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In molti di questi, l’IA è una normale evoluzione di processi classici, implementati con l’ausilio di rivoluzionari software. Appare, per certi versi, usuale siffatta transizione informatica, poiché in maniera costante e subdola la stessa è, ormai, insostituibile in molte attività e gesti consueti. Il compiacimento verso questa nuova tecnologia e per tutte le azioni che la stessa ci agevola, viene spesso amplificata dal timore di ciò che potrà accadere in un futuro che si appresta ad essere presente. Siamo così intrisi, di tali necessità digitali, al punto che prima di ogni altra cosa ci riferiamo all’IA per affrontare problemi di ogni giorno e risolvere questioni, dalle più banali alle più sofisticate.

Un’efficace definizione di IA ci viene proposta dal Politecnico di Milano: “L’Intelligenza Artificiale è il ramo della computer science che studia lo sviluppo di sistemi hardware e software dotati di capacità tipiche dell’essere umano e in grado di perseguire autonomamente una finalità definita prendendo delle decisioni che, fino a quel momento, erano solitamente affidate agli esseri umani”¹.

Come adattare questo termine al caso delle imprese e del microcredito? Partiamo dai dati, che sono alla base delle indagini e delle finalità a cui giungono in autonomia tali strumenti informatici. Infatti, in una società che si basa su dati e previsioni, non si può certo non considerare il mondo produttivo (in particolare quello industriale), dove la necessità di prevedere scenari futuri, di conoscere esigenze prossime, di programmare una proficua catena produttiva sempre più vicina ai bisogni reali dei fruitori; diventano asset fondamentali per la competitività e la realizzazione della ricchezza. Per le imprese, infatti, l’IA rappresenta uno strumento strategico che consente di migliorare l’efficienza, ottimizzare i processi decisionali e personalizzare l’offerta ai clienti.

Un primo cambiamento vi è stato con l’avvento dei Social Media. Le aziende hanno intrapreso un differente approccio per raccogliere dati, ottenendoli, perciò, attraverso i social, a un costo relativamente basso e in tempi ristretti. Nasce, così, un nuovo modo di fare impresa e di valutare la reputazione aziendale, basata sull’incrocio di dati analitici e di metriche qualitative. Si parla, ad esempio, di sentiment analysis, per identificare, con strumenti automatizzati, il tono (positivo, negativo o neutro) delle conversazioni sui social che menzionano un brand; di follower growth, per studiare lo sviluppo dello stesso nel tempo, sulla base del crescente numero di followers. Questi due elementi sono esempi, concreti, di come si sia spostato il concetto di valutazione, reputazione e credibilità di un’impresa, lungo sentieri inesplorati. Accanto a questa indagine, occorre altresì considerare lo studio qualitativo dei commenti e delle recensioni. Questi metodi di indagine stanno diventando sempre più fonte di ispirazione per i manager, i CEO e la governance aziendali, che li utilizzano per analizzare approfonditamente le criticità al fine di superarle e poter trasformare una situazione negativa in una possibile opportunità futura.

Tale cambiamento porta a doversi confrontare con differenti questioni “etiche”, dove queste iniziano dalla conoscenza delle fonti, dall’attendibilità del dato da analizzare e dai risultati ottenuti dall’IA.

Per rispondere alla domanda, si fa riferimento all’intelligenza artificiale spiegabile (XAI), ovvero alle procedure e ai metodi che permettono all’uomo di comprendere e valutare l’affidabilità dei risultati prodotti dagli algoritmi di apprendimento automatico.

Questo a sottolineare la necessità di poter supervisionare le decisioni che la “macchina” prende in autonomia; impellenza, che si riscontra nelle aziende, tanto nella finanza.

Basti pensare alle imprese dotate di catene di montaggio fondate sull’IA per comprendere come l’XAI diventa essenziale per orientare la vision di un’azienda.

Un ruolo privilegiato nella descrizione dell’IA e dei suoi innumerevoli rami applicativi è quello dell’Osservatorio Aritficial Intelligence del Politecnico di Milano². Tra i suoi goals vi sono quelli dedicati alla possibilità di definire processi per meglio identificare gli effettivi campi applicativi dell’IA.

Nonostante manchino dati precisi e dettagliati sulla numerosità di PMI e di StartUP che stanno adattando i loro processi produttivi all’IA; appare evidente come questa possa essere un volano per una crescita veloce e consistente in termini di risorse umane e di miglioramento del quadro economico-finanziario. Sebbene, ancora, non del tutto sviluppata, l’IA sta sostenendo le PMI e le StartUP fornendo loro una serie di servizi e di opportunità in tempi ristretti e con costi limitati.

Per meglio adattarsi alle nuove introduzioni e alle potenzialità di questa tecnologia consideriamo una prima suddivisione, fornitaci dall’Osservatorio del PoliMi, dei suoi campi di utilizzo:

Autonomous Vehicle: È applicabile a qualsiasi tipo di trasporto su strada, autonomo o meno, come le auto a guida autonoma o i droni per la consegna di pacchi a domicilio.

Autonomous Robot: I robot possono muoversi, manipolare oggetti e compiere azioni senza l’assistenza umana, raccogliendo informazioni dall’ambiente circostante e reagendo a eventi che non sono stati precedentemente registrati.

Intelligent Object: Sono tutti questi oggetti che sono in grado di compiere azioni e prendere decisioni senza l’intervento umano, interagendo con l’ambiente circostante attraverso sensori (termometri, videocamere, ecc.) e assistenti, e imparando dalle azioni di chi interagisce con loro.

Virtual Assistant e chatbot: Sono i sistemi più evoluti, capaci di comprendere tono e contesto del dialogo, memorizzare e riutilizzare le informazioni raccolte e dimostrare intraprendenza nel corso della conversazione. Questi sistemi sono sempre più utilizzati come primo livello di contatto con il cliente per l’assistenza attraverso il Customer Care.

Recommendation: Rappresentano soluzioni per orientare le preferenze, gli interessi e le decisioni degli utenti, utilizzando informazioni fornite da loro in modo diretto o indiretto. Sono ampiamente utilizzate nell’eCommerce e nei servizi di streaming, come ad esempio Netfix o YouYube.

Image Processing: Sono quei sistemi di elaborazione delle immagini progettati per analizzare queste e i video al fine di riconoscere persone, animali e oggetti. Appartengono a tale categoria strumenti come: il riconoscimento biometrico e l’estrazione di informazioni utili dai contenuti visivi.

Language Processing: È un sistema che permette di elaborare il linguaggio al fine di facilitare la comprensione dei contenuti, la traduzione e persino la generazione autonoma di testi, a partire dai dati o dai documenti forniti come input.

Intelligent Data Processing; In questa vasta categoria rientrano tutte quelle soluzioni che impiegano algoritmi di IA per analizzare dati sia strutturati e non, con l’obiettivo di estrarre informazioni significative. Tra gli esempi più rappresentativi troviamo: i sistemi per la rilevazione delle frodi finanziarie, la ricerca di modelli, i sistemi di monitoraggio e controllo, oltre all’analisi predittiva. Per quanto riguarda la prevenzione dei rischi, vengono condotte analisi estremamente sofisticate che collegano dati, eventi, comportamenti e abitudini, permettendo di anticipare possibili attività fraudolente.

Alcuni di questi software ormai sono di uso comune, al punto che, molti startupper utilizzano strumenti di IA generativa come ChatGPT, (per citare la più famosa), per supportare la propria attività nelle varie fasi, ad esempio quella: del marketing, dello sviluppo del prodotto, della sua implementazione, per la pubblicità, per la definizione di mercati e clienti potenziali. Occorre, infatti, che i titolari di PMI vedano l’IA “come un socio” per citare Sean Ammirati dell’Università di Pittsburgh.

Un socio, un alleato, un facilitatore, questo dovrebbe essere il ruolo dell’IA. Bisognerebbe, pertanto, investire in conoscenza, intesa come know-how, nel settore delle risorse umane per individuare nuove figure professionali che possano analizzare ed esaltare le potenzialità di questa tecnologia. L’IA porta con sé nuovi know-how da implementare e condividere, per accrescere esperienze e dati da analizzare. Questo recente “socio” se preso in esame e in debita considerazione non si siederà ai tavoli tecnici; non sarà un membro del CdA; ma ci faciliterà nella scelta e nelle decisioni aziendali perché i dati e le informazioni in suo possesso sono imponenti e permettono a una PMI di adattarsi meglio ai cambiamenti economici e finanziari.

Una delle più spiccate potenzialità dell’IA è la sua universalità: difatti può essere applicata a ogni impresa, piccola o grande che sia. L’IA opera con lo stesso criterio e le medesime metodologie in ogni ambito di lavoro e permette di fornire a tutti i suoi utenti pari possibilità, prospettando così un nuovo modo di fare impresa, un futuro diverso verso il quale dirigerci.

L’IA come motore di innovazione per le PMI

In questo paragrafo esploreremo che genere di applicativi vengono considerati dalle imprese e quali possono essere le effettive ricadute sulla gestione aziendale. Analizzare un contesto aziendale è una procedura ardua perché si indaga su tutti gli elementi di una catena produttiva; da chi partecipa alla produzione e alla commercializzazione del bene primario, sino ad arrivare alla trasformazione della materia stessa. Muta il modo di fare impresa, perché si modificano gli elementi salienti del processo industriale, in quanto ogni singolo componente viene pervaso dall’IA; inoltre, la necessità di ottimizzare spazi e tempi, produzione e distribuzione contribuisce in maniera significativa ad attuare questo cambiamento. Notiamo una continua quanto proficua costituzione di StartUp focalizzate sull’IA e di imprese che spostano i loro orizzonti a favore della stessa. Aldilà delle ragioni che portano a un siffatto proliferare, in che modo e dove l’IA sostiene le imprese?

Automazione e riduzione dei costi operativi

Il primo elemento da trattare riguarda la procedura di automazione dei processi aziendali, intesi come l’insieme delle attività svolte per creare prodotti o fornire servizi. Le azioni, di cui sopra, possono risultare molto spesso attività complesse, queste derivano dalla difficoltà connesse a una supply chain. Come è noto, in passato, tali lavori, venivano gestiti dall’uomo in completa autonomia. La filiera era quella nota e i processi si ripetevano con la stessa cadenza e precisione. Il risultato era sufficiente per rispondere alle esigenze di un mercato statico e poco incline al cambiamento, in un ambiente con una scarsa o quasi inesistente concorrenza. Era una società in cui le imprese si ritagliavano quella “fetta” di mercato e lì proliferavano.

Con l’avvento di questi nuovi software cambiano in maniera sostanziale la situazione economica, sociale e finanziaria del mondo contemporaneo. Tale mutamento, però, non occorre osservarlo con occhi impauriti, ma con la speranza che queste nuove introduzioni si tramutino in linfa vitale per un futuro più sostenibile nel quale, ci auspichiamo, convivano imprese e persone nel rispetto dell’ambiente, verso un’economia sostenibile e circolare.

Nasce la necessità di affidare all’IA lo svolgimento di mansioni complesse per migliorare i processi e garantire maggiore efficienza a tutta l’attività produttiva.

Per effetto della capacità di analizzare dataset di capienza enorme in tempo reale, l’IA supporta le PMI nella previsione delle tendenze di mercato e nella pianificazione strategica. Algoritmi di apprendimento automatico possono identificare modelli nei dati storici, permettendo di prevedere la domanda futura, gestire meglio l’inventario e ottimizzare le strategie di marketing. Ad esempio, molte aziende utilizzano l’IA per analizzare i dati dei social media e anticipare le preferenze dei consumatori o per identificare potenziali minacce competitive.

In questo contesto si colloca il cosiddetto machine learning (ML) ovvero l’intelligenza artificiale che favorisce l’apprendimento delle macchine sulla base dei dati raccolti durante lo svolgimento di attività concluse. Tale procedimento aiuta a comprendere come l’utilizzo di questi algoritmi possa implementare un processo aziendale di una PMI. L’analisi dei dati permette alle macchine di adattarsi autonomamente alle nuove realtà, di modificare in maniera indipendente un’attività e, pertanto, di prendere decisioni non supervisionate. Tecniche avanzate di apprendimento automatico, infatti, vengono impiegate per gestire e ottimizzare la supply chain, rilevare frodi in tempo reale e supportare i sistemi di assistenza clienti tramite chatbot intelligenti. Questo non solo riduce i costi operativi, ma libera anche risorse umane per attività a maggiore valore aggiunto.

Per tali ragioni il ML ha acquisito un ruolo sempre più vitale nei processi aziendali. Il suo avvento si può definire come una “rivoluzione copernicana” perché ha introdotto un nuovo paradigma del fare impresa. La grande capacità di analizzare imponenti quantità di dati e apprendere da essi (che possiede il ML) permette, quindi, alle imprese di attuare processi di forecasting sempre più accurati e precisi al fine di migliorare l’efficienza produttiva, adeguare i prodotti/servizi in tempo reale alle esigenze dei fruitori ed infine, di prevedere le attese di un mercato che viaggia su strade reali e non. In questo modo è possibile individuare pattern e tendenze nei dati che risulterebbero difficili da riconoscere con metodi tradizionali. Questo è particolarmente utile in settori come la finanza, il marketing e la logistica, dove le previsioni e l’analisi dei dati sono fondamentali per la competitività aziendale. Nel marketing, il ML può essere utilizzato per personalizzare le campagne pubblicitarie in base ai comportamenti dei clienti, aumentando il tasso di conversione e migliorando la customer experience. Si colloca in quest’ambito il già citato chatbot e la visione artificiale.

Tuttavia, nonostante i numerosi vantaggi, l’adozione dell’IA nelle PMI presenta alcune sfide. Il costo iniziale delle tecnologie, la mancanza di competenze specifiche e le preoccupazioni sulla sicurezza dei dati rappresentano ostacoli significativi. Per superare tali difficoltà, è fondamentale investire nella formazione del personale e adottare soluzioni che permettano una graduale integrazione dell’IA nei processi aziendali.

Uno studio condotto dalla piattaforma Gusto, specializzate nel welfare aziendale, ha rivelato come l’attività che viene svolta con maggiore frequenza e che coinvolge l’IA è quella del marketing. Sono, infatti, il 76% le aziende fondate nel 2023 che hanno sviluppato tali strategie di mercato con l’ausilio di questi strumenti informatici.³

Nel 2023 Federmanager⁴ ha condotto uno studio per definire nuovi piani di “benessere aziendale”, partendo dalle esigenze dei lavoratori. Amazon e Google sono note per ricreare ambienti di lavoro molto liberi, dove i dipendenti possono trascorrere il tempo lavorativo senza stress, anche con i propri animali domestici, per meglio dedicarsi alla produzione e all’innalzamento della qualità della stessa. In questo periodo storico l’IA può giocare un ruolo importante e significativo a tal fine, definendo un nuovo modo di concepire lo spazio aziendale e il tempo. Questo a significare che l’IA non ha come scopo la sostituzione dei dipendenti, ma il miglioramento del loro status.

Un capitolo a parte merita l’e-commerce, dove l’utilizzo dell’IA è più facilmente intuibile, dalla scelta del prodotto all’assistente virtuale, che implementa l’immagine e le potenzialità di un mercato senza fine, che può raggiungere clienti in ogni parte del pianeta attraverso le Chatbot.

IA per PMI affinché vengano:

- ottimizzati gli standard di efficienza

- minimizzati gli errori umani

- abbattuti i costi

- innalzati i parametri inerenti alla qualità del lavoro e all’adattabilità

L’importanza dell’IA nel microcredito

Le tematiche appena trattate si estendono al microcredito. In primis per ciò che riguarda l’aspetto previsionale dell’IA. La stesura di un Business plan e di un piano strategico, avvengono in maniera differente per il tramite dell’IA. Basti pensare alle analisi di mercato, ai potenziali clienti, alla diffusione del brand e a tutti quei fattori che permettono di identificare una PMI nel suo stato attuale e in quello futuro. Avere un piano strategico che permetta di valutare in modo più efficiente lo sviluppo di un’impresa ammette e facilita l’avvicinamento della stessa a strutture di microcredito. Nei processi di forecasting, per esempio, vi sono molti algoritmi che consentono di valutare il rischio, sia aziendale che finanziario. Percepire contezza, in quanto in presenza di un’azienda solida, che analizza la sua collocazione futura e possiede una sana reputazione, permette agli istituti di credito di favorire l’erogazione dei finanziamenti.

L’IA, pertanto, nella sua definizione e diffusione ha in sé tutte le potenzialità per sostenere le PMI in ogni fase della loro vita. A partire dalla loro fondazione, infatti, l’IA permette di collocarsi adeguatamente e meglio definire l’oggetto e la mission aziendale. Utilizzare dati per ipotizzare scenari futuri, facilita approcci inziali appropriati e riduce il rischio di fallimento. L’IA, in una fase avanzata, asseconda la gestione consapevole di spazi e risorse umane, di processi industriali e benessere aziendale; favorisce l’approccio al microcredito e sostiene la governance in ogni sua fase decisionale.

Molte sono le potenzialità e tanti i limiti da superare, non solo etici. Urgono in questo preciso periodo storico, manager “illuminati e visionari” che possano trasformare le aziende “familiari” in colossi internazionali. La figura, dell’ormai superato manager “padre-padrone” deve lasciare spazio a team di lavoro adeguati, competenti e più inclini alle nuove esigenze e tecnologie che guardano al futuro e “al nuovo mondo”.

Bibliografia:

• Intelligenza Artificiale nel credit scoring, bancaditalia.it
• E. Evangelista, “Intelligenza Artificiale: un’opportunità imprescindibile”, Rivista Microcredito
• “AI nel credito al consumo: Approccio strategico e applicativo nell’antifrode”, Financial Innovation
• B. A Pansera, “Intelligenza Artificiale nelle imprese: quali prospettive?”, Rivista Microcredito
• “Intelligenza Artificiale nelle imprese, come e perché applicarla”, intelligenza artificiale italia
• “Applicazione dell’intelligenza artificiale nelle imprese”, Camera di commercio di Bolzano
• “Il futuro dei finanziamenti: come l’intelligenza artificiale sta rivoluzionando la valutazione del rischio”, Finsenas - Agente Prexta
• Francesco Pio Gennari, “L’Intelligenza Artificiale applicata alle vendite: Il caso Big Profiles”. Tesi. Luiss Roma.

NOTE

1 https://www.digital4.biz/executive/ai-cos-e-l-intelligenza-artificiale-e-come-puo-aiutare-le-imprese/

2 https://www.osservatori.net/artificial-intelligence/

3 https://www.assidai.it/il-welfare-aziendale-nellera-della-conoscenza-e-dellai/

4 https://www.federmanager.itV