Quando si definisce il proprio prodotto come una soluzione, bisogna avere ben chiaro quale sia il problema da risolvere. Ciò richiede la conoscenza del mercato, che è la forza trainante dell'approccio del nostro VP of product.
"Per riconoscere il problema giusto, bisogna fare molte ricerche e capire i modelli di tutti i settori, non solo il proprio, e tenere la mente aperta a tutti i tipi di input e segnali", ha detto Shy.
La sua visione è pragmatica, ma insiste sul fatto che "non significa che non si possa essere innovativi allo stesso tempo".
Il nostro consulente virtuale, Crystal, fa esattamente questo. Semplifica l'analisi mettendo tutte le fonti di dati in un unico luogo e consentendo di ottenere approfondimenti in tempo reale semplicemente parlando. Società del calibro di Allianz ed Enel lo utilizzano per aiutare i membri dei team a prendere decisioni migliori basate sui dati, indipendentemente dalle loro competenze in materia di data science.
Utilizzando machine learning, deeplearning e processando il linguaggio naturale, crystal è la soluzione innovativa a un problema costante. Ma qual è esattamente questo problema?
Le persone faticano a trarre valore dai dati
Secondo Gartner, la scarsa alfabetizzazione dei dati, ovvero la capacità di ricavare informazioni utili dai dati, è il secondo ostacolo interno al successo per i Chief Data Officer di tutto il mondo. Entro il 2020, il 50% delle aziende non disporrà di competenze sufficienti in materia di AI e di alfabetizzazione dei dati per "ottenere valore aziendale".
Ciò è dovuto alla difficoltà di navigare tra fonti di dati complesse e di dare loro un senso.
Shy nel nostro ufficio di Milano
"In questo momento, il problema è che ci sono così tante informazioni e dati sparsi. Alcune aziende sono state in grado di organizzare questi dati e di presentarli in dashboard, ma hanno ancora bisogno di molte conoscenze tecniche per esplorarli correttamente", ha aggiunto il nostro VP di prodotto.
Quanto sapete di data source, costrutti e metodi analitici? Tutti nella vostra azienda, non solo i data scientist, hanno accesso diretto ai dati aziendali e prendono decisioni basate su correlazioni e medie?
Probabilmente no. Questo è ciò che Shy chiama "gap tra persone e dati". Spesso le persone devono perdere giorni o settimane ad affrontare complessi strumenti di BI o ad aspettare i report dei team di analisi per ottenere informazioni utili.
Far sì che le persone e i dati parlino la stessa lingua
Shy mira a "colmare questo gap" con la nostro consulente virtuale, crystal, un'interfaccia conversazionale che integra tutte le fonti di dati, le elabora rapidamente e fornisce approfondimenti e consigli in tempo reale in pochi secondi. Questo aiuta le aziende a prendere decisioni migliori in modo più rapido.
Questo non significa però che l'intelligenza artificiale stia prendendo il sopravvento.
"Dobbiamo usare l'IA per prendere decisioni, non l'IA per prendere decisioni al posto nostro. Crystal è quasi una sorta di amplificatore per le persone", ha detto Shy.
Che cosa significa esattamente? Vediamo alcuni casi d'uso.
La riunione dell'ultimo minuto di un agente di vendita
Immaginate di avere una riunione inaspettata con un cliente importante e di avere solo 10 minuti per prepararvi. Piuttosto che scorrere una schermata dopo l'altra di numeri, potreste tirare fuori il telefono e chiedere a Crystal. Lei potrebbe mostrarvi tutti gli ordini recenti del cliente e, utilizzando dati esterni e interni, guidarvi verso una raccomandazione personalizzata per il cliente.
Un problema di spese
Forse gestite le spese di viaggio di un team, ma l'aumento dei prezzi dei treni o dei voli vi porterà a esaurire il budget prima del previsto. Crystal ve lo farà sapere con una notifica push e poi, in base a ciò che avete chiesto in precedenza, vi suggerirà aree da esplorare e modi per risolvere rapidamente il problema.
Una campagna di marketing fallimentare
Supponiamo che non vogliate che il tasso di clic della vostra campagna e-mail scenda al di sotto del 3%. Crystal vi avviserà non appena lo farà e vi permetterà di analizzare i dettagli degli utenti. Magari vedete che nessun giovane tra i 18 e i 25 anni ha aperto le vostre e-mail, quindi chiedete a crystal di eseguire la stessa campagna su Facebook, mirando a quella fascia d'età. Tutto questo può essere fatto in pochi secondi.
"Un prodotto è privo di significato se non dà valore alle persone".
"Questo è il valore che offre crystal: analisi rapide e accessibili che consentono di risolvere problemi che non si sapeva di avere o di prendere decisioni che non si sapeva di dover prendere", ha detto Shy.
Questa ritrovata fluidità tra persone e dati non solo rende le cose più efficienti, ma può aumentare i risultati e fornire il "valore istantaneo" di cui parlava Shy.
La sua missione è "trovare un modo in cui l'IA possa rendere le nostre vite più produttive e più felici". Crystal è il primo passo.
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