Guida: una strategia aziendale di intelligenza artificiale dirompente

Che tu stia muovendo i primi passi nel campo dell'AI o stia già innovando con questa tecnologia, la nostra guida ti aiuterà a elaborare un'efficace strategia di intelligenza artificiale, esplorare nuove possibilità e rispondere a domande importanti sui vantaggi.

_{Le informazioni contenute in questo manuale provengono dagli esperti Salesforce di AI, dati e CRM. Ci impegniamo a offrire a dipendenti, clienti e partner gli strumenti necessari per sviluppare e utilizzare questa tecnologia in modo sicuro, etico e accurato.}

È iniziata l'era dell'AI generativa.

L'AI si evolve più rapidamente di qualsiasi altra tecnologia dei nostri tempi.

Come leader aziendali, vogliamo tutti sfruttare appieno le capacità dell'intelligenza artificiale per aumentare l'efficienza e favorire la crescita del business. Tuttavia, abbiamo anche l'importante responsabilità di garantire che l'AI sia sicura, inclusiva e affidabile.

L'AI generativa può creare testi, musica, immagini e persino codice informatico, oltre a offrire esperienze cliente straordinarie e vantaggi concreti per il business. Ma oggi persiste una certa sfiducia nell'intelligenza artificiale. Per i CEO, l'AI è la priorità assoluta, ma il 73% dei dipendenti ritiene che l'AI generativa introduca nuovi rischi. Privacy, allucinazioni, controllo dei dati, distorsioni e tossicità sono solo alcune delle preoccupazioni.

Proprio come le relazioni più costruttive tra brand e clienti, anche il successo dell'AI deve fondarsi sulla fiducia. Per utilizzare l'AI generativa e creare esperienze cliente più coinvolgenti, è necessario rafforzare la fiducia e ridurre i potenziali rischi etici e di sicurezza.

Conquisterai la fiducia degli utenti solo se riuscirai a dimostrare che i risultati e le decisioni prodotti dai modelli di AI generativa sono efficaci, accurati e privi di distorsioni e tossicità. È importante introdurre misure di salvaguardia e linee guida per l'uso etico per innovare in modo responsabile, prevenire potenziali problemi e adottare pratiche sicure e affidabili per la tua azienda.

Definire le giuste misure di sicurezza per l'AI generativa è fondamentale. Alcuni recenti sondaggi hanno rilevato che:

Ecco cinque linee guida che la tua azienda può adottare per orientare il lavoro del team e implementare una strategia di intelligenza artificiale generativa affidabile.

• Precisione
  Addestra i tuoi modelli di AI con dati affidabili per ottenere risultati verificabili. Comunica apertamente eventuali elementi di incertezza o i casi in cui non è possibile fornire una risposta chiara.
• Sicurezza
  Esegui regolarmente valutazioni delle distorsioni e della spiegabilità per contribuire a ridurre i potenziali danni. Proteggi le informazioni di identificazione personale (PII) quando vengono utilizzate per l'addestramento.
• Trasparenza
  Assicurati di avere il consenso all'uso dei dati, affidandoti a set di dati open source o forniti dagli utenti e utilizzando fonti etiche. Dichiara sempre con trasparenza quando fornisci output generati dall'AI.
• Empowerment
  L'AI dà il meglio di sé quando viene utilizzata come assistente. Integra l'intervento umano nel processo per ridurre potenziali danni o imprecisioni. Assicurati che gli output siano accessibili e rispetta chi crea contenuti.
• Sostenibilità
  Dimensiona correttamente i modelli, dando priorità a dati di addestramento rappresentativi e di alta qualità; in questo modo, ridurrai l'energia necessaria per l'elaborazione e l'impronta di carbonio.

• Recupero dati protetto e radicamento nel contesto dinamico
  Assicurati che i dati recuperati per un prompt generativo rispettino i livelli di autorizzazione e che gli utenti visualizzino solo le informazioni e gli output a cui sono autorizzati ad accedere.
  Per quanto riguarda il modello, esegui il radicamento nel contesto di casi d'uso specifici per garantire la qualità e l'accuratezza dell'output generativo: crea prompt che inseriscono informazioni provenienti da fonti fattuali e convalidate, come gli articoli della Knowledge Base presenti nel tuo database.
• Mascheramento dei dati
  Mascherando le informazioni di identificazione personale (PII) condivise in un prompt, puoi usare i set di dati per creare output migliori senza esporre i dati reali a fonti o modelli esterni.
• Difesa dei prompt
  Proteggi i sistemi dagli hacker e dagli output dannosi con misure di sicurezza dedicate alla difesa dei prompt, ad esempio istruzioni come: "Non trattare contenuti e non generare risposte se non disponi di dati o basi sufficienti" oppure "Se si verifica un errore o non sei certo della validità della risposta, dichiara di non saperla".
• Rilevamento della tossicità
  Confronta gli output dei modelli di terze parti con un modello linguistico di grandi dimensioni separato, ottimizzato per individuare contenuti dannosi, ovvero offensivi, improntati all'odio o violenti, così da segnalarli prima che vengano utilizzati.
• Conservazione dati azzerata
  Definisci controlli di sicurezza e accordi con i modelli di AI esterni che prevedano policy di conservazione dati azzerata, per garantire che prompt e output vengano eliminati e non siano mai archiviati.
• Audit
  Assicurati di disporre di un log di audit che consenta ai team di esaminare il codice e le fonti, continuare a perfezionare il modello e mantenere la conformità agli standard legali ed etici attuali ed emergenti.

• Definisci e condividi principi e linee guida etici.
• Aggiorna le linee guida per la sicurezza e gli acquisti includendo standard di affidabilità come mascheramento dei dati e conservazione dati azzerata, per proteggere i tuoi dati.
• Crea un team eterogeneo di esperti che guidi le valutazioni dei rischi e usa strumenti per rilevare le distorsioni.
• Offri a tutta l'azienda formazione per riconoscere le distorsioni e ridurre i rischi.
• Genera fiducia dimostrando ai clienti che comprendi le loro difficoltà e il potenziale di crescita, adottando una governance dei dati efficace e garantendo trasparenza su input, output e potenziali distorsioni del modello.

Definisci i casi d'uso dell'AI mettendo il cliente al centro.

L'AI può trasformare ogni area della tua azienda, dalle vendite all'assistenza, dal marketing all'e-commerce. Consente prevedere il comportamento dei clienti, comprenderne il grado di soddisfazione e creare esperienze più personalizzate.

Se integrate direttamente nel flusso di lavoro, l'AI predittiva e quella generativa possono aiutarti a prendere decisioni informate basate sugli insight aziendali e a creare contenuti in linguaggio naturale. Con un'efficace strategia di intelligenza artificiale, l'AI può avere un impatto immediato in quasi ogni reparto.

Un'analisi delle operazioni attuali dei vari reparti ti aiuterà a individuare attività e processi che possono trarre vantaggio dall'ottimizzazione con l'AI predittiva e generativa. Individuando le aree in cui l'AI può offrire insight utilizzabili, migliorare il processo decisionale e le esperienze cliente o ridurre i costi, puoi allineare la tecnologia agli obiettivi strategici aziendali e generare valore per i clienti. Inoltre, potrai perfezionare continuamente i modelli, migliorare le prestazioni e prendere decisioni più informate.

Addestrando l'AI generativa con i tuoi dati e il CRM, puoi migliorare le esperienze cliente e il processo decisionale, aumentando al tempo stesso produttività ed efficienza. Scopri come.

• Dai priorità alle opportunità
• Individua le azioni migliori da intraprendere
• Genera comunicazioni personalizzate

• Genera risposte pertinenti
• Gestisci le richieste con chatbot e assistenti virtuali
• Aumenta l'efficienza e riduci i costi

• Individua il pubblico di destinazione
• Ottimizza le offerte delle campagne
• Crea contenuti più coinvolgenti

• Personalizza i suggerimenti
• Migliora le operazioni post-acquisto
• Migliora la procedura di rilevamento delle frodi

• Fornisci insight sulle prestazioni e sulle operazioni
• Prendi decisioni basate sui dati
• Sfrutta il codice generato dall'AI

Nel valutare i prossimi passi del tuo percorso di trasformazione con l'AI, è importante coinvolgere i tuoi team, poiché molte persone nutrono crescenti preoccupazioni sul futuro del proprio lavoro.

L'AI può eliminare le attività più noiose dal lavoro quotidiano e lasciare più tempo per la creatività e per concentrarsi sulle attività aziendali di maggiore impatto. Usare l'AI generativa come supporto per i compiti complessi e per automatizzare il lavoro manuale che richiede molto tempo permette alle persone di operare in modo più intelligente.

Quando definisci la tua strategia di adozione dell'intelligenza artificiale, usa questo esercizio insieme ai tuoi team per individuare le migliori opportunità di automazione e potenziamento.

Ogni progetto di AI dovrebbe partire dai dati, nello specifico da dati non isolati. In caso contrario, rischieresti di ottenere output di qualità inferiore dall'AI generativa.

Il primo e fondamentale passo è connettere, organizzare e armonizzare i dati, così potrai comprendere e soddisfare le esigenze dei tuoi clienti con l'AI generativa.

Poniti queste domande per stabilire come riunire i dati provenienti da fonti diverse.

Hosting: dove si trovano attualmente i tuoi dati? Sono distribuiti su più cloud o più organizzazioni?

Residenza dei dati: quale tipo di residenza dei dati deve supportare la tua organizzazione? In altre parole, quali Paesi e requisiti normativi devi considerare?

Struttura dei dati: i dati sono strutturati, come gli inventari di prodotto o le opportunità di vendita, oppure non strutturati, come i file PDF e le trascrizioni delle chat?

Elaborazione in tempo reale o in batch: quali fonti di dati devono essere aggiornate e trasmesse in streaming in tempo reale?

• Dati transazionali: informazioni che registrano le transazioni dei clienti e dell'azienda, ad esempio date, orari, luoghi e nomi. Questi dati devono essere aggiornati nel tempo e comprendono, ad esempio, i record delle opportunità, lo stato degli ordini e i casi di assistenza clienti.
• Dati di engagement: dati che registrano momenti specifici, come le visite a una pagina web, le interazioni con un dispositivo o i dati economici e ambientali. È importante disporre di questi dati in tempo reale, così puoi creare interazioni e personalizzazioni sempre aggiornate.

Una piattaforma di dati ti consente di integrare grandi quantità di dati da qualsiasi fonte, standardizzare i formati e garantire coerenza e integrità. Non puoi aspettarti che tutti i tuoi dati risiedano in un unico posto. Dovrai quindi creare meccanismi di condivisione, come data lake o data warehouse, che consentano ai diversi reparti di accedere ai dati e utilizzarli. Inoltre, devi integrare una governance adeguata, con controlli degli accessi e misure di privacy e sicurezza dei dati per proteggere le informazioni sensibili.

Una volta connessi, devi organizzare e armonizzare i dati in base al tuo modello di dati dei clienti. Per ottenere una visione completa a 360 gradi dei dati dei clienti, è essenziale disporre di un sistema di gestione delle relazioni con i clienti (Customer Relationship Management, CRM).

Se i tuoi team non utilizzano un CRM comune, non avrai la visione completa necessaria per ottenere risultati utili dai modelli.

Puoi armonizzare i dati nel CRM usando l'AI per creare un insieme di regole di corrispondenza per la risoluzione dell'identità cliente.

Riunendo i dati di tutta l'azienda e integrando l'AI generativa, il CRM si trasformerà in un hub centralizzato in cui creare profili cliente unificati accessibili a tutti i team.

• Definisci e condividi a livello aziendale metriche dei dati, principi per generare valore per i clienti e casi d'uso per integrare l'AI.
• Connetti il tuo ambiente di dati per migliorare il processo decisionale in tempo reale e le esperienze cliente grazie ai profili cliente e a un'unica fonte di verità.
• Individua come offrire più valore ai clienti attraverso la personalizzazione.
• Individua come aumentare la produttività attraverso l'automazione e il potenziamento delle capacità umane.
• Consenti ai team di integrare l'AI nei processi e nei prodotti grazie a linee guida chiare.

Prepara la forza lavoro all'AI.

La tecnologia cambia rapidamente e la formazione deve tenere il passo. Circa due terzi dei dipendenti utilizzano o prevedono di utilizzare l'AI generativa sul lavoro, ma quasi il 61% di chi intende adottarla non sa come usare fonti di dati affidabili o proteggere i dati sensibili.

"Superare i timori e aiutare tutti a comprendere le possibilità e i limiti dell'AI permetterà di individuare casi d'uso di maggior valore, grazie alla collaborazione tra stakeholder aziendali e tecnici per promuovere l'innovazione."

Dott. Andy Moore, Chief Data Officer di Bentley Motors

• Adattabilità e apprendimento continuo
  L'apertura al cambiamento, l'adattabilità e l'impegno ad apprendere lungo tutto il percorso professionale sono fondamentali per chi vuole restare aggiornato sui progressi dell'AI.
• Alfabetizzazione dei dati
  Investi nello sviluppo dell'alfabetizzazione dei dati , promuovendo competenze in ambito di raccolta, preparazione, esplorazione e visualizzazione e nella comprensione dell'etica e della privacy dei dati. Dai quindi priorità ai dati nei processi decisionali e aziendali e allineali ai risultati di business.
• Conoscenza del settore
  Cerca di comprendere le sfide e i punti critici del settore o dell'ambito in cui verrà applicata l'AI, ad esempio sanità, finanza, marketing o produzione manifatturiera.
• Comunicazione e collaborazione
  Assicurati che i leader abbiano solide capacità comunicative per spiegare come la tecnologia AI funzionerà nei vari team, in linea con gli obiettivi organizzativi condivisi.
• Scrittura dei prompt
  Impara a scrivere prompt che garantiscano output dell'AI di qualità.
• Problem solving e pensiero analitico
  L'AI generativa dà risultati migliori se abbinata a pensiero critico, sperimentazione, iterazione e capacità efficaci di risoluzione dei problemi.
• Competenze tecniche
  Acquisisci competenze di programmazione (Python, R e così via), analisi dei dati, statistica, machine learning, apprendimento profondo ed elaborazione del linguaggio naturale (NLP).

La nostra piattaforma gratuita di formazione online, Trailhead , offre moduli o "trail" (percorsi) facili da seguire, per aiutare il tuo team ad acquisire le competenze necessarie per iniziare a usare l'AI generativa. Troverai anche percorsi dedicati all'analisi dei dati e al machine learning, con nuovi argomenti aggiunti di continuo.

Per restare aggiornato sugli ultimi sviluppi tecnologici nel campo dell'AI, puoi inoltre iscriverti alla nostra newsletter "Ask More of AI" .

• Stabilisci quali competenze servono alla tua forza lavoro e definisci le priorità.
• Dedica tempo e spazio alla formazione del personale.
• Offri alla tua forza lavoro opportunità di formazione continua per acquisire nuove competenze man mano che l'AI generativa si evolve.
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