Casi d'uso dell'intelligenza artificiale generativa che ogni azienda dovrebbe prendere in considerazione

Il termine “IA generativa” (Gen AI) si riferisce a un tipo di intelligenza artificiale in grado di creare contenuti a un livello paragonabile a quello umano.

Per raggiungere questo obiettivo, le soluzioni Gen AI imparano a identificare modelli, strutture e caratteristiche nella grande quantità di dati su cui sono state addestrate. Gli algoritmi utilizzano quindi questa conoscenza per riprodurre gli stessi parametri nel contenuto appena generato.

I modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) come ChatGPT di OpenAI sono uno dei principali esempi di intelligenza artificiale generativa. Ma la magia della tecnologia va ben oltre la generazione di testo.

Piattaforme come Synthesia.io, Runway e Wondershare Filmora aiutano a creare e migliorare i contenuti video. Strumenti avanzati di progettazione grafica, come DALL·E 2 e AI Image Generator di Canva, sono già in competizione con i designer umani. Inoltre, ora è possibile creare musica esente da royalty utilizzando strumenti come Ecrett Music, Soundraw e MusicLM. Tali strumenti ti consentono di comporre musica in base a suggerimenti di testo o temi e stati d'animo specifici.

Al di fuori dell’ambito della creazione di contenuti, i potenti casi d’uso dell’intelligenza artificiale generativa comprendono l’automazione del servizio clienti e delle attività di supporto, la personalizzazione dell’esperienza del cliente, il miglioramento delle capacità di analisi delle aziende, la modellazione di scenari complessi e altro ancora.

Se stai pensando di collaborare con un'azienda di sviluppo di IA generativa per provare uno o più di questi casi d'uso della Gen AI, ti aiuteremo a comprendere un po' meglio il potenziale di trasformazione della tecnologia.

Casi d’uso dell’intelligenza artificiale generativa nelle imprese

Negli ultimi due mesi, gli analisti dell'innovazione ITRex hanno scritto diversi post sul blog per istruire i nostri clienti sull'intelligenza artificiale generativa e sui suoi casi d'uso nel mondo degli affari.

Attualmente, la nostra serie di articoli sulla generazione AI copre i seguenti argomenti:

• Un confronto tra intelligenza artificiale tradizionale e generativa
• Una carrellata di applicazioni di intelligenza artificiale generativa nel settore sanitario, della vendita al dettaglio e nella gestione della catena di fornitura

Pertanto, in questo articolo non approfondiremo i casi d'uso specifici del settore per l'intelligenza artificiale generativa. Ti diremo invece quali processi e attività questa tecnologia all'avanguardia può potenziare o automatizzare completamente.

Un'altra osservazione importante.

Quando esplori i casi d'uso dell'intelligenza artificiale generativa per la tua azienda, in genere hai due percorsi principali:

• Il primo è sfruttare prodotti disponibili in commercio come ChatGPT, Synthesia.io o altri, che possono essere ottimizzati utilizzando i tuoi set di dati specifici per soddisfare le tue esigenze aziendali specifiche. Queste piattaforme forniscono interfacce intuitive e strumenti di integrazione, rendendo il processo di adattamento relativamente semplice anche per chi non ha una vasta esperienza nel campo dell’intelligenza artificiale.
• La seconda opzione prevede la selezione di un modello fondamentale di intelligenza artificiale appropriato, come GPT-3, BERT o i loro successori, e l'addestramento con i propri dati. Questo approccio offre un grado più elevato di personalizzazione e controllo sul comportamento e sui risultati dell'IA, ma richiede un investimento più sostanziale in termini di competenze tecniche, risorse e tempo.

Esiste anche una terza opzione, ovvero costruire modelli di intelligenza artificiale generativa da zero. Non consigliamo di seguire questa strada a meno che tu non sia una startup unicorno supportata da Microsoft, Google e Tesla e abbia le risorse informatiche e le competenze tecniche per fornire 300 miliardi di parole al tuo sistema (questo è il numero di dati di testo che, secondo quanto riferito, sono stati necessari per inserire 300 miliardi di parole nel tuo sistema). treno ChatGPT). Anche il costo dello sviluppo di soluzioni IA completamente personalizzate può essere eccessivo.

Senza ulteriori indugi, esaminiamo le applicazioni dell'intelligenza artificiale generativa nel mondo degli affari.

I 5 principali casi d'uso dell'IA generativa

1. Assistenza clienti automatizzata che mantiene un tocco umano

Uno dei casi d'uso dell'IA generativa immediata riguarda la fornitura di risposte immediate alle richieste dei clienti ricevute tramite chat dal vivo, telefonate ed e-mail.

Oltre ad automatizzare completamente il servizio clienti, le aziende possono sfruttare l’intelligenza artificiale generativa per aumentare il lavoro degli specialisti umani. Gli assistenti intelligenti si occupano con sicurezza di attività come la ricerca di informazioni, il riepilogo delle chiamate e l'analisi delle trascrizioni delle chiamate. Ciò consente ai responsabili dell'assistenza clienti di identificare i problemi comuni affrontati dai propri clienti, evidenziare le aree problematiche in cui il servizio clienti è carente e utilizzare il feedback per ottimizzare i propri prodotti e servizi.

Le applicazioni di intelligenza artificiale generativa nel servizio clienti includono anche l’iperpersonalizzazione. Analizzando i modelli sottili nelle registrazioni delle chiamate, come la scelta delle parole, la velocità del parlato e il tono della voce, la Gen AI può aiutare le organizzazioni a regolare le comunicazioni e proporre offerte personalizzate per migliorare il coinvolgimento e la fidelizzazione dei clienti.

Ma qual è un esempio di intelligenza artificiale generativa nel servizio clienti?

Expedia Group, una società di tecnologia di viaggio dietro alcune delle piattaforme di prenotazione di voli e vacanze leader a livello mondiale come Hotels.com e Vrbo.com, ha integrato ChatGPT nell'app Expedia.

Invece di cercare voli e alloggi sul sito Web di Expedia, gli utenti possono ora chiedere consigli di viaggio all’assistente personale basato sull’intelligenza artificiale, nello stesso modo in cui consulterebbero un agente di viaggio. ChatGPT può fornire consigli su destinazioni di viaggio, hotel e trasporti. Gli utenti possono quindi aggiungere ai segnalibri le posizioni suggerite nell'app e verificarne la disponibilità nelle date selezionate.

Per sfruttare l’automazione del servizio clienti basata sull’intelligenza artificiale, Expedia ha addestrato la tecnologia di OpenAI a identificare e comprendere l’incredibile cifra di 1,26 quadrilioni di variabili, tra cui intervalli di date, posizione dell’hotel, tipologia di camera e requisiti di prezzo. L'assistente intelligente utilizza inoltre i dati di volo di Expedia per confrontare i prezzi in una data specifica con l'andamento storico dei prezzi e tenere traccia delle fluttuazioni. Queste informazioni consentono ai viaggiatori di determinare il momento ottimale per prenotare e guadagnare premi.

L’uso di soluzioni di intelligenza artificiale generativa per l’assistenza clienti può quindi aiutare la tua azienda a ridurre i tempi di attesa, migliorare la soddisfazione e ridurre i costi del servizio clienti. Secondo il rapporto A New Era of Generative AI for Everyone di Accenture, il potenziale della tecnologia per l’automazione e l’incremento delle attività è particolarmente elevato nei settori bancario, assicurativo, dei mercati dei capitali, dell’energia e dei servizi pubblici. Nel complesso, l’adozione dell’intelligenza artificiale conversazionale e generativa per il servizio clienti consentirà alle aziende di ridurre le spese associate fino al 30%.

2. Content marketing che produce risultati tangibili

I dipartimenti di marketing sono stati finora i principali beneficiari dell’intelligenza artificiale generativa. Dall'aumento del potere predittivo dei motori di raccomandazione allo sfruttamento del posizionamento intelligente degli annunci, non esiste attività di marketing digitale che la Gen AI non possa migliorare.

La parte del leone nelle applicazioni di intelligenza artificiale generativa, tuttavia, ruota attorno alla creazione di contenuti.

La Gen AI crea contenuti contestualmente rilevanti e coerenti su qualsiasi argomento in pochi secondi. In confronto, gli scrittori esperti impiegano dalle 2 alle 6 ore per rifinire un post di blog di 1.000 parole.

Non sorprende che il 25% di tutti i contenuti digitali sia già prodotto dalla Gen AI.

I marchi lungimiranti utilizzano strumenti di intelligenza artificiale generativa per scrivere e modificare annunci sui social media, post di blog, descrizioni di prodotti, articoli per la creazione di collegamenti, e-mail di vendita e testi per presentazioni. In alcuni casi, licenziano persino gli scrittori interni per ridurre i costi di marketing dei contenuti.

Tuttavia c'è un intoppo (o meglio, diversi intoppi).

I modelli linguistici di grandi dimensioni tendono ad avere allucinazioni, presentando informazioni false o inventate in risposta alle domande degli utenti. Questo inconveniente deriva dal fatto che gli LLM sono formati su quantità elevate di dati che potrebbero essere incompleti o errati.

Inoltre, le soluzioni di intelligenza artificiale generativa come ChatGPT non possono ancora accedere a Internet, il che impedisce loro di trovare statistiche, citazioni e altre informazioni per contenuti di valore superiore.

La mancanza di connettività in tempo reale limita anche le applicazioni di intelligenza artificiale generativa nell’ottimizzazione dei motori di ricerca (SEO) al semplice suggerimento di idee per parole chiave e argomenti di contenuto, nonostante la disponibilità di plugin SEO ChatGPT specializzati, come SEO Core AI e Bramework.

Esistono allora esempi di intelligenza artificiale generativa di successo nel content marketing?

Qui a ITRex utilizziamo strumenti basati sull'intelligenza artificiale di generazione per la creazione di contenuti da quasi un anno. Abbiamo testato la tecnologia in varie attività, dalla modifica delle descrizioni dei posti vacanti per il team delle risorse umane alla scrittura di articoli tecnologici.

Esplorando i casi d'uso dell'intelligenza artificiale generativa nel content marketing, abbiamo reso i nostri scrittori almeno il 30% più produttivi, il che significa che ora possono dedicare più tempo alla ricerca di concorrenti e clienti e alle interazioni con esperti in materia.

I miglioramenti sono evidenti in varie attività, tra cui:

• Ricerca iniziale . Gli strumenti Gen AI aiutano gli scrittori a comprendere argomenti tecnologici complessi, come la raccolta automatizzata di dati o l’utilizzo dell’apprendimento automatico in bioinformatica, e a guidare ulteriori ricerche.
• Redazione dei contenuti . La copia prodotta dalla Gen AI potrebbe servire come prima bozza per articoli e parti di essi. Il nostro team di contenuti arricchisce tali bozze con dati statistici, riferimenti a documenti di ricerca affidabili, input di esperti tecnici e casi di studio pertinenti.
• Modifica dei contenuti . Una delle principali applicazioni di intelligenza artificiale generativa include l’esecuzione di contenuti scritti da persone attraverso algoritmi intelligenti per rilevare errori grammaticali e incoerenze di stile, suddividere frasi eccessivamente lunghe in frasi più piccole e persino modificare articoli nello stile delle popolari pubblicazioni online.

La tua azienda potrebbe fare un ulteriore passo avanti nell'esperimento.

Formando gli strumenti disponibili in commercio o riqualificando i LLM di base sui tuoi dati, puoi creare contenuti altamente personalizzati ed efficaci che si posizionano bene sui motori di ricerca, attirano traffico rilevante sul tuo sito web e convertono i visitatori del sito web in lead.

3. Automazione dei processi aziendali che apporta valore

Il panorama dell’automazione dei processi aziendali (BPA) è stato a lungo dominato da soluzioni di processi robotici (RPA) e di automazione dei processi intelligenti (IPA). Per scoprire come queste tecnologie si confrontano tra loro, consulta il nostro articolo BPA vs. RPA vs. IPA.

Rispetto agli strumenti BPA basati su regole o addirittura intrisi di intelligenza artificiale, le applicazioni di intelligenza artificiale generativa sono più ampie e complesse. Il loro potere di trasformazione deriva dalla capacità della generazione AI di comprendere il linguaggio naturale.

Dato che le attività basate sulla lingua costituiscono il 25% di tutte le attività lavorative, i casi d’uso dell’intelligenza artificiale generativa nelle aziende comprendono vari processi e flussi di lavoro, tra cui:

• Esecuzione di attività gestionali, come la definizione delle priorità delle attività nelle applicazioni di gestione dei progetti, la pianificazione di riunioni e l'organizzazione delle e-mail
• Ricerca di informazioni accurate nella tua infrastruttura IT e riepilogo dei contenuti tramite un'interfaccia conversazionale
• Creazione automatica di documenti e report standard o personalizzati
• Immissione di informazioni nei sistemi tecnologici

Il vantaggio principale della Gen AI è la sua capacità di apprendere continuamente da nuovi dati e affinare le proprie capacità. Sebbene anche le soluzioni IPA basate sul deep learning facciano lo stesso, sono esposte fin dall’inizio a meno dati di formazione e quindi hanno un minore potenziale decisionale.

Secondo McKinsey, l’utilizzo strategico dell’intelligenza artificiale generativa e di altre tecnologie può automatizzare fino al 70% delle attività che richiedono tempo ai dipendenti. Ciò può portare ad un notevole aumento della produttività, con un tasso di miglioramento annuo del 3,3%.

4. Analisi dei dati accessibile a chiunque

Il team ITRex sostiene da tempo la democratizzazione dei dati, ovvero rendere le informazioni e gli insight sull'analisi dei dati accessibili a tutti gli individui all'interno delle organizzazioni, indipendentemente dalla loro competenza tecnica.

Creiamo soluzioni di business intelligence (BI) self-service e strumenti di analisi aumentata basati sull'intelligenza artificiale per le più grandi aziende mondiali di vendita al dettaglio, sanità, media e intrattenimento.

Grazie all'integrazione delle applicazioni aziendali (EAI) eseguita correttamente, alla gestione esperta dei dati, all'analisi AI e alla progettazione efficace dell'interfaccia utente, abbiamo aiutato i nostri clienti a migliorare le operazioni di gestione e manutenzione delle risorse, individuare le aree per la riduzione dei costi e aumentare la produttività.

Attingendo ai casi d'uso dell'intelligenza artificiale generativa, i nostri clienti possono portare il concetto ancora oltre, migliorando la BI self-service e i sistemi di analisi potenziati dall'intelligenza artificiale in diversi modi:

• Processo decisionale strategico . Mentre gli strumenti di BI aiutano a comprendere dati aziendali complessi, le applicazioni di intelligenza artificiale generativa nell’analisi dei dati includono lo sviluppo di potenziali strategie, previsione delle tendenze e generazione automatica di report.
• Livello di automazione più elevato . Laddove la BI self-service semplifica e automatizza l'analisi dei dati per gli utenti finali, l'intelligenza artificiale generativa può automatizzare la generazione di approfondimenti, previsioni e contenuti in base ai dati operativi. È quindi possibile accedere a queste informazioni tramite interfacce conversazionali o convertirle in grafici utilizzando le istruzioni appropriate.
• Analisi proattiva . La BI self-service è spesso reattiva, il che significa che i tuoi dipendenti devono interrogare i dati per ottenere informazioni approfondite. L’intelligenza artificiale generativa può essere proattiva, offrendo soluzioni a problemi del mondo reale senza domande esplicite.
• Modellazione degli scenari . L’intelligenza artificiale generativa può aiutare gli utenti a prendere decisioni complesse simulando possibili risultati o generando proposte basate sui dati.

Studi recenti indicano che il 32% delle organizzazioni ha già attinto a casi d’uso di IA generativa legati all’analisi. Tra gli intervistati, il 34% degli intervistati ha ottenuto vantaggi sostanziali, tra cui una maggiore competitività (52%) e una migliore funzionalità o prestazione dei propri prodotti (45%).

La generazione di intelligenza artificiale può potenzialmente ridurre anche il costo dell'analisi dei dati, poiché la tua azienda non dovrà addestrare un modello di intelligenza artificiale da zero. Per sfruttare tutti i vantaggi dell'analisi generativa assistita dall'intelligenza artificiale, tuttavia, dovrai comunque reperire e formattare i dati per l'addestramento del modello. Consulta la nostra guida alla preparazione dei dati per migliorare le tue conoscenze in questo campo.

5. Onboarding dei dipendenti e formazione che promuova l’innovazione

Esistono numerose sfide legate all’implementazione dell’intelligenza artificiale che minano la capacità delle organizzazioni di innovare. Questi includono gli ostacoli tecnologici che si manifestano nelle fasi avanzate del processo di sviluppo, l’incapacità di scalare la prova dei concetti (PoC) dell’intelligenza artificiale e le questioni etiche relative all’adozione dell’intelligenza artificiale.

Sono le implicazioni etiche e morali dell’intelligenza artificiale a causare resistenza al cambiamento, ovvero l’ostacolo principale alla trasformazione digitale secondo il 49% dei dirigenti aziendali.

Con così tanti casi d’uso promettenti per l’intelligenza artificiale generativa, è naturale che il tuo personale abbia paura di essere sostituito da algoritmi intelligenti e altamente produttivi. Inoltre, i dipendenti potrebbero essere riluttanti ad abbandonare gli strumenti tecnologici su cui fanno affidamento da anni, indipendentemente da quanto siano utili e intuitivi.

In che modo i pionieri della Gen AI affrontano questo problema?

La risposta sta nella formazione e nell’onboarding efficace dei dipendenti.

Proprio di recente, Asana ha intervistato oltre 300 professionisti del marketing per scoprire come le loro aziende integrano l’intelligenza artificiale nei processi aziendali. Risulta che solo il 15% delle organizzazioni fornisce formazione formale sull’intelligenza artificiale e programmi di gestione dell’apprendimento per i dipendenti del marketing! Tuttavia, il 55% dei partecipanti i cui datori di lavoro offrono tali programmi sono fiduciosi di raggiungere i propri obiettivi di implementazione dell’IA entro 12 mesi, rispetto a solo il 23% degli specialisti che non hanno accesso alla formazione sull’IA.

La formazione dei dipendenti costituisce un perfetto caso d’uso dell’IA generativa.

Dalla creazione di percorsi di apprendimento personalizzati per i tuoi dipendenti allo sviluppo automatico di materiali di formazione, quiz e altri contenuti formativi, la Gen AI può accelerare il lavoro del tuo team di apprendimento e sviluppo (L&D) migliorando al contempo i risultati dell'apprendimento.

La tecnologia può anche semplificare il processo di assunzione di nuovi candidati assistendo i team delle risorse umane nello screening dei CV e nella preparazione delle domande per il colloquio di lavoro in base ai profili del candidato.

Questi casi d’uso dell’IA generativa sono solo la punta dell’iceberg.

Non tutte le aziende sono ancora interessate alla Gen AI e c'è ancora molto da capire, sia dal punto di vista tecnico che commerciale.

Ecco perché solo il 33% dei dirigenti IT considera attualmente l’intelligenza artificiale generativa come la massima priorità per la propria organizzazione, anche se l’86% degli intervistati prevede che la tecnologia svolgerà un ruolo significativo nelle loro organizzazioni in futuro.

Se la tua azienda sta cercando di indagare su potenti applicazioni di intelligenza artificiale generativa, sviluppare una roadmap di implementazione di intelligenza artificiale di generazione a prova di errore e personalizzare o creare soluzioni di intelligenza artificiale di generazione, ITRex è qui per aiutarti! Contattaci per discutere i casi d'uso dell'intelligenza artificiale generativa che meglio si adattano alle tue esigenze aziendali specifiche!

Pubblicato originariamente su https://itrexgroup.com il 31 ottobre 2023.