Sono sempre più numerosi i settori dove è possibile applicare l’IA, grazie all’utilizzo di specifici strumenti e algoritmi.

Vediamo alcuni dei principali:

  • natural language processing (NLP), per le analisi dei testi;
  • conversational AI (parte dell’NLP), per la comunicazione con i clienti (customer care, infotainment);
  • computer vision o image processing, soprattutto negli ambiti medicale, chirurgico, assicurativo (elaborazione pratiche in caso di incidenti automobilistici) e del commercio al dettaglio (distributori automatici);
  • voice recognition, per riconoscere quanto viene detto da una o più persone;
  • robotic, ossia robot autonomi (utilizzabili per chirurgia o riparazione delle auto), incluse le auto a guida autonoma;
  • recommendation systems, utilizzati nell’e-commerce (p.e. Netflix, Spotify e Amazon);
  • intelligent data processing, con algoritmi che operano su dati (strutturati e non) per estrarre informazioni (sistemi di antifrode, rilevazione delle anomalie, creazione di contenuti, manutenzione preventiva, monitoraggio e controllo, rilevamento di pattern);
  • advanced analytics, che possono sfruttare algoritmi di ML per eseguire attività di intelligent data processing.

Anche nel settore della revisione contabile l’IA può dare un contributo in termini di efficienza ed innovazione.

RSM ha sviluppato due software innovativi e intelligenti, che automatizzano le funzioni di base delle attività del revisore, lasciando spazio e tempo al consulente RSM per fornire al proprio cliente un supporto più ampio e strategico: Revisya, che supporta il revisore in tutto il processo, in modo totalmente innovativo, Genya CFO che permette una decisiva semplificazione dei processi necessari per diagnosticare e prevenire lo stato di crisi delle aziende.

Tra i settori che stanno ricevendo grandi benefici dall’applicazione dell’IA e per i quali ci si attende un forte sviluppo anche nel futuro, sono:

  • bancario;
  • finanza e assicurazioni;
  • telecomunicazioni;
  • fornitori di servizi informatici (cloud);
  • industria;
  • logistica;
  • industria automobilistica;
  • amministrazione pubblica;
  • giustizia e avvocatura;
  • sanità;
  • militare. 

Una nota particolare meritano alcuni settori specifici:

  • marketing e vendite per i quali l'analisi predittiva, basata su algoritmi IA e serie storiche di dati, può migliorare le relazioni con i clienti anticipandone le esigenze e offrendo loro soluzioni calibrate sui loro specifici interessi e richieste.
  • utility ed energia, per fornire previsioni affidabili sulla domanda, il movimento e la fornitura di acqua pulita attraverso l’analisi di dati meteorologici e dati storici sull'utilizzo da parte dei clienti; per determinare la strategia di sostituzione più conveniente per le risorse obsolete degli impianti; per visualizzare più facilmente e velocemente i problemi di prestazione attraverso l’analisi complessiva dei dati provenienti dai sensori di gas, elettricità e acqua; per migliorare il servizio ai clienti tramite contact center.
  • energie rinnovabili per le quali il machine learning è utilizzato nella produzione, in particolare di tipo solare ed eolico. Gli effetti meteorologici (nuvolosità, precipitazioni, velocità e direzione del vento) possono alterare la quantità di energia prodotta e immessa nella rete di distribuzione, a differenza delle fonti tradizionali (combustibili fossili e nucleare) che possono essere pianificate con estrema precisione.