Di recente, il 77% dei responsabili delle decisioni aziendali ha dichiarato di temere di non riuscire a sfruttare al meglio i vantaggi dell’intelligenza artificiale generativa per la propria azienda. Nel tentativo di non rimanere indietro, molte aziende stanno procedendo a pieno ritmo. Sperano di poter sfruttare i vantaggi promessi dall’AI, come un processo decisionale più rapido, una migliore efficienza operativa e una maggiore soddisfazione dei clienti. Ma se stessero trascurando la preparazione dei dati e andando avanti troppo in fretta?
Lanciare progetti supportati dall’AI senza accertarsi che l’azienda sia pronta è rischioso. Una nuova ricerca dimostra infatti che una buona preparazione dei dati è l’azione più importante da intraprendere se si desidera implementare con successo l’utilizzo dell’AI generativa. Infatti, se si addestrano i modelli di AI con dati insufficienti, si otterranno output imprecisi.
Per comprendere come e perché accade tutto ciò, abbiamo identificato tre ipotetici casi d’uso di una preparazione efficace e inefficace dei dati e il conseguente impatto sul successo dell’AI.
La preparazione dei dati determina il successo dell’AI: tre casi d’uso
1. L’AI aumenta l’efficienza
Immagina un team di vendita in un’azienda tecnologica che chiameremo “Futurix Dynamics”. Per prima cosa, hanno pulito e normalizzato tutti i dati immagazzinati nel loro strumento di gestione delle relazioni con i clienti (CRM). Preparare i dati in questo modo permette di ottenere profili cliente accurati e interazioni ben documentate sulle vendite. Al momento del lancio di nuove funzionalità di AI per il loro CRM, l’AI valuta i dati esistenti e fornisce informazioni dettagliate su potenziali lead e sulle opportunità di upselling. E non solo! L’AI può anche generare e-mail per i rappresentanti di vendita e fornire loro riepiloghi automatizzati delle chiamate a ogni interazione con un cliente. Di conseguenza, il loro team trascorre meno tempo a digitare e ha più tempo per chiudere le trattative, il che aumenta in modo significativo l’efficienza delle vendite.
In “HumanisTek Inc.”, un’azienda tecnologica concorrente, la direzione ha fretta di implementare l’AI e non si sofferma a preparare adeguatamente i dati. Il loro CRM è pieno di contatti obsoleti e dati di vendita incoerenti. Di conseguenza, spesso la loro piattaforma di AI suggerisce lead irrilevanti in base a informazioni obsolete sui clienti. Questo comporta una perdita di opportunità e crea frustrazione nel personale di vendita, che deve correggere continuamente i dati errati. I rappresentanti di vendita, inoltre, sono costretti a dedicare troppo tempo al controllo delle e-mail generate dall’AI perché spesso non sono corrette. In questo caso, l’efficienza promessa dall’AI non va mai a concretizzarsi.
2. L’AI migliora la precisione.
In “HelpDeskers”, un’azienda che si occupa di servizio clienti, preparare adeguatamente i dati significa che il loro sistema di AI è in grado di comprendere e categorizzare correttamente le domande dei clienti. Di conseguenza, i loro tempi di risoluzione sono più rapidi e offrono un’assistenza altamente personalizzata. Inoltre, il sistema di AI è in grado di identificare problemi specifici man mano che si presentano (attraverso un picco di chiamate, ad esempio) perché le fonti dei dati sono complete e vengono aggiornate regolarmente. Questo inoltre fornisce al team le informazioni necessarie per affrontare i problemi in modo proattivo e migliorare la soddisfazione complessiva dei clienti. I report generati dall’AI consentono alla direzione di sapere quali sono gli argomenti che generano il maggior numero di chiamate; questo permette loro di prendere decisioni corrette in materia di personale e di formazione per il call center.
Al contrario, in “QuickFixing” la pulizia dei dati non è una questione prioritaria. Le chiamate non vengono codificate correttamente all’interno del sistema e non viene tenuta traccia degli argomenti, della data e dell’orario di ciascuna chiamata. Pertanto, avendo a disposizione solo dati incompleti e talvolta imprecisi, l’AI non è in grado di contestualizzare le lamentele dei clienti. Il team dell’assistenza clienti non riceve le informazioni necessarie sugli argomenti di tendenza e pertanto non può essere proattivo né preparato a risolverli. Questo non solo genera frustrazione nei clienti, ma nel lungo termine può portare a strategie di business sbagliate. Poiché la direzione non vede chiaramente gli sviluppi di questi problemi in tempo reale, prende decisioni sulla base di informazioni non corrette.
3. L’AI fa emergere informazioni dettagliate
“Trendists”, un’azienda di ricerche di mercato, ha un analista dei dati dedicato che garantisce che tutti i dati utilizzati per alimentare il sistema di AI siano aggiornati e completi. Di conseguenza, l’AI fornisce all’analista report dinamici e approfonditi che rispecchiano con precisione i cambiamenti del mercato e il comportamento dei clienti. Questi report a loro volta permettono all’analista di fornire al proprio manager consigli strategici che mantengono l’azienda al passo con le tendenze di mercato.
Dall’altra parte, in “Static Analytics, Ltd.”, un’altra azienda di ricerche di mercato, le informazioni inserite nel sistema sono spesso obsolete. Il loro analista dei dati pertanto ha a che fare con un sistema di AI che non è in grado di offrire previsioni accurate e consigli pertinenti. Ciò significa che non gli è possibile fornire al proprio manager informazioni dettagliate in tempo reale per poter prendere decisioni informate, e questo fa sì che l’azienda resti indietro rispetto alla concorrenza.
I dati sono il tuo asset strategico più importante e sono fondamentali per un utilizzo efficace dell’AI. Ma per sfruttare al meglio il loro potenziale e godere dei vantaggi delle tue iniziative di AI, dovrai adottare una mentalità che guardi in questa direzione e dare la giusta priorità alla preparazione dei dati stessi.
