L'AI offre moltissimi vantaggi per la tua azienda, ma non è priva di potenziali rischi. Ecco come puoi trarre beneficio dall'intelligenza artificiale mentre ne affronti le sfide.
L'intelligenza artificiale (AI) evolve continuamente e le sue applicazioni aziendali sono in costante espansione: per questo motivo sempre più aziende la stanno adottando. Ha in serbo enormi promesse ma il suo utilizzo ha sollevato preoccupazioni etiche e ambientali. Come cogliere i vantaggi dell'AI evitando al contempo le potenziali insidie della tecnologia? Diamo un'occhiata ai benefici e agli svantaggi dell'intelligenza artificiale: i vantaggi che offre in tutti i settori e le sfide che comporta.
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L'AI è un insieme di tecnologie che consente alle macchine di simulare l'intelligenza umana, permettendo loro di apprendere, ragionare e risolvere problemi. I sistemi di AI offrono una serie di funzionalità: possono essere addestrati a comprendere un linguaggio complesso e dettagliato, creare nuovi contenuti basati su dati esistenti e analizzare i dati per individuare modelli e prevedere comportamenti ed eventi futuri. In questi casi è necessario l'input umano, sia per addestrare un large language model (LLM), un tipo di modello AI che genera risposte simili a quelle umane elaborando input in linguaggio naturale, sia per scrivere un prompt per uno strumento di creazione di contenuti basato sull'AI generativa, sia per operare in base a una previsione di vendita dell'AI predittiva.
Alcuni sistemi di AI possono lavorare in modo indipendente, senza la supervisione umana diretta. Questi agenti AI autonomi sono in grado di ragionare, pianificare e agire per compiere mansioni specializzate o raggiungere obiettivi specifici, svolgendo anche più attività contemporaneamente. In particolare, sanno adattare le proprie azioni in base a nuovi input e imparano dall'esperienza.
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L'AI offre numerosi vantaggi per il personale, ad esempio per i team di marketing, vendite, servizio clienti, IT e i team operativi. Ecco alcuni dei benefici dell'intelligenza artificiale.
L'AI può semplificare i compiti manuali fondamentali ma ripetitivi, come la creazione di promemoria per gli appuntamenti, l'invio di e-mail e la stesura di preventivi di vendita, lasciando al personale più tempo da dedicare alle attività di maggior valore. I rappresentanti di vendita possono chiedere agli agenti di AI assistiva di fornire un elenco con i primi cinque lead di vendita e altri dettagli utili. Ma gli agenti AI autonomi possono fare molto di più. Ad esempio, sono in grado di redigere e-mail personalizzate per ogni potenziale cliente in maniera proattiva, utilizzando i dati delle interazioni passate. Una volta che un lead è stato contattato, un agente autonomo può riassumere la conversazione e consigliare i passi successivi da compiere.
Tutto questo è fantastico ma i flussi di lavoro semplificati non sono utili se generano errori. Fortunatamente, l'intelligenza artificiale può ridurre al minimo gli errori umani nelle attività di base come l'inserimento di dati e in quelle complesse come l'analisi dei dati.
Tra i vari benefici dell'intelligenza artificiale, molti sono i vantaggi per i team di e-commerce e dell'assistenza clienti. Ad esempio, lo staff dell'e-commerce può utilizzare gli agenti AI per creare interazioni personalizzate e dare consigli mirati sui prodotti, basati sugli acquisti passati e sulla cronologia di navigazione di un cliente. I team dell'assistenza clienti possono risolvere i problemi più rapidamente, utilizzando agenti che diano supporto personalizzato per questioni complesse 24 ore su 24 e 7 giorni su 7; inoltre possono attivare centri di assistenza basati sull'AI che consentono ai clienti di ottenere risposte alle domande più comuni.
Uno dei maggiori vantaggi AI è la capacità di aiutare nel prendere decisioni basate sui dati. Il processo di radicamento nel contesto, che ancora i sistemi di intelligenza artificiale ai dati del mondo reale, consente all'AI di analizzare grandi quantità di dati e identificare rapidamente modelli e tendenze. Immergendosi nelle fonti di dati come i social media, il feedback dei clienti e i record di vendita, gli strumenti di AI possono rilevare informazioni dettagliate e fornire consigli per su come migliorare l'attività.
Sebbene le aziende siano da tempo in grado di accedere ai dati strutturati, ovvero dati organizzati e formattati (di solito in un foglio di calcolo o in un database relazionale) le informazioni importanti si trovano anche in dati non strutturati come PDF, e-mail e file audio, video e immagini. Utilizzando un database vettoriale specializzato che memorizza, unifica e indicizza i dati non strutturati e li abbina ai dati strutturati, si ottengono informazioni più complete sui clienti e consentono di prendere decisioni aziendali migliori.
L'automazione è il cuore dell'AI e permette di assegnare attività abitualmente eseguite dagli esseri umani a un sistema di intelligenza artificiale. Questi compiti possono essere semplici, come la creazione di contatti, o più elaborati, come l'organizzazione delle chiamate di assistenza. Gli agenti AI sono particolarmente performanti in quest'ultimo caso, dove dimostrano la loro capacità di ragionare, pianificare e agire.
Immagina, ad esempio, un agente che sta impostando autonomamente una chiamata di assistenza per riparare una lavatrice. Il cliente interagisce con l'agente sul sito web, utilizzando un linguaggio naturale, per fissare un appuntamento. Se il cliente richiede un appuntamento per il venerdì e l'agente verifica che i pezzi di ricambio non saranno disponibili fino al lunedì successivo, l'agente può chiedere in modo proattivo al cliente di concordare una data più opportuna. Se il cliente pone una domanda che esula dall'ambito delle azioni dell'agente (ovvero attività predefinite che un agente può eseguire in risposta a un trigger o a un'istruzione), l'agente può trasferire il cliente a un altro agente AI o a un agente umano che si occupi del problema.
Puoi utilizzare agenti "pronti all'uso" oppure configurare i tuoi agenti per azioni personalizzate e utilizzare strumenti di automazione per integrarli nel tuo sistema di customer relationship management (CRM).
L'intelligenza artificiale ti consente di risolvere i problemi di assistenza 24 ore su 24 mediante l'utilizzo di chatbot su portali self-service e canali di messaggistica. Gli agenti AI possono chattare con gli utenti tramite un linguaggio conversazionale e ragionamenti sofisticati; inoltre sono in grado di rispondere con precisione a domande sugli ordini o sugli account dei clienti, attingendo informazioni dalla knowledge base e dai dati dei clienti.
Gli agenti svolgono anche azioni quali chiudere un account o inviare una carta sostitutiva, attività che in genere richiedono l'intervento umano. Poiché gli agenti AI possono fornire supporto su più canali, tra cui e-mail, chat, social media e telefono, la clientela riceve il servizio di cui ha bisogno indipendentemente dal metodo di contatto utilizzato.
La disponibilità always on dell'AI ti permette di scalare le tue operazioni di assistenza con facilità, sia che tu intenda gestire un aumento di volume stagionale sia che tu voglia incrementare la tua attività complessiva. A mano a mano che il numero di casi aumenta, puoi impostare i tuoi agenti AI affinché svolgano perfettamente anche il lavoro aggiuntivo, garantendo la soddisfazione della clientela grazie a un servizio affidabile e personalizzato.
Lasciati ispirare da questi casi d'uso dell'AI già pronti e personalizzati.
Sebbene i benefici dell'intelligenza artificiale per la tua azienda siano numerosi, è importante essere consapevole dei suoi rischi e di come affrontarli mentre sviluppi la tua strategia di AI.
Ogni nuovo progresso dell'intelligenza artificiale porta con sé nuove preoccupazioni etiche e l'avvento dell'AI autonoma non fa eccezione. Come puoi raccogliere, archiviare e analizzare i dati personali in modo da proteggere le informazioni sensibili e guadagnare la fiducia dei clienti? Assicurati che la piattaforma di AI che scegli si avvalga di limiti di azione che migliorino la sicurezza, l'accuratezza e l'affidabilità in tutti i suoi prodotti di intelligenza artificiale. Questi limiti di azione dovrebbero limitare le operazioni che un agente AI può intraprendere e richiedere che gli esseri umani siano coinvolti nei momenti cruciali dell'esperienza di AI. Dovrebbero inoltre rivelare la presenza di contenuti creati dall'intelligenza artificiale, garantire che i sistemi AI non producano contenuti dannosi o malevoli e limitare la portata di ciò che un'intelligenza artificiale può generare, al fine di ridurre le allucinazioni.
Inoltre, accertati che la piattaforma supporti l'uso responsabile dell'AI, con linee guida che contemplino non solo l'accuratezza, la sicurezza e la trasparenza, ma anche l'accessibilità e la sostenibilità.
Per quanto riguarda l'archiviazione dei dati, l'utilizzo di un metodo chiamato zero copy consente di accedere e condividere i dati in più posizioni senza doverli spostare o copiare. Ciò riduce i dati duplicati e ne aumenta la sicurezza.
Gli LLM sono la base delle applicazioni di AI attuali. Vengono addestrati su enormi set di dati, che forniscono una profonda comprensione di un'ampia gamma di informazioni, consentendo loro di ragionare, fare deduzioni logiche e trarre conclusioni. Puoi addestrare di persona il tuo LLM ma è un'attività impegnativa e costosa che richiede settimane o mesi, nonché una notevole quantità di risorse hardware, software e ingegneristiche. Fortunatamente puoi evitare tutto ciò utilizzando un LLM esistente con prompt intelligenti basati sui tuoi dati. È l'approccio più semplice e più frequentemente utilizzato per la creazione di applicazioni basate su LLM.
L'addestramento degli LLM non è costoso soltanto per le aziende, ma anche per l'ambiente. Ad esempio, addestrare un LLM come GPT-3, il precursore di ChatGPT-4, richiede circa 1.300 megawatt-ora di elettricità , sufficienti per alimentare 130 case in un anno. Una volta che un LLM è stato istruito, l'energia necessaria per mantenerlo in funzione può essere ancora maggiore, soprattutto se viene utilizzato su larga scala. Una soluzione per evitare questo enorme impatto ambientale è utilizzare un modello più piccolo, altamente addestrato, specifico per dominio e attività, che sia più efficiente dal punto di vista energetico rispetto a un LLM generico. Diversi modelli linguistici di piccole dimensioni specifici per il CRM sono attualmente in fase di sviluppo.
Poiché l'AI viene in genere eseguita su data center basati su cloud, che utilizzano anch'essi notevoli quantità di energia e acqua, la scelta di un data center a basse emissioni di anidride carbonica è un altro modo per ridurre l'impatto ambientale.
Probabilmente avrai sentito dire che l'intelligenza artificiale generativa può dare risposte inventate o avere allucinazioni in quasi il 30% dei casi . Questi pregiudizi possono portare ad analisi imprecise, preconcetti negativi e altri errori che minano la fiducia della clientela. Se stai utilizzando un LLM, hai a disposizione vari modi per ridurre le allucinazioni dell'AI. Ad esempio, puoi scrivere prompt più specifici e domande di follow-up per l'LLM e puoi dirgli di non inventare una risposta se non la conosce.
Ma i migliori prompt al mondo non saranno sufficienti se non utilizzi un LLM valido. I modelli specifici per dominio, basati sulla tua knowledge base, offrono informazioni più affidabili, aggiornate e pertinenti rispetto ai modelli standard, che vengono addestrati sulla rete Internet pubblica e potrebbero non utilizzare i dati più recenti. Il modo migliore per ottenere risultati di alta qualità dal tuo LLM è utilizzare la generazione aumentata di recupero (RAG). Questa tecnica di AI consente alle aziende di incorporare automaticamente i dati proprietari più aggiornati e pertinenti, sia strutturati che non strutturati, direttamente nel prompt LLM. Il risultato? Meno allucinazioni e output più accurati.
Indipendentemente dal fatto che le persone acquistino abbigliamento online, si sottopongano a test medici o inviino una candidatura di lavoro, hanno il diritto di sapere quando e come l'AI utilizza i loro dati. Tuttavia, su questo aspetto non tutte le aziende sono così chiare come dovrebbero. La mancanza di trasparenza può minare la fiducia dei consumatori e talvolta persino oltrepassare i termini di legge.
Per diventare più trasparente sull'AI, spiega chiaramente il ruolo dell'intelligenza artificiale all'interno della tua azienda e come viene utilizzata. Crea delle policy sull'utilizzo dei dati e illustra come e perché il tuo sistema di AI formula le sue risposte. Chiarisci per quali attività verranno utilizzati i dati della clientela, ad esempio per i consigli sui prodotti, e per quali non verranno invece impiegati, ad esempio per il marketing. Quando possibile, offri strumenti che consentano agli utenti di vedere il tipo di dati che l'AI sta usando e che diano loro la possibilità di disattivarli. Infine, esegui controlli regolari sui bias per assicurarti che i risultati siano equi e non discriminatori.
Segui istruzioni, interviste con esperti, i casi d'uso più recenti ed esercitazioni pratiche per il tuo team.
L'intelligenza artificiale sta cambiando il modo di lavorare delle aziende, migliorando l'efficienza e la produttività e costruendo relazioni più solide con la clientela. Mentre sfrutti tutti i vantaggi che la tecnologia ti offre, accertati di farlo in maniera trasparente, responsabile e affidabile.
