Nel settore industriale e della produzione, l’AI consente di ottimizzare i processi, migliorare la produttività, ridurre costi e sprechi di risorse.

• Monitoraggio linee produttive: monitoraggio dati relativi ai prodotti raccolti da server e sensori presenti sulla linea produttiva, per l’individuazione immediata di drift (tendenze) e anomalie;
• Manutenzione predittiva: monitoraggio dello stato delle macchine industriali per prevedere il manifestarsi di possibili guasti, consentendo di pianificare interventi per evitare costosi tempi di inattività non previsti;
• Ottimizzazione della produzione: regolare automaticamente parametri di produzione, come temperatura, pressione, velocità, serraggio, per massimizzare efficienza e qualità del prodotto;
• Controllo qualità: ispezione dei prodotti in linea di produzione per rilevare difetti e/o anomalie in automatico;
• Ottimizzazione dell’energia: monitorare il consumo energetico dei processi produttivi e identificare opportunità per ridurre i costi.

Nel settore automotive, l’AI consente di semplificare l’esperienza dell’utente e incrementare la sua sicurezza.

• Veicoli autonomi: algoritmi avanzati sono in grado di percepire l’ambiente circostante, identificando oggetti e rilevando ostacoli, e di prendere decisioni di guida, per una navigazione autonoma, senza necessità dell’intervento umano;
• Predizione e manutenzione predittiva: monitoraggio dello stato dei componenti del veicolo, per prevedere il manifestarsi di possibili guasti e/o necessità di manutenzione;
• Analisi dati dei veicoli: analisi di dati raccolti dai sensori di bordo, per estrarre informazioni utili. Ad esempio, possono essere identificati modelli di guida dei conducenti, come abitudini di accelerazione e frenata, velocità media, percorsi preferiti e così via. Queste informazioni possono essere utilizzate per ottimizzare il consumo di carburante, migliorare la sicurezza stradale o fornire feedback personalizzati ai conducenti per guidare in modo più efficiente.

Nel settore dell’agricoltura, l’AI consente di effettuare operazioni con maggiore precisione e di gestire le risorse in modo più efficiente, garantendo una produzione agricola complessiva più proficua.

• Agricoltura di precisione: analisi di dati rilevati da sensori, droni e satelliti per comprendere lo stato del suolo, le condizioni meteorologiche, la crescita delle colture, permettendo di intervenire con gli accorgimenti adeguati in modo mirato;
• Controllo delle colture in modo puntuale: analisi di immagini delle colture per rilevare malattie, infestazioni da parassiti, stress idrico, sviluppo fogliare; crescita e maturazione del frutto per individuazione del momento ottimale per la raccolta;
• Funzionamento efficiente di macchinari agricoli: utilizzo di sistemi di monitoraggio dei dispositivi di bordo al fine di massimizzare le prestazioni del mezzo durante il funzionamento, senza necessità di intervento umano;
• Gestione delle risorse idriche: monitoraggio dello stato di irrigazione tramite sensori, per gestire efficacemente il sistema di irrigazione, in modo tale da garantire il fabbisogno ottimale alle colture e minimizzare gli sprechi d’acqua.

L’AI consente di avere un controllo globale sulla città, efficientare i servizi e migliorare l’assistenza nei confronti dei cittadini.

• servizi ai cittadini: implementazione di assistenti virtuali per fornire supporto ai cittadini e garantire loro accesso immediato ed efficiente a servizi pubblici, per esempio a riguardo di procedure amministrative, assistenza fiscale, sanità, trasporti e molto altro;
• mobilità urbana: analisi di dati di traffico per efficientare la mobilità dei cittadini tramite servizi pubblici adeguati e per la progettazione dei prossimi interventi urbanistici e di mobilità in modo consapevole;
• gestione dei rifiuti: ottimizzazione dei percorsi per la raccolta dei rifiuti, attraverso l’analisi di dati sui flussi di traffico, condizioni meteorologiche, densità di popolazione, pianificando tracciati ottimali per riduzione di tempi di raccolta, consumi di carburante ed emissioni; previsione di volumi di rifiuti, prevedendo con buona accuratezza le quantità prodotte in varie aree del territorio in base a fattori come stagionalità, eventi, festività;
• sicurezza e ordine pubblico: controllo tramite sensori e telecamere durante situazioni di emergenza, per riconoscere potenziale pericolo, al fine di coordinare interventi di prevenzione e risoluzione rapidi ed efficaci.

L’AI ha innescato una profonda trasformazione dell’ecosistema sportivo, rappresentando una leva strategica per il raggiungimento di prestazioni superiori e il conseguimento di obbiettivi ambiziosi.

• Analisi delle prestazioni: analisi di dati per generazione di statistiche e individuazione di movimenti, tattiche di gioco e altro per aiutare allenatori e atleti a migliorare le prestazioni e sviluppare strategie più efficaci;
• Arbitraggio: assistenza agli arbitri nell’individuazione di azioni da segnalare e supporto nel prendere decisioni più accurate, analizzando in tempo reale le dinamiche di gioco;
• Analisi delle prestazioni degli atleti: analisi per individuazione delle prestazioni degli atleti, come dati biometrici, dati GPS e dati di allenamento, per identificare modelli, tendenze e aree di miglioramento nelle prestazioni degli atleti;
• Previsione degli esiti delle partite: identificare tramite l’analisi dei dati storici delle partite, statistiche dei giocatori e altri fattori per prevedere gli esiti delle partite future, consentendo agli appassionati di sport di fare previsioni informate e ai team di prepararsi in modo più efficace;
• Analisi dei dati degli avversari: analisi delle prestazioni degli avversari per identificare schemi di gioco, strategie e debolezze, consentendo ai team di sviluppare tattiche e strategie di gioco più efficaci e prepararsi meglio per gli incontri.

Nel settore consumer e dei beni di largo consumo, l’AI rappresenta un fattore abilitante per l’innovazione e il progresso, consentendo di elevare la soddisfazione dei clienti e minimizzare gli sprechi.

• Gestione delle scorte e dell’inventario: analisi di dati storici di vendita, trend di mercato e altre variabili per la previsione della domanda futura dei prodotti, così da ottimizzare la gestione delle scorte, ridurre gli sprechi e migliorare la disponibilità dei prodotti;
• Adeguamento dei prezzi: analisi dei dati di mercato, studiando la concorrenza e il comportamento dei clienti, per ottimizzare i prezzi dei prodotti in tempo reale, massimizzando i profitti e mantenendo la competitività sul mercato;
• Ottimizzazione della distribuzione: miglioramento dei sistemi logistici per la distribuzione dei prodotti, pianificando percorsi di consegna più efficienti, riducendo i tempi di spedizione e migliorando l’organizzazione dei magazzini;
• Assistenza clienti automatizzata: fornire assistenza automatica a clienti, rispondendo a domande e dando indicazioni, per facilitare l’esperienza d’acquisto e rendendo il meccanismo più rapido ed efficiente.

Nei comparti bancario, finanziario, assicurativo e fintech, l’AI si sta affermando come fattore dirompente e altamente innovativo, abilitando significativi incrementi di efficienza operativa, un marcato rafforzamento dei presidi di sicurezza e una esperienza cliente caratterizzata da un sempre maggiore grado di personalizzazione e fruibilità.

• Analisi del rischio del credito: valutazione del rischio di credito dei clienti e assegnare loro un punteggio di credito, consentendo di automatizzare il processo di approvazione del credito e di prendere decisioni più accurate e tempestive sulla concessione dei prestiti;
• Prevenzione delle frodi: rilevare e prevenire frodi finanziarie, analizzando i modelli di comportamento dei clienti e identificando transazioni sospette o anomalie nelle attività finanziarie;
• Assistenza clienti automatizzata: utilizzo di chatbot e assistenti virtuali per fornire assistenza clienti automatizzata e personalizzata 24/7, rispondere a domande frequenti, assistendo nelle transazioni finanziarie e svolgere operazioni di base come controlli sui saldi o transazioni;
• Gestione degli investimenti: fornire consulenza finanziaria personalizzata, come la gestione del portafoglio o la pianificazione del risparmio;
• Underwriting assicurativo e bancario: analisi dei fattori di rischio dei richiedenti per determinare se accettare o rifiutare una richiesta di polizza assicurativa di finanziamento, e a quali condizioni (per esempio il premio assicurativo o il tasso di interesse). Nel caso delle banche, l’underwriting del credito analizza il merito creditizio, il reddito, il patrimonio e altri fattori per determinare se approvare un prestito e a quali condizioni.

In campo energetico, l’AI offre significative opportunità: dal monitoraggio predittivo dei sistemi alla gestione intelligente della domanda di energia, consente un approccio data-driven per massimizzare l’affidabilità e la sostenibilità dei servizi energetici.

• Gestione intelligente degli impianti di riscaldamento e raffrescamento: integrazione all’interno di sistemi di controllo HVAC (riscaldamento, ventilazione e aria condizionata) di algoritmi per modulare intelligentemente temperatura, umidità e flussi d’aria in base alle condizioni ambientali esterne, ai livelli di occupazione e al comportamento degli utenti, consentendo di ridurre drasticamente i consumi e minimizzando al contempo l’impatto ambientale;
• Previsione dei carichi energetici: previsioni accurate sui futuri fabbisogni di energia, basate su analisi di dati storici di consumi energetici, combinati con variabili come condizioni meteo, calendari e occupazione degli ambienti;
• Ottimizzazione dell’illuminazione: regolazione automatica del livello di illuminazione in ambienti come uffici, hotel e spazi pubblici in base alla luce naturale, alla presenza di persone e ai pattern di utilizzo dei diversi spazi, comportando ingenti risparmi sui consumi energetici legati all’illuminazione artificiale;
• Monitoraggio efficienza impianti: analisi e monitoraggio in tempo reale dei consumi energetici di un edificio tramite dati rilevati da sensori, in grado di identificare sprechi, inefficienze e opportunità di miglioramento, consentendo di stabilire obiettivi prestazionali e intraprendere azioni mirate all’efficientamento;
• Simulazioni energetiche: creazione di gemelli digitali per valutare virtualmente soluzioni ingegneristiche prima della loro implementazione fisica, accelerando i cicli di sviluppo prodotto e di test preliminari.