Cognitive computing: il customer care diventa centro di profitto
Secondo uno studio di SB Italia le evoluzioni tecnologiche verso il machine learning e l'intelligenza artificiale migliorano la customer experience e l'efficienza della supply chain
Migliorare le relazioni con i clienti e anticiparne le propensioni d'acquisto, velocizzare al massimo i tempi di consegna delle merci, individuare sacche di inefficienza in tempo reale per ridurre i costi.
Queste sono alcune fra le esigenze più stringenti per la maggioranza delle aziende, oggi impegnate nei processi di trasformazione digitale, con l'obiettivo di sviluppare il proprio business, ma anche rendere più flessibili e, in ultima analisi, meno costosi i processi-chiave.

Secondo uno studio di SB Italia, il cognitive computing può fornire risposte concrete alle più importanti necessità odierne delle aziende.
Le tecnologie di cui si compone sono in grado di elaborare enormi quantità di informazioni, imparare in modo autonomo, interagire nel linguaggio dell'uomo e riprodurne i modelli di pensiero.
In questo modo, un'impresa commerciale può avvalersi di un sistema cognitivo per standardizzare le modalità di comportamento della clientela, elaborare proposte e offerte personalizzate sulla base dei gusti dei consumatori, simulare l'andamento delle vendite per ottimizzare i flussi di magazzino, fare di un customer care a misura di singolo utente una leva commerciale.
Allo stesso modo, un'azienda di produzione può fare manutenzione predittiva sui propri impianti, iniettare intelligenza nella supply chain prevenendo le inefficienze, concretizzare i propri desideri di time-to-market potendo prendere decisioni basate su maggiori elementi di certezza.
E questi sono solo alcuni degli esempi di come il cognitive computing, oggi, possa essere la chiave per risolvere problemi di business concreti e comuni alla maggior parte delle realtà impegnate a rimanere e crescere nel proprio mercato di riferimento.
Uno scenario in rapida evoluzione
Di cognitive computing si parla già da qualche tempo e in questo involucro sono racchiusi gli strumenti che consentono di riprodurre a grandi linee il funzionamento del cervello umano.
Tramite l'impiego di tecnologie di machine learning e linguaggio naturale, l'obiettivo di questa evoluzione della business intelligence è quello di dare un senso più compiuto alla massa di informazioni che le aziende si trovano a dover trattare e facilitare i processi decisionali.