L’Intelligenza Artificiale (AI) sta rapidamente trasformando il mondo del business, migliorando i processi decisionali e creando nuove opportunità in diversi settori. Tuttavia, scegliere il tipo di AI giusto per le esigenze specifiche della tua azienda può risultare complesso.
In generale, l’AI può essere suddivisa in due categorie principali: AI predittiva e AI generativa, ognuna con scopi diversi e adatte a specifici contesti aziendali.
AI Predittiva
L’AI predittiva è progettata per prevedere risultati futuri sulla base di dati storici. Può essere utilizzata per affrontare molte sfide aziendali trasformandole in domande per cui un modello predittivo può essere addestrato. Grazie a tecniche di apprendimento supervisionato, l’AI predittiva apprende dai dati etichettati e usa queste conoscenze per fare previsioni su nuovi dati non ancora visti.
Quando Utilizzare l’AI Predittiva
- Classificazione binaria:
- Esempio: “Questo cliente abbandonerà il servizio nei prossimi 60 giorni?”
- Caso d’uso: Le aziende possono utilizzare l’AI predittiva per identificare i clienti a rischio di abbandono, e prendere misure proattive per trattenerli.
- Classificazione multiclasse:
- Esempio: “Quale prodotto è più probabile che questo cliente acquisti?”
- Caso d’uso: Le piattaforme di e-commerce possono personalizzare le raccomandazioni analizzando i comportamenti di acquisto passati e prevedendo le preferenze future.
- Previsione numerica (Regressione):
- Esempio: “Quanti giorni impiegherà questa opportunità a chiudere?”
- Caso d’uso: Nell’ambito delle vendite, l’AI predittiva può aiutare a stimare i tempi di chiusura delle opportunità di vendita, ottimizzando così le risorse e le priorità.
Dal Predittivo al Prescrittivo
L’AI predittiva può essere incredibilmente potente quando si tratta di prevedere ciò che è probabile che accada, ma capire perché accadono certe cose può essere ancora più prezioso. Questo è ciò che rende essenziale l’integrazione della spiegabilità nei modelli di AI predittiva. Senza una chiara spiegazione, le previsioni possono sembrare un mistero e non offrono indicazioni pratiche per intervenire.
L’incorporazione della spiegabilità permette di passare dall’AI predittiva all’AI prescrittiva. Quest’ultima consente di esplorare azioni specifiche e di misurare il loro impatto sugli esiti previsti. Per esempio, una compagnia con un alto tasso di abbandono dei clienti potrebbe utilizzare l’AI predittiva per identificare i principali fattori di rischio, come il basso coinvolgimento e i costi elevati dei servizi. L’AI prescrittiva permette quindi di simulare diverse azioni correttive, come l’offerta di piani di supporto personalizzati o sconti mirati. Questo approccio non solo riduce l’abbandono, ma migliora anche la soddisfazione complessiva dei clienti.
AI Generativa
L’AI generativa, invece, si concentra sulla creazione di nuovi contenuti, che possono essere testi, immagini o suoni. I modelli di AI generativa imparano dai dati per produrre output originali che rispondano a specifiche esigenze aziendali.
Quando Utilizzare l’AI Generativa
- Sistemi di risposta alle domande:
- Esempio: Creare chatbot o assistenti virtuali che rispondano in tempo reale alle domande dei clienti.
- Caso d’uso: L’AI generativa può migliorare l’assistenza clienti fornendo risposte contestuali e personalizzate.
- Riassunti automatici:
- Esempio: Riassumere report o articoli lunghi.
- Caso d’uso: L’AI generativa è ideale per creare riassunti concisi di grandi volumi di informazioni, agevolando i professionisti nella consultazione di materiali complessi.
- Comunicazioni personalizzate:
- Esempio: Scrivere email personalizzate per clienti a rischio di abbandono.
- Caso d’uso: Utilizzare l’AI generativa per creare comunicazioni su misura in base a dati specifici dei clienti può migliorare il coinvolgimento e ridurre i tassi di abbandono.
Casi d’Uso di Successo
Le aziende di diversi settori stanno già implementando con successo l’AI predittiva e generativa per ottenere risultati concreti.
- Sanità: Organizzazioni come Siemens Healthineers utilizzano modelli predittivi per analizzare i dati dei pazienti e migliorare i piani di trattamento, riducendo i costi e migliorando gli esiti clinici.
- Supply Chain: Aziende come Radiall hanno implementato l’AI predittiva per ottimizzare la gestione della catena di approvvigionamento, migliorando l’efficienza e riducendo i rischi legati alla carenza di forniture.
- E-commerce: Piattaforme come Urban Outfitters sfruttano l’AI predittiva per analizzare i comportamenti di acquisto e personalizzare le raccomandazioni dei prodotti, incrementando le vendite e migliorando la customer experience.
Combinare AI Predittiva e Generativa
L’integrazione di AI predittiva e generativa può portare a soluzioni aziendali ancora più potenti. Ad esempio, un modello predittivo può identificare i clienti a rischio di abbandono, mentre un modello generativo può creare comunicazioni personalizzate per affrontare queste problematiche. Questo approccio combinato non solo migliora i tassi di fidelizzazione, ma aumenta anche la soddisfazione e la lealtà dei clienti.
Strategia di Fidelizzazione dei Clienti:
- Previsione:
- Utilizzare l’AI predittiva per analizzare i dati dei clienti e prevedere le probabilità di abbandono.
- Identificare i clienti con alto rischio di churn.
- Catturare i fattori che aumentano il rischio tramite metriche di spiegabilità.
- Personalizzazione:
- Utilizzare l’AI generativa per creare email o messaggi personalizzati per i clienti a rischio.
- Fornire soluzioni mirate che affrontino le preoccupazioni specifiche dei clienti.
- Esecuzione e Monitoraggio:
- Inviare le comunicazioni personalizzate e monitorare le risposte dei clienti.
- Adattare le strategie in base ai feedback e alle previsioni in corso.
Questo approccio integrato non solo migliora i tassi di retention, ma potenzia anche la customer experience.
Roadmap per l’Implementazione dell’AI in Azienda
Implementare l’AI nella propria azienda può essere complesso, ma con un approccio ben strutturato si possono evitare molte delle sfide comuni:
- Identificazione dei bisogni aziendali: Determina quali sono i principali problemi o opportunità che l’AI può risolvere, come la previsione del comportamento dei clienti o l’automazione di processi ripetitivi.
- Raccolta e preparazione dei dati: I dati di qualità sono fondamentali per addestrare modelli di AI efficaci. È importante disporre di un’infrastruttura che supporti la raccolta e l’integrazione di grandi quantità di dati.
- Selezione delle tecnologie giuste: Valuta strumenti come Qlik AutoML e altre soluzioni di analisi predittiva per accelerare il processo di adozione dell’AI.
- Formazione del personale: Assicurati che il tuo team comprenda le basi dell’AI e sia pronto a sfruttare al meglio gli strumenti a disposizione. SELDA Informatica, come rivenditore Qlik, offre supporto nella formazione su come implementare queste soluzioni.
Scopri il Potenziale Inesplorato dell’AI con Qlik
Scegliere il tipo giusto di AI—predittiva o generativa—dipende dalle esigenze e dagli obiettivi specifici della tua azienda. L’AI predittiva è ideale per fare previsioni accurate basate su dati storici, mentre l’AI generativa eccelle nella creazione di nuovi contenuti contestualizzati. Comprendendo i punti di forza e le applicazioni di ciascuna, le aziende possono sfruttare tutto il potenziale dell’AI per guidare l’innovazione, migliorare i processi decisionali e offrire esperienze eccezionali.
Per entrambe le tecnologie, predittiva e generativa, esiste un potenziale ancora inesplorato—e il viaggio dovrebbe iniziare dai tuoi dati. Man mano che le imprese si abituano all’uso dell’AI, emergeranno nuove opportunità e casi d’uso. L’utilizzo dell’AI a livello aziendale favorirà l’innovazione e rivelerà applicazioni in precedenza inimmaginate, espandendo l’impatto della tecnologia.
Puoi sfruttare il potere dell’AI predittiva e generativa oggi con Qlik non solo attraverso le sue funzionalità di Augmented Analytics, ma anche con Qlik AutoML, che consente agli utenti di analytics di generare facilmente previsioni. Inoltre, puoi sfruttare l’integrazione avanzata dell’AI approfittando di modelli di data science e genAI di terze parti con le applicazioni Qlik.
Le nuove soluzioni Qlik Talend Cloud e Qlik Answers, sono fondamentali. Qlik Talend Cloud migliora l’integrazione dei dati con processi guidati dall’AI, mentre Qlik Answers trasforma i dati non strutturati in insight azionabili, garantendo che le aziende utilizzino i loro dati in modo efficace e completo.
Partecipa al nostro evento dedicato all’AI e ML di Qlik
Non perdere l’occasione di approfondire questi temi durante il nostro prossimo evento “Il Futuro di Qlik: dal Machine Learning all’AI Generativa”, che si terrà il 13 novembre 2024 al Tag Hotel di Fano. Sarà un’opportunità unica per conoscere le ultime novità sulle soluzioni Qlik e scoprire come implementare l’AI nella tua azienda. Scopri di più e iscriviti.
Scegliere tra AI predittiva e generativa dipende dalle esigenze specifiche della tua azienda. Tuttavia, la vera potenza risiede nella loro combinazione. Contattaci per una demo delle soluzioni Qlik o per una consulenza personalizzata su come integrare l’intelligenza artificiale all’interno dei tuoi processi aziendali.
