di Giovanni Mazzucato, Project Leader di Axiante
L’intelligenza artificiale generativa sta rapidamente trasformando molti settori e tecnologie, inclusa quella dei data analytics, portando una rivoluzione che sta riscrivendo le regole del gioco per molte aziende. Mentre l’AI tradizionale si è concentrata principalmente sull’analisi dei dati esistenti per fornire insights e predizioni, l’AI generativa è in grado di creare contenuti nuovi, di simulare scenari e di proporre soluzioni innovative, aprendo nuove frontiere in questo campo.
GenAI, la nuova “benzina” dei data analytics
AI. Questa tecnologia emergente ha il potenziale di amplificare le capacità analitiche e previsionali in modi che erano impensabili fino a pochi anni fa. Ad esempio, le aziende possono ora utilizzare modelli di AI generativa per creare simulazioni complesse che aiutano a prevedere i comportamenti del mercato con una precisione senza precedenti. Simulazioni che possono prevedere scenari multipli, considerando variabili che un tempo erano difficili, se non impossibile, considerare, consentendo ai decision maker di esplorare strategie alternative e di prepararsi meglio per il futuro.
Inoltre, l’AI generativa sta rivoluzionando il modo in cui le aziende gestiscono i dati non strutturati. Invece di limitarsi a estrarre informazioni da testi, immagini o video, i nuovi algoritmi di AI possono creare sintesi, riassunti e perfino nuovi contenuti a partire dai dati grezzi. L’AI generativa sta anche trasformando il customer service e l’interazione con i clienti. Attraverso l’uso di chatbot avanzati e assistenti virtuali, le aziende possono offrire un supporto cliente 24/7 che non solo risponde alle domande comuni, ma che può anche comprendere il contesto delle richieste, adattando le risposte e offrendo soluzioni personalizzate. Questi assistenti intelligenti sono capaci di generare conversazioni naturali e pertinenti, migliorando significativamente l’esperienza del cliente.
Un altro aspetto cruciale è la capacità dell’AI generativa di migliorare la creatività aziendale. Nei settori del marketing e della pubblicità, per esempio, l’AI può creare contenuti visivi e testuali che catturano meglio l’attenzione del target di riferimento. Questo non solo accelera il processo creativo, ma consente anche di testare rapidamente diverse varianti di una campagna per identificare quelle più efficaci.
Le varie piattaforme offrono potenti strumenti di data analytics e AI, le differenze chiave risiedono nelle loro aree di specializzazione e nell’integrazione con gli ecosistemi esistenti degli stessi vendor. AWS si distingue per la scalabilità e la profondità dei servizi, Azure per l’integrazione con l’ecosistema Microsoft, GCP per l’innovazione AI, IBM per le applicazioni specifiche di settore, Oracle per l’automazione e la gestione avanzata dei database, e Salesforce per l’integrazione AI nel CRM.
La scelta del vendor giusto dipende ovviamente dalle specifiche esigenze aziendali e dagli obiettivi strategici che si intendono perseguire. Ciò che deve essere chiaro è che l’adozione di soluzioni cloud richiedono, forzatamente, l’impiego di risorse con profili specifici, non sempre facili da reperire sul mercato e difficilmente presenti in azienda. Questo ne limita la completa fruizione dei servizi a disposizione o, peggio, l’adozione.
Ulteriori sfide risiedono nella stretta dipendenza della qualità dei data analytics da quella dei dati che lo alimentano e nella necessità di garantire la conformità alle normative sulla protezione dei dati, a cominciare dal GDPR.
Detto ciò è indubbio che l’AI generativa sta ridefinendo il settore dei data analytics, offrendo strumenti potenti per la simulazione, la creazione di contenuti e l’interazione personalizzata, rivoluzionando in particolare la gestione dei dati non strutturati.
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