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Approfondimenti | 7/12/2023

Come funziona l'Intelligenza artificiale: automatizzazione affidabile del servizio idrico

Intelligenza artificiale applicata ai processi per il servizio idrico integrato_soluzioni software per la sostenibilità

L’Intelligenza artificiale (IA) è una disciplina che studia come sistemi informatici intelligenti possano simulare la capacità e il comportamento delle persone. Molto spesso, le aziende italiane ritengono che si tratti di soluzioni in grado replicare completamente il pensiero umano, visione molto lontana dalla realtà.

Nel momento in cui sentiamo parlare di questa disciplina, pensiamo a chatGPT. Tuttavia, l’Intelligenza artificiale comprende anche modelli più semplici, veloci e precisi e, soprattutto, possono automatizzare i processi e ottimizzare la gestione della risorsa idrica.

Ce ne ha parlato il nostro Alessandro Mella, Innovation Specialist in Terranova che si occupa di progetti e soluzioni innovative supportate dall’Intelligenza artificiale.

Intelligenza artificiale: come funziona 

Nella maggior parte dei casi, con algoritmi di Intelligenza artificiale intendiamo soluzioni che, attraverso una serie di parametri ed operazioni matematiche, trasformano i dati di input per ottenere l’output desiderato. Per semplicità, andiamo a considerare come esempio quello di classificare delle immagini a seconda di quale soggetto queste rappresentino, come per esempio distinguere foto di cani da quelle di gatti. Elementi fondamentali per la creazione di questo algoritmo saranno, quindi, il modello ed un dataset contenente delle immagini già correttamente classificate. Inizialmente, i parametri non saranno ottimizzati per il task, e l’algoritmo assegnerà ad ogni immagine di input una classe casuale, senza un criterio specifico. Nella fase di addestramento faremo processare al modello le immagini già classificate e andremo a dare dei feedback, in maniera tale che possa capire quando sbaglia e ritarare i parametri per evitare gli errori. In seguito a una serie di step di allenamento, il modello imparerà a riconoscere dei pattern nelle immagini (nel nostro esempio potrebbero essere la forma delle orecchie, la posizione degli occhi…) e riuscirà a classificarle correttamente. Un aspetto fondamentale da considerare quando si crea un dataset per l’addestramento, è che questo sia bilanciato e che copra più casistiche possibili. Se dovessimo avere, per esempio, 99 rappresentazioni della prima classe e una della seconda, oppure immagini che non rappresentino tutte le sfaccettature dello stesso soggetto, non potremmo dare modo all’algoritmo di imparare a generalizzare e individuare i pattern in situazioni che non ha ancora incontrato. Questo aspetto risulta fondamentale anche in problemi più vicini al nostro mondo: nella classificazione dei ticket, per esempio, l’algoritmo dovrà essere in grado di soddisfare le richieste degli utenti finali che non saranno sicuramente scritte nello stesso modo.

Possiamo fidarci dei modelli di Intelligenza artificiale? Le performance di questi algoritmi sono equivalenti a quelle di un operatore umano e non è semplice avere una percezione concreta del perché certe volte ci diano delle determinate risposte. Possiamo però capire, tramite algoritmi di explainable IA, quali siano gli elementi dell’input più rilevanti per ottenere un certo output. Dipendono inoltre, dai dati che gli forniamo e se il dataset è ben costruito, le performance saranno sicuramente buone.

Alessandro Mella, Innovation Specialist

Innovazione

Intelligenza artificiale applicata al servizio idrico: esecuzione dei ticket

Le attività manuali come quelle dell’Helpdesk e del supporto tecnico, comprese nel processo di esecuzione delle richieste, possono essere automatizzate dai modelli di Intelligenza artificiale. Attraverso le tecniche di natural language processing (NLP), l’AI è, infatti, in grado di analizzare le parole chiave delle e-mail, individuarne la categoria corretta e aprire un ticket all’ufficio competente, attività solitamente in carico agli operatori dell’ufficio Helpdesk. Un livello più avanzato di Intelligenza artificiale potrebbe essere anche in grado di estrarre informazioni utili alla risoluzione del ticket stesso, come per esempio i dati anagrafici dell’utente per precompilare un contratto di voltura. Inoltre, l’Intelligenza artificiale, attraverso delle chatbot di assistenza virtuale, è in grado, qualche volta, di rispondere all’utente finale, attività in carico all’operatore tecnico dell’ufficio competente: una volta presa in carico la richiesta come input, come per esempio una richiesta di informazioni, l’AI può selezionare una risposta da un elenco predefinito o, a un livello più avanzato, da documentazioni messe a disposizione sul website dell’azienda. Un livello ancora più avanzato di AI, tuttavia, può sfruttare i large language model (LLM) per creare una risposta naturale e che, quindi, si avvicini il più possibile al linguaggio umano. Uno dei vantaggi che il gestore può riscontrare dalle chatbot di assistenza virtuale è la loro disponibilità 24 ore su 24.

Innovazione

Intelligenza artificiale applicata al servizio idrico: processo di fatturazione

L’operatore, con il supporto dell’Intelligenza artificiale, può migliorare la stima del cash flow prendendo in considerazione delle informazioni, come i dati anagrafici e contrattuali dell’utenza, il prezzo della materia prima, lo storico dei consumi e dei pagamenti e, soprattutto, le caratteristiche dei diversi cluster di cliente: nel momento in cui rilevi un cambiamento di quasi tutti i clienti di una stessa categoria, l’operatore può prevedere che anche il resto dell’utenza dello stesso cluster presenti in futuro la medesima variazione del comportamento verso la risorsa idrica e verso il gestore. Un’altra attività che può essere supportata dall’Intelligenza artificiale è il controllo pre e post stampa della bolletta dell’acqua: analizzando lo storico, l’operatore può verificare la plausibilità dei consumi e degli importi, e che questi corrispondano più o meno al comportamento tradizionale dell’utente stesso e degli utenti simili; una volta stampata la bolletta, possiamo inoltre, controllare il layout, che ci siano tutte le informazioni e, tramite un algoritmo di OCR, che queste siano corrette. 

Quali sono i benefici nell’applicare l’Intelligenza artificiale alla gestione della risorsa idrica?

⚙️ Aumento della produttività

Tramite l’applicazione dell’Intelligenza artificiale, il gestore idrico ha la possibilità di automatizzare tutte quelle attività manuali a basso valore aggiunto e di dedicarsi ad attività ad alto valore aggiunto con una conseguente ottimizzazione del servizio. La velocità dell’intelligenza artificiale nell’elaborare i dati e nel terminare un’azione, inoltre, rappresenta un importante supporto nel velocizzare le pratiche e nel massimizzare i tempi: considerando un gestore da 200.000 pdp, l’AI consente, in media, di aumentare del 55% le pratiche gestite in un giorno.

💳 Riduzione dei costi

Applicare l’Intelligenza artificiale ai processi, consente, inoltre, di massimizzare i costi e aumentare del 40% le risorse da poter utilizzare in attività ad alto valore aggiunto.

💡 Miglioramento delle performance  

I modelli di Intelligenza artificiale rappresentano delle soluzioni efficienti ed affidabili in grado di portare a termine le attività con maggiore precisione rispetto agli algoritmi tradizionali. L’AI permette, inoltre, di rilevare alcuni dati, come quelli ambientali, utili per apportare migliorie nelle performance, quali la stima del cash flow o l’uscita delle squadre operative.


Molto spesso, i controlli post stampa vengono effettuati a campione. L’Intelligenza artificiale, però, consente di effettuare le attività in maniera molto più rapida e, quindi, di controllare i dati di tutte le bollette, una per una. Questa è anche in grado di fare una stima del cash flow molto più precisa perché può tenere in considerazione anche i dati ambientali che, altrimenti, non sarebbero rilevabili. 

Alessandro Mella, Innovation Specialist

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