L’AI sta trasformando le industrie, migliorando i processi decisionali e creando nuove opportunità in vari settori. Tuttavia, scegliere il tipo giusto di intelligenza artificiale per le proprie esigenze specifiche può essere una sfida.
In generale, l’AI può essere suddivisa in predittiva e generativa, ciascuna con scopi diversi.
Con l’avvento di ChatGPT, è diventato evidente il potenziale dell’AI che è entrato nelle case, nelle aule e nelle conversazioni nei consigli di amministrazione. Questo ha sollevato molti dubbi, ma anche molte opportunità, ponendo così le organizzazioni di fronte alla necessità di identificare e comprenderne meglio l’utilizzo. Tutto ciò non ha fatto che offuscare le applicazioni distinte per AI predittiva e generativa.
Dopotutto, entrambe si basano e apprendono da dati storici, e comprendere le differenze e le applicazioni di questi tipi di AI è cruciale per sfruttarne appieno il potenziale.
Intelligenza artificiale predittiva, a cosa serve
L’AI predittiva è progettata per prevedere risultati basati su dati storici. Qualsiasi sfida organizzativa può essere tradotta in una domanda su cui un modello predittivo può essere addestrato, a patto che ci siano informazioni storiche adeguate con cui lavorare. Quando è meglio usare questo tipo di AI e in che modo?
- Classificazione binaria
Questo cliente lascerà la mia azienda nei prossimi 60 giorni? La previsione dell’abbandono dei clienti è un classico esempio di classificazione binaria. Le aziende possono utilizzare l’AI predittiva per identificare i clienti a rischio di abbandono e adottare misure proattive per evitare che questo accada. Analizzando dati storici, come la cronologia degli acquisti, i livelli di coinvolgimento e le interazioni con l’assistenza clienti, il modello AI può prevedere la probabilità di abbandono e aiutare le aziende a elaborare strategie di fidelizzazione mirate.
- Classificazione a più classi
Quale prodotto è più probabile che questo cliente acquisti successivamente? Le piattaforme di e-commerce possono sfruttare la classificazione a più classi per personalizzare le raccomandazioni di prodotti. Esaminando i comportamenti di acquisto passati, la cronologia di navigazione e le informazioni demografiche, questo modello prevede quali prodotti un cliente è più propenso ad acquistare. Questo migliora l’esperienza di acquisto, aumenta la soddisfazione del cliente e incrementa le vendite.
- Regressione/Previsione numerica
Quanti giorni ci vorranno per chiudere questa opportunità? Nelle previsioni di vendita, questo tipo di AI può prevedere il tempo di chiusura delle opportunità di vendita. Analizzando i dati di vendita storici, la dimensione delle trattative, le interazioni con i clienti e le condizioni di mercato, l’AI predittiva fornisce un periodo stimato per la chiusura della trattativa. Questo aiuta i team di vendita a dare priorità ai lead, allocare le risorse in modo efficiente e migliorare le prestazioni complessive delle vendite.
Dall’AI predittiva all’AI prescrittiva
I modelli di AI predittiva vengono solitamente addestrati utilizzando tecniche di apprendimento supervisionato, dove il modello apprende da dati etichettati. Sapere che cosa è probabile che accada utilizzando questa tecnica può essere eccezionalmente vantaggioso, in quanto fornisce una visione lungimirante dei risultati che contano. Tuttavia, comprendere il motivo per cui tali risultati si verificheranno può essere altrettanto vantaggioso, se non di più. È proprio per questo che qualsiasi applicazione predittiva deve incorporare la cosidetta “spiegabilità”, ovvero la capacità di un sistema di AI di spiegare il proprio funzionamento e i processi decisionali in modo comprensibile agli esseri umani. Senza la “spiegabilità”, non c’è una chiara prospettiva di sviluppo.
Riprendendo l’esempio del churn (il tasso di abbandono): senza sapere cosa sta causando l’aumento del rischio di churn, come può l’azienda agire per mitigare il rischio? L’integrazione della spiegabilità nell’AI predittiva consente di passare all’AI prescrittiva. In questo modo si ha l’opportunità di esplorare determinate azioni e di misurarne l’impatto sul risultato desiderato. Potremmo, ad esempio, simulare i potenziali esiti dell’inserimento di un cliente in un particolare piano di assistenza, dell’aumento dell’impegno e della riduzione del prezzo, senza dover effettivamente intraprendere tali azioni.
In questo caso, è necessario che le aziende impostino il risultato ottimale e lascino che i modelli di AI predittiva esplorino gli input e le loro numerose iterazioni per informare un insieme di azioni prescritte per ottimizzare la probabilità di quel risultato desiderato.
AI generativa, cosa permette di fare
L’AI generativa, d’altra parte, può generare testi, immagini, musica e molto altro, rendendola uno strumento potente per la creazione di contenuti e l’elaborazione del linguaggio naturale. I modelli di AI generativa apprendono le strutture sottostanti dei dati su cui sono addestrati e utilizzano queste conoscenze per produrre output originali. Qual è il caso in cui è meglio usare l’AI generativa?
- Sistemi di domande e risposte
L’AI generativa consente di costruire chatbot intelligenti o assistenti virtuali che possono rispondere in tempo reale alle domande dei clienti, migliorando notevolmente l’assistenza clienti. Infatti, invece di fare affidamento esclusivamente su risposte predefinite, i modelli di AI generativa possono comprendere e rispondere contestualmente alle domande dei clienti. Questo porta a interazioni più accurate e soddisfacenti, riducendo il carico sugli agenti umani.
- Riassunto di documenti
L’AI generativa può semplificare il processo di digestione di grandi volumi di informazioni fornendo riassunti concisi. Questo è particolarmente utile in campi come il diritto, la medicina e l’accademia, dove i professionisti devono restare aggiornati su una vasta letteratura.
- Basi di conoscenza specifiche per contesto
In settori come la finanza e la sanità, l’AI generativa può mantenere e aggiornare basi di conoscenza che evolvono con nuovi dati. Questo assicura che i professionisti abbiano accesso alle informazioni più attuali e rilevanti, fornendo approfondimenti pertinenti e aiutandoli nei processi decisionali.
- Comunicazione personalizzata
Infine, l’AI generativa può redigere e-mail o messaggi personalizzati basati su dati specifici del cliente e comportamenti previsti. Personalizzando la comunicazione per affrontare preoccupazioni individuali, le aziende possono migliorare il coinvolgimento e la fidelizzazione dei clienti.
Conclusioni
In conclusione, scegliere il tipo giusto di intelligenza artificiale – predittiva o generativa – dipende dalle esigenze e obiettivi specifici dell’azienda, ma saperle distinguere e conoscere appieno il loro valore aggiunto è fondamentale per rimanere competitivi. Solo comprendendo i punti di forza e le applicazioni di ciascuna, le aziende possono sfruttare appieno il potenziale dell’AI per guidare l’innovazione, migliorare il processo decisionale e offrire esperienze eccezionali.
