Sapevi che l'ultima campagna di Coca Cola è stata creata al 100% con strumenti di intelligenza artificiale generativa?
Il copywriting, la musica e la pubblicità hanno assistito a una massiccia adozione dell'IA negli ultimi sei mesi (secondo McKinsey l'IA ha il potenziale per automatizzare attività lavorative che oggi assorbono il 60-70% del tempo dei dipendenti).
E che dire di analisi dati e business intelligence?
In questo articolo, ti aiutiamo a farti un'idea di come sfruttare l'IA generativa nella business intelligence grazie a 3 diversi esempi.
- Identificazione di un modello
- Visualizzazione dei dati personalizzata
- Gestione dei rischi e delle opportunità
Rispetto a strumenti popolari come Dall-e, Midjourney o Jasper quella relativa alla business intelligence è una sorta di "IA invisibile" ma così potente da migliorare la tua esperienza con i dati, aiutarti a prendere decisioni più rapide e farti risparmiare tempo, denaro e fatica.
Adozione dell'intelligenza artificiale e analisi dati
Molto prima della comparsa degli assistenti virtuali, le aziende guardavano all'intelligenza artificiale (IA) e al machine learning per dare un senso ai loro dati.
Perché? Perché l'intelligenza artificiale offre capacità di analisi predittiva per anticipare le esigenze dei clienti, migliorare le tendenze del mercato, prevedere i problemi e cogliere nuove opportunità.
In breve, aiuta l'azienda. E di molto.
Il machine learning e il deep learning sono in grado di identificare schemi e andamenti su una grande quantità di dati e di fornire approfondimenti che mostrano le ragioni per cui accade qualcosa(analitica diagnostica), cosa accadrà in futuro (analitica predittiva) e cosa sarebbe meglio fare (analitica prescrittiva).
È come avere una mappa di ciò che accadrà ed essere pronti ad agire con largo anticipo. Se sai che sta per piovere, prendi l'ombrello con te prima di uscire di casa, no?
La Business Intelligence tradizionale è incentrata sui dati
Nonostante i vantaggi dell'intelligenza artificiale e i massicci investimenti in strumenti di business intelligence, secondo Gartner solo il 30% delle organizzazioni sfrutta efficacemente l'analisi dei dati.
Perché? C'è un divario tra il modo in cui sono stati creati gli strumenti di business intelligence e il modo in cui le persone reali (manager, dirigenti d'azienda, contabili, ecc.) possono interagire con essi.
Gli strumenti di BI tradizionali sono stati progettati per fornire soluzioni a chi ha già solide competenze in ambito tecnologico, senza pensare a chi, invece, non le possiede.
Questo ha portato a:
- Dati complessi da analizzare e scarsa adozione
- Scarsa accessibilità ai dati
- Perdita di tempo e denaro
- Calo del coinvolgimento, della soddisfazione e delle prestazioni dei dipendenti
Le persone al centro: è questo il futuro della Business Intelligence
Quindi, se l'intelligenza artificiale può aiutare le aziende a dare un senso ai loro dati, l'IA generativa può contribuire ad avvicinare i dati alle persone, spostando gli strumenti di BI verso un approccio più incentrato sulle persone.
Come? Pensa a Chat GPT, ma con i numeri.
L'intelligenza artificiale generativa applicata alla business intelligence è in grado di leggere i dati e creare approfondimenti, previsioni e visualizzazioni di dati su misura, rendendo le piattaforme di BI più accessibili, intuitive e facili da usare.
"La BI generativa, ovvero l'intelligenza artificiale applicata alla business intelligence, grazie al suo approccio senza codice e alle numerose funzioni di analisi avanzate, consente di ottenere facilmente informazioni rilevanti e di prendere decisioni informate. L'integrazione con le piattaforme specifiche del settore consente a tutti in azienda di poter sfruttare l'AI fin da subito. È possibile ottenere informazioni sui clienti, condividerle con i colleghi e prendere decisioni informate per favorire la crescita e lo sviluppo aziendale. Penso sia arrivato il momento di passare dai big data ai dati significativi, dalla ricerca reattiva alle conversazioni proattive, dalla centralità dei dati alla centralità dell'uomo".
Giovanni Cugliari, VP Product di iGenius
Ecco alcuni esempi.
Identificare modelli e tendenze nei dati
È possibile utilizzare algoritmi di intelligenza artificiale generativa per analizzare grandi quantità di dati storici e identificare modelli (clustering) e tendenze per fare previsioni su eventi futuri(analisi predittiva).
Questo può aiutarvi ad anticipare meglio i cambiamenti del mercato e a prendere decisioni più informate su come rispondere a tali cambiamenti.
Ad esempio , Google AI ha recentemente presentato un caso di studio in cui ha dimostrato che una scansione avanzata della retina utilizzata per diagnosticare la retinopatia diabetica (una delle principali cause di cecità) si è rivelata in grado di identificare cose che gli esseri umani non sapevano neanche di dover cercare: quella stessa scansione oculare può prevedere il rischio a 5 anni di sviluppare eventi cardiovascolari. Questo è un chiaro esempio di come l'IA e i sistemi di machine learning possano offrire nuove intuizioni, aiutando i medici a prevedere sviluppi medici e creando le basi per soluzioni non invasive per individuare potenziali rischi per la salute.
Gestione dei rischi e delle opportunità
È possibile utilizzare l'IA generativa per simulare diversi scenari e identificare i rischi potenziali prima che si verifichino, nonché per prendere decisioni proattive, implementare strategie di mitigazione o adeguare i portafogli di investimento.
Allo stesso modo è possibile identificare nuove opportunità su cui fare leva per la propria attività; forse c'è un potenziale di crescita e di espansione, come nuovi mercati, prodotti o servizi, e i dati possono aiutarci a riconoscere questo potenziale.
L 'IA generativa può riprodurre transazioni finanziarie reali per fornire serie di dati più complete e realistiche per l'addestramento dei modelli di rilevamento delle frodi e migliorare la loro capacità di discernere le tendenze fraudolente.
Visualizzazione dei dati personalizzata
L'IA generativa può aiutare nella visualizzazione dei dati, creando modi unici per ottenere e visualizzare le informazioni. Il modello di intelligenza artificiale può infatti generare nuove immagini e disegni in base ai dati, anziché limitarsi a tracciarli su un grafico.
Personalizzate al 100% in base alle esigenze specifiche della persona, queste visualizzazioni sono anche interattive, per permetterti di esplorare i dati in tempo reale e, nel complesso, facilitarne l'interpretazione.
Esempio | Analizzando le immagini mediche e creando modelli 3D dettagliati dell'anatomia del paziente, l'IA generativa consente ai chirurghi di pianificare gli interventi con incredibile precisione. Questo è un chiaro esempio di come l'IA generativa consenta un approccio personalizzato alla chirurgia medica che riduce al minimo i rischi e migliora i risultati per i pazienti.
L'intelligenza artificiale generativa nella business intelligence
Come abbiamo visto all'evento di Gartner D&A Summit a Londra, l'impatto dell'IA generativa sull'analisi dati e sulla business intelligence è enorme e ha tutte le carte in regola per portare numerosi benefici: ai dipartimenti commerciali, rendendo i dati più facili da accedere, comprendere e utilizzare; ai dipartimenti tech, che vedono i frutti del loro lavoro, aumentando l'adozione dei dati e migliorando il processo decisionale; alle organizzazioni , che possono vedere il ritorno degli investimenti in dati e risorse di business intelligence, mitigare i rischi e capitalizzare le nuove opportunità.
Da dove iniziare?
"Per costruire una cultura aziendale orientata all'IA e aumentare l'utilizzo dei dati, è necessario rendere tutti in azienda più sicuri nell'utilizzo dei dati. Come? Attraverso la formazione, le attività di onboarding, un cambiamento di prospettiva che arrivi dall'alto e gli strumenti giusti. Sempre promuovendo un approccio all'IA responsabile ed etico".
Giovanni Cugliari, VP Product di iGenius