L'IA riduce il carico di lavoro e automatizza le attività ripetitive sia per i singoli che per i team. L'IA generativa va oltre: produce testi, immagini, codice e dati strutturati unici su richiesta, rendendosi utile in quasi tutte le funzioni aziendali.

In questo articolo vedremo cos’è l’IA generativa e analizzeremo 6 casi d’uso aziendali a cui i responsabili delle decisioni stanno dando la priorità in questo momento.

In breve: l'IA generativa automatizza le attività ripetitive, accelera la produzione di contenuti, personalizza le interazioni con i clienti e mette a disposizione le conoscenze aziendali su richiesta. Secondo una ricerca di McKinsey del 2025, l'adozione dell'IA raggiungerà il 78% delle organizzazioni a livello globale, con l'IA generativa utilizzata in particolare dal 71% delle aziende in almeno una funzione aziendale. I 6 casi d'uso riportati di seguito riguardano la gestione delle conoscenze, l'assistenza clienti, la generazione di contenuti, le vendite, la programmazione e le operazioni relative al personale.

Panoramica sull'IA generativa

L'IA generativa è un programma che analizza e apprende testi, immagini, codice e altri tipi di dati. Questi dati vengono utilizzati in modi diversi a seconda dello scopo dell'IA e vengono appresi dall'IA generativa per generare il risultato perfetto. Ad esempio, i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) vengono utilizzati per testi e linguaggio, mentre le GAN e le VAE vengono utilizzate per immagini o video.

Come funziona il sito AI ?

L'IA generativa si basa su un comando per produrre un risultato utilizzando i suoi vari dati di addestramento. Quando riceve una richiesta dall'utente, lo strumento di IA la analizza, attingendo ai dati con cui è stato addestrato, ai parametri e agli schemi per generare il risultato desiderato. Selezionando i dati con la probabilità più alta in base ai propri parametri, l'IA generativa crea il risultato in modo rapido, spesso in pochi secondi.

Sebbene ogni risultato prodotto dall'IA generativa sia originale e unico, segue comunque schemi specifici. La qualità dei risultati di uno strumento di IA dipende in gran parte dai dati di addestramento e dai parametri utilizzati. Se uno strumento di IA è stato addestrato per creare narrazioni di fantasia, utilizzarlo per generare e-mail aziendali o copy per siti web copy portare a risultati insoddisfacenti.

Tipi di strumenti di intelligenza artificiale generativa

Gli strumenti di IA generativa si dividono in due categorie: quelli pronti all'uso e quelli personalizzabili con i tuoi dati.

Gli strumenti di IA pronti all'uso vengono addestrati dai loro sviluppatori con gli stessi parametri per tutti, come ad esempio ChatGPT o Midjourney. Il vantaggio: puoi iniziare a usarli inserendo un prompt senza bisogno di ulteriori configurazioni. Questi strumenti gestiscono bene le attività aziendali di base.

Gli strumenti di IA personalizzabili ti permettono di inserire i dati della tua azienda e generare risultati basati su tali dati. Il vantaggio è che puoi creare flussi di lavoro su misura per il contesto specifico della tua azienda, l'assistenza clienti, il recupero di conoscenze interne o l'analisi dei dati.

Casi d'uso aziendali dell'intelligenza artificiale generativa

Gli strumenti di IA generativa sono adatti a una vasta gamma di casi d'uso aziendali grazie alle loro capacità di generare codice, testo e immagini. Ecco i 6 casi d'uso che ne determineranno la diffusione nel 2025.

Gestione della conoscenza e collaborazione

Uno dei casi d'uso aziendali più significativi dell'IA generativa è la gestione delle conoscenze, in particolare rendere le conoscenze aziendali accessibili e utilizzabili da ogni membro del team, compresi i nuovi assunti.

TextCortex alle organizzazioni TextCortex integrare i dati aziendali e TextCortex utilizzarli in tutte le attività aziendali, dalla creazione di contenuti al recupero strutturato delle conoscenze.

Risultati tratti da uno dei nostri casi di studio:

  • TextCortex implementato presso Kemény Boehme Consultants e oggi i dipendenti segnalano un aumento dell'efficienza e della produttività (con un risparmio medio di 24 ore al mese ).
  • AICX, partner dell'ecosistema di TextCortex, ha contribuito a raggiungere un tasso di attivazione del 70% del team già nelle prime settimane.
  • La fiducia dei dipendenti nell'uso e nell'utilizzo dell'IA è aumentata del 60%.
  • L'implementazione ha portato a un ritorno sull'investimento (ROI) pari a 28 volte.

TextCortex semplifica TextCortex il processo iniziale di formazione e inserimento, consentendo ai nuovi assunti di accedere alle risorse aziendali tramite domande in linguaggio naturale. I nuovi dipendenti possono ottenere le informazioni di cui hanno bisogno ponendo domande sull'azienda, invece di aspettare un collega o di dover sfogliare documenti.

Uno sfondo bianco con testo nero Descrizione generata automaticamente

TextCortex standard di sicurezza certificati ISO 27001 e SOC 2 per garantire la sicurezza e la riservatezza dei dati della tua azienda. I tuoi dati rimangono all'interno della tua infrastruttura controllata.

Assistenza clienti e servizio clienti

I chatbot tradizionali forniscono ai clienti risposte standard predefinite. I chatbot basati sull'intelligenza artificiale offrono risposte personalizzate e sensibili al contesto per ogni cliente, e possono essere personalizzati con i dati della tua azienda per mantenere lo stile comunicativo del tuo marchio.

Scopri come Klarna ha dimostrato l'impatto dell'intelligenza artificiale nelle operazioni di assistenza clienti:

  • L'assistente AI ha gestito 2,3 milioni di conversazioni, pari a due terzi delle chat del servizio clienti di Klarna
  • Sta facendo l'equivalente del lavoro di 700 agenti a tempo pieno
  • È alla pari con gli operatori umani in termini di indici di soddisfazione dei clienti
  • Maggiore precisione nella risoluzione delle richieste, con una riduzione del 25% delle richieste ripetute
  • I clienti sbrigano le loro commissioni in meno di 2 minuti, rispetto agli 11 minuti di prima
  • È disponibile in 23 mercati, 24 ore su 24, 7 giorni su 7, e comunica in più di 35 lingue
casi d'uso dell'ai generativa - assistenza clienti

Una ricerca di BCG mostra che, nella maggior parte delle organizzazioni, le funzioni di assistenza a contatto con i clienti generano il 38% del valore aziendale totale dell'IA, rendendo questo ambito uno dei punti di partenza con il ROI più elevato.1

Generazione di contenuti

Uno dei principali casi d'uso dell'IA generativa in ambito aziendale riguarda il settore operativo: la generazione su larga scala di contenuti come blog , guide pratiche, domande frequenti e post sui social media.

Puoi generare contenuti generici tramite strumenti di IA pronti all'uso, oppure creare contenuti mirati con strumenti di IA personalizzabili come TextCortex. I tipi di contenuti che puoi produrre utilizzando strumenti di IA generativa includono:

  • Blog Messaggi
  • Descrizioni dei prodotti
  • Email
  • Copie di marketing
  • Didascalie sui social media
  • Articoli
  • Hashtag
  • Immagini

Vendite e marketing

Il marketing moderno più efficace si avvale di metodi di comunicazione digitale, e-mail, social media e SMS. Tuttavia, i clienti tendono a cancellare le e-mail di marketing generiche indirizzate a tutti. Grazie agli strumenti di IA generativa, puoi analizzare la tua base clienti e creare e-mail di marketing e newsletter personalizzate per ogni cliente, presentando i prodotti o i servizi di cui ogni cliente ha effettivamente bisogno.

Lo studio di McKinsey del 2025 individua il marketing e le vendite come le funzioni principali per l'implementazione dell'IA generativa, con un'adozione più che raddoppiata dal 2023. Contatti personalizzati, proposte generate dall'IA e automazione della pipeline sono i casi d'uso su cui i team di vendita aziendali stanno puntando in questo momento.2

Generazione di codice

Gli sviluppatori di software utilizzano l'IA generativa per ridurre il carico di lavoro e automatizzare le attività di programmazione ripetitive. Gli sviluppatori esperti possono utilizzare modelli come GPT-4o, Claude Sonnet 4 o Gemini 2.0 per portare a termine attività di programmazione complesse con prestazioni migliori. I modelli di linguaggio avanzati (LLM) sono in grado di individuare e correggere gli errori nel codice fornito o di fornire un riepilogo strutturato degli errori.

casi d'uso aziendali di ai generativa - generazione di codice

Gli strumenti di IA generativa possono anche testare il codice per verificare che funzioni come previsto e che soddisfi gli standard di qualità. Puoi usarli per portare a termine le attività di programmazione della tua azienda e aumentare la produttività dello sviluppo nel corso degli sprint.

Gestione delle imprese e dei dipendenti

Gli strumenti di IA che si integrano con i dati aziendali possono gestire attività di gruppo come le interazioni tra dipendenti e manager, le valutazioni delle prestazioni, la raccolta di feedback, la condivisione delle conoscenze e la gestione delle attività. L'IA generativa offre ai manager un modo strutturato per monitorare i progressi della roadmap, mantenere i team allineati e far emergere le informazioni di cui ogni dipendente ha bisogno.

MAHLE, fornitore automobilistico globale e società quotata nel DAX, ha raggiunto un tasso di adozione dell'IA del 65% già nel primo mese dall'implementazione TextCortex, con un risparmio di tempo per ciascun dipendente di oltre 5 ore a settimana. Leggi qui il caso di studio completo.

TextCortex i team aziendali

TextCortex una piattaforma di IA aziendale con sede nell'UE che permette alle organizzazioni di implementare e gestire in modo sicuro agenti di IA sui propri dati aziendali. Offre a ogni team (vendite, legale, prodotto, risorse umane, assistenza) l'accesso a un assistente IA multimodello basato su GPT-4o, Claude, Gemini e altri modelli, il tutto da un'unica piattaforma.

È certificato ISO 27001 e SOC 2, ed è pienamente conforme al GDPR e alla legge UE sull'IA. Oggi lo utilizzano aziende Fortune 500 e DAX 40. Il percorso di onboarding include un programma di formazione sull'IA della durata di 3 mesi: 4 workshop, certificazione del team e un account manager dedicato per favorire l'adozione fin dall'inizio.

Domande frequenti

Quali sono i casi d'uso più comuni dell'IA generativa nelle aziende?

Tra i casi d'uso più comuni nelle aziende figurano la gestione delle conoscenze, l'automazione dell'assistenza clienti, la generazione di contenuti, le attività personalizzate di vendita e marketing, la generazione di codice e l'inserimento dei nuovi assunti. I dati di McKinsey relativi al 2025 mostrano che le aziende utilizzano l'IA in media in tre funzioni aziendali contemporaneamente.

In che modo l'IA generativa migliora la gestione delle conoscenze nelle aziende?

L'IA generativa si collega alle fonti di dati aziendali e permette ai dipendenti di recuperare informazioni tramite domande in linguaggio naturale, invece di dover setacciare i file system. Questo riduce i tempi di inserimento, accelera il processo decisionale e impedisce che il know-how aziendale vada perso quando i dipendenti lasciano l'azienda.

L'IA generativa è sicura per i dati aziendali?

Dipende dalla piattaforma. Gli strumenti di IA di livello aziendale come TextCortex certificati ISO 27001 e SOC 2, conformi al GDPR e funzionano su infrastrutture private, quindi i tuoi dati non vengono mai utilizzati per addestrare modelli pubblici. Verifica sempre le certificazioni di conformità prima di implementare qualsiasi strumento di IA sui dati aziendali sensibili.

In quanto tempo un'azienda può vedere un ritorno sull'investimento dall'IA generativa?

Le implementazioni aziendali passano in genere dalla fase pilota a un impatto significativo in un periodo compreso tra 7 e 12 mesi. TextCortex , come KBC, segnalano un ROI 28 volte superiore una volta che l'adozione raggiunge una massa critica all'interno del team, risultato ottenuto con un tasso di attivazione del 70% già nelle prime settimane dall'implementazione.

Qual è la differenza tra gli strumenti di IA generativa pronti all'uso e quelli personalizzabili?

Strumenti pronti all'uso come ChatGPT sono addestrati su dati pubblici e disponibili sul mercato. Gli strumenti personalizzabili ti permettono invece di integrare i dati della tua azienda, il che li rende molto più utili per attività aziendali specifiche come l'assistenza clienti, il recupero di conoscenze interne e l'automazione dei flussi di lavoro.

In che modo le aziende utilizzano l'IA generativa nelle vendite e nel marketing?

Le aziende utilizzano l'IA generativa per analizzare i dati dei clienti e creare comunicazioni personalizzate, automatizzare la redazione delle proposte, valutare i potenziali clienti e sviluppare messaggi mirati su larga scala. Secondo McKinsey, il marketing e le vendite sono i settori principali in cui viene implementata l'IA generativa, con un'adozione che è più che raddoppiata dal 2023.

1 BCG. «Automazione del servizio clienti basata sull'intelligenza artificiale». 2024. bcg.com

2 McKinsey & Company. "Lo stato dell'IA: come le organizzazioni si stanno riorganizzando per creare valore." 2025. mckinsey.com