Tecnologia AI. Come si abbina una soluzione AI a un problema aziendale? | AI nel business #51

Tecnologia AI per la tua azienda – come prepararsi alla sua implementazione?

Cosa vale la pena sapere per sfruttare adeguatamente le tecnologie moderne a beneficio della propria azienda? Prima di tutto, il fatto che non tutte le aziende hanno bisogno della tecnologia AI nel suo attuale stadio di sviluppo. Tuttavia, dato il ritmo di sviluppo dell’intelligenza artificiale, vale la pena pensare ora alle opportunità che essa offre alle imprese.

La maggior parte delle piccole imprese che si affidano a una presenza digitale può già migliorare significativamente le prestazioni aziendali utilizzando l’AI. Anche le aziende più grandi che utilizzano dati dei clienti, pianificano la logistica o sviluppano linee di produzione moderne ne trarranno beneficio. In altre parole, quasi tutte le aziende presto non potranno fare a meno dell’aiuto della tecnologia AI se vogliono rimanere competitive. Tuttavia, da dove cominciare?

Definisci il problema aziendale che vuoi risolvere con l’intelligenza artificiale

Il primo passo per implementare la tecnologia AI nella tua azienda è descrivere in dettaglio il problema aziendale che vuoi risolvere con essa. Dobbiamo essere chiari e comprendere la sua relazione con i nostri obiettivi aziendali.

Prendiamo l’esempio di una piccola azienda manifatturiera che ha difficoltà a prevedere la domanda per i suoi prodotti. La tecnologia AI può essere utilizzata per:

• Analisi dei dati di mercato attuali,
• Ricerca competitiva, e
• Analisi delle tendenze storiche delle vendite,

Questo renderà le previsioni più accurate per la domanda futura.

Un’istituzione più grande può fare lo stesso. Ad esempio, una banca che desidera ottimizzare le proprie procedure di prestito. Attualmente applica determinati filtri alle domande di prestito che rifiutano automaticamente quelle più rischiose. Tuttavia, la banca approva ancora troppe domande che successivamente affrontano problemi di rimborso.

In entrambi i casi, l’obiettivo è creare un modello predittivo che faciliterà la pianificazione – identificando prestiti potenzialmente cattivi o prevedendo fluttuazioni stagionali nella domanda. Indipendentemente dalle dimensioni dell’azienda, nel primo passo della pianificazione dell’implementazione della tecnologia AI, dobbiamo verificare che i dati dei clienti che abbiamo contengano le informazioni necessarie per risolvere questo particolare problema aziendale.

Definisci obiettivi e aspettative per l’implementazione della tecnologia AI

Successivamente, è una buona idea definire obiettivi di analisi dei dati che raggiungeranno gli obiettivi aziendali stabiliti. Gli obiettivi dovrebbero essere specifici, quindi utilizza il metodo SMART, ad esempio. Il suo nome deriva dalle parole specifico, misurabile, raggiungibile, rilevante e tempestivo.

Un obiettivo SMART per una piccola azienda di contabilità che introduce la tecnologia AI potrebbe essere il seguente: “Automatizzare l’inserimento e l’analisi dei dati entro 12 mesi per ridurre il tempo di assistenza clienti del 50% e migliorare l’accuratezza del 90%.”

• Obiettivi specifici (SMART) sono chiari e ben definiti. Ad esempio, invece della formulazione “serviremo più clienti”, un obiettivo SMART specifica cosa deve essere fatto – inserimento e analisi dei dati automatizzati – e in quale periodo, entro 12 mesi,
• Obiettivi misurabili ci aiutano a valutare se un obiettivo è stato raggiunto. Ad esempio, l’obiettivo “ridurre il tempo di assistenza clienti della metà e migliorare l’accuratezza del 90%” è misurabile perché possiamo vedere come è migliorata la performance,
• Obiettivi raggiungibili sono realistici alla luce delle prestazioni passate dell’azienda. L’obiettivo nell’esempio è raggiungibile se l’azienda di contabilità ha già conoscenze ed esperienze nell’inserimento e nell’analisi dei dati. La tecnologia AI può aiutare l’azienda a raggiungerli.
• Obiettivi rilevanti riguardano la strategia aziendale delineata nell’esempio e i suoi obiettivi aziendali, come il miglioramento della produttività e del servizio clienti.
• Obiettivi tempestivi hanno una data di completamento specifica. Questo facilita la valutazione dei progressi verso di essi e la suddivisione in sotto-obiettivi gestibili.

Qui, la tecnologia AI può aiutare ad analizzare grandi quantità di dati, rilevare anomalie e garantire accuratezza.

Con l’intelligenza artificiale, dovremmo definire misure di successo per l’analisi dei dati (ad es., 90% di accuratezza di un modello predittivo) e parametri di riferimento per valutare il successo (ad es., riduzione dei tassi di errore). Questo ci permetterà di valutare se l’implementazione dell’AI ha portato i benefici aziendali previsti.

Informati sui tipi di tecnologie AI e le loro applicazioni

Ci sono molte tecniche e strumenti AI che aiutano nel business. Tra i più popolari ci sono:

• Machine Learning (ML) – algoritmi che apprendono e migliorano le loro prestazioni basandosi sui dati senza la necessità di programmazione esplicita, un esempio sarebbe un algoritmo che raccomanda prodotti ai clienti che potrebbero interessarli in base alla loro storia di acquisti e preferenze,
• Deep Learning (DL) – una variazione più avanzata del machine learning che utilizza reti neurali artificiali. Viene utilizzato, tra le altre cose, per riconoscere i volti dei clienti in un negozio, consentendo un servizio e raccomandazioni personalizzate.
• Natural Language Processing (NLP) – comprensione, interpretazione e generazione del linguaggio umano in forma testuale o parlata, utilizzato, ad esempio, per creare email personalizzate per i clienti,
• Assistenti virtuali e chatbot – sistemi automatizzati che conducono conversazioni in linguaggio naturale e forniscono, ad esempio, un voicebot nel dipartimento di assistenza clienti che risponde automaticamente al telefono e conduce conversazioni sulle offerte dell’azienda,
• Analisi predittiva – costruzione di modelli per prevedere eventi futuri basati su dati storici, che possono essere utilizzati, ad esempio, per prevedere l’abbandono dei clienti,
• Robotic Process Automation (RPA) – automatizza compiti ripetitivi, come l’inserimento dei dati o la fatturazione,
• Generative AI – per creare testo, immagini, voce o video, in modo da poter accelerare significativamente la creazione di materiali di marketing o generare automaticamente descrizioni uniche dei prodotti per il tuo negozio online basate su immagini e caratteristiche principali,

Un’analisi più approfondita delle capacità di ciascuna di queste tecnologie garantirà che tu possa selezionare gli strumenti AI giusti per il particolare problema aziendale della tua azienda.

Prepara i tuoi dati per l’uso della tecnologia AI

Le piccole aziende spesso hanno set di dati limitati, quindi è fondamentale gestirli correttamente. Tuttavia, anche questo set limitato può essere utilizzato per addestrare modelli AI semplici. Ad esempio, un piccolo negozio online può utilizzare i dati di acquisto dei clienti per fare raccomandazioni di prodotto personalizzate.

Una volta che ti assicuri di avere dati storici sufficienti, ad esempio sul comportamento dei clienti, spesso è sufficiente combinare i dati che hai con strumenti AI pronti all’uso disponibili nel cloud, come:

• Amazon SageMaker – una piattaforma per costruire, addestrare e distribuire modelli di machine learning,
• Microsoft Azure Machine Learning – uno strumento per creare e utilizzare modelli predittivi,
• Vertex AI Platform – un insieme di strumenti AI e ML nel cloud di Google.

Fonte: Google Cloud (https://cloud.google.com/)

Con l’automazione, i sistemi interni di un’azienda possono essere integrati con soluzioni AI esterne senza coinvolgere sviluppatori per costruire modelli da zero. Questo riduce significativamente i costi e accelera l’implementazione dell’AI.

Esplora le opzioni di implementazione dell’AI e scegli il metodo giusto

Esistono vari modi per implementare la tecnologia AI nel business:

1. Sviluppo di modelli e sistemi AI proprietari da parte di un team interno di sviluppatori e analisti di dati.
2. Esternalizzare la costruzione di soluzioni AI dedicate a un’azienda esterna.
3. Utilizzare modelli e strumenti AI pronti all’uso disponibili nel cloud in un modello “AI come servizio” (AIaaS)

Ognuno dei metodi sopra ha i suoi vantaggi e svantaggi in termini di costi, tempo di implementazione o flessibilità. Tuttavia, le piccole imprese dovrebbero prima considerare le soluzioni AI pronte all’uso disponibili sul mercato – come i già citati AWS SageMaker o Vertex AI, che sono spesso più convenienti e più facili da implementare, offrendo modelli predittivi pronti all’uso che possono essere utilizzati per analizzare il comportamento dei clienti. E anche strumenti più specializzati, come:

• ClickUp, uno strumento AI per la gestione dei progetti,
• Jasper AI – assistenza basata su AI nella scrittura di materiali di marketing,
• Microsoft Power BI – uno dei migliori strumenti di visualizzazione dei dati che presenta tecnologia AI per il riconoscimento delle immagini e l’analisi del testo per scoprire informazioni nascoste e preziose nei tuoi dati.

Fonte: Microsoft (https://learn.microsoft.com/)

Considera i costi e i benefici dell’implementazione dell’AI

Implementare nuove tecnologie comporta sempre dei costi. Nel caso dell’AI, i benefici a lungo termine spesso superano i costi iniziali. Tuttavia, è necessario valutare:

• il costo di sviluppo e mantenimento di sistemi AI interni o l’utilizzo di una piattaforma AI esterna,
• potenziali risparmi attraverso processi automatizzati e decisioni migliori,
• possibile aumento dei ricavi grazie a un miglior servizio clienti, raccomandazioni più pertinenti, ecc.
• altri potenziali benefici, come tempi di risposta ridotti e riduzione degli errori.

Ad esempio, una piccola azienda di logistica che investe in sistemi AI per ottimizzare i percorsi di consegna può ridurre significativamente i costi del carburante e i tempi di consegna, il che si tradurrà direttamente in una maggiore soddisfazione del cliente e nella capacità di effettuare più viaggi nello stesso lasso di tempo.

Preparati al cambiamento e monitora i risultati dell’implementazione della tecnologia AI

Implementare una nuova tecnologia richiede adattamento. I dipendenti e i processi aziendali devono essere preparati per questo. Ad esempio, per un piccolo salone di bellezza, implementare la tecnologia AI per gestire la programmazione e le prenotazioni dei clienti potrebbe richiedere una formazione del personale, ma a lungo termine, può portare a una migliore organizzazione e maggiore soddisfazione dei clienti.

È anche utile monitorare gli effetti del progetto AI in modo continuo e correggere il corso se i risultati deviano dalle aspettative. Misure come:

• accuratezza dei modelli predittivi,
• tassi di conversione o
• soddisfazione del cliente

Forniranno informazioni su se l’AI sta aiutando a raggiungere gli obiettivi aziendali. Permetteranno anche un miglioramento continuo dei modelli AI per aumentarne la rilevanza e il valore per l’azienda.

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