Avviare un progetto di intelligenza artificiale in 5 passaggi

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Mentre nei primi due articoli della serie abbiamo parlato dell’importanza dell’AI per i brand e dei dati giusti, adesso vedremo i passaggi fondamentali per avviare un progetto di intelligenza artificiale in azienda. Siamo pronti per scavare più a fondo e vedere come si crea da zero un progetto basato su IA in cinque punti distinti.

Non perdere l’articolo della prossima settimana, dedicato all’analisi e ai risultati!

Cos’è un progetto di intelligenza artificiale e perché dovresti avviarne uno?

Avviare un progetto di intelligenza artificiale richiede uno sforzo organizzativo, al pari di tutti gli altri progetti.

Soluzioni di questo tipo sono importanti, perché aiutano le persone a svolgere le attività in modo più efficiente e veloce ma non bisogna prenderli sottogamba o pensare che è qualcosa di pronto da utilizzare nell’immediato. Serviranno visione e pianificazione, un responsabile di progetto che faccia da collegamento fra tutte le risorse coinvolte, budget, tempi.

Un progetto di intelligenza artificiale ha tre fasi principali: identificazione del problema, progettazione del sistema e implementazione. Di seguito vedremo diversi passaggi che portano alla sua ideazione, ma è importante fare un passo indietro e parlare dell’importanza dei dati.

Avviare un processo di intelligenza artificiale in 5 punti

1 – Definisci i tuoi obiettivi aziendali prima di avviare un progetto di intelligenza artificiale

Il primo passo per implementare l’intelligenza artificiale all’interno del tuo brand è definire con scrupolosa precisione gli obiettivi aziendali e di business. Lo diciamo spesso: senza un obiettivo – e un piano per raggiungerlo -, l’intelligenza artificiale non potrà essere efficace. 

Questo perché i sistemi di intelligenza artificiale sono progettati per risolvere compiti ben precisi. Diventa quindi necessario definire cosa si vuole ottimizzare, migliorare o anche solo ottenere.

Alcune aziende progettano il proprio sistema di intelligenza artificiale per rispondere alle richieste dei clienti in tempo reale con elevata precisione. Altri hanno bisogno di analisi del target molto precise, oppure di estrarre informazioni preziose dalle conversazioni telefoniche.

Qualunque sia la tua esigenza, la prima cosa da fare è definire in modo chiaro e univoco degli obiettivi che, come sempre, devono rispettare requisiti SMART: specific (specifico), measurable (misurabile), achievable (raggiungibile), relevant (rilevante), time-based (con un limite temporale).

Fatto questo, puoi iniziare a scavare più a fondo e pensare a quale fra i tuoi obiettivi può essere automatizzato perché ripetitivo, non creativo, e time consuming. Qualcosa che può essere delegato a una macchina che con le giuste istruzioni e valutazioni saprà portare efficienza.

2 – Seleziona un problema che l’intelligenza artificiale può migliorare

Il focus del secondo punto è capire esattamente di cosa hai bisogno per avviare il tuo progetto di intelligenza artificiale. In questa fase, ti suggeriamo di dedicarti a un audit aziendale e alla definizione di un problema specifico. 

Come puoi fare? Attraverso lo sfruttamento di numerose tecniche di analisi e di brainstorming, finalizzate alla selezione di un problema. Pensa a cosa hai bisogno per migliorare sensibilmente le performance aziendali.

Cosa ti manca?
Il tuo team non è adeguatamente formato?
Non riesci a rispondere con la dovuta precisione alle richieste dei clienti?
Non sai come e dove cercare il tuo target ideale?

Ogni problema ha una soluzione estremamente specifica. Solo individuando correttamente il problema potrai poi scegliere la soluzione, utilizzando gli algoritmi di Intelligenza Artificiale più corretti per risolverlo.

In questa fase, può essere fondamentale la collaborazione tra diverse competenze. Chiedi alle persone del tuo team di esplorare punti di vista che potresti aver tralasciato. Potresti scoprire che un elemento che avevi considerato irrilevante ha in realtà un peso cruciale all’interno dell’azienda e, se ottimizzato e automatizzato, potrebbe rendere il lavoro più semplice per tutti.

3 – Raccogli dati e analizza il problema per determinare l’approccio migliore

Hai un’idea, hai un obiettivo, adesso ti manca un piano.

Fermati, però, non così in fretta: prima di adottare la soluzione di intelligenza artificiale più innovativa sul mercato hai bisogno di sapere esattamente da dove partire. È il momento di raccogliere e analizzare tutti i dati aziendali su cui puoi mettere le mani.

Di quali dati hai bisogno? Di quelli che possono essere dati in pasto all’intelligenza artificiale e che sono funzionali al tuo obiettivo. Così che potrai elaborarli e trovare pattern e strutture ricorrenti su cui lavorare.
Alcuni esempi? 

Se vuoi ottimizzare i tempi di risoluzione di assistenza, avrai bisogno dei dati relativi a richieste, risposte e tempi di gestione nello storico del tuo database.

Hai bisogno di aumentare l’open rate delle tue newsletter? Ti saranno utili le newsletter precedenti, i dati del CRM degli iscritti, le caratteristiche d’acquisto precedenti. Tutto questo ti servirà per fare data enrichment o delle previsioni.

E così via.

Oltre all’accumulo dei dati, devi anche analizzare il problema per capire quale sia il migliore approccio da utilizzare quando avrai l’intelligenza artificiale a disposizione.
In questo modo, grazie alle tecniche di analisi dei dati e data mining, le aziende possono ricavare nuovi insight, vedere il problema da punti di vista diversi e ripartire dopo un content audit con le idee molto più chiare.

Inoltre, è il momento di scegliere l’approccio migliore per il tuo brand: sarà un’AI open source? Ti affiderai a un fornitore esterno? Deciderai di assumere un data scientist per creare una soluzione interna all’azienda?

Il nostro consiglio è di valutare pro e contro, costi e benefici di ogni soluzione, per poi scegliere quella che si adatta meglio al tuo caso.

4 – Sviluppa la soluzione al problema utilizzando la tecnologia AI

Siamo finalmente arrivati al momento cruciale: la scelta e l’utilizzo di algoritmi e strumenti di intelligenza artificiale.

Sono pochi i casi in cui troverai delle soluzioni “da banco”. In genere piattaforme create per task semplici, che dovrai capire e studiare da solo per poi scoprire che in realtà non c’è “L’ALGORITMO” da utilizzare, ma si tratta sempre di selezioni diverse di algoritmi in base agli obiettivi.

I progetti sono strutture complesse, quindi la soluzione pronta non ti basterà, avrai bisogno di qualcosa di più adatto alla tua esigenza.

Quindi ribadiamo il principio: gli obiettivi sono alla base di tutto.

Al secondo posto si trovano i partner: infatti è necessario il giusto partner tecnologico che sappia aiutarti nel percorso e nelle scelte, nella selezione e uso corretto dei dati che avete o che servono per il vostro obiettivo.

In Ghostwriter AI non solo facciamo e usiamo algoritmi di intelligenza artificiale per l’analisi delle conversazioni ma, soprattutto, aiutiamo i nostri clienti a capire il percorso, li aiutiamo e formiamo sui temi dell’Intelligenza Artificiale.

Solo un uso corretto dei sistemi e il giusto supporto per personalizzare il servizio sulla base dei tuoi dati e storia aziendale permetterà il successo del progetto.

5 – Migliora i risultati con i feedback

Hai finalmente il tuo progetto pronto e il progetto è attivo da un po’. Beh, quindi è tutto perfetto e non devi fare altro, giusto? Sbagliato.

In realtà ora arriviamo al passaggio forse più importante, che è anche uno dei più delicati: raccogliere e analizzare i risultati e i feedback per continuare a migliorare.

Quando avrai raccolto una quantità sufficiente di dati e analisi dall’uso dell’AI, è ora di fare dei bilanci. Confronta i dati attuali con quelli che avevi prima di implementare la nuova soluzione: ci sono dei parametri che sono migliorati? Le vendite sono salite? I clienti hanno mostrato una maggiore soddisfazione? L’open rate delle mail è più alto?

Non solo è importante vedere cosa è cambiato ma, ancora più importante, cosa ha prodotto quel cambiamento! Stavi analizzando l’open rate delle email, cosa caratterizza le email a maggiore apertura? Gli interessi delle persone a cui l’hai inviata? L’orario? La zona geografica? Altro?

Oppure, stavi seguendo un progetto di miglioramento dei tempi di risposta. Allora quali documenti sono stati ritrovati più facilmente? Quante domande sono state risolte più rapidamente e quali invece sono rimaste invariate? Questo ti permetterà di migliorare i risultati scoprendo con esattezza su cosa intervenire.

Grazie al confronto dei risultati e ai feedback degli utenti e dei membri del team, sarai in grado di perfezionare di giorno in giorno l’uso dell’intelligenza artificiale, che imparerà dall’esperienza accumulata e ti garantirà performance sempre più precise.

Conclusioni: i 3 migliori consigli per avviare un progetto di intelligenza artificiale

Concludiamo con tre suggerimenti.

1. I dati sono oro: se vuoi iniziare con l’intelligenza artificiale e l’apprendimento automatico, hai bisogno di dati. La raccolta dei dati è un processo dispendioso in termini di tempo che richiede molto impegno e risorse. Tuttavia, quando hai abbastanza dati nella tua raccolta, i tuoi algoritmi saranno più intelligenti e più accurati.

2. Scegli un problema più semplice prima di affrontare quelli più difficili: ricorda che la risoluzione di problemi difficili spesso richiede una conoscenza preliminare per essere risolti in modo efficace. 

3. Non dimenticare l’importanza dell’essere umano: solo perché hai creato un algoritmo non significa che funzionerà bene da solo! Una buona regola è prendere il tuo modello di intelligenza artificiale e apprendimento automatico e provarlo in ambiente di test. Fai verificare l’output da persone e verifica che non siano stati introdotti bias prima di utilizzare il modello per applicazioni del mondo reale.

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