L'Intelligenza Artificiale generativa è passata dall'essere una curiosità tecnologica a una priorità strategica per le aziende di ogni dimensione. In Servizi Multimediali lo vediamo quotidianamente: sempre più clienti ci chiedono come integrare l'AI nelle loro strategie di marketing e nei processi aziendali.
Un recente report di Gartner evidenzia che una organizzazione su cinque ha già soluzioni di AI generativa in produzione, con un incremento dall'10% al 21% in soli quattro mesi (da settembre 2023 a gennaio 2024). È un'accelerazione senza precedenti che sta ridefinendo il panorama competitivo in molti settori.
Ma quali sono le domande più frequenti che le aziende si pongono? E soprattutto, quali risposte possiamo offrire sulla base della nostra esperienza diretta con lo sviluppo degli Hatchi e l'implementazione di soluzioni AI per i nostri clienti?
1. Come identificare e finanziare i casi d'uso più adatti per l'AI?
Secondo Gartner, le organizzazioni più oculate stanno creando percorsi educativi interni per costruire consapevolezza, aumentare la conoscenza e favorire la creatività tra il personale. Questo alimenta un processo dinamico di raccolta di idee e casi d'uso.
La nostra esperienza: Abbiamo vissuto questa evoluzione in prima persona. Quando abbiamo iniziato a sviluppare i nostri Hatchi, ci siamo resi conto che il primo passo non era tecnologico, ma culturale. Come abbiamo raccontato nell'articolo "L'AI diventa strategica: la svolta di Servizi Multimediali", il nostro percorso è iniziato dall'identificazione di processi specifici dove l'AI poteva fare davvero la differenza.
Ad esempio, prima di sviluppare Perry, il nostro Hatchi per la gestione delle email, abbiamo scomposto il problema in processi ben definiti:
- Distinguere l'importante dall'urgente
- Contestualizzare le comunicazioni
- Preparare risposte appropriate
- Tracciare le attività derivanti
- Mantenere l'inbox pulita
Questa scomposizione ci ha permesso di valutare con precisione il valore aziendale e la fattibilità tecnica, due parametri che anche Gartner identifica come fondamentali per selezionare i casi d'uso.
2. Come l'AI generativa impatterà sulla forza lavoro?
Gartner è chiaro su questo punto: nel breve termine, l'impatto dell'AI generativa sarà principalmente di augmentation di attività specifiche, non di sostituzione completa di ruoli lavorativi. La loro previsione è che entro il 2026, oltre 100 milioni di lavoratori collaboreranno con "robocolleghi" (colleghi virtuali sintetici).
La nostra esperienza: Questa visione risuona perfettamente con ciò che abbiamo osservato sviluppando gli Hatchi. Nel nostro articolo "Gli Agenti AI non sono Dipendenti", abbiamo condiviso proprio questa lezione:
Un Hatchi non è né un'automazione rigida né un dipendente indipendente, ma qualcosa di profondamente diverso che richiede un approccio specifico.
Inizialmente avevamo aspettative sbagliate, pensando agli Hatchi come "dipendenti digitali" capaci di imparare e adattarsi autonomamente. La realtà che abbiamo scoperto è che gli agenti AI eccellono in compiti specifici e ben definiti, ma richiedono una configurazione precisa.
3. Come implementare un modello di governance dell'AI efficace?
Gartner suggerisce che per coordinare e governare un numero crescente di progetti AI, una best practice è creare un centro di eccellenza AI (AI COE) che abiliti e coordini le iniziative locali, garantendo allineamento business, fiducia e un equilibrio tra scala e governance.
La nostra esperienza: Pur essendo una piccola agenzia, abbiamo dovuto affrontare la sfida della governance quando abbiamo iniziato a sviluppare e implementare i nostri Hatchi. La lezione più importante che abbiamo appreso è che la governance dell'AI deve essere:
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Pratica e non teorica: Abbiamo creato linee guida specifiche basate sulle caratteristiche di ciascun Hatchi, come abbiamo fatto con Perry, dove la sicurezza e la privacy erano prioritarie.
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Integrata con i processi esistenti: La governance dell'AI non dovrebbe essere un'entità separata, ma parte integrante del modo in cui l'azienda opera.
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Focalizzata sui risultati: Ogni implementazione AI deve avere obiettivi chiari e risultati tangibili.
4. Come combinare i dati aziendali con le soluzioni di AI generativa?
Secondo Gartner, la maggior parte delle organizzazioni che hanno acquistato servizi come ChatGPT o Gemini si sono trovate, nel giro di giorni o settimane, a chiedersi come incorporare i dati aziendali in questi strumenti e come gestire l'accesso ai dati.
La nostra esperienza: Questo è esattamente il motivo per cui abbiamo sviluppato l'approccio Hatchi. Come abbiamo raccontato nell'articolo "Agentic AI? Noi la chiamiamo Hatchi", la vera potenza di un agente AI emerge quando può accedere e utilizzare in tempo reale la knowledge base aziendale.
Ad esempio, il nostro Hatchi Sammy, specializzato nelle vendite, è in grado di:
- Condurre conversazioni naturali
- Raccogliere informazioni chiave
- Consultare in tempo reale la knowledge base aziendale
- Identificare il servizio più appropriato
- Presentare soluzioni in modo professionale
Questa capacità di incorporare dati aziendali nelle decisioni dell'AI è ciò che distingue un semplice chatbot da un vero agente AI aziendale.
5. Come scegliere tra modelli open-source e modelli proprietari?
Gartner evidenzia che i principali vantaggi dei modelli open-source includono personalizzabilità, migliore controllo sulle opzioni di deployment, privacy e sicurezza potenziate, trasparenza del modello e la possibilità di ridurre la dipendenza da un singolo fornitore.
La nostra esperienza: Nell'articolo "Manus vs Rudolf: Ho testato il nuovo agente AI cinese contro il nostro Hatchi specializzato", abbiamo condiviso un esperimento pratico che confrontava due approcci diversi.
La lezione chiave emersa è che la scelta tra modelli open-source e proprietari non è binaria, ma dipende dal caso d'uso specifico. Nel nostro caso, abbiamo optato per un approccio ibrido con gli Hatchi, che ci permette di:
- Mantenere il controllo sui dati sensibili
- Personalizzare profondamente il comportamento dell'AI
- Integrare i modelli con strumenti specifici per ogni compito
L'importanza di un approccio pragmatico
Se c'è una lezione che abbiamo imparato nel nostro percorso con l'AI, è l'importanza di mantenere un approccio pragmatico. Come evidenziato anche da Gartner, non si tratta di seguire un trend, ma di risolvere problemi concreti con soluzioni innovative.
La nostra visione dell'AI nel marketing, come abbiamo condiviso sin dall'inizio, si fonda su tre principi fondamentali:
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Potenziamento del lavoro umano: L'AI deve migliorare l'efficienza delle attività ripetitive, permettendo alle persone di concentrarsi sugli aspetti strategici.
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Misurabilità dei risultati: Ogni implementazione AI deve avere obiettivi chiari e risultati tangibili.
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Integrazione nei servizi esistenti: L'AI non è un prodotto isolato, ma un asset che aumenta il valore dei servizi e degli strumenti di marketing tradizionali.
Un elemento rimane costante: la necessità di un approccio pragmatico, basato sull'esperienza diretta e focalizzato sui risultati di business.
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