Anche se non hai familiarità con l’intelligenza artificiale (AI), probabilmente sai che è un argomento scottante. Potresti anche aver visto alcuni dei tuoi marchi preferiti testare nuovi modi per utilizzare l’intelligenza artificiale nei loro prodotti e servizi.
In effetti, in questo momento c’è così tanto interesse per l’intelligenza artificiale che la maggior parte delle grandi aziende ha dedicato interi team a esplorare come incorporare la tecnologia nei propri modelli di business. Fondamentalmente, l’intelligenza artificiale mira a prendere decisioni basate sui dati.
La ricerca di CB Insights mostra che le acquisizioni di intelligenza artificiale hanno registrato un aumento di oltre sei volte dal 2013 al 2018 e ulteriori analisi mostrano che i finanziamenti per le startup di intelligenza artificiale sono aumentati nel primo trimestre di quest’anno, superando i 20 miliardi di dollari. Il boom è chiaro: l’intelligenza artificiale è ufficialmente mainstream. Quindi cosa significa questo per la tua attività?
Affinché qualsiasi azienda o organizzazione possa realizzare il potenziale dell’intelligenza artificiale, tradizionalmente avrebbe bisogno di accedere a set di strumenti sofisticati, come framework di reti neurali come TensorFlow o Keras, librerie complesse, anche se gratuite, utilizzate per l’addestramento di modelli di apprendimento automatico.
Questi set di strumenti richiedono una notevole esperienza tecnica oltre a una solida base di sviluppo software, che può farli sembrare inaccessibili anche a sviluppatori altamente qualificati che desiderano sperimentarli nel proprio tempo.
Sebbene questi set di strumenti possano essere interessanti per scopi accademici, oggi non forniscono valore pratico nella maggior parte delle organizzazioni, a meno che non si lavori in grandi aziende tecnologiche come Facebook o Google, dove migliaia di ingegneri utilizzano questi stessi framework su più progetti durante il giorno.
Questa necessità di set di competenze relative all’intelligenza artificiale crea una barriera inutile per i team non tecnici quando cercano di comprendere le capacità di diverse tecnologie e integrarle nei loro flussi di lavoro, lasciando potenzialmente scoperte preziose informazioni.
Ogni azienda dovrebbe avere accesso a sofisticate tecnologie di apprendimento automatico; tuttavia, gli strumenti disponibili possono spesso sembrare opprimenti poiché richiedono un background in informatica o un’immersione profonda nella documentazione complessa solo per iniziare a sperimentare.
Con l’intelligenza artificiale senza codice, l’obiettivo è consentire alle aziende di trasformare i dati in informazioni fruibili attraverso l’analisi predittiva in pochi minuti anziché in settimane o mesi. Le piattaforme possono essere progettate fin dal primo giorno tenendo conto della scalabilità end-to-end, dai tempi di implementazione rapidi fino all’integrazione plug-and-play.
La cosa migliore è che l’intelligenza artificiale senza codice mantiene le cose abbastanza intuitive anche per talenti non tecnici (come responsabili di prodotto e venditori) per aggiungere potenti capacità di apprendimento automatico direttamente nelle tue pipeline di marketing, sistemi CRM, applicazioni di assistenza clienti e altro ancora, creando istantaneamente competitività vantaggi.
Il passaggio a prodotti e servizi basati sull’intelligenza artificiale è stato estremamente vantaggioso per i consumatori. Dalla sua diffusione, l’intelligenza artificiale ha avuto un impatto su molti aspetti della nostra vita, dal consigliare canzoni su Spotify alla creazione di esperienze di intrattenimento personalizzate su Netflix, fino a darci le informazioni di cui abbiamo bisogno su Google.
Ora immagina se potessi applicare questo stesso livello di conoscenza alla tua attività. Con l’intelligenza artificiale senza codice, puoi. La mia azienda ha visto in prima persona i vantaggi tangibili che possono essere ottenuti quando i team hanno accesso a funzionalità avanzate di machine learning.
Ad esempio, i team di assistenza clienti possono prevedere quali utenti abbandoneranno, consentendo loro di anticipare in modo proattivo i problemi e fornire un servizio superiore. I team di vendita possono prevedere quali lead verranno convertiti per ottimizzare le loro canalizzazioni di vendita, migliorando ulteriormente il ritorno sull’investimento su ogni impegno. I team finanziari possono creare modelli complessi basati su transazioni storiche e rilevare le frodi, consentendo loro di intraprendere azioni informate prima che diventi un problema.
Inoltre, i team delle risorse umane possono utilizzare l’intelligenza artificiale senza codice per individuare potenziali bandiere rosse e prevedere l’attrito dei dipendenti, migliorando ulteriormente la gestione delle prestazioni. E i product manager possono finalmente trasformare le loro idee in realtà prevedendo le richieste dei consumatori, consentendo loro di sapere cosa funzionerà e cosa no, il tutto risparmiando tempo prezioso e denaro nel processo.
Non c’è da meravigliarsi se aziende come Google, Facebook, Microsoft e Amazon hanno fatto dell’AI una componente chiave delle loro strategie di innovazione.
Credo che i migliori progetti di intelligenza artificiale siano quelli in cui le persone non hanno paura di incasinare le cose o di perdere tempo prezioso reinventando i processi. Democratizzando l’accesso alle capacità di apprendimento automatico in qualsiasi team, indipendentemente dal livello di competenza, più aziende realizzeranno la potenza dell’intelligenza artificiale.
