Tecnologia dell'intelligenza artificiale. Come abbinare una soluzione AI a un problema aziendale? | L'intelligenza artificiale nell'azienda n. 51

Tecnologia AI per la tua azienda: come prepararsi per la sua implementazione?

Cosa vale la pena conoscere per sfruttare al meglio le moderne tecnologie a vantaggio del proprio business? Innanzitutto il fatto che non tutte le aziende necessitano della tecnologia AI nella sua attuale fase di sviluppo. Tuttavia, considerato il ritmo di sviluppo dell’intelligenza artificiale, vale la pena pensare ora alle opportunità che offre alle imprese.

La maggior parte delle piccole imprese che fanno affidamento su una presenza digitale possono già migliorare significativamente le prestazioni aziendali utilizzando l’intelligenza artificiale. Ne trarranno beneficio anche le aziende più grandi che utilizzano i dati dei clienti, pianificano la logistica o sviluppano moderne linee di produzione. 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 desideri risolvere con essa. Dobbiamo essere chiari e comprendere la sua relazione con i nostri obiettivi aziendali.

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

• Analisi dei dati di mercato attuali,
• Ricerca competitiva e
• Analisi dell’andamento storico delle vendite,

Ciò renderà le previsioni più accurate per la domanda futura.

Un’istituzione più grande può fare lo stesso. Ad esempio, una banca che vuole ottimizzare le proprie procedure di prestito. Attualmente applica alcuni filtri alle richieste di prestito che rifiutano automaticamente quelle più rischiose. Tuttavia, la banca accetta ancora troppe richieste che poi incontrano problemi di rimborso.

In entrambi i casi, l’obiettivo è creare un modello predittivo che faciliti la pianificazione, identificando i prestiti potenzialmente inesigibili o prevedendo le fluttuazioni stagionali della domanda. Indipendentemente dalle dimensioni dell’azienda, nella prima fase della pianificazione dell’implementazione della tecnologia AI, dobbiamo verificare che i dati dei clienti in nostro possesso contengano le informazioni necessarie per risolvere questo particolare problema aziendale.

Definire obiettivi e aspettative per l'implementazione della tecnologia AI

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

Un obiettivo SMART per una piccola società di contabilità che introduce la tecnologia AI potrebbe essere il seguente: “Automatizzare l’immissione e l’analisi dei dati entro 12 mesi per ridurre i tempi del servizio clienti del 50% e migliorare la precisione del 90%”.

• Gli obiettivi specifici (SMART) sono chiari e ben definiti. Ad esempio, invece della clausola “serviremo più clienti”, un obiettivo SMART specifica cosa si deve fare nello specifico – immissione e analisi automatizzata dei dati – e in quale periodo, entro 12 mesi,
• Gli obiettivi misurabili ci aiutano a valutare se un obiettivo è stato raggiunto. Ad esempio, l'obiettivo "dimezzare i tempi del servizio clienti e migliorare la precisione del 90%" è misurabile perché possiamo vedere come sono migliorate le prestazioni,
• Gli obiettivi raggiungibili sono realistici alla luce delle prestazioni passate dell'azienda. L'obiettivo nell'esempio è realizzabile se la società di contabilità ha già la conoscenza e l'esperienza nell'immissione e nell'analisi dei dati. La tecnologia AI può aiutare l’azienda a raggiungerli.
• Gli obiettivi rilevanti riguardano la strategia aziendale delineata nell'esempio e i suoi obiettivi aziendali, così come il miglioramento della produttività e del servizio clienti.
• Gli obiettivi tempestivi hanno una data di completamento specifica. Ciò semplifica la valutazione dei progressi verso di essi e la loro suddivisione in sotto-obiettivi gestibili.

In questo caso, la tecnologia AI può aiutare ad analizzare grandi quantità di dati, rilevare anomalie e garantire l’accuratezza.

Con l'intelligenza artificiale, dovremmo definire misure di successo per l'analisi dei dati (ad esempio, accuratezza del 90% di un modello predittivo) e parametri di riferimento per valutare il successo (ad esempio, riduzione dei tassi di errore). Ciò ci consentirà di valutare se l’implementazione dell’intelligenza artificiale ha apportato i vantaggi aziendali desiderati.

Scopri i tipi di tecnologie AI e le loro applicazioni

Esistono molte tecniche e strumenti di intelligenza artificiale che aiutano negli affari. Tra i più popolari ci sono:

• Machine Learning (ML) – algoritmi che apprendono e migliorano le proprie prestazioni in base ai dati senza la necessità di una programmazione esplicita, un esempio potrebbe essere un algoritmo che consiglia ai clienti prodotti che potrebbero interessarli in base alla cronologia degli acquisti e alle preferenze,
• Deep Learning (DL) : una variante più avanzata dell'apprendimento automatico che utilizza reti neurali artificiali. Viene utilizzato, tra le altre cose, per riconoscere i volti dei clienti in un negozio, consentendo servizi e consigli personalizzati.
• Natural Language Processing (NLP) : comprensione, interpretazione e generazione del linguaggio umano in forma testuale o parlata, utilizzato, ad esempio, per creare e-mail personalizzate ai clienti,
• Assistenti virtuali e chatbot : sistemi automatizzati che conducono conversazioni in linguaggio naturale e forniscono, ad esempio, un voicebot nel servizio 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 attività ripetitive, come l'immissione di dati o la fatturazione,
• AI generativa : per creare testo, immagini, voce o video, in modo da poter accelerare notevolmente la creazione di materiali di marketing o generare automaticamente descrizioni di prodotto uniche per il tuo negozio online in base alle immagini e alle caratteristiche principali,

Uno sguardo più attento alle capacità di ciascuna di queste tecnologie ti garantirà la possibilità di selezionare gli strumenti di intelligenza artificiale giusti per il problema aziendale specifico della tua azienda.

Prepara i tuoi dati per l'uso della tecnologia AI

Le piccole aziende spesso dispongono di set di dati limitati, quindi gestirli correttamente è fondamentale. Tuttavia, anche questo set limitato può essere utilizzato per addestrare semplici modelli di intelligenza artificiale. Ad esempio, un piccolo negozio online può utilizzare i dati di acquisto dei clienti per fornire consigli personalizzati sui prodotti.

Una volta assicurati di disporre di dati storici sufficienti, ad esempio sul comportamento dei clienti, spesso è sufficiente combinare i dati a disposizione con strumenti AI pronti all'uso disponibili nel cloud, come:

• Amazon SageMaker : una piattaforma per la creazione, la formazione e la distribuzione di modelli di machine learning,
• Microsoft Azure Machine Learning : uno strumento per creare e utilizzare modelli predittivi,
• Vertex AI Platform : un set 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 IA esterne senza coinvolgere gli sviluppatori nella creazione di modelli da zero. Ciò riduce significativamente i costi e accelera l’implementazione dell’intelligenza artificiale.

Esplora le opzioni di implementazione dell'intelligenza artificiale e scegli il metodo giusto

Sono possibili vari modi per implementare la tecnologia AI nel mondo degli affari:

1. Sviluppo di modelli e sistemi di intelligenza artificiale proprietari da parte di un team interno di sviluppatori e analisti di dati.
2. Esternalizzare la costruzione di soluzioni AI dedicate a una società esterna.
3. Utilizzo di modelli e strumenti di intelligenza artificiale standardizzati disponibili nel cloud in un modello "AI as a service" (AIaaS)

Ciascuno dei metodi sopra indicati presenta vantaggi e svantaggi in termini di costi, tempi di implementazione o flessibilità. Tuttavia, le piccole imprese dovrebbero prima prendere in considerazione le soluzioni AI standard 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 può essere utilizzato per analizzare il comportamento dei clienti. E strumenti ancora più specializzati, come:

• ClickUp, uno strumento AI per la gestione dei progetti,
• Jasper AI – Assistenza basata sull'intelligenza artificiale nella scrittura di materiali di marketing,
• Microsoft Power BI: uno dei migliori strumenti di visualizzazione dei dati che dispone della 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/)

Considerare i costi e i benefici dell’implementazione dell’IA

L’implementazione di nuove tecnologie ha sempre un costo. Nel caso dell’intelligenza artificiale, i benefici a lungo termine spesso superano i costi iniziali. Bisogna però valutare:

• il costo di sviluppo e manutenzione di sistemi di intelligenza artificiale interni o di utilizzo di una piattaforma di intelligenza artificiale esterna,
• potenziali risparmi attraverso processi automatizzati e un migliore processo decisionale,
• possibile aumento delle entrate grazie al miglioramento del servizio clienti, raccomandazioni più pertinenti, ecc.
• altri potenziali vantaggi, come tempi di consegna ridotti e riduzione degli errori.

Ad esempio, una piccola azienda logistica che investe in sistemi di intelligenza artificiale 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 migliore soddisfazione del cliente e nella capacità di servire più viaggi nello stesso lasso di tempo.

Prepararsi al cambiamento e monitorare i risultati dell'implementazione della tecnologia AI

L’implementazione di nuove tecnologie richiede adattamento. I dipendenti e i processi aziendali devono essere preparati. Ad esempio, per un piccolo salone di parrucchiere, l’implementazione della tecnologia AI per gestire la pianificazione e le prenotazioni dei clienti può richiedere la formazione del personale, ma a lungo termine può portare a una migliore organizzazione e a una maggiore soddisfazione del cliente.

Vale anche la pena monitorare costantemente gli effetti del progetto AI e correggere la rotta se i risultati si discostano dalle aspettative. Misure come:

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

Forniranno informazioni sul fatto che l’intelligenza artificiale stia aiutando a raggiungere gli obiettivi aziendali. Consentiranno inoltre il miglioramento continuo dei modelli di intelligenza artificiale per aumentarne la rilevanza e il valore per l’azienda.

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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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