Oggi ogni impresa è alla ricerca di modi per sfruttare l’Intelligenza Artificiale e ottenere un vantaggio competitivo. Dall’affiancare i processi decisionali e migliorare la pianificazione del budget grazie a insight predittivi, fino a potenziare il customer care, approfondire le analisi aziendali e generare contenuti personalizzati, i casi d’uso sono numerosi e in continua crescita.
Gli algoritmi di AI possono accelerare attività ripetitive, ottimizzare i processi, eliminare barriere all’interazione con l’utente, aumentare l’accuratezza delle previsioni e fornire analisi in tempo reale. Queste funzionalità aiutano le aziende a prendere decisioni basate sui dati in modo più rapido ed efficace. L’AI è inoltre in grado di gestire dataset complessi, integrare dati provenienti da fonti diverse e migliorare continuamente apprendendo da nuove informazioni. Tutto ciò la rende uno strumento potente per estrarre insight di valore e stimolare l’innovazione. La Generative AI introduce un’interfaccia semplice e immediata che consente agli utenti di “dialogare con i propri dati” e accedere alle informazioni in modo naturale e simile a una conversazione umana.
L’AI è utile anche nell’ambito dell’analisi dei dati, perché può elaborare enormi quantità di dati strutturati e non strutturati in modo rapido e accurato, svelando pattern e insight che potrebbero sfuggire agli analisti umani.
Quando si costruisce un sistema basato su AI, il primo e più importante passo è identificare il caso d’uso. Vuoi automatizzare il servizio clienti, supportare il processo decisionale con analisi predittive, potenziare le attività di marketing personalizzato, ottimizzare la supply chain, rilevare frodi o perseguire un altro obiettivo? Il caso d’uso scelto influenzerà quasi tutte le decisioni strategiche e di sviluppo successive.
Una volta chiarito il caso d’uso, il passo successivo è selezionare il modello di AI più adatto. Oggi le aziende si trovano di fronte a un’ampia gamma di opzioni, che può rendere la scelta complessa. Conviene adottare un modello commerciale esistente, come un grande LLM proprietario (ad esempio ChatGPT)? Costruire su un modello open-source o gratuito? Oppure sviluppare un sistema ibrido personalizzato sulle proprie esigenze?
La domanda chiave diventa quindi: come può un’azienda assicurarsi che il proprio modello sia affidabile, adeguato allo scopo, sostenibile e capace di evolvere insieme al business?
In questa serie in cinque parti analizzeremo i principali fattori che distinguono le diverse opzioni per costruire un modello di AI per le aziende e come le organizzazioni possano individuare il percorso più adatto ai propri obiettivi.
