# 5 consigli per affrontare in modo efficiente gli effetti dell’inflazione Comunicato del 29 giugno 2023: cinque consigli su come le aziende risparmiano tempo e costi con la classificazione dei dati supportata dall’IA. *Vienna, 29 giugno 2023* Come le aziende rafforzano la propria competitività grazie alla classificazione dei dati supportata dall’IA In tempi di costi energetici elevati e di costi del personale fortemente aumentati a causa dell’inflazione, molte aziende si trovano ad affrontare grandi sfide. Per attenuare gli effetti dell’inflazione è fondamentale ottimizzare i processi aziendali e i flussi organizzativi. In questo contesto, l’intelligenza artificiale e la classificazione automatizzata dei dati possono offrire soluzioni efficaci per ridurre la pressione sui collaboratori e allo stesso tempo aumentare l’efficienza nel lavoro quotidiano. La classificazione dei dati è infatti la chiave per gestire grandi quantità di dati. L’impiego dell’intelligenza artificiale consente un enorme risparmio di tempo nello smistamento, nella categorizzazione e nella ricerca. «Un’assegnazione efficiente facilita l’accesso alle informazioni critiche per il successo. La nostra esperienza ha dimostrato che le aziende possono risparmiare molto tempo e denaro grazie a una classificazione automatizzata dei propri dati basata sull’IA», sottolinea Christoph Wendel, CEO di Iphos IT Solutions. Scoprite di seguito come le aziende possono trarre vantaggio dalla classificazione dei dati e dall’IA per rafforzare la propria competitività e affrontare con successo le sfide economiche. ## Consiglio 1: gestione efficiente della corrispondenza grazie all’automazione La classificazione dei dati basata sull’IA offre alle aziende la possibilità di gestire in modo efficiente la marea quotidiana di e-mail. Lo smistamento manuale di centinaia o migliaia di e-mail al giorno richiede molto tempo ed è soggetto a errori. «Le soluzioni software di enterprise search come searchit offrono oggi spesso una classificazione automatizzata di e-mail e documenti, ad esempio della posta cartacea scansionata. Ciò fa risparmiare risorse preziose e i collaboratori possono così concentrarsi su compiti più importanti, mentre algoritmi di machine learning smistano la corrispondenza per temi come, ad esempio, offerte o richieste di assistenza», spiega Wendl. ## Consiglio 2: identificazione e analisi rapide dei dati rilevanti per decisioni fondate Aziende di diversi settori, tra cui gruppi editoriali, organizzazioni fortemente orientate al giornalismo d’inchiesta, studi legali e molte altre, possono trarre vantaggio dall’identificazione e dall’analisi rapide dei dati rilevanti con l’aiuto di algoritmi basati sull’IA. I giornalisti, ad esempio, grazie alla classificazione automatizzata dei dati possono esaminare e analizzare in modo rapido ed efficiente grandi quantità di dati per scoprire schemi e collegamenti nascosti. Questa capacità svolge un ruolo decisivo nello sviluppo di inchieste e nello svelare scandali e irregolarità. La combinazione di classificazione dei dati basata sull’IA e competenza di esperti qualificati fa del software di enterprise search uno strumento potente per il reperimento delle informazioni. Questo vantaggio non si limita al giornalismo, ma si estende anche ad altri ambiti aziendali in cui occorre prendere decisioni fondate sulla base di dati completi. ## Consiglio 3: ottimizzare la gestione dei dati per una struttura di lavoro efficiente L’assegnazione automatizzata o manuale di tag facilita la gestione delle informazioni, garantendo un accesso rapido ai dati rilevanti. I tag specifici per progetto creano struttura e consentono di accedere rapidamente ai documenti rilevanti e di ottimizzare i flussi di lavoro. Il collegamento con le scadenze aiuta a tenere d’occhio i termini importanti e a reagire tempestivamente. «Alcuni dei nostri clienti operano nel settore legale», racconta Wendl dalla quotidianità aziendale. «Di searchit apprezzano soprattutto la possibilità di esaminare gli archivi e-mail dei clienti, come i file PST, tramite ricerca full-text e di strutturarli anche tramite una classificazione automatizzata. Indipendentemente dal settore, con queste funzioni di una soluzione di enterprise search le aziende possono ottenere notevoli risparmi di tempo.» ## Consiglio 4: proteggere i dati sensibili con classificazione e tagging automatizzati I dati aziendali sensibili devono essere protetti e possono essere accessibili solo ai collaboratori autorizzati. Grazie alla classificazione e al tagging automatici dei dati, le aziende possono assicurare in modo rapido e semplice che vi accedano solo i collaboratori con le relative autorizzazioni. Ciò può riguardare progetti con accordi di riservatezza, fascicoli del personale o documenti contabili. In questo modo non solo si riduce il rischio di perdita di dati e di accessi non autorizzati, ma si garantisce al tempo stesso il rispetto delle leggi e delle direttive sulla protezione dei dati. ## Consiglio 5: migliore fidelizzazione dei clienti e analisi delle tendenze grazie alla classificazione dei dati supportata dall’IA Aziende e clienti privati – tutti oggi lottano con le conseguenze dell’inflazione, perciò in molte aziende ampliare le misure di fidelizzazione dei clienti è una priorità. Una gestione efficiente delle richieste dei clienti e di assistenza prende due piccioni con una fava: i propri costi vengono ottimizzati e il tempo di evasione più rapido delle loro richieste è un vantaggio per i clienti. L’implementazione di un software di enterprise search con classificazione dei dati supportata dall’IA consente alle aziende una gestione più efficiente delle richieste dei clienti. Le richieste possono essere assegnate più rapidamente ai team competenti, il che porta a un’evasione più veloce e a una maggiore soddisfazione dei clienti. Un ulteriore vantaggio è l’individuazione di tendenze e schemi nelle richieste. In questo modo è possibile rispondere in modo mirato alle esigenze dei clienti e adattare le campagne di marketing alla nuova domanda. Se la soluzione offre anche il riconoscimento automatico della lingua, diventa particolarmente interessante per le aziende multinazionali. Grazie alla classificazione automatizzata dei documenti nelle diverse lingue del gruppo, esse ottengono notevoli risparmi di tempo e risorse. «L’implementazione della classificazione dei dati basata sull’IA si è decisamente dimostrata valida presso i nostri clienti. Algoritmi intelligenti e classificazione automatizzata li supportano nel lavoro quotidiano nella gestione efficiente dei dati e nella rapida individuazione delle informazioni rilevanti. Inoltre, la gestione sicura dei dati sensibili e la riduzione degli errori umani contribuiscono a ottimizzare i flussi di lavoro», sottolinea Wendl in conclusione. «Questo riduce i costi e aumenta la competitività – due aspetti che, proprio in tempi di inflazione elevata, possono essere decisivi per la sopravvivenza di un’azienda.» Maggiori informazioni sull’enterprise search con searchit: [www.searchit-enterprise-search.com](https://www.searchit-enterprise-search.com) Qui trovate un calcolatore che illustra i potenziali di risparmio individuali: [www.searchit-enterprise-search.com/enterprise-search-mit-schnellem-roi/](https://www.searchit-enterprise-search.com/enterprise-search-mit-schnellem-roi/) ## Su searchit L’azienda internazionale Iphos IT Solutions ridefinisce per le imprese il tema dei «motori di ricerca aziendali». Con il lancio di searchit, l’azienda si posiziona come innovatore sostenibile nel settore. Ing. Christoph Wendl guida insieme a Lyubomir Ivanov, come Chief Executive Officer (CEO), l’azienda fondata nel 1998, che affronta le attuali sfide dell’IT con soluzioni innovative. ## Contatto per i media - Ing. Christoph Wendl, amministratore delegato, Iphos IT Solutions GmbH - Khekgasse 35, 1230 Vienna, Austria - Tel.: +43 1 869 84 00 - E-mail: [info@searchit.cc](mailto:info@searchit.cc) - [Comunicato in PDF (tedesco)](https://searchit-agent.ai/pr/5-tipps-zur-effizienten-bewaeltigung-der-inflationsauswirkungen/20230629-datenklassifizierung-mittels-ki.pdf) --- - searchit AI Agent: Questa versione è generata dai file di lingua della pagina (scripts/gen-unternehmen.py). Fa fede la pagina stessa.