TL;DR: L'IA generativa non è più solo un progetto pilota per la maggior parte delle aziende. Il 78% delle organizzazioni ora usa l'IA in almeno una funzione aziendale, e il divario tra chi ha ripensato i propri flussi di lavoro intorno ad essa e chi l'ha semplicemente aggiunta sta crescendo velocemente. I maggiori vantaggi per le aziende arrivano da 4 aree: gestione delle conoscenze, servizio clienti, generazione di contenuti e agenti di IA che gestiscono autonomamente flussi di lavoro in più fasi. Se il tuo team sta ancora copiando e incollando tra strumenti diversi, stai perdendo un sacco di produttività.

Che cos'è il sito AI?

L'IA generativa usa tecnologie come i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM), il deep learning e l'elaborazione del linguaggio naturale per creare nuovi contenuti basati su modelli appresi dai dati di addestramento. A differenza dei vecchi software basati su regole, non segue uno schema fisso, ma genera risultati in base al contesto.

Per le aziende, questa differenza è importante. Uno strumento di automazione tradizionale fa un compito già deciso. Un sistema di IA generativa può capire una richiesta in un linguaggio naturale, prendere il contesto giusto e creare qualcosa di utile, che sia una bozza di contratto, una risposta a un cliente, un'analisi di mercato o una riga di codice.

Come funziona il sito AI ?

I modelli di IA generativa vengono addestrati su grandi set di dati per imparare i modelli linguistici, visivi o di codice. Al momento dell'inferenza, prendono un prompt e generano un output statisticamente probabile in base a ciò che hanno imparato. I moderni modelli di livello aziendale come GPT-4o, Claude 3.7 e Gemini 2.0 sono in grado di seguire istruzioni complesse, ragionare su problemi in più fasi e lavorare con documenti, fogli di calcolo e dati strutturati.

Il vero salto di qualità nelle capacità aziendali è arrivato quando le organizzazioni hanno iniziato a collegare questi modelli ai propri dati, usando basi di conoscenza, generazione potenziata dal recupero (RAG) e agenti di intelligenza artificiale in grado di agire e non solo di rispondere alle domande.

Soluzioni di intelligenza artificiale generativa per le aziende

Le aziende che stanno ottenendo i maggiori vantaggi non usano l'IA solo per scrivere e-mail più velocemente. Stanno ricostruendo i flussi di lavoro attorno ad essa. Il rapporto 2025 State of AI di McKinsey ha scoperto che le aziende più performanti riprogettano i processi fondamentali, non si limitano a integrare l'IA, e sono 3,6 volte più propense a puntare alla trasformazione piuttosto che alla sola efficienza.1

Ecco le 4 aree in cui l'IA generativa dà sempre buoni risultati a livello aziendale.

1. Gestione delle conoscenze e scoperta dei dati

Secondo una ricerca di McKinsey, i dipendenti passano circa 1,8 ore al giorno a cercare informazioni.1 Se moltiplichiamo questo dato per un'azienda con 500 persone, ci rendiamo conto che ogni settimana si perdono centinaia di ore per recuperare informazioni che l'intelligenza artificiale può gestire in pochi secondi.

Gli strumenti di IA generativa con una base di conoscenze integrata permettono ai dipendenti di fare domande in linguaggio naturale e ottenere risposte precise da documenti interni, progetti passati, wiki e database, senza dover cambiare strumento o mandare richieste all'IT. Lo stesso sistema può riassumere un lungo rapporto, prendere i punti chiave da un contratto o creare un briefing da 20 documenti diversi.

Questo è super utile per l'inserimento dei nuovi assunti. I nuovi dipendenti, che potrebbero passare settimane a capire come funzionano le cose, possono chiedere all'IA le stesse domande a cui un collega esperto impiegherebbe 30 minuti per rispondere.

2. Automatizzazione del servizio clienti

I chatbot tradizionali fanno arrabbiare i clienti perché funzionano con alberi decisionali prestabiliti. Se un utente chiede qualcosa che non è proprio nello schema, si blocca tutto. I chatbot con IA generativa, addestrati sui dati della tua azienda, rispondono in modo dinamico, in base al contesto e con lo stile del tuo brand.

Il caso Klarna è quello più spesso citato: il loro assistente AI ha gestito 2,3 milioni di conversazioni nel primo mese, che è come avere 700 agenti a tempo pieno, ha ridotto il tempo medio di risoluzione da 11 minuti a meno di 2 minuti e si pensa che porterà a un aumento dei profitti annuali di 40 milioni di dollari.2 Non è un risultato da poco. È quello che succede quando un sistema di IA ben addestrato e ben integrato gestisce il volume che i team umani faticavano a tenere il passo.

Per le aziende, la cosa più importante è addestrare l'IA sulle proprie politiche, sui dati dei prodotti e sulla storia dei clienti, non solo usare un modello generico e sperare che capisca come funzionano le cose.

3. Creazione di contenuti e documenti

Il carico di lavoro operativo dei team aziendali è davvero pesante: proposte, relazioni, procedure operative standard, copy di marketing, comunicazioni interne, sequenze di e-mail, documentazione sui prodotti. La maggior parte di queste attività segue strutture prevedibili che l'intelligenza artificiale gestisce bene.

Il sondaggio di McKinsey del 2024 ha scoperto che il marketing e le vendite hanno visto il più grande aumento nell'uso dell'intelligenza artificiale generativa rispetto a qualsiasi altra funzione, più che raddoppiando rispetto all'anno precedente. Tra i casi d'uso più interessanti ci sono la stesura e la personalizzazione di messaggi in uscita, la creazione di contenuti SEO, la creazione di proposte da templates e la trasformazione di esportazioni di dati in report leggibili. Ciò che prima richiedeva mezza giornata ora richiede 20 minuti con un buon sistema di intelligenza artificiale e un prompt chiaro.

Il potenziale è maggiore quando si collega la creazione di contenuti alle linee guida del marchio, agli esempi passati e alle basi di conoscenza interne. I risultati generici diventano risultati accurati e in linea con il marchio.

4. Agenti AI per flussi di lavoro in più fasi

Gli agenti AI sono un livello sopra gli assistenti. Mentre uno strumento AI standard risponde a una singola richiesta, un agente può pianificare una serie di passaggi, usare strumenti come la ricerca sul web o l'analisi di fogli di calcolo, prendere decisioni durante l'attività e completare un intero flusso di lavoro senza bisogno di assistenza.

Alcuni esempi pratici di come si può usare questa tecnologia in azienda sono: fare ricerche di mercato e creare un report ben organizzato, compilare una richiesta di offerta usando le proposte precedenti e le conoscenze dell'azienda, analizzare le prestazioni pubblicitarie di una campagna e riassumere i consigli, o creare una procedura operativa standard da zero basandosi sulla descrizione di un processo. Compiti che prima richiedevano un'intera giornata di lavoro a un analista junior possono ora essere messi in coda, eseguiti e consegnati da un agente in meno di un'ora.

McKinsey dice che il 23% delle aziende sta già usando l'intelligenza artificiale in almeno una funzione, soprattutto nella gestione delle conoscenze e nell'IT.1 Questo numero crescerà velocemente.

TextCortex: infrastruttura AI aziendale pensata per la sicurezza e la scalabilità

TextCortex una piattaforma di infrastruttura AI per le aziende con sede nell'Unione Europea che permette alle organizzazioni di implementare e gestire agenti AI sui propri dati aziendali in modo sicuro, senza i problemi di conformità che si hanno con gli strumenti AI di livello consumer.

Quello che lo rende diverso dagli assistenti AI generici è il mix di integrazione sicura delle conoscenze, accesso multimodello (GPT-4o, Claude, Gemini e altri da un'unica piattaforma) e un approccio strutturato per rendere l'AI parte integrante dei team aziendali, non solo a loro disposizione.

TextCortex le certificazioni ISO 27001 e SOC 2, è completamente in linea con il GDPR e soddisfa i requisiti dell'EU AI Act. Per le aziende che lavorano in settori regolamentati o con regole rigide sulla residenza dei dati, non è solo un optional. È il minimo indispensabile per l'implementazione.

Tra i clienti ci sono aziende che sono nella lista Fortune 500 e DAX 40. I risultati delle implementazioni sono sempre gli stessi:

  • I team risparmiano in media 3 giorni lavorativi al mese per dipendente.
  • Le implementazioni offrono un ritorno sull'investimento fino a 28 volte superiore.
  • Alla Kemény Boehme Consultants, TextCortex il 70% del team iniziasse a usarlo già nelle prime settimane e ha aumentato del 60% la fiducia dei dipendenti nell'intelligenza artificiale.

TextCortex offre TextCortex un corso di formazione sull'intelligenza artificiale di 3 mesi per le aziende: 4 workshop, certificazione del team e un account manager dedicato. L'idea è creare un team che sia davvero esperto di intelligenza artificiale, non solo che la usi. Dai un'occhiata al caso di studio completo di KBC qui.

Oltre alla gestione delle conoscenze, la piattaforma AI aziendale TextCortex fa l'automazione dei flussi di lavoro tramite Flows, la creazione di documenti basata sull'intelligenza artificiale e agenti di ricerca approfondita, il tutto integrato in oltre 30.000 app e siti tramite extension del browser extension un'app desktop. Nessun cambio di contesto. Un'esperienza coerente tra gli strumenti che il tuo team usa già.

Se stai pensando di usare la ricerca AI aziendale o di mettere a punto la tua strategia di gestione delle conoscenze, TextCortex essere preso in considerazione fin da subito, prima di scegliere un'architettura che poi sarà difficile cambiare.

Domande frequenti

Qual è la differenza tra l'IA generativa e l'IA tradizionale?

L'intelligenza artificiale tradizionale segue delle regole o classifica gli input in base a modelli che è stata addestrata a riconoscere. L'intelligenza artificiale generativa crea nuovi contenuti, testi, immagini, codici e dati basandosi sui modelli che ha imparato. Per le aziende, la differenza pratica sta nella flessibilità: l'intelligenza artificiale generativa può gestire compiti aperti che i sistemi basati su regole non riescono a gestire.

Quali funzioni aziendali traggono il massimo vantaggio dall'IA generativa?

McKinsey dice sempre che marketing e vendite, assistenza clienti, IT, gestione delle conoscenze e ingegneria del software sono le funzioni più importanti per l'implementazione dell'intelligenza artificiale generativa. Il filo conduttore è che tutte queste funzioni comportano grandi quantità di attività ripetitive e ricche di testo che seguono schemi riconoscibili.

Come fanno le aziende a proteggere i loro dati quando usano l'intelligenza artificiale generativa?

La cosa importante è scegliere una piattaforma di IA che tenga i tuoi dati sulla tua infrastruttura o in un ambiente cloud sicuro e conforme. Soluzioni di livello aziendale come TextCortex le certificazioni ISO 27001 e SOC 2, sono conformi al GDPR e non usano i dati dei clienti per addestrare i modelli di base. Gli strumenti di IA di livello consumer spesso non offrono queste garanzie.

Cos'è un agente AI e in cosa è diverso da un chatbot?

Un chatbot risponde ai messaggi individuali. Un agente AI può pianificare, fare flussi di lavoro in più passaggi, usare strumenti esterni e fare cose complicate con pochissimo aiuto da parte nostra. Pensa alla differenza tra fare una domanda a un assistente e dargli un progetto di ricerca da fare da solo.

Quanto tempo ci vuole per vedere i risultati di un'implementazione di IA generativa?

Dipende da come lo usi e da quanto l'intelligenza artificiale è integrata nei flussi di lavoro. TextCortex hanno detto di aver visto un aumento della produttività già nelle prime settimane dopo aver iniziato a usarlo, e di solito si vede il ritorno sull'investimento dopo circa 90 giorni. La cosa più importante è se l'intelligenza artificiale è integrata nei flussi di lavoro esistenti o se è uno strumento a sé stante che i dipendenti devono scegliere di usare.

Le aziende devono creare i propri modelli di IA?

Pochissime aziende lo fanno. Una ricerca di McKinsey dice che la maggior parte delle organizzazioni sono o "takers" (che usano strumenti già pronti) o "shapers" (che personalizzano modelli di base con dati propri). Costruire tutto da zero è costoso, lento e di solito ha senso solo per aziende con esigenze molto specifiche. La maggior parte delle aziende ottiene risultati migliori e più veloci collegando i modelli esistenti ai propri dati.

Note a piè di pagina

1 McKinsey & Company. "Lo stato dell'IA: come le aziende si stanno riorganizzando per ottenere valore". Marzo 2025. https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/the-state-of-ai-how-organizations-are-rewiring-to-capture-value

2 Klarna. "L'assistente AI di Klarna gestisce due terzi delle chat del servizio clienti nel suo primo mese." 2024. https://www.klarna.com/international/press/klarna-ai-assistant-handles-two-thirds-of-customer-service-chats-in-its-first-month/

3 McKinsey & Company. "Lo stato dell'IA all'inizio del 2024: l'adozione dell'IA generica aumenta e inizia a generare valore". Maggio 2024. https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/the-state-of-ai-2024