Guida alla misurazione dei risultati dei progetti di intelligenza artificiale

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Fino ad ora abbiamo discusso dei motivi per cui l’AI in un’azienda è utile, poi dell’importanza dei dati, e di come creare un progetto di intelligenza artificiale passo dopo passo. Ora è il momento di capire perché dovremmo preoccuparci di misurare i risultati dei progetti di intelligenza artificiale!

Perché è importante? La misurazione è una parte significativa di qualsiasi progetto. Ci permette di sapere se siamo sulla buona strada per raggiungere i nostri obiettivi e se c’è bisogno di un cambiamento.

L’importanza di misurare i risultati di un progetto di AI

È essenziale confrontarsi con i risultati di un progetto di intelligenza artificiale, altrimenti sarebbe difficile scoprire se ha avuto successo o no. Come si misura il successo dell’AI?

Di solito, si guardano quattro metriche: tempo, costo, qualità e portata.

Quando si tratta di progetti di intelligenza artificiale, il modo migliore per iniziare a misurare i risultati è determinare quali sono gli obiettivi di partenza.

Inoltre, strategie diverse portano a risultati diversi.

Con i progetti di AI, ci sono nuove e ulteriori metriche che devono essere prese in considerazione quando si misura il successo – alcune di queste sono il volume, la precisione e la tempestività dei dati.

Inoltre, non bisogna dimenticare che ci sono altri due aspetti da considerare: indicatori quantitativi e indicatori qualitativi. Gli indicatori qualitativi possono includere sia misure oggettive come la velocità che misure soggettive come la user experience.

Come misurare i risultati del tuo progetto AI

La sfida nel valutare il ROI per un progetto AI è che ci sono molti fattori coinvolti nel processo, quindi è difficile capire cosa ha causato i cambiamenti nelle entrate. Avere più variabili è sicuramente un ottimo elemento per i risultati, ma meno per le tue misurazioni.

Ci sono alcune metriche generiche che possiamo usare per determinare il successo di un progetto AI. Le due categorie principali sono:

  • Metriche di business e KPI. Non si tratta di metriche puramente tecniche, questo è vero, ma sono comunque essenziali per verificare la bontà del progetto. Infatti, basterà confrontare le stesse metriche in un periodo di tempo ragionevole – dai tre ai sei mesi – prima e dopo l’implementazione dell’intelligenza artificiale in azienda. In questo modo, sarà semplice scoprire se l’AI ha dato i suoi frutti, quali sono i KPI che ne hanno tratto maggior beneficio e come, e su quali c’è ancora del lavoro da fare o delle correzioni da apportare.
  • Metriche tecniche dell’intelligenza artificiale e del machine learning. Ovviamente, nella misurazione non possiamo dimenticare le metriche specifiche dell’AI. Se usate in combinazione ai KPI di marketing e business, possono aiutare a vedere il quadro complessivo e, quindi, a prendere migliori decisioni a lungo termine.

Quali sono le migliori metriche per i progetti AI?

Al fine di misurare il successo di un progetto di intelligenza artificiale, è importante identificare cosa significa “successo” per quel progetto specifico. Quali metriche si dovrebbero considerare mentre si lavora a un progetto di AI?

Le metriche dipendono sempre dai tuoi obiettivi. Una campagna di lead sarà diversa da una di vendita in termini di risultati. La cosa migliore da fare, come diciamo spesso, è porsi le domande giuste. Non c’è niente di meglio che avere in mente le domande giuste per iniziare a trovare le risposte per migliorare il tuo progetto. Altrimenti, non avrai una mappa che ti guidi.

Alcune metriche che potresti usare sono i margini o la valutazione dell’impatto aziendale. Puoi lavorare sia su metriche tecniche che di business, a seconda del progetto e del tuo business.

Non tutte le domande si adattano a tutti i progetti. Alcune domande più generiche possono essere: 

Qual è stato il tempo impiegato per fare un singolo output?
Quanto sono stati accurati questi output?
Quanti dati sono stati elaborati per generare un singolo output per un dato compito?
Quanto costa eseguire il progetto su base mensile/annuale?
Quante persone ci sono volute per costruire e fare il debug di questo sistema?
Qual è la quantità totale di tempo che è stata spesa su questo progetto nel corso della sua vita?

domande da porsi dopo aver terminato un progetto di intelligenza artificiale

6 semplici passi per tracciare i risultati del progetto di intelligenza artificiale 

Tenere traccia dei risultati non è solo un modo per vedere se tutto è andato come doveva. Aiuta anche a capire quali variabili hanno avuto un effetto positivo o negativo sui dati raccolti, una conoscenza fondamentale per migliorare.

Comunque, andiamo al sodo. Ecco 6 semplici passi per tenere traccia dei risultati dei progetti di intelligenza artificiale:

1. Definire i principali KPI organizzativi. Niente KPI, niente risultati! Non c’è niente di peggio, come dicevamo, che non definire gli elementi più importanti da misurare. 

2. Identificare come misurare il successo. Riprendiamo ciò che dicevamo prima: devi sapere quali sono gli obiettivi più importanti. In quale scenario considereresti il progetto un successo? Secondo quali variabili e parametri? Scegli per avere le risposte che cerchi.

3. Quali sono le metriche disponibili? C’è una differenza tra ciò che vuoi misurare e le metriche che puoi effettivamente misurare. Quindi, assicurati di sapere quali dati e variabili hai a disposizione, in modo da non concentrare attenzione, tempo e sforzi su qualcosa che non sarai mai in grado di verificare.

4. Prepara il tuo test. Lancia il progetto e inizia a raccogliere dati. Potrai usarlo prima in un ambiente di test dedicato, e poi spostarlo in produzione. Ricordati: prima il sistema inizierà a lavorare in produzione, più velocemente troverà e affronterà le eccezioni e tutte quelle procedure quotidiane che lo mettono in difficoltà. Farà più errori all’inizio, ma a lungo termine lavorerà meglio e più in fretta.

5. Sviluppa un processo di A/B testing. Il test A/B è uno dei modi più comuni e sicuri per vedere come sta andando un progetto. Grazie all’intelligenza artificiale, puoi selezionare e rivedere diverse variabili in una volta sola, il che ti darà più controllo sui risultati.

6. Valuta e confronta i dati. Ora hai tutti i tuoi dati, i tuoi test e i tuoi risultati. È ora di scriverli per valutarli e creare qualcosa di nuovo. Lascia che i tuoi algoritmi di intelligenza artificiale ti aiutino a vedere come sono andati, confrontandoli con altri risultati degli anni precedenti. E poi, è tempo di nuove avventure!

6 step per tracciare risultati di un progetto di intelligenza artificiale

Conclusioni

Un progetto di intelligenza artificiale non è facile da ideare, ma è una grande opportunità per migliorare il tuo brand e creare qualcosa di nuovo. È il motivo per cui misurare i tuoi risultati è fondamentale per migliorare e sapere cosa fare in futuro. Se non hai idea di dove iniziare, contattaci! Saremo felici di supportare il tuo prossimo progetto AI con la nostra profonda esperienza a lungo termine.

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