Attualità
Intelligenza artificiale e servizi IT alle aziende: potenzialità e vantaggi
Nexilia 21/11/2025
L’intelligenza artificiale sta rivoluzionando moltissimi settori, primo tra tutti quello aziendale, in particolare nei servizi IT alle imprese. Infatti l’AI non è più una visione futuristica, ma una realtà operativa che sta portando a un cambio significativo in ogni ambito. L’inserimento delle tecnologie di intelligenza artificiale porta non solo all’ottimizzazione di diverse operazioni, bensì comporta […]

L’intelligenza artificiale sta rivoluzionando moltissimi settori, primo tra tutti quello aziendale, in particolare nei servizi IT alle imprese. Infatti l’AI non è più una visione futuristica, ma una realtà operativa che sta portando a un cambio significativo in ogni ambito. L’inserimento delle tecnologie di intelligenza artificiale porta non solo all’ottimizzazione di diverse operazioni, bensì comporta anche una maggiore efficienza, accuratezza e innovazione.
Cos’è l’intelligenza artificiale per le aziende
Da un punto di vista aziendale, l’intelligenza artificiale è progettata per acquisire, elaborare e analizzare grandi volumi di dati per apprendere e interagire in modo “intelligente”. Nel farlo, l’AI utilizza processi come l’Apprendimento Automatico (Machine Learning) e l’Apprendimento Profondo (Deep Learning).
Più nella pratica, l’intelligenza artificiale per le imprese si traduce nell’uso di software in grado di simulare processi cognitivi umani, come la risoluzione di problemi, il riconoscimento di pattern e la presa di decisioni.
L’obiettivo finale è quello di potenziare le capacità aziendali fornendo supporto analitico e automatizzando compiti ripetitivi e dispendiosi in termini di tempo.
Vantaggi e potenzialità dell’introduzione dell’AI per le imprese
L’adozione delle soluzioni basate sull’AI nei servizi IT, come ITSM, porta a numerosi vantaggi strategici e benefici. Questi sicuramente prevedono il risparmio sui costi, ma non solo:
- L’aumento dell’efficienza operativa e l’automazione dei promessi, in quanto l’AI alleggerisce i carichi di lavoro dei team IT, consentendo loro di concentrarsi su compiti più strategici e che richiedono un’interazione e una creatività umana.
- La riduzione degli errori, in quanto l’intelligenza artificiale per le imprese identifica pattern e anomalie con una precisione superiore a quella umana, ad esempio per la diagnostica di sistemi, la previsione di guasti o la classificazione di richieste di servizio.
- L’analisi predittiva, grazie alla capacità dell’AI di analizzare dati in tempo reale e prevedere tendenze future o potenziali problemi. Un esempio pratico è l’analisi dei dati di performance della struttura, che consente di segnalare un possibile guasto prima che questo si verifichi.
In aggiunta a tutto questo, gli strumenti di AI sono sempre più evoluti e basati sul Natural Language Processing. Ciò permette di offrire supporto immediato, migliorando quindi la soddisfazione degli utenti interni ed esterni.
Un esempio utile: l’intelligenza artificiale e la gestione degli incidenti
L’applicazione dell’AI nella gestione degli incidenti (Incident Management) è un esempio cruciale che dimostra le sue potenzialità pratiche nei servizi alle aziende.
Difatti, la gestione degli incidenti basata sull’AI sfrutta algoritmi di Machine Learning per automatizzare attività che in precedenza richiedevano l’intervento manuale di un tecnico, semplificando i flussi di lavoro in modo significativo.
In primo luogo, l’AI assicura una notevole velocità di classificazione e prioritizzazione. Il sistema è in grado di analizzare immediatamente un incidente in arrivo e classificarlo in tempo reale. Sfruttando la comprensione del linguaggio e i pattern appresi dallo storico dei dati, il sistema assegna automaticamente il livello di priorità e urgenza, indirizzando il ticket al team o al tecnico più appropriato.
In secondo luogo, l’AI garantisce una maggiore accuratezza nell’assegnazione. Una classificazione errata è una delle cause principali di ritardi nella risoluzione, ma l’AI riduce questo rischio riconoscendo pattern sottili e assegnando le priorità con una precisione superiore rispetto ai processi tradizionali.
Infine, il sistema implementa una forte efficienza nell’automazione. Quest’ultima incrementa drasticamente l’efficienza complessiva perché l’AI non si limita a classificare, ma può anche tentare la risoluzione automatica per problemi noti e ricorrenti. Un esempio pratico? Invia istruzioni all’utente o riavvia un servizio.







