Lezione gratuita dal corso Intelligenza Artificiale applicata al Marketing
Prima di iniziare a provare a portare l'intelligenza artificiale in azienda.
Bisogna però porsi una serie di obiettivi intermedi pensare di appiccicare l'intelligenza artificiale in modo posticcio a processi, aziende che non hanno la maturità per riuscire a governare questo tipo di tecnologie, questo tipo anche di rivoluzione culturale all'interno dell'azienda è sicuramente qualcosa di assolutamente inefficace che porta effetti fallimentari dell'iniziativa.
Ci sono tre prerequisiti fondamentali per riuscire a far si' che l'intelligenza artificiale non sia un'applicazione posticcia, appunto non sia un qualcosa di assolutamente estraneo a quello che è il flusso di lavoro, a quelle che sono le modalità di lavoro di un'azienda o di un professionista, ma che sia effettivamente un vero e proprio agente di cambiamento all'interno dell'azienda.
In primo luogo un'azienda deve, prima di iniziare qualsiasi processo di introduzione di intelligenza artificiale, avere una forte digitalizzazione dei processi interni.
Questo presuppone processi ben definiti e questo presuppone la capacità di aver normato tutta una serie di elementi, processi, non procedure.
Attenzione quindi una definizione chiara di quelli che sono i ruoli di quelle che sono le fasi di quelli che sono i punti di raccolta del dato e potenziali punti di raccolta del dato che poi permettano di effettuare un'effettiva digitalizzazione di quelli che sono i processi dell'azienda é qui Negli ultimi anni ci hanno abituato un po' a spingere in questa direzione.
Ci hanno spinto, forse in modo anche un pochino forzato in questa direzione, quindi sicuramente ordine e contesto ben definito per riuscire a digitalizzare.
Perché digitalizzare.
E qui veniamo al secondo punto.
Digitalizzare e avere processi ben definiti è importante perché l'intelligenza artificiale lavora in contesti, lavora bene in contesti in cui abbiamo una buona capacità di raccolta e di governance del dato.
Per riuscire a raccogliere dati dobbiamo avere appunto dei processi a monte ben definiti.
Dobbiamo aver capito dove possiamo raccogliere dati relativamente ai nostri utenti, al modo in cui interagiamo con con loro e dobbiamo aver definito il mo' in cui gestiamo questi dati Collezioni.
Siamo questi dati, dobbiamo sapere all'interno dell'azienda come accedere a questi dati? Dobbiamo sapere con quali strumenti, con quali livelli di accesso, chi può accedere a questi dati.
Cosa c' è all'interno dei nostri sistemi.
Immaginiamo una su una situazione molto, molto semplice.
Abbiamo un processo di vendita b Toby, per esempio, e se non abbiamo prima definito un processo, non potremmo installare un sistema CRM.
Se non abbiamo installato un sistema CRM, non potremmo raccogliere dati di vendita quando invece avremmo digitalizzato effettivamente il processo.
Quando, una volta digitalizzato il processo, avremo collegato i nostri sistemi di analytics con il sistema CRM.
Potremmo, per esempio iniziare a fare a immaginare applicazioni come il Leeds scoring.
Quindi andare a catalogare i nostri utenti, andare a classificare anche le trattative commerciali.
Abbiamo in atto con potenziali soggetti rispetto a quelli che sono i livelli di interazione di questi soggetti e con noi come persone e con le nostre proprietà digitali.
In questo modo andare a costruire algoritmi sopra questi dati che vengono raccolti.
Se prima non abbiamo questi dati, però, non potremo certo andare ad applicare l'intelligenza artificiale.
Sarà qualcosa di applicato in modo assolutamente inefficiente rispetto a quelli che sono gli obiettivi di business che abbiamo.
Il terzo elemento è qui è quello fondamentale anche rispetto allo stato di avanzamento della ricerca e delle applicazioni sull'intelligenza artificiale è che le il dominio di applicazione.
Quindi lo scopo, gli obiettivi, il tipo di dati che vengono raccolti, dove sono i dati e che tipo di dati vengono utilizzati? Tutte queste cose che sono importanti per riuscire ad applicare un sistema che apprenda a partire dai dati e poi prenda decisioni a partire dai dati raccolti.
Devono essere chiaramente definiti dominio estremamente ben limitato.
Oggi siamo lontanissimi da un'intelligenza artificiale cosiddetta generale l'intelligenza artificiale, appunto alla Terminator, il robot che prende decisioni in qualsiasi contesto in totale autonomia.
Siamo invece anche molto, molto bravi a sviluppare soluzioni che, dato un contesto ben definito per formino anche molto, molto meglio di una persona.
E quindi benissimo, se abbiamo capito bene che abbiamo un processo da ottimizzare, dobbiamo raccomandare un determinato prodotto all'utente benissimo se dobbiamo classificare del testo benissimo, se dobbiamo suggerire qual è l'elemento da inserire una newsletter? Benissimo, se dobbiamo suggerire un'analisi.
Ma la definizione chiara degli obiettivi é la definizione chiara di quelli che sono i dati che ci servono a poter permettere a un'intelligenza artificiale di apprendere come perseguire quegli obiettivi è assolutamente fondamentale per sintetizzare quindi capacità di digitalizzare i processi e renderli ben definiti, raccogliere e governare quei dati in modo che siano accessibili a tutti e terzo elemento definire obiettivi è un contesto di applicazione assolutamente ben definito
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