Secondo la più recente global survey sull’adozione della GenAI di Bain & Co, la GenAI è nella Top 5 delle priorità per l’85% delle organizzazioni utenti nel mondo, e nel 2024 due terzi di esse (praticamente il doppio di un anno prima, quando erano il 35%) hanno stanziato più di un milione di dollari in quest’area.

Nel 2023 in effetti abbiamo assistito a un boom di sperimentazioni di AI generativa. Questi progetti pilota, test in piccoli ambiti e POC (Proof Of Concept) sono comunque costati molto, e in questo 2024 alcuni sono stati ampliati e approfonditi, con l’obiettivo di realizzare i primi obiettivi e iniziare a ottenere valore di business.

Trattandosi di tecnologie molto complesse, fortemente innovative e ancora in piena evoluzione, praticamente tutte le organizzazioni utenti che le hanno sperimentate hanno fatto ricorso al supporto dei loro fornitori di servizi IT di fiducia.

Una recente analisi di Bain nell’ambito del suo 2024 Global Technology Report ha approfondito questi aspetti, cercando di capire come i Tech Service Provider stanno utilizzando la GenAI per cambiare i propri processi interni, e per cambiare la proposizione di valore ai clienti, in modo da realizzare nuovi vantaggi competitivi.

Le aziende utenti infatti come accennato si aspettano un aiuto fondamentale nei progetti GenAI da parte dei loro fornitori di servizi IT. E apprezzano particolarmente quelli che hanno già sperimentato su se stessi la GenAI, per migliorare sia i propri processi interni, sia l’erogazione dei propri servizi IT verso i clienti.

Come l’AI cambia gli IT Service provider: processi interni e offerta

Per quanto riguarda il miglioramento dei processi interni, secondo Bain uno degli ambiti di progetto AI più diffusi negli IT Service Provider è la personalizzazione sul singolo cliente dei “sales collateral” (i contenuti a supporto delle vendite, come white paper, guide, tutorial, ecc.) e delle risposte alle RFP (le richieste d’offerta), integrando le proprie capacità tecniche con i casi di successo più simili a quello del cliente.

Un altro è lo sviluppo di chatbot conversazionali interni a supporto dei reparti HR e IT. Un terzo, in area knowledge management, vede l’AI in veste di “gemello digitale” dei formatori interni più esperti grazie alla capacità di consultare e integrare istantaneamente materiali di training e chat interne di supporto.

Per quanto riguarda il miglioramento nell’erogazione dei servizi IT, il report cita l’area sviluppo, testing e documentazione del software, con guadagni di efficienza fino al 30%; il reengineering dei processi dei clienti; e la gestione della fatturazione, con tempi di lavorazione dimezzati.

Impatti dell’AI in ondate successive: il caso dei contact center

Un elemento fondamentale di cui i fornitori di servizi IT devono tenere conto, spiega Bain, è che gli impatti della GenAI si manifesteranno in ondate successive, ciascuna delle quali farà leva sui risultati di quella precedente.

Un esempio sono i contact center: nei prossimi 2-3 anni metà delle interazioni non vocali, il 25-35% di quelle vocali semplici, e circa il 10% di quelle complesse potrebbero essere erogate dalla GenAI, che sarà in grado di superare il principale punto debole dei chatbot di prima generazione: l’incapacità di gestire le specificità del singolo cliente.

La conseguenza di queste “ondate” è che per i fornitori di servizi IT è meglio ragionare in termini di “case family” invece che casi d’uso singoli.

Ragionare per famiglie di casi d’uso

Andate oltre i singoli casi d’uso, raccomanda Bain, e definite la vostra offerta di soluzioni GenAI per famiglie di casi d’uso, cioè per gruppi di processi “adiacenti” che lavorano insieme o in sequenza, e che richiedono tecnologie simili.

Questo approccio permette di sfruttare tutte le opportunità di creazione di valore che nascono studiando una tecnologia e accumulando competenze su di essa.

Inoltre i casi d’uso singoli spesso si concentrano su miglioramenti di produttività interni, mentre le famiglie di casi più facilmente “portano” il valore fino al cliente finale, con conseguenti aumenti delle vendite e della customer satisfaction.

Ecco alcuni esempi di famiglie di casi citati da Bain:

– CRM: riassunto delle riunioni con il cliente, generazione di contenuti e raccomandazioni per la comunicazione del cliente, social media listening.

– Outbound Marketing Automation: micro-segmentazione, sviluppo di “personas”, definizione di best offer (in base a dati di vendita e utilizzo), generazione di contenuti e automazione dei trigger per la comunicazione outbound.

– Casi d’uso per settori verticali: per esempio nei servizi finanziari una famiglia di soluzioni GenAI per mutui e prestiti comprende preapprovazioni automatizzate, compilazione di richieste, sottoscrizione, elaborazione, erogazione, chiusura.

Più in generale secondo Bain le soluzioni AI più richieste ai fornitori di servizi tech riguardano famiglie di casi che migliorano l’erogazione dei servizi (delivery) – tra cui sviluppo applicativo, automazione dei test, RunOps, contact center automation – o che “cambiano le regole del gioco”, tra cui appunto la marketing automation.

Gli IT Service Provider si possono quindi differenziare sviluppando soluzioni di AI basate su famiglie di casi che combinano le proprie specifiche expertise di settori verticali e competenze tecniche.

I 4 fattori di differenziazione vincenti in ambito GenAI per i service provider

Come per qualsiasi altra tecnologia, infatti, anche in ambito di AI nessuno può rispondere a tutte le esigenze di tutti i clienti, e quindi occorre scegliere su quali segmenti d’offerta concentrarsi.

In generale i casi di successo, il numero di specialisti, le certificazioni, la conoscenza dei processi e delle particolarità dei vari settori verticali sono sempre elementi importanti di differenziazione per i fornitori di servizi IT.

Nel caso specifico dei progetti di GenAI, però, altri quattro fattori di differenziazione secondo Bain risultano vincenti:

• la capacità di assemblare e sequenziare casi d’uso per definire famiglie di casi d’uso e realizzare benefici sia di breve sia di lungo termine;
• la familiarità con le diverse opzioni tecnologiche (per esempio modelli, framework di sviluppo, database vettoriali) e di deployment, in modo da aiutare i clienti a fare le giuste valutazioni costi/benefici. Spesso le aziende clienti hanno fornitori cloud che dispongono di soluzioni preintegrate: il fornitore di servizi IT deve sapere come usarle, e i loro pro e contro;
• la disponibilità di acceleratori e blocchi di funzioni indipendenti dai modelli, pronti da configurare velocemente;
• un modello di tariffazione basato sui risultati concreti, che colleghi il successo del progetto all’ottenimento di ritorni d’investimento.