AI per le Imprese

Applicazioni business su Azure AI per migliorare customer experience, efficienza operativa e crescita.

Pillar · Cluster: Chatbot · Analisi immagini · Linguaggio naturale · Voce · Decisioni

Perché ora

↘︎ AHT

Riduci tempi medi di gestione con assistenti e automazioni.

↑ NPS

Migliora la soddisfazione con risposte pertinenti e in tempo reale.

↗︎ Margini

Ottimizza prezzi, promozioni e raccomandazioni guidate dai dati.

Applicazioni principali

Chatbot e assistenza

Self‑service, triage, knowledge con citazioni e hand‑off all’operatore.

Analisi immagini

Ispezione qualità, inventory, OCR, safety e retail analytics.

Voce

STT, TTS e traduzione per contact center e contenuti multilingua.

Decisioni

Raccomandazioni, ranking e anomaly detection sui KPI.

Roadmap in 90 giorni

FaseOutputDurata
1. DiscoveryBacklog di casi d’uso, KPI, rischi2 settimane
2. PilotPoC misurato con utenti reali4–6 settimane
3. IndustrializzazionePipeline, monitoraggio, go‑live4–6 settimane

Formazione consigliata: AI‑900 · AI‑102 · DP‑100

Governance & rischi

Responsible AI

Policy, trasparenza, audit, revisione umana, gestione dei bias.

Security & privacy

Data locality, crittografia, gestione segreti, accessi minimi.

Operatività

Monitor qualità/costi, SLO, incident response e rollback.

FAQ

Come evitare le allucinazioni dei modelli?

Usa RAG con fonti aziendali, prompt controllati, soglie di confidenza e fallback verso ricerca/operatore.

Qual è il team minimo?

Product owner, data/ML engineer, security, SME di processo; coinvolgi legal/compliance per casi regolati.

Quali metriche misurare?

Tempo risoluzione, deflection rate, conversione, NPS, AHT, accuracy/precision‑recall per modelli, cost per outcome.