Capgemini lancia una nuova serie di soluzioni basate sull’AI generativa

Considerato il notevole interesse verso l’AI generativa, il Gruppo ha rafforzato le proprie capacità e sta lanciando una nuova serie di soluzioni end-to-end per rispondere alla forte richiesta del mercato

Milano, 1° settembre 2023 – Già leader di mercato nel campo dei dati e dell’intelligenza artificiale, Capgemini è ben posizionata per supportare i clienti nella loro prossima trasformazione digitale, grazie a un’ampia gamma di servizi legati all’AI generativa, a una profonda esperienza settoriale e a capacità di delivery industrializzate.

In qualità di partner di riferimento per la trasformazione digitale e di business dei propri clienti, Capgemini ha realizzato negli ultimi anni molti importanti progetti di AI generativa, in particolare nei settori Life Sciences, Consumer Products & Retail e Financial Services[1]. Negli ultimi mesi, Capgemini ha assistito a un’accelerazione dell’interesse e della domanda dei clienti nei confronti dell’AI generativa. In questo contesto, il Gruppo ha deciso di lanciare un portfolio di servizi di AI generativa che spazia dalla definizione della strategia allo sviluppo operativo e all’implementazione su larga scala. Il portfolio comprende:

• “Generative AI Strategy”, che consente ai CxO di definire e dare priorità ai casi d’uso dell’AI generativa più rilevanti per la loro azienda, dimostrare il valore tangibile che è possibile ottenere e individuare persone, processi e tecnologie in grado di portare su scala gli investimenti in AI generativa, mitigando al contempo i rischi.
• “Generative AI for Customer Experience”, che consente alle aziende di sfruttare l’AI generativa per migliorare l’esperienza dei propri clienti, grazie a 4 assistenti dedicati. Potranno infatti creare un’esperienza iper-personalizzata con un assistente di progettazione virtuale, migliorare le funzionalità self-service dei clienti con chatbot personalizzati, potenziare i servizi di customer care con un assistente per la gestione di contenuti e informazioni e incrementare le prestazioni dei team di vendita con un assistente per la conoscenza di prodotti e offerte.
• “Generative AI for Software Engineering”, che aiuta a migliorare l’efficienza e la qualità dell’intero ciclo di vita del software (da progettazione e codifica a documentazione, collaudo, distribuzione e operazioni), accelerare il time-to-market di nuove soluzioni software e ridurre il debito tecnico[2] delle imprese facilitando i programmi di modernizzazione dei sistemi informativi. Consente inoltre di aumentare la sicurezza riducendo la superficie di attacco, identificando automaticamente le vulnerabilità e proponendo patch ai team di sviluppo.
• “Custom Generative AI for Enterprise”, che consente alle imprese che dispongono di dati sensibili di beneficiare di un’AI generativa personalizzata e adattata ai loro dati proprietari, al fine di ottenere il massimo impatto sul valore aziendale. Il Gruppo ha progettato una piattaforma che combina la potenza dei modelli di grandi dimensioni aperti e pre-addestrati (LFM[3]) con i dati proprietari dell’azienda, per adattarli alle esigenze di ciascun cliente. Questi modelli personalizzati, basati sul know-how aziendale, possono creare risultati unici e affidabili e aiutare le organizzazioni ad accelerare su molti fronti, dalla customer experience alle attività di ricerca e sviluppo, nonché assistere le funzioni di supporto e di business per migliorare le prestazioni.

“L’AI generativa sta già diventando un pilastro fondamentale della trasformazione digitale delle aziende e vediamo molte opportunità di creare valore di business per i nostri clienti, che vanno ben oltre gli aumenti di produttività”, commenta Franck Greverie, Chief Portfolio Officer, leader di Global Business Line[4] e membro del Group Executive Board di Capgemini. “Siamo orgogliosi di essere un partner di riferimento per i nostri clienti per il supporto che offriamo al loro percorso di adozione dell’AI generativa, dalla definizione della strategia alla selezione dei casi d’uso prioritari, fino alle fasi di sviluppo e implementazione su larga scala. Per i clienti che dispongono di dati proprietari chiave, sviluppiamo soluzioni di AI generativa personalizzate e ottimizzate per creare il massimo valore. Ci troviamo in un momento cruciale dato che l’AI generativa sta ulteriormente accelerando la forte domanda del mercato per i servizi di intelligenza artificiale.”

Il Gruppo sta attualmente collaborando con l’aeroporto di Heathrow per migliorare l’esperienza dei passeggeri implementando soluzioni e servizi all’avanguardia, in particolare in termini di e-commerce, grazie alla sua offerta Generative AI for Customer Experience.

“Siamo entusiasti di collaborare con Capgemini per migliorare l’esperienza dei passeggeri che transitano nel nostro aeroporto. Insieme ai partner di Capgemini nel campo dell’AI generativa stiamo sviluppando soluzioni per un servizio clienti più rapido, completo e reattivo, consentendo ai nostri passeggeri di essere supportati ancora meglio”, ha dichiarato Pete Burns, Marketing and Digital Director dell’Aeroporto Heathrow Limited.

Capgemini ha creato una practice dedicata all’AI generativa per rafforzare rapidamente le proprie competenze e capacità di delivery, nonché un Generative AI Lab per seguire l’evoluzione della tecnologia, perseguire programmi di ricerca sui suoi casi d’uso e collaborare con aziende e mondo accademico. Il Gruppo ha già annunciato nuove partnership lungo l’intera catena del valore dell’AI generativa, tra cui quelle con Google Cloud e Microsoft. Capgemini punta a formare gran parte della sua forza lavoro nell’ambito dell’AI generativa, inserendo la formazione sull’intelligenza artificiale come requisito chiave in tutti i suoi programmi di sviluppo e formazione.

[1] Ad esempio, il Gruppo ha supportato diverse banche nella conversione del codice verso nuovi linguaggi di programmazione e nel miglioramento della customer experience attraverso un self-service avanzato, e sta sviluppando uno strumento di creazione di contenuti basato sull’AI generativa per assistere i team di marketing di un grande gruppo di prodotti di consumo.

[2] Si riferisce al costo implicito delle future rielaborazioni necessarie quando si sceglie una soluzione tecnica più semplice ma limitata, piuttosto che una soluzione più solida che avrebbe richiesto più tempo per essere sviluppata.

[3] Large Foundation Models.

[4] Cloud Infrastructure Services, Business Services e Insights & Data Director.