L’Intelligenza Artificiale è utile non solo in casa ma anche a lavoro. Le aziende oggi possono raccogliere grandi quantità di dati sulle transazioni e sulle interazioni con l’utente finale, e i retailer devono prendere numerose decisioni per adeguare i propri livelli di stock, la capacità e il fabbisogno di personale con l’andamento della domanda. L’Intelligenza Artificiale sta cambiando quindi anche il modo di fare business.
7 modi in cui ogni business dovrebbe sfruttare l’Intelligenza Artificiale
L’Intelligenza Artificiale permette alle aziende retail di prendere più rapidamente decisioni accurate, per esempio nella previsione della domanda. Ma non solo: le aziende possono trarre ulteriori vantaggi sfruttando l’AI per ottimizzare l’intera gamma delle proprie operazioni.
Ecco allora 7 modi in cui ogni business dovrebbe sfruttare l’Intelligenza Artificiale, dalle chatbot agli assistenti virtuali, dall’automazione dei processi manuali alla lettura dei dati.
1. Assistenza Virtuale
L’assistenza virtuale è la prima tra le applicazioni dell’Intelligenza Artificiale. Diverse società impiegano abitualmente delle chatbot per gli usi più svariati. Per esempio, l’AI può essere impiegata per rispondere (telefonicamente) a domande semplici in modo che il servizio clienti possa concentrarsi su problemi più complessi e ridurre i tempi di interazione con un operatore. Ecco perché le chatbot hanno un potenziale elevatissimo.
2. Previsioni più accurate della domanda
La previsione basata sull’Intelligenza Artificiale supera gli approcci di previsione tradizionali. I retailer grazie al machine learning nella previsione della domanda possono prevedere l’impatto di fattori esterni sulle vendite: un vantaggio importante, poiché, per esempio, i soli dati meteorologici (fattore esterno) possono essere costituiti da centinaia di fattori diversi. Quando l’apprendimento automatico viene implementato correttamente nella previsione della domanda nel retail, sfruttando i dati disponibili, offre numerosi vantaggi come l’acquisizione di modelli di domanda ricorrenti come giorni della settimana e stagioni; la previsione dell’impatto delle promozioni, delle variazioni di prezzo e di altre decisioni commerciali aziendali; il calcolo dell’impatto dell’affluenza dei consumatori, degli eventi locali, delle condizioni meteorologiche e di altri fattori esterni.
3. Automazione dei processi manuali
L’automazione del lavoro rappresenta una costante della crescita tecnologica. Oggi i robot lavorano accanto agli impiegati. Gli algoritmi smart stanno sostituendo gli avvocati in alcune mansioni di consultazione, mentre alcune aziende fanno svolgere il lavoro giornalistico di routine all’AI, come ad esempio il riassumere tabelle e rapporti finanziari.
4. Generare apprendimento
I dati rappresentano la materia prima della digital economy. Sono però poco utili se non rielaborati da strumenti in grado di trasformarli in qualcosa di valore. Ed è questo il ruolo del machine learning: i sistemi attuali non solo accolgono miliardi di dati, ma li analizzano nel giro di pochi minuti.
5. Un sistema operativo per i dati
L’AI è il sistema operativo perfetto per la gestione dei dati. In un’epoca di collaborazione cognitiva in cui le macchine sono qualcosa che va oltre la semplice esecuzione di attività, l’Intelligenza Artificiale sarà di grande aiuto per comprendere il mondo e compiere decisioni sempre migliori.
6. Ottimizzazione dei i turni di Lavoro
Una pianificazione accurata dei turni di lavoro consente di ridurre le ore in eccesso e quindi di risparmiare milioni di euro l’anno. Al tempo stesso, favorisce la soddisfazione e la produttività dei dipendenti, un carico di lavoro gestibile e quindi un elevato livello di servizio ai clienti.
La gestione automatizzata o ottimizzazione dei turni di lavoro sarebbe un problema troppo complesso da risolvere senza l’uso dell’Intelligenza Artificiale. Per stimare con precisione il carico di lavoro l’AI elabora diverse previsioni calcolando per esempio:
- il personale necessario per il servizio ai clienti prevedendo l’affluenza dei consumatori;
- il carico di lavoro di rifornimento del punto vendita quantificando i volumi delle consegne in arrivo;
- il prelievo degli ordini prevedendo ordini online e righe d’ordine;
- l’ottimizzazione dei turni ipotizzati nel rispetto delle restrizioni contrattuali e normative come le pause obbligatorie tra un turno e l’altro.
L’Intelligenza Artificiale consente quindi di soddisfare sia la necessità a breve termine di creare turni di lavoro efficaci ed equilibrati, sia la necessità a lungo termine di soddisfare i requisiti contrattuali e normativi. L’impatto finanziario dell’ottimizzazione dei turni di lavoro nel business retail è enorme: i costi del personale possono calare. I dipendenti possono avere carichi di lavoro più equilibrati e una migliore visibilità sui turni futuri. L’ottimizzazione consente inoltre ai responsabili di dedicare meno tempo all’esecuzione di programmi manuali e a gestire in modo proattivo il personale.
7. Ottimizzazione del markdown
L’ottimizzazione del markdown è un esempio di applicazione dell’Intelligenza Artificiale nel merchandising semplice ma potente: utilizza modelli di elasticità dei prezzi per stimare l’effetto dell’applicazione degli sconti sulla domanda di un prodotto.
L’ottimizzazione moderna e unificata del retail consente un processo di markdown automatizzato che identifica autonomamente i prodotti e i negozi in grado di beneficiare dei markdown, quindi consiglia i prezzi ribassati ottimali in base alla strategia commerciale dell’azienda.
