È l’impiego di algoritmi e modelli predittivi per supportare decisioni aziendali, ottimizzare i processi e generare valore dai dati.

Riduzione dei tempi, incremento della produttività, riduzione degli errori manuali e miglioramento della qualità del lavoro.

Attraverso un’analisi dei flussi aziendali e l’introduzione di soluzioni digitali che si adattano senza stravolgere l’operatività.

Contabilità, gestione ordini, customer care, marketing, controllo qualità e supply chain.

La digitalizzazione converte processi analogici in digitali, l’automazione li rende autonomi e intelligenti.

La RPA automatizza attività ripetitive utilizzando software che replicano le azioni dell’utente umano su sistemi informatici.

Sì, le soluzioni moderne sono scalabili e accessibili, ideali anche per piccole e medie imprese.

Sono soluzioni pratiche basate su AI che risolvono problemi specifici di business, come il riconoscimento documentale o la previsione della domanda.

Offre analisi predittive, raccomandazioni automatizzate e insight in tempo reale basati su grandi volumi di dati.

Machine learning, NLP (elaborazione linguaggio naturale), visione artificiale, reti neurali e AI conversazionale.

Analizzando i flussi aziendali, identificando le aree critiche e implementando soluzioni su misura con strumenti avanzati.

In media da 2 a 12 settimane, a seconda della complessità del processo e del livello di personalizzazione.

Sì, attraverso progetti pilota che validano il modello su un ambito specifico prima della diffusione aziendale.

Offre assistenza 24/7, risposte rapide, riduce il carico del customer service e migliora l’esperienza utente.

L’AI debole esegue compiti specifici (es. classificare dati), mentre l’AI forte mira a replicare l’intelligenza umana generale (non ancora realizzata).

No, trasforma i ruoli: riduce le attività ripetitive e libera tempo per compiti strategici e creativi.

Implementando protocolli di cybersecurity, gestione degli accessi e audit continui.

Sì, ottimizza campagne pubblicitarie, segmenta il pubblico e personalizza le comunicazioni in modo automatico.

Con KPI come ROI, tempo risparmiato, riduzione errori, soddisfazione utente e performance operative.

È l’integrazione tra RPA e AI per creare processi decisionali autonomi, intelligenti e adattivi.

Effettuare un assessment dei processi esistenti per identificare i punti critici e i benefici attesi.

Sì, l’automazione può essere parziale, mirata alle fasi più onerose o a basso valore aggiunto.

Il management assume un ruolo più strategico, focalizzato su interpretazione dei dati e guida al cambiamento.

Aumenta la rapidità, la precisione e la disponibilità del servizio, migliorando la soddisfazione dei clienti.

Sì, tramite analisi dei profili, previsione del turnover, ottimizzazione della selezione e formazione personalizzata.

Stabilendo policy di qualità, privacy e sicurezza dei dati in ogni fase del progetto.

Processi automatizzati riducono sprechi, consumi e migliorano l’efficienza energetica.

Per l’approccio personalizzato, l’esperienza multisettoriale e la capacità di trasformare la tecnologia in valore.

Contattandoci per un assessment iniziale: analizzeremo i tuoi processi e individueremo soluzioni su misura per l’innovazione aziendale.

L’automazione crea una struttura operativa replicabile, che permette di gestire volumi crescenti senza aumentare in modo proporzionale le risorse, mantenendo efficienza e controllo.

Processi legati all’analisi dei dati, alla previsione della domanda, alla gestione documentale e al supporto decisionale trovano nell’AI un potente alleato per ridurre tempi e aumentare precisione.

La RPA digitalizza attività ripetitive senza modificare l’infrastruttura esistente, rendendo l’automazione un passaggio rapido e accessibile per qualsiasi realtà aziendale.

Sì, i modelli predittivi supportano una valutazione più tempestiva e accurata dei rischi, offrendo strumenti utili per prendere decisioni basate su scenari realistici.

Automatizzare attività a basso valore riduce gli sprechi e ottimizza l’impiego delle risorse, liberando tempo per aree che generano impatto diretto sul business.

Sì, è utile per supportare onboarding, gestione documenti, risposte alle policy aziendali e automazione delle richieste HR, migliorando la produttività interna.

I flussi diventano più lineari, tracciabili e integrati, con un maggiore controllo in tempo reale e una riduzione degli errori di processo.

Consentono di monitorare performance, anomalie e progressi in modo visuale e immediato, facilitando il controllo operativo e decisionale.

L’AI consente di anticipare tendenze, personalizzare servizi e reagire con rapidità ai cambiamenti, rafforzando la capacità adattiva delle aziende.

Alcune attività decisionali possono essere supportate da AI, mentre quelle creative traggono beneficio dalla riduzione del carico operativo, liberando spazio per il pensiero progettuale.

Sanità, finance, logistica e retail adottano soluzioni AI per migliorare previsione, automazione e customer experience in contesti complessi e dinamici.

Sì, automatizzare le verifiche e i controlli migliora la tracciabilità, riduce i rischi di errore e facilita l’adeguamento continuo alle normative vigenti.

Il machine learning analizza pattern nei dati e adatta le soluzioni in base ai risultati, migliorando progressivamente l’efficacia dei processi automatizzati.

Non necessariamente. Esistono soluzioni modulari e personalizzabili che possono essere integrate con il supporto di partner come Vismarcorp, senza caricare l’IT interno.

Permette di automatizzare porzioni di processo su più reparti, favorendo un’evoluzione graduale e coerente con la struttura organizzativa.

Sì, prevede la domanda, ottimizza i riordini e riduce le giacenze, migliorando la rotazione dei prodotti e riducendo costi logistici.

Resistenze culturali, scarsa mappatura dei processi e mancanza di obiettivi chiari possono rallentare o compromettere i risultati attesi.

Attraverso formazione mirata, coinvolgimento attivo e strumenti che semplificano l’interazione con le nuove tecnologie.

Personalizza l’interazione, offre risposte in tempo reale e anticipa i bisogni grazie all’elaborazione di dati comportamentali e preferenze.

Le soluzioni low-code permettono implementazioni rapide e agili, mentre le full custom offrono massima aderenza ai processi, ideali per contesti complessi.