L'intelligenza artificiale generativa sta rivoluzionando la tecnologia e i processi aziendali. Nonostante il vasto potenziale, il suo ruolo nel supportare o sostituire l'intelligenza umana non è ancora chiaro, specialmente nelle decisioni aziendali. Questa tesi esplora le potenzialità dei chatbot basati su AI generativa nel migliorare l'efficienza operativa e i processi decisionali aziendali. Propone un'analisi sperimentale utilizzando ChatGPT e Perplexity in contesti aziendali realistici. La ricerca copre una panoramica dell'AI generativa, una comparazione tra sistemi esistenti, e la descrizione degli esperimenti condotti. L'obiettivo è valutare l'efficacia e i limiti di queste tecnologie, evidenziando il loro ruolo strategico nel panorama professionale e le implicazioni per l'interazione impresa-cliente. La tesi fornisce un contributo empirico alla letteratura esistente, ponendo le basi per future ricerche e applicazioni.
Chatbot Generativi per la Business Analysis e il Supporto Decisionale: Sperimentazioni e Valutazioni
DE PRETTO, GIOVANNI
2024/2025
Abstract
L'intelligenza artificiale generativa sta rivoluzionando la tecnologia e i processi aziendali. Nonostante il vasto potenziale, il suo ruolo nel supportare o sostituire l'intelligenza umana non è ancora chiaro, specialmente nelle decisioni aziendali. Questa tesi esplora le potenzialità dei chatbot basati su AI generativa nel migliorare l'efficienza operativa e i processi decisionali aziendali. Propone un'analisi sperimentale utilizzando ChatGPT e Perplexity in contesti aziendali realistici. La ricerca copre una panoramica dell'AI generativa, una comparazione tra sistemi esistenti, e la descrizione degli esperimenti condotti. L'obiettivo è valutare l'efficacia e i limiti di queste tecnologie, evidenziando il loro ruolo strategico nel panorama professionale e le implicazioni per l'interazione impresa-cliente. La tesi fornisce un contributo empirico alla letteratura esistente, ponendo le basi per future ricerche e applicazioni.| File | Dimensione | Formato | |
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https://hdl.handle.net/20.500.12608/84611