Come usare la Generative AI nella propria azienda e impresa

È un dato di fatto: l’Intelligenza Artificiale Generativa (Generative AI) sta ridefinendo il panorama mondiale delle aziende offrendo opportunità trasformative in diversi settori.

A qualcuno l’idea di applicare e utilizzare l’AI in azienda sembra ancora uno scenario futuristico o inaccessibile, ma la verità è che è più vicino e più semplice di quanto non sembri.

Basata su reti neurali, cioè su sistemi di ragionamento che si ispirano a quelli del nostro cervello, questa tecnologia è in grado di generare autonomamente un sacco di cose, analisi, confronti, analogie, riassunti, immagini, testi, strategie e di aprire, di conseguenza, nuove prospettive e nuove soluzioni inimmaginabili fino a qualche tempo fa.

L’Intelligenza Artificiale Generativa, cos’è esattamente

Come magistralmente spiegato da Francesca Rossi al World Business Forum di Milano, esistono diversi tipi di intelligenza artificiale, ognuna con uno scopo specifico. 

Per esempio, esistono intelligenze artificiali che servono a svolgere automaticamente dei compiti: definendo delle regole predefinite si chiede al software di prendere decisioni o svolgere delle attività sulla base di tali indicazioni (come fa un programma di esecuzione) o di generare soluzioni sulla base dei vincoli dati (come il sistema di navigazione satellitare, per esempio).

Ci sono intelligenze artificiali che servono al riconoscimento di immagini, si usano nelle funzioni di qualità, ragionano come la funzione Lens di Google per intenderci.

Poi ci sono intelligenze artificiali che servono all’elaborazione del linguaggio e permettono alle macchine di comprendere, interpretare e generare linguaggio umano. È il caso degli assistenti virtuali (come Alexa, Siri) o dei traduttori automatici.

Poi c’è la Robotica Cognitiva, la simulazione scenari complessi e la computer vision.

La Generative AI, in particolare, si distingue per la sua capacità di rispondere a istruzioni tramite la generazione di output creativi. Ad esempio, può trasformare testi in immagini o generare nuovi testi basati su prompt forniti.

Il software prende in input le richieste o descrizioni (prompt) formulate in linguaggio naturale dall’utente (umano o software) e genera di conseguenza testi da testi (Text-to-Text), immagini da testi (Text-to-Image) o anche immagini da immagini (Image-to-Image).

Generative AI e GAN

C’è un aspetto incredibilmente Interessante di cui tenere conto per apprezzare profondamente il livello crescente di qualità a qui è arrivata l’AI generativa.

Ed è il fatto che la Generative AI, come ChatGPT per intenderci, opera attraverso un modello di Reti Neurali Generative Avversariali (GAN). 

In sostanza usano 2 reti neurali in parallelo: il “generatore” che si impegna nella creazione di dati o immagini che appaiano autentici, mentre il “discriminatore” ha il compito di analizzare questi dati o immagini ed esprimersi sul fatto che siano veritieri oppure no.

Questi due modelli entrano in competizione reciproca dando vita a una sfida evolutiva. Il generatore cerca incessantemente di migliorarsi, producendo dati sempre più realistici per ingannare il discriminatore. Al contempo, il discriminatore si perfeziona continuamente nel riconoscimento di dati contraffatti. Nel corso del tempo, si instaura un ciclo di miglioramento reciproco, in cui il generatore diventa sempre più abile nel creare dati che simulano la realtà, e il discriminatore sviluppa una precisione sempre maggiore nell’identificare dati contraffatti.

In questo modo, contribuiscono a potenziare le capacità delle reti neurali profonde, migliorando la loro capacità di apprendimento e consentendo una maggiore flessibilità nell’interpretazione di dati complessi.

L’Intelligenza Artificiale Generativa: come usarla in azienda 

Gli impieghi dell’AI generativa sono centinaia e vanno ben oltre la semplice creazione di contenuti, o la manipolazione di immagini e video. 

Un recente studio ha identificato circa 350 applicazioni di business trasversali alle diverse industry, con enormi effetti trasformativi e vantaggi in termini di competitività, produttività e di generazione di valore.

Per esempio, i sistemi di Al generativa possono intervenire nella gestione automatizzata della supply chain, nell’ottimizzazione dell’inventory management o a supporto delle negoziazioni con i fornitori. Possono essere utili per avviare conversazioni personalizzate con i clienti, per migliorare i sistemi di customer service ma anche per potenziare le attività di ricerca e sviluppo, accelerando le nuove scoperte. E non solo, l’AI generativa apre anche a possibilità inedite di design creativo e di testing di prodotti e di brand.

L’Intelligenza Artificiale Generativa è utile in tanti ambiti e più la si sperimenta più è facile che si intravedano nuovi scopi.

Ecco alcune applicazioni pratiche sulle quali l’AI di sicuro può dare una mano immediata:

• Sales e CRM
• Ricerca e sviluppo di nuovi prodotti
• Ottimizzazione dei processi aziendali 
• Marketing, digital marketing e advertising

Sales e Customer Relationship management

All’interno del settore delle vendite e della Gestione clienti, l’Intelligenza Artificiale Generativa può per esempio:

• svolgere un’analisi approfondita dei dati di acquisto dei clienti per riuscire a personalizzare offerte e promozioni. Per esempio, può suggerire prodotti complementari in base agli acquisti passati oppure definire un sistema di sconti dinamici che risponde immediatamente al comportamento del cliente;
• analizzare le tendenze di mercato/settore e magari anticipare le future richieste dei clienti. Questo approccio predittivo permette alle aziende di adattare rapidamente l’inventario e l’approvvigionamento alle mutevoli esigenze del pubblico e anticipare i picchi di domanda stagionali, migliorando la gestione delle scorte.
• rispondere automaticamente alle domande dei clienti grazie a ChatBot che garantiscono un’assistenza immediata e contribuiscono a elevare il livello complessivo di soddisfazione. Ma non solo: si potrebbe aggiungere al Bot la capacità di tenere in memoria le interazioni passate con ciascun interlocutore per dare risposte più personalizzate/precise nel corso tempo.
• generare recensioni e testimonianze positive dei prodotti per arricchire il contenuto online e costruire fiducia tra i clienti e adattare lo stile del copy in base al segmento di pubblico, garantendo un linguaggio più efficace e coinvolgente.
• aiutare a perfezionare i processi di vendita: per esempio, per i team di vendita l’AI generativa può creare riepiloghi delle chiamate e e-mail di follow-up, dando ai rappresentanti il tempo di concentrarsi sulla relazione con il cliente. Può inoltre aiutare i responsabili delle vendite a misurare l’efficacia delle attività di vendita. 

Ricerca & Sviluppo e Progettazione di nuovi prodotti

Anche nel processo di Sviluppo, progettazione e produzione di nuovi prodotti, l’AI generativa può aiutare le aziende in modo significativo.

Per esempio:

• nella progettazione: l’AI generativa non solo semplifica ma trasforma la progettazione, proponendo, per un prodotto, altri modelli innovativi (colori, forme o materiali) che magari introducono elementi creativi in modo intuitivo o contro-intuitivo;
• nella personalizzazione del prodotto: dandole in input l’analisi avanzata dei dati, l’Intelligenza Artificiale può adattare le caratteristiche dei prodotti alle preferenze specifiche dei clienti, offrendo soluzioni altamente personalizzate e allineate alle esigenze individuali
• nelle simulazioni avanzate: per ottimizzare e accelerare le fasi di testing e prototipazione si possono sfruttare i modelli generativi per immaginare e poi simulare scenari complessi in cui costruire un’analisi dettagliata dei risultati di fatto riducendo i tempi necessari al processo e migliorando l’efficienza complessiva;
• progettazione di esperimenti: perché non fare esperimenti virtuali per testare ipotesi in un ambiente simulato e controllato? 
• ottimizzazione del ciclo di vita del prodotto: L’AI può anche analizzare in modo continuo il ciclo di vita del prodotto e fornire insight immediati, garantendo così una presenza competitiva e consentendo alle aziende di adattarsi velocemente alle esigenze del mercato o di anticiparle.

Ottimizzazione dei processi aziendali 

L’applicazione dell’Intelligenza Artificiale Generativa nella pianificazione della produzione e distribuzione aziendale consente di ottimizzare i processi e ridurre i costi operativi.

Per esempio si potrebbero:

• utilizzare algoritmi generativi per analizzare i processi produttivi esistenti e identificarne inefficienze o per farsi suggerire miglioramenti per ridurre tempi e costi
• implementare dei modelli predittivi per anticipare la domanda di materie prime o di prodotti e migliorare la pianificazione della catena di approvvigionamento, evitando così sovrapproduzioni o scorte insufficienti
• cercare aree di spreco nella produzione e nella distribuzione e implementare strategie per ridurre gli sprechi di risorse e materiali.
• analizzare i dati di produzione con l’obiettivo di identificare pattern e correlazioni e migliorare così la precisione delle previsioni e la tempestività nella produzione
• usare gli algoritmi generativi per ottimizzare la gestione dell’inventario e evitare la sovrastima o sottostima degli stock, migliorando l’efficienza complessiva.

Ai nel Marketing, Digital marketing e Advertising

Nel vasto panorama del marketing digitale, l’Intelligenza Artificiale Generativa offre tante soluzioni concrete per migliorare l’efficacia delle strategie pubblicitarie aziendali.

Grazie alla Generative AI, è possibile elaborare una strategia di marketing più mirata. Chiedendo all’AI di analizzare dati demografici, comportamentali e storici, è possibile ottenere suggerimenti su quali canali utilizzare e quale mix media adottare per raggiungere efficacemente il target di riferimento.

Nella fase di ideazione di nuove campagne pubblicitarie, può generare concept, proporre naming accattivanti, definire value propositions e persino immaginare storie coinvolgenti, fornendo una base solida per campagne originali e innovative e ricce di contenuti originali.
Può generare contenuti scritti di alta qualità, tra cui articoli, post, claims e titoli ottimizzando la presenza online dell’azienda.

Può poi contribuire alla creazione di un calendario editoriale preciso. Attraverso l’analisi di temi di interesse e tendenze di settore, le si può chiedere di generare un elenco di argomenti su cui concentrare gli sforzi editoriali, garantendo coerenza e rilevanza.

E non solo: può fornire suggerimenti per migliorare il coinvolgimento del pubblico, per esempio le si può chiedere di rivedere i contenuti e gli stili comunicativi con l’obiettivo di massimizzare l’interazione e la partecipazione. 

Può ottimizzare i contenuti dal punto di vista SEO.
Consente di creare immagini personalizzate per diverse esigenze. 
Utile anche per lo studio del target di riferimento per le campagne social: fornendo informazioni dettagliate sul prodotto, è possibile chiedere all’AI di delineare profili di personas ideali per il target di riferimento e di fornire suggerimenti sul canale di comunicazione ideale, sullo stile e il tono di voce da adottare.

La Generative AI, infine, può aiutare a monitorare l’attività dei competitor: può analizzare post, campagne della concorrenza, aiutando a comprendere e replicare strategie vincenti.

Come Imparare a Utilizzare al Meglio l’AI Generativa

Per sfruttare al massimo le potenzialità dell’AI generativa è essenziale investire tempo nell’apprendimento. 

Interessante a questo proposito è notare che mentre noi impariamo ad usarla perché generi output utili a noi, l’AI generativa contemporaneamente impara dall’interazione come soddisfarci al meglio. Nel senso che il processo di machine learning (che in questo caso è deep learning) di questi sistemi di intelligenza artificiale non finisce mai e qualsiasi interazione abbiamo con loro fornisce dati che si aggiungono a quelli che hanno già e migliorano il loro modo di rispondere.

Il segreto, comunque, è l’esercizio e la ripetizione.
Utilizzare spesso l’AI e sperimentare nuove richieste e nuovi approcci è il modo migliore per imparare ad usarla e per continuare a migliorare, dalla nostra parte, il modo con cui chiedere risposte e, dalla parte dell’AI, il modo per fornirle.