Le tendenze evidenziate da oltre 700 leader aziendali rivelano le principali chiavi del successo dell’AI

Nove leader su dieci sono consapevoli di quanto sia fondamentale una solida strategia sui dati per garantire il successo dell’AI: ma allora, perché solo un terzo di loro sta implementando una strategia unificata in materia di dati nella propria azienda? Nel gennaio 2024, Salesforce ha affidato a Forrester Consulting il compito di trovare una risposta a questo interrogativo e ad altre criticità nel panorama dell’AI in rapida evoluzione. 

La ricerca, che ha coinvolto 773 leader aziendali in 14 Paesi, fornisce preziose indicazioni sull’approccio mentale dei decisori aziendali globali nei confronti del CRM basato sull’AI.  Le tendenze emerse dimostrano che, nonostante la rapida trasformazione dell’AI, esistono alcuni principi fondamentali a cui le aziende devono dare priorità per promuovere la crescita.

Prima di analizzare questi fattori chiave per il successo e fornire dei consigli, è importante capire qual è lo stato attuale del CRM basato sull’AI.

Le lacune nella comprensione di base dell’AI evidenziano che vi è ancora un buon margine di crescita

La ricerca rivela che le organizzazioni in tutto il mondo stanno adottando l’AI in numerosi casi d’uso del CRM. Tuttavia, il percorso non è privo di ostacoli. Dalla ricerca, infatti, emergono alcune lacune critiche che potrebbero influire negativamente sul successo dell’adozione dell’AI nel CRM.

In particolare, colpisce il fatto che, nonostante tutti gli intervistati abbiano in programma di adottare l’AI, solo metà di loro è stata in grado di indicare correttamente la definizione di AI generativa e AI predittiva vedendole l’una a fianco dell’altra.

Dato che una strategia AI comprende con ogni probabilità entrambi i tipi di modelli, funzionali al conseguimento di scopi e obiettivi specifici, questo risultato evidenzia la necessità di una comprensione più ampia e approfondita. È necessario sapere quali sono i casi d’uso specifici di ciascun tipo di AI, quali risultati di business ci si attende e come elaborare un piano strategico per l’AI sulla base di questi obiettivi. 

Un altro importante dato emerso dalla ricerca è il divario significativo che si registra tra data maturity e data readiness. Mentre il 92% dei leader sottolinea l’importanza di una solida strategia sui dati, solo il 34% dichiara di averne già implementata una nella propria azienda. Per utilizzare l’AI in modo efficiente, è quindi fondamentale colmare questo gap.

Anche la fiducia rappresenta una preoccupazione primaria, come emerge dalle risposte degli intervistati che riflettono i loro timori riguardo alla sicurezza e un certo scetticismo sulla qualità dei risultati dell’AI generativa. Il timore di esporre involontariamente i dati privati dei clienti con un conseguente danno potenziale per la reputazione del brand costituisce un ostacolo alla piena adozione dell’AI generativa.

Tre principi basilari per un solido sistema CRM basato sull’AI

1. Preparare i dati

La disponibilità e la qualità dei dati sono la chiave di volta per un’implementazione efficace dell’AI. Più del 50% dei partecipanti al sondaggio concorda sulla necessità di migliorare la qualità dei dati. Nonostante l’importanza di questo aspetto, gli intervistati hanno indicato la qualità dei dati e la mancanza di adeguate competenze in materia di dati tra le principali criticità relative al CRM della loro organizzazione. 

Per contro, le aziende con un livello più elevato di data maturity non solo hanno maggiore probabilità di aver già adottato l’AI, ma è anche più probabile che utilizzino un CRM unificato in tutta la loro organizzazione, con risultati positivi in termini di migliore produttività del front-office e maggiore soddisfazione dei clienti.

I nostri consigli: concentra l’attenzione sulle attività finalizzate a pulire i dati, eliminare i silos e garantire una visione più completa dei dati dei clienti. Adotta un approccio equilibrato alla data maturity, in linea con i tuoi obiettivi strategici. Dato che è impossibile migliorare ogni aspetto contemporaneamente, cerca di capire quali requisiti devono rispettare i dati per realizzare i casi d’uso dell’AI con un approccio graduale. E, cosa più importante, dai sempre la massima priorità alla qualità e alla disponibilità dei dati nel costruire una strategia che contempli l’uso dell’AI. 

2. Creare fiducia nell’AI

Per promuovere l’adozione dell’AI, è fondamentale costruire un clima di fiducia. Quasi tutti gli intervistati (96%) hanno affermato che la fiducia è un aspetto importante, se non cruciale, quando si instaura un rapporto di collaborazione con un fornitore di soluzioni AI. I giustificati timori legati al rischio di esporre i dati privati dei clienti e di violare le leggi sul diritto d’autore o i requisiti di conformità normativa in materia di dati sollevano numerosi interrogativi. Nello specifico, le organizzazioni cercano di avvalersi di fornitori che hanno già implementato adeguate misure di sicurezza, come il data masking, ovvero la procedura di anonimizzazione dei dati sensibili. Un altro modo per tutelarsi da potenziali rischi consiste nello scegliere un fornitore che offra l’AI come tecnologia già integrata nella propria soluzione CRM di base, per evitare di incorrere in ulteriori complicazioni e complessità quando si cerca di integrare una fonte esterna.  

I nostri consigli: collabora con un fornitore di soluzioni AI affidabile che assicuri una gestione scrupolosa degli input e degli output dell’AI. I tuoi dati devono essere “mascherati” quando vengono condivisi con modelli linguistici di grandi dimensioni. Nel valutare l’opportunità di adottare un modello esterno o gestito in hosting da un fornitore, assicurati che il contenuto degli input e dei prompt non venga memorizzato e di mantenere sempre il controllo sull’uso dei tuoi dati. Al di là dei timori relativi alla privacy e alla sicurezza, i prompt e gli output devono essere sottoposti a scansione automatica per identificare eventuali output dannosi. Infine, a seconda del caso d’uso dell’AI, è opportuno mantenere sempre una presenza umana nel loop per garantire il necessario livello di qualità, accuratezza e affidabilità.

3. Prevedere occasioni di formazione e riqualificazione

Alla luce di una maggiore integrazione dell’AI nelle organizzazioni, quasi la metà degli intervistati ha convenuto sull’opportunità di un aggiornamento continuo delle competenze professionali. Questa necessità, oltre alla mancanza generale di comprensione dei concetti di base dell’intelligenza artificiale, evidenzia l’opportunità di adottare un approccio attento e consapevole alla formazione nell’ambito dell’AI. Inoltre, gli intervistati hanno indicato nella mancanza di competenze in materia di dati la principale difficoltà attualmente riscontrata nell’uso dei loro sistemi CRM. 

I nostri consigli: oltre ad assicurarti che i dipendenti abbiano una buona comprensione generale della tua strategia AI e dei tuoi obiettivi, inizia a pianificare in modo tattico una formazione adeguata dei dipendenti in modo da creare e perfezionare i prompt. Il termine “prompt” definisce un’istruzione dettagliata che viene fornita a un modello linguistico di grandi dimensioni per aiutarlo a generare un output. Quanto migliore è il prompt, tanto più pertinente e significativo è l’output generato dal modello di AI. Ogni dipendente può diventare un prompt engineer e questa formazione consentirà di massimizzare i benefici potenziali dell’AI, oltre ad aiutare le persone a lavorare in maniera più efficiente. Inoltre, è fondamentale stabilire delle policy aziendali che educhino i dipendenti a valutare gli output dell’AI in termini di accuratezza, distorsione, tossicità e danno potenziale. 

Scopri in che modo i leader di maggiore successo riescono a sfruttare al meglio i propri investimenti nell’AI creando solide pratiche di trattamento dei dati, una cultura di apprendimento continuo e un clima di totale fiducia. Queste ed altre informazioni approfondite, disponibili nello studio completo, possono aiutare il tuo team a creare le migliori basi per una gestione efficace del CRM basato sull’AI.