L’intelligenza artificiale sta rivoluzionando il modo in cui le aziende operano e generano valore. Mentre molti pensano subito ai chatbot quando si parla di AI, esistono in realtà numerosi altri casi d’uso altrettanto interessanti e potenzialmente più impattanti. Scopriamo insieme alcune applicazioni concrete dell’intelligenza artificiale che vanno oltre le semplici interfacce conversazionali.
Indice
Estrazione di features dai dati non strutturati
Uno dei casi d’uso dell’intelligenza artificiale più promettenti riguarda l’estrazione automatica di caratteristiche rilevanti da grandi quantità di dati non strutturati. Pensa ad esempio a migliaia di curriculum vitae o profili LinkedIn: un sistema di AI può analizzarli rapidamente ed estrarre informazioni chiave come:
- anni di esperienza;
- settore di appartenenza;
- competenze principali;
- ruolo attuale.
Queste informazioni strutturate possono poi essere utilizzate per alimentare modelli predittivi o sistemi di analisi avanzata. Un bel salto di qualità rispetto all’analisi manuale, no?
Un esempio pratico di feature engineering
Immagina di essere un’azienda di cybersecurity alla ricerca di potenziali clienti tra i responsabili IT di medie imprese. Hai a disposizione 100.000 profili professionali, ma molti non sono rilevanti.
Un sistema di AI può aiutarti a:
- analizzare rapidamente tutti i profili;
- estrarre le informazioni chiave (ruolo, settore, esperienza);
- filtrare solo i profili effettivamente in target.
Il tutto in modo automatico e a una frazione del costo di un’analisi manuale. Niente male come primo caso d’uso dell’intelligenza artificiale, vero?
Strutturazione di dati non strutturati
Un altro interessante caso d’uso dell’intelligenza artificiale riguarda la capacità di dare una struttura a dati che ne sono privi. Pensa ad esempio a:
- email;
- ticket di supporto;
- recensioni dei clienti;
- post sui social media;
- trascrizioni di chiamate.
Tutti questi sono esempi di dati non strutturati, ovvero non organizzati in righe e colonne come un classico foglio Excel. Il problema è che in questo formato grezzo è difficile analizzarli e trarne insight.
L’AI può aiutare a convertire questi dati destrutturati in formati strutturati e analizzabili, ad esempio traducendo il testo in vettori numerici (i cosiddetti “embedding”) che ne catturano il significato semantico.
Come funzionano gli embedding di testo
Immagina di voler analizzare migliaia di curriculum per trovare i candidati più simili ai tuoi dipendenti di maggior successo. Un sistema di AI può:
- convertire ogni curriculum in un vettore numerico (embedding);
- calcolare la similarità matematica tra i vari vettori;
- identificare i profili più affini a quelli dei top performer.
Tutto questo in modo automatico e scalabile. Non male come caso d’uso dell’intelligenza artificiale per ottimizzare i processi di recruitment, vero?
Lead scoring avanzato
Il terzo caso d’uso dell’intelligenza artificiale che vogliamo esplorare riguarda il lead scoring, ovvero la valutazione della qualità dei potenziali clienti.
Tradizionalmente il lead scoring si basa su pochi dati strutturati come:
- titolo di lavoro;
- fatturato aziendale;
- comportamento sul sito web.
L’AI permette invece di sfruttare anche grandi quantità di dati non strutturati per una valutazione molto più accurata e predittiva.
Un esempio di lead scoring con AI
Immagina di avere 1.000 lead storici, di cui 500 convertiti in clienti e 500 no. Per ognuno hai a disposizione il profilo completo con:
- esperienza lavorativa;
- azienda attuale;
- settore;
- competenze chiave.
Un sistema di AI può:
- analizzare tutti questi dati non strutturati;
- identificare i pattern più predittivi del successo;
- assegnare uno score di qualità ai nuovi lead.
Questo permette di focalizzare gli sforzi commerciali sui prospect più promettenti, aumentando drasticamente l’efficienza. Un bel salto di qualità rispetto al classico lead scoring, non trovi?
Oltre i chatbot: l’AI che genera vero valore
Come vedi, i casi d’uso dell’intelligenza artificiale vanno ben oltre i semplici chatbot. Le applicazioni più interessanti riguardano spesso l’analisi e la strutturazione di grandi quantità di dati non strutturati, per estrarne informazioni preziose e alimentare processi decisionali più intelligenti.
La chiave è identificare i problemi giusti da risolvere, quelli che possono davvero generare valore per il business. Solo così si può sfruttare appieno il potenziale dell’AI e ottenere risultati concreti, come hanno fatto aziende del calibro di Netflix, UPS e Walmart.
E tu, hai già individuato i casi d’uso dell’intelligenza artificiale più promettenti per la tua azienda? Se vuoi approfondire l’argomento, ti consiglio di dare un’occhiata a strumenti come Airtable o Make.com, che permettono di implementare facilmente alcuni di questi use case. Il futuro è già qui, non farti trovare impreparato!
Casi d’uso dell’intelligenza artificiale – Domande frequenti
I principali ambiti includono l’estrazione di features da dati non strutturati, la strutturazione di dati destrutturati e il lead scoring avanzato per valutare i potenziali clienti.
L’AI può analizzare rapidamente grandi quantità di CV, estrarre informazioni chiave e identificare i profili più simili ai dipendenti di maggior successo, ottimizzando la selezione dei candidati.
L’AI permette di sfruttare anche dati non strutturati per una valutazione più accurata e predittiva dei lead, andando oltre i semplici dati demografici e comportamentali usati tradizionalmente.
Sì, strumenti come Airtable o Make.com permettono di implementare facilmente alcuni casi d’uso di AI senza necessità di competenze tecniche avanzate.
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