Automazione, AI, analytics: i trend del 2020 secondo Canon

Per Canon le innovazioni in tema di automazione, intelligenza artificiale e machine learning sono destinate a rivoluzionare le nostre vite

Intenta a indagare e anticipare i grandi cambiamenti di mercato, offrendo tecnologie che possano rispondere alle esigenze delle aziende e traghettarle verso il futuro del loro business, per Canon il 2020 sembra essere l’anno in cui, all’interno del luogo di lavoro, avverranno cambiamenti significativi.

Ecco, dunque, i trend da tenere sott’occhio:

Automazione: sempre più economica, sempre più necessaria

In appena un decennio, l’automazione è passata dall’essere un concetto vago a diventare una realtà inarrestabile: ci si aspetta che intere organizzazioni beneficino di una strategia di automazione ben ponderata. Sebbene si siano già registrati i primi tentativi di automazione, gli effetti di questi processi inizieranno a farsi sentire solo a metà degli Anni Venti.

Con la riduzione del costo di automazione dei processi, si apre un’opportunità interessante per le aziende che desiderano automatizzare rapidamente parti delle loro modalità di gestione e produzione. Ma la sfida per molte organizzazioni sarà capire da dove iniziare. In primo luogo, l’automazione dovrebbe mirare a sollevare i dipendenti da attività ripetitive, liberando risorse che potranno dedicarsi ad attività “core” per il business, favorendo così la produttività e la soddisfazione.

Ad esempio, l’automazione consentirà al dipartimento Marketing di concentrarsi maggiormente sulla soddisfazione del cliente e sulla semplificazione del monitoraggio dei risultati. Per le risorse umane, l’adozione di processi di automazione intelligente (che include l’intelligenza artificiale) contribuirà a fornire servizi operativi più efficienti. Nell’ambito del dipartimento Finance, specifiche tendenze e sviluppi nell’automazione dei processi robotici, il cognitive computing e l’Internet of Things (IoT) potrebbero migliorare la sicurezza e ridurre gli errori amministrativi.

Intelligenza artificiale – da “cosa” a “come”

Strettamente connessa all’automazione è l’intelligenza artificiale che è sempre più al centro dell’attenzione di molte aziende. Nel 2020 la domanda non sarà più se adottare l’intelligenza artificiale ma come farlo e nel miglior modo possibile.

Nessuna sostituzione del lavoro umano, sia chiaro: l’intelligenza artificiale  va a sostegno delle attività svolte dall’uomo. Ma a far la differenza è la sua capacità di fornire approfondimenti accurati e guidati dai dati in real time, accelerando i processi decisionali per i dipendenti.

Nel 2020 l’approccio all’IA maturerà: sempre più le aziende ricorreranno all’intelligenza artificiale per migliorare i processi semplici come la gestione del flusso di lavoro documentale, al fine di ridurre al minimo gli errori umani, risparmiare tempo e migliorare l’archiviazione accrescendo la sicurezza dei dati. Si pensi a una grande impresa che lavora con migliaia di documenti, ognuno con diversi livelli di sicurezza e gestiti da diversi dipartimenti aziendali.

Utilizzare tutti questi documenti e farlo in modo sicuro diventa un compito tempestivo e, se mal gestito, un potenziale rischio per la sicurezza. Le organizzazioni implementano una semplice soluzione di acquisizione documentale basata sull’intelligenza artificiale e dispongono dunque di una soluzione in grado di riconoscere e classificare ciascun documento e indirizzarlo alla persona giusta nell’azienda. Bisogna riconoscere che il valore dell’intelligenza artificiale è eccezionale in questo caso.

Analisi dei dati

Con la sempre maggiore diffusione del cloud, dell’IoT e dei big data, la mole di dati a disposizione delle aziende è destinata a crescere in modo esponenziale. Ecco che sarà necessario sempre di più ricorrere a strumenti di analisi che utilizzano il machine learning in misura molto maggiore di quelli attualmente implementati per convertire i dati in informazioni di valore.

Non è infatti una novità che stiamo creando dati a un ritmo senza precedenti, ma non altrettanti contenuti, è difficile tenere traccia di ciò che è esattamente archiviato sui server di un’azienda. È per questo che l’analisi dei contenuti è destinata a diventare una pratica standard nella maggior parte delle organizzazioni, con lo scopo di fornire maggiore visibilità su quantità, tipologia ed utilizzo del contenuto generato.

L’obiettivo dell’analisi del contenuto attraverso il machine learning è ottenere informazioni utili a partire dalle tendenze dei dati strutturati o non strutturati di un’azienda in relazione al processo decisionale, così da aiutare le organizzazioni a migliorare la gestione del ciclo di vita delle informazioni.

Inoltre, questo tipo di valutazione dei dati sarà anche fondamentale per garantire il rispetto del GDPR e le normative di conformità: ciò diventerà una priorità per le aziende, in particolar modo sulla scia delle strabilianti multe inflitte ad alcune grandi imprese nel 2019.

Attorno a queste tecnologie chiave ci sarà molto clamore, e il 2020 sarà l’anno in cui vedremo le aziende farne un uso pratico, implementandole in modo tale da ottenere un valore reale. Come avviene con qualsiasi nuova tecnologia, la sicurezza sarà una delle principali tematiche affrontate dalle aziende in vista di tale implementazione, in particolare all’interno dei sistemi che gestiranno i dati sensibili.