un segnale di questa trasformazione è la crescita esponenziale degli investimenti: il mercato globale dell’AI applicata al marketing è stimato a 47 miliardi di dollari nel 2025, in forte aumento dai 12 miliardi del 2020 (CAGR +36,6%).
Aziende leader come Salesforce e Adobe riportano già risultati concreti: l’integrazione di funzionalità AI nei loro strumenti CRM e di marketing automation sta generando nuove entrate significative (Salesforce ha superato 1 miliardo di dollari annui di ricavi da prodotti AI) e una maggiore fedeltà dei clienti grazie a esperienze su misura.
L’AI nel marketing non è solo questione di efficienza operativa o di riduzione dei costi delle campagne, ma sta aprendo la strada a nuovi modi di interagire col mercato: più creativi, reattivi e centrati sul singolo cliente. I marketer hanno oggi a disposizione un “co-pilota” intelligente che amplifica la loro creatività e li supporta nelle decisioni, consentendo di liberare tempo per la strategia e l’ideazione di messaggi davvero innovativi, mentre le attività ripetitive, dall’ottimizzazione delle inserzioni all’analisi dei dati, vengono gestite dall’automazione avanzata.
Manutenzione predittiva: dall’intervento reattivo al servizio proattivo
Un’altra area dove l’AI sta avendo un impatto rivoluzionario è la manutenzione predittiva nelle operations industriali. Storicamente, le aziende hanno gestito la manutenzione dei macchinari con approcci preventivi (interventi programmati a intervalli fissi) o addirittura reattivi (riparare dopo il guasto). Questi metodi comportavano spesso downtime imprevisti, costi elevati di fermi macchina e sostituzioni premature di componenti.
L’introduzione dell’intelligenza artificiale, unita all’IoT (sensori intelligenti su impianti e linee produttive), ha cambiato radicalmente il paradigma: oggi algoritmi di machine learning analizzano in continuo i dati di funzionamento delle apparecchiature,vibrazioni, temperature, pressioni, assorbimento energetico, ecc.,per prevedere con anticipo quando avverrà un guasto o quando un componente raggiungerà soglie critiche di usura.
I benefici della manutenzione predittiva
L’AI permette di passare a una manutenzione “su condizione”, effettuando interventi solo quando effettivamente necessari e prima che si verifichi un problema grave.
I benefici di questo approccio sono enormi. Meno guasti imprevisti significa evitare costosi fermi produttivi: le fabbriche tradizionali perdono mediamente tra il 5% e il 20% della capacità produttiva annua a causa di downtime non pianificati. Con l’AI si riducono drasticamente queste percentuali, generando risparmi economici diretti e indiretti (meno scarti, meno straordinari, meno penali da ritardi).
Uno studio MIPU evidenzia che l’applicazione della manutenzione predittiva porta a ridurre i costi manutentivi annuali di circa il 15-25%, aumentando al contempo la disponibilità degli impianti del 10-15% grazie al minor numero di guasti. In settori capital-intensive come l’automotive o l’oil&gas, queste percentuali si traducono in milioni di euro risparmiati e in una produttività nettamente superiore.
Inoltre, pianificare la manutenzione con preavviso consente di ottimizzare l’approvvigionamento dei ricambi (evitando scorte eccessive ma anche attese di componenti urgenti) e di allocare al meglio i tecnici manutentori, concentrandoli dove serve e quando serve.
Manutenzione predittiva: alcuni casi aziendali
Casi aziendali concreti confermano il valore di questo cambio di passo.
Ad esempio, Rolls-Royce nei motori aeronautici e GE nei grandi impianti industriali hanno introdotto piattaforme AI che monitorano costantemente centinaia di parametri delle loro macchine installate presso i clienti, offrendo un servizio di manutenzione predittiva (predictive maintenance as a service). Questo non solo riduce i fermi macchina dei clienti (aumentando la soddisfazione e la fidelizzazione), ma crea nuovi flussi di valore: i dati raccolti diventano insight per migliorare i prodotti futuri e i produttori possono vendere garanzie di uptime o servizi aggiuntivi a pagamento basati sull’affidabilità superiore garantita dall’AI.
In Italia, un caso emblematico è quello di Wärtsilä Italia (nel settore energia/navale) che, attraverso progetti di ricerca con sensori IoT e algoritmi AI, è riuscita ad anticipare anomalie nei motori e prevenire fermi macchina sui componenti critici, ottenendo processi produttivi più snelli e affidabili.
L’AI non sostituisce i manutentori
Va sottolineato che la task augmentation è centrale anche qui: l’AI non sostituisce i manutentori, ma li rende più efficaci. Invece di impiegare tempo in ispezioni di routine o nel correre da un’emergenza all’altra, i tecnici ricevono segnalazioni mirate dall’AI su dove intervenire e perché, potendo concentrare la loro expertise sui problemi reali. Così il lavoro umano si sposta dalla manutenzione “inseguendo i guasti” all’ingegneria di affidabilità e al miglioramento continuo dei macchinari.
I dati confermano questa sinergia: nelle imprese che hanno adottato queste soluzioni, oltre la metà dei leader dichiara che grazie all’AI i propri dipendenti possono dedicare più tempo a ottimizzare i processi operativi e ad attività innovative. La manutenzione predittiva rappresenta quindi un chiaro esempio di come l’AI, più che tagliare personale, aumenti le capacità del team e offra l’opportunità di ripensare il servizio di manutenzione come fonte di vantaggio competitivo e valore aggiunto (es. maggiore qualità, affidabilità garantita ai clienti, nuovi servizi post-vendita).
Customer service: da centro di costo a motore di valore con gli agenti AI
Il customer service è un altro ambito in cui l’AI sta cambiando radicalmente paradigma, trasformando l’assistenza clienti da funzione di supporto (spesso considerata un costo necessario) a leva strategica di competitività e persino generatrice di ricavi. L’integrazione di chatbot evoluti, assistenti virtuali e sistemi di Agentic AI consente alle aziende di gestire volumi enormi di interazioni con i clienti in modo scalabile e personalizzato.
I benefici iniziali sono evidenti in termini di efficienza: un assistente virtuale può rispondere 24/7 a migliaia di richieste contemporaneamente, riducendo i tempi di attesa a zero per le domande più comuni e liberando gli operatori umani per i casi più complessi.
Le aziende italiane lo hanno capito: solo nel 2024, due terzi delle grandi imprese in Italia hanno aumentato il budget AI dedicato al customer care. E le proiezioni sono ambiziose: secondo Gartner entro il 2029 l’80% dei problemi comuni dei clienti sarà risolto da sistemi AI autonomi, con una riduzione del 30% dei costi operativi del servizio.
Le nuove possibilità aperte dell’AI nel customer service
Ma la cosa più interessante è che l’AI nel customer service non si limita a fare le stesse cose a minor costo, bensì apre nuove possibilità. Ad esempio, i moderni agenti virtuali possono ingaggiare proattivamente i clienti: riconoscono dai dati di navigazione o dal tono della conversazione quando c’è opportunità di proporre un upgrade o un prodotto aggiuntivo, trasformando di fatto un contatto di assistenza in un’occasione di upselling o cross-selling.
In ambito bancario, si parla ormai di contact center che diventano “revenue center”: grazie agli agenti AI, il servizio clienti non si limita più a risolvere problemi ma genera vendite, ricontattando lead interessati in tempi rapidissimi e proponendo offerte mirate contestualmente alla richiesta del cliente.
Un esempio: una banca che integra un agente AI multi-canale può intercettare durante una chat di supporto un cliente interessato a un prestito, fargli subito un’offerta personalizzata e avviare il processo, senza attendere che sia un commerciale a intervenire giorni dopo. Questo tempismo e personalizzazione si traducono in tassi di conversione molto più alti e in un’esperienza cliente sorprendentemente fluida.
AI nelle operation: con l’automazione intelligente, maggiore qualità e coerenza
Dal punto di vista operativo, l’automazione intelligente dei processi di customer service significa anche maggiore qualità e coerenza. Gli agenti AI di nuova generazione, alimentati da modelli di Natural Language Understanding, sono in grado non solo di capire le richieste espresse in linguaggio naturale, ma anche di collegarsi ai sistemi aziendali (CRM, database ordini, etc.) per eseguire azioni reali: aprire un ticket, verificare lo stato di una spedizione, modificare una prenotazione, il tutto durante la conversazione.
Ciò riduce drasticamente errori e passaggi manuali. E quando il caso viene trasferito a un umano (perché troppo complesso o fuori policy), l’AI assicura che l’operatore riceva tutto il contesto già raccolto, evitando al cliente di ripetere informazioni e accelerando la risoluzione.
Studi recenti mostrano che introdurre AI nel customer care porta tipicamente a una riduzione del volume di richieste gestite dagli operatori umani fino al 60%, migliorando al contempo indicatori come la First Contact Resolution e la soddisfazione cliente.
Inoltre, vi è un impatto positivo sui dipendenti: liberati dalle risposte routinarie, gli operatori possono concentrarsi su problemi critici e sull’empatia verso i clienti, attività in cui il fattore umano fa la differenza.
In questo senso, AI e staff umano collaborano per offrire un servizio migliore di quanto ciascuno potrebbe fare da solo.
Misurare costantemente l’esperienza del cliente
L’AI consente di misurare e migliorare costantemente l’esperienza cliente. Attraverso l’analisi automatica delle conversazioni (speech/text analytics) si possono individuare le cause ricorrenti di insoddisfazione, le lacune di prodotto o di processo che generano chiamate al supporto, e intervenire a monte per eliminarle. Questo approccio data-driven trasforma il customer service in una miniera di insight per l’azienda, contribuendo a innovare prodotti e procedure interne.
La visione di insieme è chiara: le aziende leader stanno reinventando il customer service come un motore di crescita e di fidelizzazione, dove l’AI svolge il ruolo di instancabile primo livello di assistenza e di assistente decisionale per gli umani. Il risultato è un servizio clienti più rapido, proattivo e personalizzato, che non solo soddisfa le aspettative moderne dei consumatori digitali, ma spesso le supera, generando sorpresa positiva e legame col brand.
In un’era in cui la customer experience è il vero terreno di competizione, l’AI applicata a questo settore diventa un game changer: abbassa i costi unitari di servizio, ma soprattutto eleva la qualità del rapporto con il cliente, convertendo un centro di costo in centro di creazione di valore (in termini di loyalty, dati e opportunità di revenue).
