Prepararsi oggi alle normative sull’IA di domani
L’intelligenza artificiale sta rapidamente diventando onnipresente nei sistemi aziendali e negli ecosistemi IT, con un’adozione e uno sviluppo più rapidi di quanto ci si potesse aspettare. Oggi sembra che ovunque ci giriamo, gli ingegneri del software stiano costruendo modelli personalizzati e integrando l’IA nei loro prodotti, mentre i leader aziendali incorporano soluzioni alimentate dall’IA nei loro ambienti di lavoro. Tuttavia, l’incertezza sul modo migliore di implementare l’IA impedisce ad alcune aziende di agire. L’ultimo Digital Acceleration Index (DAI) di Boston Consulting Group, un’indagine globale condotta su 2.700 dirigenti, ha rivelato che solo il 28% afferma che la propria organizzazione è pienamente preparata alle nuove normative sull’IA. L’incertezza è esacerbata dalle normative sull’IA che arrivano in fretta e furia: la legge sull’IA dell’UE è in arrivo; l’Argentina ha pubblicato una bozza di piano sull’IA; il Canada ha emanato la legge sull’IA e sui dati; la Cina ha emanato una serie di normative sull’IA e i paesi del G7 hanno lanciato il “processo Hiroshima sull’IA” Le linee guida abbondano: l’OCSE sta sviluppando dei principi sull’IA, l’ONU ha proposto un nuovo organo consultivo sull’IA e l’amministrazione Biden ha pubblicato un progetto per una Carta dei Diritti dell’IA (anche se questo potrebbe cambiare rapidamente con la seconda amministrazione Trump). La legislazione è in arrivo anche nei singoli stati americani e compare in molti quadri industriali. Ad oggi, 21 Stati hanno emanato leggi per regolamentare in qualche modo l’uso dell’IA, tra cui il Colourado AI Act e le clausole del CCPA della California, mentre altri 14 Stati hanno leggi in attesa di approvazione. Nel frattempo, ci sono voci forti da entrambe le parti del dibattito sulla regolamentazione dell’IA. Un nuovo sondaggio di SolarWinds mostra che l ‘88% dei professionisti IT è favorevole a una regolamentazione più severa e una ricerca separata rivela che il 91% dei britannici vuole che il governo faccia di più per ritenere le aziende responsabili dei loro sistemi di IA. D’altra parte, i leader di oltre 50 aziende tecnologiche hanno recentemente scritto una lettera aperta in cui chiedono una riforma urgente delle pesanti normative dell’UE in materia di IA, sostenendo che esse soffocano l’innovazione. Si tratta certamente di un periodo difficile per i leader aziendali e gli sviluppatori di software, in quanto le autorità di regolamentazione si affannano per mettersi al passo con la tecnologia. È ovvio che vuoi approfittare dei vantaggi che l’IA può offrire, ma puoi farlo in modo da essere conforme a qualsiasi requisito normativo in arrivo e non ostacolare inutilmente il tuo utilizzo dell’IA mentre i tuoi rivali sono in vantaggio. Non abbiamo la sfera di cristallo, quindi non possiamo prevedere il futuro. Tuttavia, possiamo condividere alcune best practice per la creazione di sistemi e procedure che preparino il terreno per la conformità normativa dell’IA. Mappare l’utilizzo dell’IA nel tuo ecosistema più ampio Non puoi gestire l’utilizzo dell’IA da parte del tuo team se non ne sei a conoscenza, ma già questo può rappresentare una sfida significativa. Lo Shadow IT è già la piaga dei team di cybersecurity: I dipendenti si iscrivono a strumenti SaaS all’insaputa dei dipartimenti IT, lasciando un numero imprecisato di soluzioni e piattaforme con accesso ai dati e/o ai sistemi aziendali. Ora i team di sicurezza devono fare i conti anche con l’AI ombra. Molte app, chatbot e altri strumenti incorporano l’IA, l’apprendimento automatico (ML) o la programmazione del linguaggio naturale (NLP), senza che queste soluzioni siano necessariamente soluzioni di IA evidenti. Quando i dipendenti accedono a queste soluzioni senza un’autorizzazione ufficiale, introducono l’AI nei tuoi sistemi a tua insaputa. Come ha spiegato Henrique Fabretti Moraes, esperto di privacy di Opice Blum, “La mappatura degli strumenti in uso – o di quelli destinati all’uso – è fondamentale per comprendere e perfezionare le politiche di utilizzo accettabile e le potenziali misure di mitigazione per diminuire i rischi legati al loro utilizzo” Alcune normative ti ritengono responsabile dell’utilizzo dell’IA da parte dei fornitori. Per avere il pieno controllo della situazione, devi mappare tutta l’IA presente nei tuoi ambienti e in quelli delle tue organizzazioni partner. A questo proposito, l’utilizzo di uno strumento come Harmonic può essere utile per individuare l’utilizzo dell’IA nella catena di fornitura. Verifica la governance dei dati La privacy e la sicurezza dei dati sono le principali preoccupazioni di tutte le normative sull’IA, sia quelle già in vigore che quelle in procinto di essere approvate. L’utilizzo dell’IA deve già essere conforme alle leggi sulla privacy esistenti, come il GDPR e il CCPR, che richiedono di sapere a quali dati l’IA può accedere e cosa fa con i dati, e di dimostrare di avere delle linee guida per proteggere i dati utilizzati dall’IA. Per garantire la conformità, è necessario che la tua organizzazione si doti di solide regole di governance dei dati, gestite da un team definito e supportate da verifiche periodiche. Le tue politiche dovrebbero includere una due diligence per valutare la sicurezza dei dati e le fonti di tutti i tuoi strumenti, compresi quelli che utilizzano l’IA, per identificare le aree di potenziale pregiudizio e rischio per la privacy. “Le organizzazioni devono adottare misure proattive migliorando l’igiene dei dati, applicando una solida etica dell’IA e creando i team giusti per guidare questi sforzi”, ha dichiarato Rob Johnson, VP e Global Head of Solutions Engineering di SolarWinds. “Questo atteggiamento proattivo non solo aiuta a rispettare le normative in evoluzione, ma massimizza anche il potenziale dell’IA” Stabilisci un monitoraggio continuo per i tuoi sistemi di IA Un monitoraggio efficace è fondamentale per gestire qualsiasi area della tua azienda. Quando si tratta di IA, come per altre aree della cybersecurity, è necessario un monitoraggio continuo per assicurarsi di sapere cosa stanno facendo gli strumenti di IA, come si comportano e a quali dati stanno accedendo. È inoltre necessario sottoporli a verifiche periodiche per tenere sotto controllo l’utilizzo dell’IA nella propria organizzazione. “L’idea di utilizzare l’IA per monitorare e regolare altri sistemi di IA è uno sviluppo cruciale per garantire che questi sistemi siano efficaci ed etici”, ha dichiarato Cache Merrill, fondatore della società
Samsung presenta il modello Gauss2 AI alla SDC24 Corea
Samsung ha svelato Gauss2, il modello di AI proprietario di seconda generazione destinato a migliorare in modo significativo l’esperienza degli utenti. Paul Kyungwhoon Cheun, Presidente e CTO della divisione Device eXperience (DX), ha commentato: “Samsung Electronics è impegnata nello sviluppo di software all’avanguardia, tra cui l’intelligenza artificiale e l’analisi dei dati, per migliorare le esperienze degli utenti”. “Con tre modelli distinti, Samsung Gauss2 sta già incrementando la nostra produttività interna e abbiamo intenzione di integrarlo nei prodotti per offrire livelli più elevati di convenienza e personalizzazione” Samsung Gauss2: AI multimodale Gauss2 si basa sul modello interno di intelligenza artificiale generativa dello scorso anno e presenta progressi nella gestione del linguaggio, del codice e delle immagini. È disponibile in tre varianti: Compact, Balanced e Supreme, adatte alle diverse esigenze di calcolo. Compatto: Ottimizzato per ambienti con risorse di calcolo limitate, garantisce prestazioni efficaci anche sul dispositivo. Bilanciato: Raggiunge un equilibrio tra prestazioni, velocità ed efficienza; è adatto a una varietà di compiti. Supreme: incorpora la tecnologia Mixture of Experts (MoE) per ridurre al minimo i costi di calcolo e massimizzare l’efficienza e le prestazioni. Gauss2 è progettato per supportare da nove a quattordici lingue, a seconda del modello, e una serie di linguaggi di programmazione. Le tecniche di formazione personalizzate e il tokenizzatore di Samsung mirano a garantire la massima efficienza in tutte le lingue supportate. I nuovi modelli promettono una velocità di generazione delle risposte da 1,5 a 3 volte superiore rispetto alle principali alternative open-source, facilitando l’interazione immediata con l’intelligenza artificiale e riducendo al minimo i tempi di attesa. Personalizzazione e implementazione Il modello di intelligenza artificiale generativa di Samsung consente una più facile personalizzazione per applicazioni specifiche. Gauss2 supporta diverse attività di produttività ed è ampiamente adottato dagli sviluppatori Samsung. L’assistente di codifica “code.i”, potenziato da Gauss2, è ampiamente utilizzato all’interno della Divisione DX e dai team di ricerca internazionali, con il 60% degli sviluppatori che lo utilizzano regolarmente. Il Gauss Portal, un altro servizio di intelligenza artificiale alimentato da Gauss, migliora la produttività grazie a funzioni quali la sintesi e la traduzione dei documenti. Dal suo lancio, questo servizio di intelligenza artificiale si è espanso a livello internazionale, aiutando diverse attività d’ufficio. Da agosto, anche le operazioni dei call center beneficiano della categorizzazione e della sintesi guidata dall’intelligenza artificiale. In futuro, Samsung intende incrementare ulteriormente la produttività interna, migliorando servizi come code.i e potenziando le funzionalità di domande e risposte in linguaggio naturale del portale Gauss. Le funzionalità future includeranno operazioni multimodali, come l’analisi dei grafici e la creazione di immagini. aI per tutti La strategia di Samsung, “AI per tutti”, prevede l’incorporazione diffusa di servizi basati sull’AI in tutte le sue linee di prodotti. Combinando l’AI con la tecnologia dei grafi di conoscenza, Samsung prevede di offrire una personalizzazione ancora maggiore. Oltre a Gauss2, la conferenza ha ospitato presentazioni sullo sviluppo del software, tra cui i miglioramenti della piattaforma SmartThings. I partecipanti hanno partecipato a 29 sessioni tecniche che hanno riguardato: Il futuro dell’assistenza sanitaria all’interno dell’ecosistema sanitario di Samsung. Miglioramenti dell’esperienza SmartThings attraverso l’AI generativa. Approfondimenti sull’assistente di codifica Code.i AI. Innovazioni dei contenuti lifestyle per la TV. Soluzioni AI per gli elettrodomestici Samsung. La DSC24 Corea ha sottolineato la visione di Samsung di integrare l’AI in tutto il suo ecosistema. Leggi di più su www.artificialintelligence-news.com
OpenAI migliora la sicurezza dell’IA con nuovi metodi di red teaming
Una parte fondamentale del processo di salvaguardia di OpenAI è il “red teaming”, una metodologia strutturata che prevede l’impiego di partecipanti umani e AI per esplorare i potenziali rischi e le vulnerabilità dei nuovi sistemi. Storicamente, OpenAI si è impegnata in attività di red teaming prevalentemente attraverso test manuali, che prevedono l’impiego di persone che sondano i punti deboli. Questo metodo è stato utilizzato in particolare durante il test del modello di generazione di immagini DALL-E 2 all’inizio del 2022, dove esperti esterni sono stati invitati a identificare i potenziali rischi. Da allora, OpenAI ha ampliato e perfezionato le sue metodologie, incorporando approcci automatizzati e misti per una valutazione dei rischi più completa. “Siamo ottimisti sul fatto di poter utilizzare un’IA più potente per scalare la scoperta degli errori dei modelli”, ha dichiarato OpenAI. Questo ottimismo si basa sull’idea che i processi automatizzati possano aiutare a valutare i modelli e ad addestrarli a essere più sicuri, riconoscendo schemi ed errori su scala più ampia. Nella sua ultima iniziativa, OpenAI sta condividendo due importanti documenti sul red teaming: un white paper che illustra le strategie di coinvolgimento esterno e uno studio di ricerca che introduce un nuovo metodo per il red teaming automatizzato. Questi contributi mirano a rafforzare il processo e i risultati del red teaming, portando in ultima analisi a implementazioni di IA più sicure e responsabili. Con la continua evoluzione dell’IA, la comprensione delle esperienze degli utenti e l’identificazione di rischi come l’abuso e l’uso improprio sono fondamentali per i ricercatori e gli sviluppatori. Il red teaming fornisce un metodo proattivo per valutare questi rischi, soprattutto se integrato con le opinioni di una serie di esperti esterni indipendenti. Questo approccio non solo aiuta a stabilire dei parametri di riferimento, ma facilita anche il miglioramento delle valutazioni di sicurezza nel tempo. Il tocco umano Nel suo white paper “ OpenAI ‘s Approach to External Red Teaming for AI Models and Systems”, OpenAI ha condiviso quattro passi fondamentali per progettare campagne di red teaming efficaci: Composizione dei team rossi: La selezione dei membri del team si basa sugli obiettivi della campagna. Spesso si tratta di persone con prospettive diverse, come ad esempio esperti in scienze naturali, sicurezza informatica e politica regionale, per garantire che le valutazioni coprano l’ampiezza necessaria. Accesso alle versioni del modello: Chiarire a quali versioni di un modello avranno accesso i red team può influenzare i risultati. I modelli in fase iniziale possono rivelare i rischi intrinseci, mentre le versioni più sviluppate possono aiutare a identificare le lacune nelle misure di sicurezza previste. Guida e documentazione: Le interazioni efficaci durante le campagne si basano su istruzioni chiare, interfacce adeguate e una documentazione strutturata. Ciò comporta la descrizione dei modelli, delle protezioni esistenti, delle interfacce di test e delle linee guida per la registrazione dei risultati. Sintesi e valutazione dei dati: Dopo la campagna, i dati vengono valutati per determinare se gli esempi sono in linea con le politiche esistenti o se richiedono nuove modifiche comportamentali. I dati valutati informano poi le valutazioni ripetibili per gli aggiornamenti futuri. Una recente applicazione di questa metodologia ha riguardato la preparazione della famiglia di modelli OpenAI o1 per l’uso pubblico, testando la loro resistenza a potenziali abusi e valutando la loro applicazione in vari campi, come la pianificazione di attacchi reali, le scienze naturali e la ricerca sull’intelligenza artificiale. Red teaming automatizzato Il red teaming automatizzato cerca di identificare i casi in cui l’IA può fallire, in particolare per quanto riguarda le questioni legate alla sicurezza. Questo metodo eccelle su scala, generando rapidamente numerosi esempi di potenziali errori. Tuttavia, gli approcci automatizzati tradizionali hanno faticato a produrre strategie di attacco diversificate e di successo. La ricerca di OpenAI introduce “Diverse And Effective Red Teaming With Auto-Generated Rewards And Multi-Step Reinforcement Learning”, un metodo che incoraggia una maggiore diversità nelle strategie di attacco mantenendo l’efficacia. Questo metodo prevede l’utilizzo dell’intelligenza artificiale per generare diversi scenari, come ad esempio consigli illeciti, e l’addestramento di modelli di red teaming per valutare questi scenari in modo critico. Il processo premia la diversità e l’efficacia, promuovendo valutazioni di sicurezza più varie e complete. Nonostante i suoi vantaggi, il red teaming ha dei limiti. Cattura i rischi in un momento specifico, che possono evolvere con lo sviluppo dei modelli di intelligenza artificiale. Inoltre, il processo di red teaming può creare inavvertitamente dei pericoli informativi, mettendo potenzialmente in guardia gli attori malintenzionati da vulnerabilità non ancora ampiamente conosciute. La gestione di questi rischi richiede protocolli rigorosi e divulgazioni responsabili. Sebbene il red teaming continui a essere fondamentale per la scoperta e la valutazione dei rischi, OpenAI riconosce la necessità di incorporare prospettive pubbliche più ampie sui comportamenti e le politiche ideali dell’IA per garantire che la tecnologia si allinei ai valori e alle aspettative della società. Leggi di più su www.artificialintelligence-news.com
Le spese per l’intelligenza artificiale delle big tech raggiungono nuove vette
Nel 2024, la Big Tech punta tutto sull’intelligenza artificiale, con aziende come Microsoft, Amazon, Alphabet e Meta in testa. Si prevede che la loro spesa combinata per l’intelligenza artificiale supererà la sbalorditiva cifra di 240 miliardi di dollari. Perché? Perché l’intelligenza artificiale non è solo il futuro, ma anche il presente e la domanda di strumenti e infrastrutture basati sull’intelligenza artificiale non è mai stata così alta. Le aziende non si limitano a tenere il passo, ma stanno dettando il ritmo del settore. L’entità dei loro investimenti è difficile da ignorare. Nella prima metà del 2023, i giganti della tecnologia hanno investito 74 miliardi di dollari in spese di capitale. Nel terzo trimestre, questa cifra è salita a 109 miliardi di dollari. A metà del 2024, la spesa ha raggiunto i 104 miliardi di dollari, con un notevole aumento del 47% rispetto allo stesso periodo dell’anno precedente. Nel terzo trimestre, il totale ha raggiunto i 171 miliardi di dollari. Se questo schema continua, il quarto trimestre potrebbe aggiungere altri 70 miliardi di dollari, portando il totale a 240 miliardi di dollari per l’anno. Perché tanta spesa? Il potenziale dell’IA è immenso e le aziende si stanno assicurando di essere posizionate in modo da raccogliere i frutti. Un mercato in crescita: Si prevede che l’IA creerà un impatto economico globale di 20.000 miliardi di dollari entro il 2030. In paesi come l’India, l’IA potrebbe contribuire al PIL per 500 miliardi di dollari entro il 2025. Con una posta in gioco così alta, le big tech non esitano a investire pesantemente. Richieste di infrastrutture: L’addestramento e l’esecuzione di modelli di IA richiedono ingenti investimenti in infrastrutture, dai data center alle GPU ad alte prestazioni. Alphabet ha aumentato le spese in conto capitale del 62% nell’ultimo trimestre rispetto all’anno precedente, anche se ha ridotto la sua forza lavoro di 9.000 unità per gestire i costi. Potenziale di guadagno: L’IA sta già dimostrando il suo valore. Si prevede che i prodotti AI di Microsoft genereranno 10 miliardi di dollari all’anno, il segmento in più rapida crescita nella storia dell’azienda. Alphabet, invece, utilizza l’IA per scrivere oltre il 25% del suo nuovo codice, ottimizzando le operazioni. Anche Amazon si sta espandendo, con l’intenzione di spendere 75 miliardi di dollari in spese di capitale nel 2024. Le previsioni di Meta non sono molto lontane, con stime tra i 38 e i 40 miliardi di dollari. In generale, le organizzazioni riconoscono che per mantenere il proprio vantaggio nell’IA sono necessari investimenti sostenuti e significativi. Sostenere i flussi di reddito Ciò che fa sì che gli investimenti massicci continuino ad arrivare è la forza delle attività principali delle big tech. Lo scorso trimestre, la macchina pubblicitaria digitale di Alphabet, alimentata dal motore di ricerca di Google, ha generato 49,39 miliardi di dollari di entrate pubblicitarie, con un aumento del 12% rispetto all’anno precedente. Si tratta di una base solida che consente ad Alphabet di investire risorse nel potenziamento del suo arsenale di intelligenza artificiale senza destabilizzare i profitti. I flussi di entrate diversificati di Microsoft sono un altro esempio. Mentre l’azienda ha speso 20 miliardi di dollari per l’AI e l’infrastruttura cloud nell’ultimo trimestre, il suo segmento di produttività, che include Office, è cresciuto del 12% a 28,3 miliardi di dollari, e la sua attività di personal computing, spinta da Xbox e dall’acquisizione di Activision Blizzard, è cresciuta del 17% a 13,2 miliardi di dollari. Questi successi dimostrano come gli investimenti nell’intelligenza artificiale possano supportare strategie di crescita più ampie. Il guadagno finanziario Le grandi aziende tecnologiche stanno già vedendo i benefici dei loro ingenti investimenti. La piattaforma Azure di Microsoft ha registrato una crescita sostanziale, con un reddito da IA che si avvicina ai 6 miliardi di dollari. L’attività AI di Amazon sta crescendo a tripla cifra e Alphabet ha registrato un aumento del 34% dei profitti nell’ultimo trimestre, con le entrate del cloud che hanno giocato un ruolo fondamentale. Meta, pur concentrandosi principalmente sulla pubblicità, sta sfruttando l’intelligenza artificiale per rendere le sue piattaforme più coinvolgenti. Gli strumenti basati sull’intelligenza artificiale, come il miglioramento dei feed e delle funzioni di ricerca, fanno sì che gli utenti rimangano più a lungo sulle sue piattaforme, con conseguente crescita dei ricavi. La spesa per l’intelligenza artificiale non mostra segni di rallentamento. I leader tecnologici di Microsoft e Alphabet considerano l’IA un investimento a lungo termine fondamentale per il loro successo futuro. E i risultati parlano chiaro: Il fatturato cloud di Alphabet è aumentato del 35%, mentre il business cloud di Microsoft è cresciuto del 20% nell’ultimo trimestre. Per il momento, l’attenzione si concentra sulla scalabilità dell’infrastruttura e sulla soddisfazione della domanda. Tuttavia, la vera trasformazione avverrà quando la big tech libererà il pieno potenziale dell’AI, trasformando i settori e ridefinendo il modo in cui lavoriamo e viviamo. Investendo in strategie di dati centralizzate e di alta qualità, le aziende possono garantire implementazioni dell’IA affidabili e accurate e sbloccare il pieno potenziale dell’IA per guidare l’innovazione, migliorare il processo decisionale e ottenere un vantaggio competitivo. La promessa rivoluzionaria dell’IA è a portata di mano, ma solo per le aziende pronte a gettare le basi per una crescita sostenibile e risultati a lungo termine. Leggi di più su www.artificialintelligence-news.com
Aumenta il tuo ROI: L’impatto dei chatbot sul marketing
Scopri come i chatbot per il marketing possono aumentare il tuo ROI grazie a un maggiore coinvolgimento e a risposte immediate ai clienti. Cosa sono i chatbot? I chatbot sono applicazioni software automatizzate progettate per simulare una conversazione umana. Interagiscono con gli utenti attraverso il testo o la voce, fornendo risposte immediate e svolgendo diversi compiti. I chatbot AI sono in grado di comprendere ed elaborare il linguaggio naturale, consentendo loro di gestire domande complesse e di fornire informazioni o servizi pertinenti. I chatbot sono disponibili in varie forme, tra cui: Chatbot basati su regole: Rispondono a comandi specifici predeterminati dagli sviluppatori, Chatbot basati sull’intelligenza artificiale: Utilizzano l’apprendimento automatico e l’elaborazione del linguaggio naturale (NLP) per comprendere e adattarsi alle richieste degli utenti. L’importanza dei chatbot nel marketing I chatbot sono diventati una componente essenziale delle moderne strategie di marketing. Offrono agli addetti al marketing un modo per entrare in contatto con i consumatori in modo efficiente, migliorare l’esperienza dei clienti e semplificare le interazioni. Maggiore coinvolgimento dei clienti: I chatbot coinvolgono i clienti fornendo risposte immediate e interazioni personalizzate, disponibilità 24/7: Funzionano 24 ore su 24, assicurando che le richieste dei clienti vengano soddisfatte in qualsiasi momento, Efficienza dei costi: Riducono la necessità di un’ampia assistenza umana ai clienti, riducendo i costi operativi, Raccolta dati: Raccolgono dati e informazioni preziose sui clienti per migliorare le strategie di marketing, Aumento della lead generation: Facilitano la raccolta di contatti interagendo con i potenziali clienti e acquisendo le loro informazioni. I chatbot svolgono un ruolo fondamentale nel migliorare il coinvolgimento dei clienti. Offrono alle aziende un modo dinamico e interattivo di comunicare con il proprio pubblico, favorendo relazioni più forti e aumentando la soddisfazione. I chatbot possono rispondere rapidamente alle domande più comuni, offrire consigli e guidare i clienti nel processo di acquisto, creando un’esperienza più personalizzata. Una delle caratteristiche più apprezzabili dei chatbot è la loro capacità di operare 24 ore su 24. A differenza dei team di assistenza umana, i chatbot sono disponibili 24 ore su 24, 7 giorni su 7, garantendo ai clienti un’assistenza immediata a prescindere dall’ora del giorno. La disponibilità continua può migliorare notevolmente l’esperienza del cliente, portando a livelli più elevati di soddisfazione e fedeltà. L’implementazione dei chatbot nelle strategie di marketing non solo snellisce le operazioni, ma offre anche un’esperienza del cliente più coerente e soddisfacente. Il risultato è un aumento del coinvolgimento, della soddisfazione e dell’efficacia complessiva delle campagne di marketing. Implementare i chatbot nelle strategie di marketing L’integrazione dei chatbot nelle strategie di marketing può migliorare significativamente il coinvolgimento dei clienti e semplificare le attività di marketing in generale. Questa sezione approfondisce come i chatbot possono essere utilizzati per le interazioni personalizzate con i clienti e come facilitano la raccolta e l’analisi dei dati. I chatbot offrono un’opportunità unica per creare interazioni personalizzate con i clienti. Utilizzando l’intelligenza artificiale e l’apprendimento automatico, i chatbot possono personalizzare le risposte in base ai comportamenti, alle preferenze e alle interazioni passate degli utenti. L’approccio personalizzato può far sentire i clienti apprezzati e compresi, aumentandone la soddisfazione e la fedeltà. Aspetti chiave delle interazioni personalizzate con i clienti: Salutare gli utenti per nome: rivolgersi ai clienti per nome rende le interazioni più personali e coinvolgenti, Raccomandazioni su misura: In base alle interazioni precedenti, i chatbot possono consigliare prodotti, contenuti o servizi in linea con le preferenze individuali, Personalizzazione delle risposte: I chatbot possono adattare le loro risposte in base all’umore, alle scelte e agli schemi dell’utente. I chatbot sono importanti per raccogliere e analizzare i dati dei clienti. Le interazioni tra gli utenti e i chatbot generano preziose informazioni che possono essere utilizzate per ottimizzare le strategie di marketing. La raccolta di questi dati può aiutare le aziende a comprendere le esigenze, i modelli di comportamento e le preferenze dei clienti. Le aree principali in cui i chatbot aiutano nella raccolta e nell’analisi dei dati: Cronologia delle interazioni degli utenti: I chatbot memorizzano i registri delle conversazioni, fornendo informazioni sulle domande e sui problemi più comuni dei clienti, Dati demografici: La raccolta di informazioni come l’età, la posizione e gli interessi aiuta a segmentare il pubblico per un marketing mirato, Meccanismi di feedback: Raccogliere feedback direttamente attraverso le interazioni con i chatbot permette alle aziende di valutare la soddisfazione dei clienti e le aree di miglioramento. Nel campo del marketing, l’uso dei chatbot può aumentare in modo significativo il ritorno sugli investimenti (ROI). Due dei principali fattori che contribuiscono a questo aumento sono l’efficacia dei costi e la maggiore generazione di lead e conversioni. I chatbot offrono alle aziende un notevole risparmio sui costi. Automatizzando le interazioni con i clienti, le aziende possono ridurre la necessità di un team di assistenza clienti numeroso. Questo non solo riduce i costi operativi, ma snellisce anche i processi. L’investimento iniziale nella tecnologia dei chatbot è spesso compensato dai risparmi a lungo termine ottenuti grazie alla riduzione dei costi di manodopera e alla maggiore efficienza. Inoltre, i chatbot possono svolgere un ruolo fondamentale nella generazione di lead e nei tassi di conversione. Coinvolgendo gli utenti in tempo reale, i chatbot possono qualificare i contatti, fornire raccomandazioni personalizzate e guidare gli utenti attraverso l’imbuto di vendita. L’interazione immediata può migliorare l’esperienza dell’utente e portare a tassi di conversione più elevati. L’utilizzo dei chatbot per il marketing può portare a una maggiore efficienza, a una maggiore interazione con i clienti e, in definitiva, a un migliore ROI. Comprendendo e implementando queste tecnologie, le aziende possono migliorare le loro strategie di marketing e ottenere notevoli vantaggi economici. Leggi di più su www.artificialintelligence-news.com
Salesforce lancia una piattaforma AI per la gestione automatizzata delle attività
Il “CXO AI Playbook”di Business Insider analizza come le aziende utilizzano l’IA per affrontare le sfide, scalare le operazioni e pianificare il futuro. Il Playbook analizza storie di vari settori per vedere quali problemi l’IA sta risolvendo, chi sta guidando queste iniziative e come sta rimodellando le strategie. Salesforce, nota per il suo software CRM utilizzato da oltre 150.000 aziende come Amazon e Walmart, non è nuova all’innovazione. Possiede anche Slack, la popolare app per la comunicazione sul posto di lavoro. Ora Salesforce sta intensificando il suo gioco di intelligenza artificiale con Agentforce, una piattaforma che consente alle aziende di creare e distribuire agenti digitali per automatizzare attività come la creazione di report sulle vendite e il riassunto delle conversazioni su Slack. Quale problema sta risolvendo? Salesforce lavora da anni con l’intelligenza artificiale. Nel 2016 ha lanciato Einstein, una funzione AI integrata nella sua piattaforma CRM. Einstein si occupava di attività di base eseguibili tramite script, ma l’ascesa dell’IA generativa ha dato la possibilità di fare di più. Gli strumenti più intelligenti potevano ora prendere decisioni migliori e comprendere il linguaggio naturale. Questo ha dato il via a una trasformazione. Prima è arrivato Einstein GPT, poi Einstein Copilot e ora Agentforce, una piattaforma progettata per la flessibilità con agenti precostituiti e personalizzabili per gestire le diverse esigenze aziendali. “I nostri clienti volevano di più. Alcuni volevano modificare gli agenti che offriamo, mentre altri volevano crearne di propri”, ha dichiarato Tyler Carlson, VP of Business Development di Salesforce. La tecnologia alla base Agentforce si basa sul motore di ragionamento Atlas di Salesforce, sviluppato internamente. La piattaforma si connette con i modelli di intelligenza artificiale dei principali attori come OpenAI, Anthropic, Amazon e Google, offrendo alle aziende l’accesso a una serie di strumenti. Slack è diventato un terreno di prova per questi agenti AI. Attualmente in versione beta, l’integrazione di Agentforce con Slack mette le automazioni dove i dipendenti passano già il loro tempo. “Slack rende questi strumenti facili da usare e accessibili”, ha aggiunto Carlson. AI più intelligente e flessibile Agentforce utilizza il prompting ReAct, una tecnica che aiuta gli agenti a suddividere i problemi in fasi più piccole e a modificare il loro approccio man mano che procedono. In questo modo si ottengono risposte più precise e una gestione dei compiti più semplice, dalle risposte alle domande alla programmazione delle riunioni. Agentforce funziona con i LLM proprietari di Salesforce e con i modelli di terze parti, offrendo ai clienti un’ampia gamma di opzioni. Per garantire la sicurezza, Salesforce applica rigorose politiche sulla privacy dei dati, compresi i limiti di conservazione dei dati. Come farlo funzionare per le aziende Grazie a strumenti come Agentbuilder, le aziende possono progettare agenti AI su misura per le loro esigenze. Ad esempio, un agente potrebbe smistare le e-mail o rispondere a domande specifiche sulle risorse umane utilizzando i dati interni. Un esempio è la collaborazione tra Salesforce e Workday per creare un agente di assistenza AI per le domande dei dipendenti. Salesforce sta già vedendo i risultati: Agentforce ha risolto il 90% delle richieste dei clienti nei primi test. L’obiettivo? Un’adozione più ampia, più funzionalità e maggiori carichi di lavoro gestiti da questi agenti. “Stiamo creando un ecosistema più ampio di partner e competenze”, ha dichiarato Carlson. “Entro il prossimo anno, vogliamo che Agentforce diventi un must per le aziende” Leggi di più su www.artificialintelligence-news.com
Come Coca-Cola ha reinventato un classico delle feste con l’AI
Una delle campagne più interessanti della stagione natalizia è il reboot con intelligenza artificiale (AI) della pubblicità classica di Coca-Cola, “Holidays Are Coming” Da quando è nata l’IA generativa, questa tecnologia ha suscitato il timore di alcuni operatori del settore che temono che possa danneggiare i posti di lavoro dei creativi. Ma i creatori della pubblicità della Coca Cola presso Silverside AI, un laboratorio di innovazione che fa parte dell’agenzia Pereira O’Dell, affermano che l’AI ha potenziato la creatività umana alla base di una delle campagne più famose del mondo. La campagna globale di Coca-Cola per le festività natalizie di quest’anno comprende il remake di “Holidays Are Coming”, il suo Christmas Truck Tour, il secondo spot annuale “The World Needs More Santas” e una festosa esperienza digitale di intelligenza artificiale che consente alle persone di creare animazioni personalizzate di palle di neve. Questa non è la prima campagna natalizia di Coca-Cola guidata dall’intelligenza artificiale. L’anno scorso, la campagna “Create Real Magic” includeva una funzione che permetteva di creare biglietti di auguri digitali con l’AI generativa. Quest’anno, tuttavia, l’intelligenza artificiale ha svolto un ruolo ancora più importante per reimmaginare la campagna natalizia di Coca-Cola per l’era moderna. La versione AI di “Holidays Are Coming” strizza l’occhio all’originale, rendendo la campagna più personalizzata e rilevante per il pubblico di tutto il mondo, hanno spiegato i responsabili di Silverside AI. PJ Pereira, co-fondatore e partner di Silverside AI e co-fondatore e presidente creativo di Pereira O’Dell, e Rob Wrubel, co-fondatore e managing partner di Silverside AI, hanno raccontato il processo creativo e ciò che hanno imparato lungo il percorso. Un tocco moderno su un’icona delle feste Dal suo debutto nel 1995, il Christmas Truck di Coca-Cola è diventato sinonimo di festività. All’inizio di quest’anno, il marchio si è rivolto a Silverside AI per creare “un’interpretazione moderna” del camion, ha dichiarato Pereira ad ADWEEK. Per creare lo spot, Silverside AI si è rivolta a piattaforme di AI generativa come Stable Diffusion, Pactto, DALL-E, ChatGPT e al proprio strumento Director Magic, in un processo che sembrava più simile allo “sviluppo di un software” che al cinema tradizionale, ha dichiarato Pereira. L’uso dell’intelligenza artificiale ha accelerato il processo di creazione e ha permesso ai creativi di vedere le idee prendere vita all’istante. Silverside AI “ha prodotto una bozza dello spot entro tre giorni da uno dei nostri primi incontri [con il cliente]”, ha ricordato Wrubel. “Nel momento in cui si dispone di un processo in cui i creativi possono vedere immediatamente le idee prendere vita in tempo reale, il processo creativo si trasforma completamente. È una cosa rivoluzionaria”, ha detto Pereira. L’intelligenza artificiale ha anche reso il processo più collaborativo: l’AI di Silverside è in grado di inviare modifiche e aggiornamenti al cliente quasi ogni giorno anziché ogni due settimane, ha detto Wrubel. Sfide sempre nuove Un potenziale ostacolo si è presentato all’ultimo momento del processo, quando il cliente di Coca-Cola ha chiesto a Silverside AI di poter sviluppare versioni personalizzate dello spot per varie città e mercati globali. “La nostra reazione immediata è stata: ‘Certo che no, è troppo tardi’”, racconta Pereira. “Ma poi ci siamo detti: ‘Aspetta, non siamo più nel vecchio mondo’. Forse possiamo farlo” Nel giro di pochi giorni, Silverside AI ha consegnato 110 versioni diverse dello spot, tra cui 27 localizzazioni di mercati chiave che presentano skyline personalizzati per le città in cui andranno in onda. Se da un lato l’intelligenza artificiale può rendere il processo creativo più veloce e flessibile, dall’altro presenta anche delle sfide. Una di queste è tenere il passo con la rapida evoluzione della tecnologia: dal momento in cui Silverside AI ha iniziato a lavorare allo spot, a giugno, fino al lancio di questo mese, sono emersi nuovi strumenti di intelligenza artificiale, ha dichiarato Pereira. Inoltre, l’IA non consente lo stesso “livello di precisione e controllo” nella post-produzione, ha aggiunto Pereira, spiegando che gli animatori hanno modificato e perfezionato lo spot per adattarlo alla combinazione di colori, al logo e all’aspetto dei camion di Coca-Cola. Tuttavia, Pereira ha elogiato l’intelligenza artificiale per aver semplificato le attività di gestione dei progetti che spesso assorbono il tempo dei creativi: “Quando la tecnologia con la potenza dell’intelligenza artificiale entra nel processo, la creatività diventa molto più importante della gestione del progetto” “Negli ultimi cinque anni ho sentito i creativi lamentarsi di fare di più con meno soldi, che le cose sono diventate impossibili”, ha continuato. “Non è più impossibile. L’intelligenza artificiale ci permette di prendere grandi idee che sarebbero morte senza budget e di portarle in vita, di realizzare più idee e di elevare il livello di ogni cosa” L’iconica campagna di Coca-Cola, che ha debuttato al mondo con un restyling dell’intelligenza artificiale, è indicativa di dove l’intelligenza artificiale potrebbe portare la pubblicità, ha detto Wrubel. “La qualità e la capacità dei creativi di generare creatività innovativa non potranno che migliorare”, ha affermato. “Si tratta di un viaggio e l’unico modo per procedere è utilizzare gli strumenti e creare cose” Leggi di più su www.adweek.com
OpenAI si trova di fronte a rendimenti decrescenti con l’ultimo modello di AI
OpenAI sta affrontando rendimenti decrescenti con il suo ultimo modello di intelligenza artificiale e sta affrontando le pressioni dei recenti investimenti. Secondo The Information, il prossimo modello di intelligenza artificiale di OpenAI, il cui nome in codice è Orion, sta offrendo prestazioni inferiori rispetto ai suoi predecessori. Nei test condotti dai dipendenti, Orion avrebbe raggiunto il livello di prestazioni di GPT-4 dopo aver completato solo il 20% del suo addestramento. Tuttavia, il passaggio dal GPT-4 all’atteso GPT-5 sembra presentare miglioramenti qualitativi inferiori rispetto al salto dal GPT-3 al GPT-4. “Alcuni ricercatori dell’azienda ritengono che Orion non sia affidabile rispetto al suo predecessore nella gestione di alcuni compiti”, hanno dichiarato i dipendenti nel rapporto. “Secondo un dipendente di OpenAI, Orion si comporta meglio nei compiti linguistici ma potrebbe non superare i modelli precedenti in compiti come la codifica” Le prime fasi dell’addestramento dell’intelligenza artificiale di solito producono i miglioramenti più significativi, mentre le fasi successive di solito portano a guadagni di prestazioni minori. Di conseguenza, è improbabile che il restante 80% dell’addestramento fornisca progressi pari a quelli delle generazioni precedenti. Questa situazione con il suo ultimo modello di AI emerge in un momento cruciale per OpenAI, dopo un recente round di finanziamento che ha visto l’azienda raccogliere 6,6 miliardi di dollari. Questo sostegno finanziario comporta un aumento delle aspettative da parte degli investitori, oltre a sfide tecniche che complicano le tradizionali metodologie di scalabilità nello sviluppo dell’IA. Se queste prime versioni non soddisfano le aspettative, le future prospettive di raccolta fondi di OpenAI potrebbero non attirare lo stesso livello di interesse. Le limitazioni evidenziate nel rapporto sottolineano una sfida significativa che l’intero settore dell’IA deve affrontare: la diminuzione della disponibilità di dati di formazione di alta qualità e la necessità di mantenere la propria rilevanza in un campo sempre più competitivo. Secondo un documento (PDF) pubblicato a giugno, le aziende di IA esauriranno il pool di dati testuali generati dall’uomo disponibili pubblicamente tra il 2026 e il 2032. Il documento osserva che gli sviluppatori hanno “”spremuto il più possibile” i dati che sono stati utilizzati per consentire i rapidi progressi dell’IA a cui abbiamo assistito negli ultimi anni”. Per affrontare queste sfide, OpenAI sta ripensando radicalmente la sua strategia di sviluppo dell’IA. “In risposta alla recente sfida alle leggi di scala basate sull’addestramento, posta dal rallentamento dei miglioramenti dei GPT, sembra che l’industria stia spostando i propri sforzi verso il miglioramento dei modelli dopo l’addestramento iniziale, con il potenziale risultato di un diverso tipo di legge di scala”, spiega The Information. Nell’affrontare queste sfide, OpenAI deve trovare un equilibrio tra innovazione, applicazione pratica e aspettative degli investitori. Tuttavia, il continuo esodo di figure di spicco dall’azienda non aiuterà di certo le cose. Leggi di più su www.artificialintelligence-news.com
Perplexity lancia la sua esperienza di e-commerce basata sull’intelligenza artificiale negli Stati Uniti
Perplexity ha presentato la sua funzione di e-commerce guidata dall’intelligenza artificiale, “Buy with Pro”, per i suoi utenti Pro statunitensi. Precedentemente denominata “Pro Shop”, i consumatori possono ora acquistare articoli direttamente dall’app di Perplexity. Perplexity incentiva gli utenti ad acquistare offrendo la spedizione gratuita. Una volta selezionato un prodotto, gli utenti devono solo inserire i dati di fatturazione e spedizione per completare la transazione, con le tasse stimate da Perplexity. “Utilizziamo l’intelligenza artificiale e talvolta agenti umani per completare le transazioni per conto dei nostri utenti”, ha dichiarato Dmitry Shevelenko, Chief Business Officer di Perplexity. ADWEEK ha riportato per la prima volta questo sviluppo il mese scorso. Perplexity sta sfidando colossi dell’e-commerce come Amazon e Google Shopping, oltre a piattaforme che offrono esperienze di shopping come TikTok Shop. Allo stesso tempo, Perplexity sta costruendo un rivale di Google nel campo della ricerca e punta a una valutazione di 9 miliardi di dollari. Whole Foods Market e agenzie pubblicitarie come PMG e Universal McCann stanno testando il prodotto pubblicitario di ricerca di Perplexity. L’acquisto con Pro include la spedizione gratuita con tasse stimate da Perplexity. Perplexity Shopping dalle ricerche dell’intelligenza artificiale Per il momento, Perplexity non prevede di monetizzare la sua nuova funzione di shopping. La strategia è invece quella di far crescere la quantità di query di ricerca. La vera fonte di guadagno rimane il settore degli annunci, che prospera grazie alle domande sponsorizzate. Perplexity ha dichiarato ad ADWEEK di aver testato Buy with Pro per sei settimane con circa 1.000 utenti. Il prezzo di Perplexity Pro è di 20 dollari al mese o 200 dollari all’anno. “Molte persone che utilizzavano Perplexity lo usavano per fare ricerche su potenziali acquisti”, ha dichiarato Shevelenko. “Abbiamo notato questo comportamento ed è stata un’estensione naturale del semplice fornire una risposta per passare al passo successivo dell’acquisto” La startup sta integrando l’API di Shopify sulla propria piattaforma per migliorare l’esperienza di ecommerce, ottenendo l’accesso al catalogo prodotti e ai commercianti di Shopify. Shopify fornisce funzionalità di e-commerce a marchi come Kylie Cosmetics e Gymshark. Perplexity non lavora direttamente con altri commercianti oltre a quelli di Shopify. Secondo Shevelenko, Perplexity agisce invece come agente, completando le transazioni per gli utenti di quei commercianti. Buy with Pro si basa su un classificatore, ovvero un modello di apprendimento automatico che rileva l’intento dell’utente, in particolare quando sta facendo ricerche su prodotti come scarpe o auricolari. Quando il sistema identifica questa intenzione, attiva una scheda di acquisto che mostra gli articoli più rilevanti, compresi i dettagli come il prezzo. Secondo Perplexity, queste schede non sono sponsorizzate: si tratta di raccomandazioni guidate dall’intelligenza artificiale e adattate alla ricerca di ciascun utente. Gli utenti possono scattare foto dei prodotti e caricarle su Perplexity, che mostrerà gli articoli correlati in base all’immagine.Perplexity Entrare nel mondo della ricerca visiva Perplexity sta lanciando anche la funzione “Snap to Shop”, uno strumento di ricerca visiva simile alla ricerca per immagini di Google. Gli utenti possono scattare foto di prodotti e caricarle su Perplexity, che farà apparire gli articoli pertinenti in base all’immagine. Questa funzione non faceva parte della fase di test di Perplexity. “Una grande differenza tra noi e Google è l’esperienza senza soluzione di continuità con un solo clic all’interno di Perplexity”, ha dichiarato Shevelenko. Nell’ambito del lancio dell’e-commerce, la startup sta anche lanciando gratuitamente il programma Perplexity Merchant, progettato per aiutare i grandi rivenditori a condividere le specifiche dei loro prodotti con la piattaforma. In cambio, Perplexity riceve dettagli in tempo reale, come i prezzi dei prodotti disponibili. Questa iniziativa rispecchia l’approccio di Perplexity con gli editori. Quando gli editori partecipano al programma Perplexity Publisher e hanno più contenuti indicizzati, è più probabile che il loro materiale appaia come fonte. Allo stesso modo, i commercianti che hanno dati dettagliati sui prodotti nell’indice di Perplexity vedranno le loro offerte comparire più frequentemente, soprattutto nei risultati di ricerca legati all’esperienza di acquisto. I commercianti possono anche accedere agli strumenti API di Perplexity per personalizzare la visualizzazione dei loro prodotti nei risultati di ricerca e utilizzare una dashboard personalizzata per ottenere informazioni sulle tendenze di acquisto, aiutandoli a mettere meglio in evidenza e a promuovere i loro prodotti. Questo aspetto è separato dalle offerte di annunci di ricerca sponsorizzati di Perplexity. “Quello che interessa ai commercianti è il volume”, ha dichiarato Shevelenko. “Questo pone le basi per relazioni commerciali più interessanti in futuro” Altrove, Perplexity si è trovata recentemente in contrasto con diversi editori. Il Wall Street Journal e il New York Post hanno intentato una causa per violazione del copyright, sostenendo che la startup stia fabbricando notizie e attribuendole erroneamente a fonti legittime. Inoltre, il New York Times ha inviato una lettera di diffida, accusando Perplexity di utilizzare i suoi contenuti senza autorizzazione. Leggi di più su www.adweek.com
Utilizzare le tecnologie AI per la gestione degli asset del futuro
Sapevi che le pratiche di gestione dei beni efficaci rappresentano una sfida per quasi la metà delle piccole imprese? Secondo l’ultima ricerca, il 43% delle aziende riporta manualmente il proprio inventario o, in alcuni casi, non registra i beni in alcun modo. Tuttavia, la gestione degli asset non è immune dalla pressione dirompente dell’intelligenza artificiale (AI) che sta rivoluzionando numerosi settori. Il modo in cui le aziende gestiscono i loro beni materiali e immateriali sta subendo una profonda trasformazione grazie all’evoluzione della tecnologia dell’IA. In questo blog scopriremo come i software per la gestione degli asset fissi basati sull’AI trasformano la gestione degli asset e cosa riserva il futuro alle aziende che adottano queste innovazioni. Introduzione alla gestione degli asset fissi e all’IA La gestione degli asset fissi è una funzione fondamentale per le organizzazioni per gestire, controllare e ottimizzare il valore dei loro asset fisici. I beni possono includere qualsiasi cosa, dalle attrezzature ai veicoli, fino ai sistemi informatici domestici. Tradizionalmente, i sistemi di gestione manuale degli asset comportano la manutenzione manuale dei rapporti e le verifiche periodiche, che possono richiedere molto tempo ed essere soggette a errori umani. Il software per le immobilizzazioni guidato dall’intelligenza artificiale offre una soluzione moderna automatizzando i diversi fattori di controllo degli asset. In questo modo si garantisce l’accuratezza, si riducono le spese amministrative e si aumenta la vita utile di un bene, contribuendo in ultima analisi a un significativo risparmio sui costi. L’intelligenza artificiale, unita all’Internet delle cose (IoT), all’apprendimento automatico (ML) e all’analisi predittiva, è il metodo principale per sviluppare soluzioni di gestione degli asset intelligenti, efficienti e scalabili. Le capacità predittive dell’IA rivoluzionano la gestione proattiva degli asset. L’intelligenza artificiale è in grado di prevedere quando un componente hardware rischia di guastarsi o di individuare le possibilità di ottimizzazione valutando gli schemi e le tendenze dei dati. La strategia proattiva non solo aiuta la pianificazione strategica, ma garantisce anche l’affidabilità delle operazioni, prevenendo le interruzioni di sistema che possono causare gravi interruzioni delle attività aziendali e perdite finanziarie. Le aziende possono utilizzare l’intelligenza artificiale per garantire che i loro beni funzionino al massimo dell’efficienza, per adottare rapidamente nuove tecnologie e per adeguare le operazioni agli obiettivi aziendali. I vantaggi dell’intelligenza artificiale per il software per le immobilizzazioni Il software per immobilizzazioni guidato dall’intelligenza artificiale presenta numerosi vantaggi per le aziende, in particolare nei settori in cui la gestione degli asset è fondamentale per le operazioni quotidiane, come la produzione, la sanità e la logistica. Maggiore efficacia: L’automazione accelera notevolmente il monitoraggio, il controllo e la manutenzione degli asset. Poiché l’intelligenza artificiale è in grado di valutare enormi quantità di informazioni in tempo reale, i manager possono reagire immediatamente per determinare lo stato dei loro beni. Risparmio sui costi: L’utilizzo continuo degli asset e l’analisi predittiva possono portare a una riduzione dei costi operativi. L’intelligenza artificiale è in grado di identificare gli oggetti sottoutilizzati o mal funzionanti, aiutando le aziende a risparmiare denaro attraverso una riallocazione o un programma di smaltimento. Miglioramento della conformità e della reportistica: Mantenere la conformità può essere una sfida con una governance normativa sempre più stringente. L’intelligenza artificiale garantisce che i rapporti di conformità siano generati in modo accurato e puntuale. Inoltre, il software è in grado di modificare regolarmente i dati degli asset per rispecchiare i cambiamenti normativi, assicurando che le aziende siano sempre conformi alle leggi. Miglioramento del processo decisionale: Grazie alle capacità analitiche dell’AI, i manager possono fare scelte migliori su quali asset investire, quando ripararli e quando ritirarli. Le scelte si basano su informazioni in tempo reale e su modelli predittivi invece che su congetture o calcoli manuali. Caso di studio: Problema di precisione della gestione predittiva del portafoglio: Prevedere le tendenze del mercato e ottimizzare il portafoglio in tempo reale era complicato per un’importante società di gestione patrimoniale. Gli approcci convenzionali non riuscivano a stare al passo con le richieste del mercato, con il risultato di perdere opportunità e ottenere risultati non proprio ottimali. Soluzione: L’azienda è stata in grado di valutare rapidamente grandi serie di dati implementando un sistema di analisi predittiva basato sull’intelligenza artificiale. Gli algoritmi di intelligenza artificiale hanno esaminato i modelli di mercato, valutato i fattori di rischio e modificato dinamicamente il portafoglio. Il risultato finale è stato un notevole miglioramento delle prestazioni del portafoglio e una maggiore accuratezza delle previsioni. Risultati: È stato ottenuto un aumento del 20% dei rendimenti del portafoglio. Le informazioni in tempo reale sulle tendenze di mercato hanno migliorato il processo decisionale. Il futuro dell’intelligenza artificiale nella gestione patrimoniale Il futuro della gestione degli asset rivoluzionerà la soddisfazione dei clienti, l’efficacia operativa e il processo decisionale. Di seguito sono elencati gli elementi importanti che trasformeranno le operazioni di gestione patrimoniale: 1) Miglioramento del processo decisionale Rivelando modelli nascosti da enormi serie di dati, l’intelligenza artificiale permetterà ai gestori di asset di prendere decisioni migliori. L’intelligenza artificiale è in grado di valutare l’intero portafoglio, compilando statistiche finanziarie e notizie di mercato, che insieme miglioreranno la posizione di rischio e la formulazione del portafoglio. L’intelligenza artificiale renderà inoltre possibile l’adattamento in tempo reale, preparando i gestori alle previsioni future e anticipando le oscillazioni del mercato. 2) Automazione ed efficienza operativa I robo-advisor diventeranno strumenti necessari, in grado di gestire autonomamente attività come il ribilanciamento del portafoglio e le operazioni standard. La formazione algoritmica dell’IA eseguirà le decisioni in modo rapido, riducendo l’intervento umano e tagliando i costi. L’IA automatizzerà le noiose operazioni di back-office, tra cui l’inserimento dei dati e le procedure di conformità normativa, garantendo flussi di lavoro fluidi e snelli. 3) Trasformazione dell’esperienza del cliente In futuro, le interazioni con i clienti diventeranno personalizzate e più reattive. L’intelligenza artificiale analizzerà le informazioni sugli acquirenti per fornire raccomandazioni di finanziamento su misura e i chatbot alimentati dall’intelligenza artificiale saranno disponibili 24 ore su 24 e 7 giorni su 7 per rispondere alle domande. La tecnologia può anche semplificare la reportistica, trasformando informazioni economiche complesse in approfondimenti facilmente digeribili e privi di
