La domanda è: quando e come le aziende integrano i loro flussi di lavoro e processi con l’IA? Perché l’IA diventerà presto fondamentale per rimanere competitivi.
Oggi l’IA può migliorare o sostituire completamente molti processi aziendali: servizio e assistenza clienti, programmazione dei dipendenti, analisi dei dati, gestione delle spese, redazione di contratti legali e minori, marketing digitale, acquisizione di clienti…
In questo articolo , esploreremo lo stato delle soluzioni di IA oggi disponibili e analizzeremo come applicarle.
Prima di tutto, una premessa. Per un’adozione profonda delle nuove tecnologie è importante capire come funzionano. Se sembra una magia invece che una tecnologia, può essere difficile da capire e da implementare. E può anche innervosire i dipendenti: Anche se le ultime scoperte dell’IA sono spaventose, i vostri dipendenti dovranno comunque essere responsabili.
- Una panoramica dei termini dell’IA
- Prioritarizzare le aree per gli investimenti aziendali nell’IA
- AI per il marketing digitale
- IA per l’assistenza clienti
Una panoramica dei termini dell’IA
Concentrandoci sulle soluzioni di IA più promettenti, elencheremo ora alcuni dei termini di IA più comuni e importanti da comprendere (perché inizierete a vederli ovunque):
IA generativa (o tecnologia generativa): L’IA generativa è la tecnologia che consente di creare contenuti originali utilizzando dati provenienti da testi, file audio o immagini.
LLM: I modelli di apprendimento di grandi dimensioni sono algoritmi di apprendimento automatico che vengono addestrati su grandi insiemi di dati basati sul testo per generare lingue umane o testi umani. Uno di questi modelli è GPT-3.
GPT-4: sviluppata da OpenAI, la quarta versione di Generative Pretrained Transformer, o GPT-4, è un modello di previsione linguistica addestrato a ricevere un piccolo input di dati per generare potenzialmente grandi output di testo o copia realistica di alta qualità, simile a quella umana. Esistono anche alternative open-source, come GPT-J.
Trasformatori: I trasformatori sono utilizzati nella generazione del linguaggio naturale per imparare a mappare l’input all’output, convertendo i dati da una forma a un’altra più adatta al compito da svolgere. In particolare, sono un tipo di rete neurale artificiale progettata per elaborare il testo, ad esempio per tradurre una lingua in un’altra o per comprendere il significato di una frase.
Elaborazione del linguaggio naturale: L’elaborazione del linguaggio naturale, o NLP, è un metodo per insegnare ai computer a comprendere il linguaggio umano. Ciò include la capacità di interpretare e rispondere a domande o comandi in modo naturale per gli esseri umani. NLU, o comprensione del linguaggio naturale, e NLG, generazione del linguaggio naturale, sono settori dell’NLP.
Modello: Nell’apprendimento automatico (ML), un modello è un programma addestrato a riconoscere determinati modelli.
Addestramento del modello: “Addestrare” un modello di apprendimento automatico significa adattarlo ai dati. Ciò avviene fornendo al modello una serie di dati di addestramento, che il modello può utilizzare per imparare e migliorare.
Messa a punto: La messa a punto è il processo che consiste nell’apportare piccoli aggiustamenti a un modello che è già stato addestrato per un compito (ad esempio, generare immagini fotorealistiche) in modo che possa produrre un compito secondario simile (ad esempio, generare sneakers fotorealistiche).
Prioritarizzare le aree per gli investimenti aziendali nell’IA
L’integrazione dell’IA nelle operazioni aziendali sarà presto fondamentale per rimanere competitivi.
La questione da affrontare per prima è come stabilire le priorità. Le aziende possono decidere in due modi di prioritarizzare le aree in cui investire nell’IA:
Quali sono le soluzioni automatizzate che hanno il maggiore impatto commerciale, sia in termini di riduzione dei costi che di espansione dei ricavi, nella vostra azienda?
Quali membri del team hanno un disperato bisogno di diventare più strategici e meno concentrati su compiti tattici o ripetitivi?
AI per il marketing digitale
Se le vostre priorità sono aumentare i ricavi o se i membri del team che dovete rendere più produttivi lavorano nel marketing, allora dovrete dare priorità alle soluzioni di IA nel marketing digitale.
L’intelligenza artificiale generativa può essere utilizzata per creare immagini e testi di campagne di marketing più personalizzati e mirati. Può essere utilizzata per segmentare i clienti, comprendere le loro esigenze e preferenze e creare e fornire contenuti personalizzati.
L’intelligenza artificiale generativa di Writer ha contribuito alla stesura delle idee per l’articolo che state leggendo e la sua tecnologia NLP ha aiutato a modificarlo.
Altri strumenti, come Metadata.io e Attentive Mobile, utilizzano l’IA per mettere il programmatic web e text marketing su un pilota automatico (entrambe le aziende sono clienti di Writer!).
IA per l’assistenza clienti
Se la vostra priorità è ridurre i costi dell’assistenza clienti, l’intelligenza artificiale può essere utilizzata per fornire un servizio online più personalizzato ed efficiente.
Può essere utilizzata per automatizzare attività semplici, come l’invio di risposte automatiche a domande comuni, e per fornire un’assistenza più complessa, come la risposta a domande su prodotti e servizi.
L’utilizzo di servizi come Forethought è un ottimo modo per essere utili e reattivi ai clienti 24 ore su 24, 7 giorni su 7, senza dover ricorrere a personale aggiuntivo.