Le implementazioni AI più interessanti nelle aziende nel 2024 | L'intelligenza artificiale nell'azienda n. 63

In questo articolo daremo uno sguardo più da vicino ad alcune interessanti implementazioni dell'intelligenza artificiale nelle aziende. Dall'uso dell'apprendimento automatico da parte di Stripe per rilevare le frodi, alle esperienze di ordine personalizzate di Swiggy, a GitHub Copilot che fornisce supporto in tempo reale agli sviluppatori. Questi esempi mostrano come l’intelligenza artificiale stia alimentando la creazione di servizi innovativi, trasformando le esperienze dei clienti, aumentando i tassi di conversione e semplificando i processi interni per aziende e istituzioni. Continuare a leggere.

Implementazioni dell'intelligenza artificiale in Stripe

Stripe (https://stripe.com/) è una piattaforma di pagamento avanzata che consente ad aziende e istituzioni di elaborare transazioni sia online che in contesti di vendita al dettaglio tradizionali. Fornisce soluzioni integrate per la gestione dei pagamenti, la fatturazione, l'automazione dei processi finanziari e la creazione di programmi di abbonamento e fidelizzazione. L'applicazione di moderne tecnologie, incluso il machine learning, consente a Stripe di ottimizzare le conversioni e ridurre al minimo il rischio di frode. Nel 2023, Stripe viene riconosciuta come una delle soluzioni più innovative nel campo dei sistemi di pagamento online.

Ma perché Stripe Radar è una delle implementazioni AI più interessanti nelle aziende nel 2023? Stripe Radar utilizza tecniche di intelligenza artificiale avanzate per il rilevamento rapido e preciso delle frodi, rendendolo quest'anno una delle soluzioni più innovative nel settore dei pagamenti online. I suoi principali vantaggi includono:

• Velocità e precisione . Radar Stripe valuta oltre 1000 dettagli di transazioni in meno di 100 millisecondi, bloccando accuratamente le transazioni rischiose. Si raggiunge una precisione tale per cui solo lo 0,1% dei pagamenti validi viene erroneamente rifiutato.
• Modelli ML avanzati . Stripe è passato dall'apprendimento automatico di base alle reti neurali avanzate, migliorando notevolmente le prestazioni del modello.
• Architettura innovativa . L'architettura più recente ha consentito un training del modello più rapido e una migliore scalabilità, consentendo una prototipazione e un'implementazione più rapida di nuove idee.

Fonte: Stripe (https://stripe.com/)

"Complete the Look", ovvero l'implementazione dell'intelligenza artificiale di Walmart

Walmart, il colosso americano dei supermercati, offre una vasta gamma di prodotti, tra cui generi alimentari, abbigliamento, cosmetici, elettronica e altro ancora. Essendo uno dei principali rivenditori a livello globale, Walmart impiega oltre 2,3 milioni di persone in tutto il mondo. Tuttavia, recentemente ha ampliato la sua presenza anche nel campo dell’intelligenza artificiale.

Il modulo “Complete the Look” (CTL) appena lanciato da Walmart è un innovativo sistema di raccomandazione di prodotti nella categoria moda e arredamento per la casa. Ma perché CTL è considerata una delle implementazioni AI più interessanti nel 2023?

• Personalizzazione dello stile. CTL genera outfit completi e stilizzati attorno al prodotto selezionato dal cliente, facilitando la scoperta e la scelta dei pezzi del guardaroba adatti.
• Maggiore fiducia e conversione . Presentare outfit personalizzati accresce la fiducia dei clienti nelle loro scelte e li incoraggia all'acquisto.
• Risparmio di tempo . Il sistema ti consente di mettere insieme rapidamente interi outfit invece di cercare singoli articoli, rendendo lo shopping più efficiente.
• Algoritmi avanzati. CTL utilizza vari algoritmi, tra cui la generazione dell'aspetto e l'espansione della copertura, per adattare e personalizzare i consigli per gli utenti.

Questa innovazione risolve il problema del sovraccarico di informazioni e della scelta tra un vasto numero di opzioni disponibili, offrendo ai clienti un'esperienza di acquisto facile e divertente, stimolante e stilisticamente coerente.

Fonte: Medio (https://medium.com/walmartglobaltech/personalized-complete-the-look-model-ea093aba0b73)

Uber: previsioni ETR

Uber è un'app mobile per prenotare viaggi in auto, ma le sue innovazioni legate all'intelligenza artificiale non si fermano ai trasporti. Prendiamo ad esempio i parcheggi degli aeroporti. Con l'introduzione dell'ETR Forecasting (Estimated Time to Request), Uber ha implementato un sistema all'avanguardia per prevedere i tempi di attesa degli autisti negli aeroporti. Utilizzando sofisticati modelli di intelligenza artificiale, anticipa la domanda e la lunghezza delle code, tenendo conto delle fluttuazioni delle code e di elementi esterni come i ritardi dei voli. Questo sistema fornisce agli autisti informazioni sui tempi di attesa previsti, aiutandoli a gestire il proprio tempo in modo più efficace e a pianificare meglio le proprie posizioni.

Perché questa soluzione innovativa è degna di nota? Principalmente a causa di:

• Problema risolto . Le previsioni ETR di Uber affrontano la sfida di avere troppi o troppi autisti negli aeroporti, con conseguenze sia sui passeggeri che sugli autisti. Le carenze fanno sì che i passeggeri aspettino più a lungo, mentre le eccedenze fanno perdere tempo ai conducenti mentre aspettano.
• Innovazione . Il sistema di previsione informa gli autisti sul tempo di attesa previsto per le richieste, permettendo loro di gestire al meglio il proprio tempo e il proprio posizionamento.
• Applicazione dell'IA . Utilizza modelli di intelligenza artificiale avanzati per prevedere la domanda e la lunghezza delle code, considerando le dinamiche delle code e fattori esterni come i ritardi dei voli.
• Impatto sul settore . Si tratta di una delle implementazioni IA più interessanti del 2023 perché ottimizza l’allocazione delle risorse in tempo reale, migliorando l’efficienza e l’esperienza utente dei servizi Uber negli aeroporti.

Fonte: Uber (https://www.uber.com/en-GB/blog/demand-and-etr-forecasting-at-airports/)

Implementazioni dell'intelligenza artificiale su Pinterest

Pinterest (https://pinterest.com/) probabilmente non ha bisogno di presentazioni. Questa piattaforma di social media americana consente agli utenti di sfogliare e condividere foto, GIF e video che coprono vari argomenti come moda, cucina, interior design e altro ancora. Gli utenti possono creare le proprie bacheche con contenuti visivi che trovano interessanti ed esplorare le bacheche di altre persone per trarne ispirazione.

La piattaforma si basa sulla pubblicità e nel 2023 ha abbracciato l’intelligenza artificiale per passare dai tradizionali metodi reattivi a quelli più proattivi per impedire agli inserzionisti di abbandonare. Questa si distingue come una delle implementazioni di intelligenza artificiale più importanti nel 2023 perché:

• Affronta la sfida degli inserzionisti che abbandonano la piattaforma Pinterest. Tradizionalmente, questo problema veniva affrontato solo dopo che gli inserzionisti se ne erano già andati, rendendo difficile riconquistarli. Grazie al Machine Learning (ML), ora consente il rilevamento precoce del potenziale abbandono, consentendo al team di adottare misure proattive.
• Il team di Pinterest ha creato un modello di Machine Learning (ML) che prevede la probabilità di abbandono degli inserzionisti nei prossimi 14 giorni. Utilizza una serie di funzionalità dell'inserzionista per effettuare questa previsione. Il team di vendita utilizza queste informazioni per dare priorità alle azioni volte a prevenire l'abbandono.
• Esperimenti preliminari hanno dimostrato che questo approccio può ottenere una riduzione del 24% del tasso di abbandono nel gruppo test rispetto al gruppo di controllo. Ciò indica l’efficacia di un approccio proattivo nel prevenire l’abbandono.

Stitch Fix, ovvero titoli e descrizioni di prodotti generati dall'intelligenza artificiale

Stitch Fix (https://www.stitchfix.com/) è una piattaforma innovativa che consente agli utenti di ordinare abbigliamento tramite un'app mobile. Gli utenti possono compilare un sondaggio specificando le loro preferenze di stile, dimensioni e budget. Successivamente, ricevono cinque suggerimenti di abbigliamento selezionati individualmente da un pool di oltre 1000 marchi e stili diversi.

Stitch Fix utilizza algoritmi avanzati di intelligenza artificiale per generare titoli di annunci accattivanti e descrizioni dettagliate dei prodotti. Ciò rende il processo di creazione di contenuti di marketing e descrizioni di prodotto meno dispendioso in termini di tempo e denaro, garantendo al tempo stesso unicità e coerenza con l'immagine del marchio.

L’azienda utilizza il metodo “expert-in-the-loop”, combinando la creatività dell’intelligenza artificiale con la supervisione umana, garantendo alta qualità ed efficienza. Con l'intelligenza artificiale, Stitch Fix può generare descrizioni di prodotto per centinaia di migliaia di stili, affrontando le sfide di portata e complessità dell'e-commerce. Il miglioramento continuo degli algoritmi insieme alla conoscenza degli esperti consente un miglioramento costante della qualità dei contenuti generati.

Questa innovazione affronta il lungo e costoso processo di creazione di contenuti di marketing per l'e-commerce e le descrizioni dei prodotti, garantendo al tempo stesso unicità e allineamento con lo stile del marchio.

Swiggy

Swiggy (https://www.swiggy.com/) è un servizio indiano di consegna di cibo online che consente agli utenti di ordinare pasti da ristoranti locali. L'app Swiggy offre la possibilità di scegliere i piatti dai ristoranti preferiti, tenere traccia degli ordini in tempo reale e utilizzare funzionalità aggiuntive come consigli personalizzati e un valore minimo dell'ordine impostato.

Swiggy ha utilizzato l'intelligenza artificiale per personalizzare gli ordini di cibo nella sua app, risolvendo il "paradosso della scelta". Ecco i punti chiave:

• Paradosso della scelta. Swiggy ha notato che i clienti hanno difficoltà a decidere cosa ordinare a causa delle troppe opzioni. Questo fenomeno, noto come “paradosso della scelta”, porta all’insoddisfazione dei clienti.
• Personalizzazione degli ordini. L'azienda ha introdotto un sistema di raccomandazione per "cestini" con un numero limitato di piatti adattati alle preferenze del cliente per facilitare la scelta e migliorare l'esperienza dell'utente.
• Applicazione dell'intelligenza artificiale . Swiggy utilizza l'intelligenza artificiale per analizzare i dati storici degli ordini, le preferenze dietetiche dei clienti e la stagionalità dei prodotti per generare consigli personalizzati.

Questa innovazione affronta il problema delle troppe scelte, migliorando sia la soddisfazione del cliente che l’efficienza della piattaforma. È uno degli usi più interessanti dell'intelligenza artificiale nelle aziende nel 2023 per la sua efficacia e complessità.

Implementazioni dell'intelligenza artificiale in FoodPanda

Foodpanda (https://www.foodpanda.my/) è un servizio di consegna di cibo online che consente agli utenti di ordinare pasti da ristoranti locali tramite l'app. L'app Foodpanda consente agli utenti di ordinare i propri piatti preferiti, monitorare lo stato dei propri ordini in tempo reale e accedere a varie funzionalità, tra cui consigli personalizzati e un valore minimo dell'ordine impostato.

Foodpanda utilizza i test A/B per migliorare il suo menu e aumentare i tassi di conversione. L'innovazione prevede l'aggiornamento della versione B del menu attraverso la pianificazione e l'automazione avanzate. Ecco i punti chiave:

• Testare l'automazione . Utilizzo di Apache Airflow per automatizzare il processo di aggiornamento del menu.
• Scalabilità . L'ottimizzazione del processo consente test più rapidi, anche in più paesi.
• Efficienza . Riduzione del tempo di esecuzione da 9 ore a circa 3,75 ore e abbassamento del tasso di errore al 2,2%
• Ulteriori miglioramenti . Sono previsti ulteriori miglioramenti, come la configurazione dell'impaginazione dinamica e DAG separati per i diversi paesi.

Grazie a queste innovazioni, Foodpanda affronta il problema degli aggiornamenti dei menu lenti e inefficaci, fondamentali per mantenere la competitività e aumentare la soddisfazione degli utenti.

Fonte: FoodPanda (https://www.foodpanda.my/)

Zillow

Zillow (https://www.zillow.com/) è una piattaforma immobiliare online che facilita la ricerca, l'acquisto, l'affitto e la vendita di proprietà per i suoi utenti. La piattaforma presenta milioni di annunci immobiliari, consentendo agli utenti di confrontare valori e connettersi con esperti del settore locale. Zillow utilizza tecnologie avanzate, incluso l'apprendimento automatico, per fornire valutazioni immobiliari accurate e semplificare i processi di acquisto, vendita o affitto.

L’approccio innovativo di Zillow alla valutazione immobiliare attraverso lo strumento “Neural Zestimate” posiziona l’azienda come un attore forte tra gli innovatori dell’intelligenza artificiale. Ecco i punti chiave che illustrano perché “Neural Zestimate” è una delle implementazioni di intelligenza artificiale più interessanti:

• Risposta rapida ai cambiamenti del mercato . Grazie a “Neural Zestimate”, Zillow può rispondere rapidamente ai cambiamenti del mercato immobiliare, fornendo valutazioni aggiornate su scala nazionale,
• Aggiornamenti semplificati . Il nuovo sistema rende molto più semplice l’aggiornamento e il mantenimento dei modelli di valutazione, migliorandone l’accuratezza,
• Tendenze locali e stagionali "Neural Zestimate" incorpora efficacemente le informazioni locali e i cambiamenti stagionali del mercato nel processo di apprendimento, consentendo stime più accurate dei valori delle case.
• Intervallo di valutazione . “Neural Zestimate” utilizza la regressione quantilica per generare fasce di prezzo, fornendo una migliore comprensione del potenziale valore della proprietà e riducendo l’incertezza nella stima.

Questa innovazione affronta il problema della mancanza di valutazioni immobiliari attuali e accurate, che sono cruciali sia per i venditori che per gli acquirenti nel dinamico mercato immobiliare.

GitHub Copilot con implementazioni AI

L'elenco delle implementazioni innovative dell'intelligenza artificiale non potrebbe essere completo senza GitHub Copilot, uno strumento di codifica basato sull'intelligenza artificiale che utilizza modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) di OpenAI. GitHub Copilot rappresenta una svolta nella generazione di codice, consentendo suggerimenti di codice in tempo reale all'interno dell'ambiente IDE.

Grazie alla collaborazione con OpenAI, i creatori di ChatGPT, e ai continui miglioramenti ai modelli LLM, Copilot sta diventando sempre più preciso e adattato alle esigenze degli utenti. Questo strumento migliora la produttività dei programmatori automatizzando parti del processo di codifica e fornendo suggerimenti istantanei.

GitHub (https://github.com/) prevede di espandere le capacità di Copilot aggiungendo il supporto vocale e integrandolo con altri elementi della piattaforma. Tuttavia, anche adesso, affronta la sfida dei processi di codifica lunghi e complessi offrendo suggerimenti intelligenti che accelerano il lavoro e aiutano a risolvere i problemi di programmazione. Ciò la rende una delle implementazioni di intelligenza artificiale più interessanti nelle aziende nel 2023.

Implementazioni dell'intelligenza artificiale: riepilogo

Gli esempi presentati in questo articolo sono solo la punta dell’iceberg quando si parla di innovazioni dell’intelligenza artificiale nel mondo degli affari moderni. Nel 2023, sempre più aziende si rivolgono alle tecnologie AI per lavorare in modo più intelligente, comprendere meglio i clienti e rimanere aggiornati sulle tendenze del settore. Il crescente utilizzo dell’intelligenza artificiale sta offrendo una nuova prospettiva, trasformando le esperienze sia dei dipendenti che dei clienti. Secondo Gartner, entro il 2025, l’80% delle aziende adotterà almeno una soluzione basata sull’intelligenza artificiale, segnalando un trend positivo per il mondo del business.

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Autore: Robert Whitney

Esperto e istruttore di JavaScript che istruisce i dipartimenti IT. Il suo obiettivo principale è aumentare la produttività del team insegnando agli altri come cooperare efficacemente durante la programmazione.

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