Se pensiamo, oggi, all’Intelligenza Artificiale, ci vengono in mente prodotti come Cortana e Amazon Echo. Certo, questi rappresentano declinazioni reali di quello che l’AI può fare, ma solo a uno stage primordiale. Al di là dei progetti più futuristici, ci sono già alcuni scenari che dello sviluppo di questo tipo di tecnologia possono beneficiare per migliorare il rapporto con l’uomo-consumatore. Quali? Ecco qualche esempio.
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Navigazione web
In che modo l’AI è in grado di ottimizzare la navigazione in rete delle persone? Semplicemente rendendo più intelligente e pertinente la ricerca, relegando lo spam e i link di contorno meno importanti. Se, ad esempio, cerchiamo una nuova stampante per l’ufficio, il browser potrebbe indirizzarci non solo sui siti web che propongono tali prodotti ma su quelli che al momento offrono le promozioni migliori, in base al paese di origine e ai costi totali. Ma non solo: conoscendo a fondo le identità (almeno quelle basate sui metadati) degli iscritti ai social media, sarebbe in grado di avvisare nel caso una nuova richiesta di amicizia arrivi da un malintenzionato, supportando la “pulizia” 2.0 già ipotizzata da Facebook e dai media, contro il divulgare di bufale e fake news.
Bancomat
Sembrerà strano, ma i “distributori” di contante sono tra le macchine che più di altre necessiterebbero di avere maggiore intelligenza, per evitare episodi spiacevoli che ancora oggi si verificano, come la clonazione in locale delle carte. Con l’aiuto di algoritmi e sistemi avanzati, gli ATM potrebbero abilitare metodi migliori di riconoscimento oltre al classico pin, come ad esempio la biometria e la verifica in due passaggi, la stessa che sul web consente di procedere con un’operazione quando viene inserito un codice temporaneo ricevuto sul cellulare. In assenza di ciò non si dovrebbe poter far nulla, né prelievi, né operazioni online e offline.
Il procurement
Pensate se il vostro ufficio di approvvigionamento fosse “AI-enabled”. Sarebbe in grado di ottimizzare i costi sulla fornitura di cancelleria, spulciando in tempo reale i risultati, nel rapporto qualità-prezzo, di tutti i fornitori, per dirci qual è il migliore per un certo tipo di servizio, senza escludere gli altri per diverse attività. Oltre alla possibilità di riconoscere, in automatico e in tempo reale, i costi superflui, tagliare le spese non necessarie e preservare quelle organiche. Insomma, un’ottimizzazione necessaria di cui già avvertiamo la presenza con software basati sul machine learning ma ancora alquanto isolati dal resto del business.
