L’AI dalla A alla Z: il glossario sull’AI generativa per i leader aziendali

Questo glossario sull’AI generativa sarà aggiornato regolarmente.

Hai l’impressione che tutte le persone intorno a te stiano utilizzando termini come “AI generativa”, “modelli linguistici di grandi dimensioni” o “apprendimento profondo”? Se pensi che ti sfuggano alcuni dettagli, abbiamo creato un manuale di base con tutto ciò che c’è da sapere per comprendere la tecnologia più recente e di maggiore impatto mai sviluppata negli ultimi decenni. Immergiamoci nel mondo dell’AI generativa.

Abbiamo stilato un elenco dei termini più importanti per permettere a tutte le persone della tua azienda, indipendentemente dal background tecnico di ognuno, di comprendere il potere dell’AI generativa. Ciascun termine è definito in base all’impatto che ha sia sui clienti che sul team.

E per mettere in luce le applicazioni dell’AI generativa nel mondo reale, l’abbiamo fatta lavorare proprio su questo articolo. I nostri esperti sono intervenuti sui termini chiave, e abbiamo permesso a uno strumento di AI generativa di gettare le basi di questo glossario. Prima della pubblicazione c’è stato bisogno di un intervento umano su tutte le definizioni, ma il risparmio di tempo è stato comunque notevole.

Termini di AI generativa suddivisi per argomento

Antropomorfismo

È la tendenza delle persone ad attribuire motivazioni, emozioni, caratteristiche o comportamenti umani ai sistemi di AI. Ad esempio, pensare che il modello o l’output sia “cattivo” in base alle risposte che fornisce, anche se non è in grado di provare emozioni, o potenzialmente credere che l’AI sia senziente perché è molto abile nell’imitazione del linguaggio umano. Sebbene possa ricordare qualcosa di familiare, è fondamentale tenere a mente che l’AI, per quanto avanzata, non possiede sentimenti o coscienza. Si tratta di uno strumento brillante, non di un essere umano.

• Cosa significa per i clienti? L’aspetto positivo è che i clienti possono sentirsi maggiormente connessi o coinvolti dai sistemi di AI che manifestano caratteristiche simili a quelle umane, vivendo un’esperienza maggiormente personalizzata in cui è più semplice immedesimarsi. L’aspetto negativo è che i clienti potrebbero offendersi o irritarsi per risposte che percepiscono scortesi o noncuranti.
• Cosa significa per i team? I team devono essere consapevoli di questo aspetto per gestire al meglio le aspettative degli utenti e assicurarsi che comprendano le potenzialità e i limiti dei sistemi di AI.

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Intelligenza artificiale (AI)

L’AI è, in generale, il concetto di avere a disposizione macchine in grado di pensare e agire come esseri umani. L’AI generativa è un tipo specifico di AI (maggiori dettagli di seguito).

• Cosa significa per i clienti? L’AI può aiutare i tuoi clienti prevedendo ciò che probabilmente vorranno a breve, basandosi su quello che hanno fatto in passato. Fornisce comunicazioni e consigli sui prodotti più pertinenti e può ricordare loro attività importanti da svolgere (ad esempio, “È ora di riordinare!”). L’intelligenza artificiale rende più utile, personalizzata, efficiente e lineare la loro esperienza con la tua organizzazione.
• Cosa significa per i team? L’AI aiuta i tuoi team a lavorare in modo più intelligente e veloce automatizzando le attività ripetitive. Questo permette ai dipendenti di risparmiare tempo, offre ai clienti un servizio più rapido e fornisce interazioni maggiormente personalizzate, tutti vantaggi che aumentano la fidelizzazione dei clienti e favoriscono il business.

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Rete neurale artificiale (ANN)

Una rete neurale artificiale (ANN) è un programma informatico che imita il modo in cui il cervello umano elabora le informazioni. Il nostro cervello è dotato di miliardi di neuroni collegati tra loro, mentre una ANN (chiamata anche “rete neurale”) dispone di tante piccole unità di elaborazione che lavorano le une con le altre. Puoi immaginarla come un team di persone che collaborano per risolvere lo stesso problema. Ogni membro del team fa la propria parte e trasmette i risultati. Alla fine del processo, si ottiene la risposta desiderata.

• Cosa significa per i clienti? Quando le ANN risolvono problemi e fanno previsioni accurate, i clienti ne beneficiano sotto ogni punto di vista: ad esempio, i consigli altamente personalizzati generano una customer experience più su misura, intuitiva e, in definitiva, più soddisfacente. Le reti neurali sono particolarmente abili a riconoscere i modelli, il che le rende uno strumento chiave per rilevare comportamenti inusuali che potrebbero indicare una frode. Questo contribuisce a proteggere le informazioni personali e le transazioni finanziarie dei clienti.
• Cosa significa per i team? Anche i team ne traggono vantaggio. Possono prevedere il tasso di abbandono dei clienti e suggerire metodi proattivi per aumentarne la fidelizzazione. Le ANN possono anche aiutare nel processo di segmentazione della clientela permettendo di attuare sforzi di marketing più mirati ed efficaci. In un sistema CRM, le reti neurali si possono utilizzare per prevedere il comportamento dei clienti, comprenderne i feedback o fornire consigli personalizzati sui prodotti.

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Intelligenza aumentata

Si può considerare l’intelligenza aumentata come una fusione di persone e computer che consente di ottenere il meglio da entrambi i mondi. I computer sono ottimi nel gestire grandi quantità di dati e svolgere rapidamente calcoli complessi. Gli esseri umani sono abili nella comprensione del contesto, nel trovare connessioni tra elementi anche disponendo di dati incompleti e nel prendere decisioni basandosi sull’istinto. L’intelligenza aumentata combina questi due ambiti di competenze. Ciò non significa che i computer sostituiranno le persone o faranno tutto il lavoro al posto nostro. Sarà qualcosa di più simile ad assumere un assistente molto intelligente e ben organizzato. 

• Cosa significa per i clienti? L’intelligenza aumentata permette al computer di elaborare i numeri, ma poi sono gli esseri umani a decidere quali iniziative intraprendere sulla base di tali informazioni. Questo permette di migliorare i servizi, le iniziative di marketing e i consigli sui prodotti destinati ai clienti.
• Cosa significa per i team? L’intelligenza aumentata può aiutarti a prendere decisioni migliori e più strategiche. Ad esempio, un sistema CRM può analizzare i dati dei clienti e suggerire ai team di vendita o di marketing il momento migliore per contattare un cliente potenziale, oppure consigliare a un determinato cliente prodotti che potrebbero interessargli.

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AI conversazionale

L’AI conversazionale ci permette di interagire con l’intelligenza artificiale utilizzando il linguaggio di tutti i giorni. Grazie a tecnologie come l’elaborazione del linguaggio naturale (v. la definizione di NLP), il machine learning e il riconoscimento vocale, l’AI può comprendere domande e istruzioni, nonché fornire risposte migliori. L’interazione con l’AI diventa più naturale e fluida, e non richiede formazione specifica. In passato, per trovare ciò che si cercava era necessario inserire in un motore di ricerca termini che apparivano strani. Con l’AI conversazionale, si può semplicemente esprimere la richiesta come se ci si stesse rivolgendo a una persona.

• Cosa significa per i clienti? L’AI conversazionale può fornire 24 ore su 24 e 7 giorni su 7 un comodo servizio di assistenza da parte di chatbot in grado di rispondere a domande, fornire informazioni sui prodotti o guidare gli utenti lungo le fasi di un processo, il tutto utilizzando un linguaggio naturale. Le interazioni diventano più fluide e personalizzate, aumentando la soddisfazione del cliente.
• Cosa significa per i team? L’AI conversazionale permette ai tuoi team di rivolgersi al CRM in modo naturale e far sì che questo compia azioni al posto loro. Quindi, i rappresentanti di vendita possono semplicemente chiedere un report sullo stato di un nuovo lead, i marketing manager possono richiedere la creazione di una nuova campagna e gli operatori del servizio clienti possono reindirizzare un ordine. Il tutto utilizzando con l’AI le stesse parole che utilizzerebbero per rivolgersi a un collega.

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Gestione delle relazioni con i clienti (CRM) con l’AI generativa

La tecnologia CRM conserva i dati relativi ai clienti in un unico luogo per fungere da unica fonte di informazioni per ogni reparto, aiutando le aziende a gestire le relazioni con i clienti esistenti e potenziali. L’AI generativa può rendere il CRM ancora più potente, ad esempio con e-mail personalizzate preformulate per i team di vendita, descrizioni di prodotto per l’e-commerce scritte in base al nome del prodotto, risposte contestuali ai ticket del servizio clienti e altro ancora.

• Cosa significa per i clienti? Un CRM offre ai clienti un’esperienza uniforme su tutti i canali di interazione, dal marketing alle vendite, fino al servizio clienti e altro ancora. I clienti non vedono un CRM, ma percepiscono una connessione nel corso di ogni singola interazione con un brand.
• Cosa significa per i team? Un CRM aiuta le aziende a restare connesse con i propri clienti, semplificare i processi e migliorare la redditività. Permette ai tuoi team di archiviare le informazioni di contatto di clienti attivi e potenziali, identificare opportunità di vendita, registrare problemi di assistenza e gestire le campagne di marketing, il tutto da un unico luogo. Ad esempio, rende disponibili per chiunque ne abbia bisogno le informazioni su ogni interazione con i clienti. L’AI generativa amplifica il CRM rendendo più semplice e più rapida la connessione con i clienti su scala: pensa alle campagne di marketing generate dai lead tradotte automaticamente per raggiungere i principali mercati in tutto il mondo, o alle risposte consigliate del servizio clienti che aiutano gli operatori a risolvere i problemi velocemente e a identificare opportunità di vendita future.

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Apprendimento profondo

L’apprendimento profondo è una forma avanzata di AI che aiuta i computer a diventare particolarmente abili nel riconoscere modelli complessi nei dati. Simula il funzionamento del nostro cervello utilizzando le cosiddette reti neurali stratificate (v. alla voce Rete neurale artificiale, ANN) in cui ogni strato è un modello (come le caratteristiche di un animale) che consente di elaborare previsioni sulla base dei modelli appresi in precedenza (ad esempio, identificare nuovi animali sulla base di caratteristiche riconosciute). È particolarmente utile in ambiti come il riconoscimento delle immagini, l’elaborazione del parlato e la comprensione del linguaggio naturale.

• Cosa significa per i clienti? I CRM alimentati dall’apprendimento profondo creano opportunità di coinvolgimento proattivo. Possono migliorare la sicurezza, aumentare l’efficienza del servizio clienti e offrire esperienze personalizzate. Ad esempio, se hai l’abitudine di acquistare nuovi capi di abbigliamento per tifosi prima di ogni stagione calcistica, l’apprendimento profondo collegato a un CRM può mostrarti annunci o e-mail di marketing della tua squadra del cuore un mese prima dell’inizio del campionato per farti trovare pronto al primo calcio d’inizio.
• Cosa significa per i team? In un sistema CRM si può utilizzare l’apprendimento profondo per prevedere il comportamento dei clienti, comprenderne i feedback e inviare consigli personalizzati sui prodotti. Ad esempio, se aumentano le vendite in un particolare segmento di pubblico, uno strumento di CRM alimentato dall’apprendimento profondo può riconoscere il modello e consigliare di aumentare le spese di marketing per raggiungere più persone in quel bacino di utenza.

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Discriminatore (in una GAN)

In una rete generativa avversaria (GAN), un discriminatore è come un detective. Se gli vengono mostrate immagini (o altri dati), deve indovinare quali sono reali e quali artificiali. Le immagini “reali” provengono da un set di dati, mentre quelle “artificiali” sono create dall’altra parte della GAN, chiamata “generatore” (v. alla voce Generatore) Il compito del discriminatore è migliorare la sua capacità di distinguere le immagini reali da quelle artificiali, mentre il generatore cerca di migliorare la sua capacità di creare dei falsi. È come costruire costantemente una trappola per topi sempre più efficace, in versione software. 

• Cosa significa per i clienti? Nelle GAN, i discriminatori sono importanti per il rilevamento delle frodi. Utilizzarli consente di offrire una customer experience più sicura.
• Cosa significa per i team? Nelle GAN, i discriminatori aiutano i tuoi team a valutare la qualità dei dati o dei contenuti sintetici e supportano il rilevamento delle frodi e il marketing personalizzato.

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Modello etico di maturità nell’AI

Un modello etico di maturità nell’AI è un framework che aiuta le organizzazioni a valutare e migliorare le loro pratiche etiche nell’utilizzo di tecnologie di AI. Mappa le modalità in cui le organizzazioni possono valutare le loro attuali pratiche di AI, per poi progredire verso un utilizzo dell’AI più responsabile e fidato. Copre questioni riguardanti la trasparenza, l’equità, la privacy dei dati, l’affidabilità e i bias nelle previsioni. 

• Cosa significa per i clienti? Disporre di un modello di AI etico, e avere un approccio aperto riguardo all’utilizzo dell’AI, aiuta a rafforzare la fiducia e assicura ai tuoi clienti che stai utilizzando i loro dati in modo responsabile.
• Cosa significa per i team? Valutare regolarmente le tue pratiche di AI e mantenere un approccio trasparente sulle sue modalità di utilizzo possono aiutarti a restare in linea con le considerazioni etiche e ai valori sociali della tua azienda.

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AI spiegabile (XAI)

Ricordi quando ti chiedevano di mostrare i compiti durante le lezioni di matematica? È quello che stiamo chiedendo di fare all’AI. L’AI spiegabile (XAI) dovrebbe fornire informazioni dettagliate sugli elementi che hanno influenzato i risultati dell’AI stessa, per aiutare gli utenti a interpretare i suoi output (e a fidarsi!). Questo genere di trasparenza è sempre importante, ma lo è ancora di più quando riguarda settori sensibili come quello sanitario o delle finanze, in cui si chiedono spiegazioni per garantire l’equità, l’affidabilità e, in alcuni casi, la conformità normativa.

• Cosa significa per i clienti? Se un sistema di AI è in grado di motivare le sue decisioni in un modo che sia comprensibile per i clienti, la sua affidabilità e la sua credibilità aumentano. Aumenta anche la fiducia degli utenti, soprattutto in ambiti sensibili come quello sanitario o delle finanze.
• Cosa significa per i team? La XAI può aiutare i dipendenti a capire perché un modello ha eseguito determinate previsioni. Questo non solo aumenta la fiducia nel sistema, ma favorisce anche un miglior processo decisionale e può aiutare a perfezionare il sistema stesso.

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AI generativa

L’AI generativa è l’ambito dell’intelligenza artificiale che si concentra sulla creazione di nuovi contenuti a partire da dati esistenti. In un sistema CRM, l’AI generativa si può utilizzare per creare una gamma di output utili, dalla scrittura di contenuti marketing personalizzati alla generazione di dati sintetici per testare nuove funzionalità o strategie.

• Cosa significa per i clienti? Contenuti marketing migliori e più mirati, che li aiutano a ottenere esattamente le informazioni di cui hanno bisogno e nient’altro. 
• Cosa significa per i team? Una realizzazione più rapida delle campagne di marketing e degli schemi di vendita, oltre alla capacità di testare diverse strategie a partire da set di dati sintetici e ottimizzarle prima che diventino operative. 

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Rete generativa avversaria (GAN)

Le GAN rappresentano uno dei due modelli di apprendimento profondo e consistono in due reti neurali: un generatore e un discriminatore. Queste due reti sono in competizione tra loro, con il generatore che crea un output a partire da determinati input, e il discriminatore che tenta di capire se l’output sia reale o artificiale. Il generatore quindi affina i suoi output in base al feedback del discriminatore, e il ciclo continua fino a quando il discriminatore non viene effettivamente ingannato.

• Cosa significa per i clienti? Consentono un marketing altamente personalizzato, che utilizza immagini o testi specifici: ad esempio, immagini promozionali personalizzate per ogni singolo cliente.
• Cosa significa per i team? Possono aiutare il tuo team di sviluppo a generare dati sintetici laddove manchino i dati dei clienti. Questa funzione è particolarmente utile in caso di problemi di privacy legati all’utilizzo dei dati reali dei clienti.

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Trasformatore generativo pre-addestrato (GPT)

GPT è una famiglia di reti neurali addestrata per generare contenuti. I modelli GPT sono pre-addestrati a partire da grandi quantità di dati di testo, che permettono loro di generare testi chiari e pertinenti a partire da prompt o domande degli utenti.

• Cosa significa per i clienti? I clienti hanno con la tua azienda interazioni maggiormente personalizzate, incentrate sulle loro necessità specifiche.
• Cosa significa per i team? GPT si può utilizzare per automatizzare la creazione di contenuti rivolti al cliente, o per analizzare i feedback dei clienti ed estrapolare informazioni dettagliate.

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Generatore

Un generatore è uno strumento software basato sull’AI in grado di creare nuovi contenuti a partire da una richiesta o da un input. Dopo aver appreso dai dati forniti per l’addestramento, elaborerà nuove informazioni che imitano tali modelli e caratteristiche. ChatGPT di OpenAI è un esempio molto noto di generatore basato su testo.

• Cosa significa per i clienti? Con i generatori, è possibile addestrare chatbot di AI che imparano dalle interazioni con clienti reali e creano costantemente contenuti migliori e sempre più utili.
• Cosa significa per i team? I generatori si possono utilizzare per creare set di dati realistici a fini di test o di addestramento. Questo può aiutare il tuo team a trovare eventuali bug in un sistema prima che diventi operativo, e permette ai neoassunti di abituarsi al sistema senza impattare sui dati reali. 

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Radicamento nel contesto

Nell’AI, il radicamento nel contesto (noto anche come radicamento nel contesto dinamico) consiste nel garantire che il sistema comprenda e interagisca con informazioni, dati ed esperienze del mondo reale. È un po’ come dare all’AI un progetto di riferimento in modo che fornisca risposte pertinenti e significative anziché osservazioni vaghe e inutili. Ad esempio, chiedendo a un’AI “Qual è il momento migliore per piantare dei fiori?”, una risposta non radicata nel contesto potrebbe essere “Ogni volta che ti va di farlo!”. Una risposta radicata nel contesto ti direbbe invece che dipende dal tipo di fiore e dall’ambiente in cui si desidera inserirlo. Questa seconda risposta mostra che l’AI è in grado di comprendere il contesto in cui un essere umano dovrebbe svolgere questo compito. 

• Cosa significa per i clienti? I clienti ricevono risposte più precise e rilevanti dai sistemi di AI radicati nel contesto, il che permette un’esperienza utente più intuitiva e soddisfacente con risultati prevedibili e attesi. 
• Cosa significa per i team? Quando i team riescono a sviluppare sistemi di AI più affidabili e consapevoli del contesto, possono ridurre errori e incomprensioni. I team hanno comunque la possibilità di supervisionare le interazioni, ma sarà necessario un minore intervento umano per mantenere l’utilità e l’accuratezza.

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Allucinazione

Un’allucinazione avviene quando l’AI generativa analizza il contenuto che le forniamo, ma giunge a conclusioni errate e produce nuovi contenuti che non corrispondono alla realtà o ai dati con cui è stata addestrata. Un esempio potrebbe essere un modello di AI addestrato su migliaia di fotografie di animali. Quando le viene richiesto di generare una nuova immagine di un “animale”, potrebbe mettere la proboscide di un elefante sulla testa di una giraffa. Sebbene possano essere interessanti, le allucinazioni sono risultati indesiderabili che indicano un problema nei modelli generativi.

• Cosa significa per i clienti? Quando le aziende controllano e gestiscono questi problemi nel loro software, la customer experience risulta migliore e più affidabile.
• Cosa significa per i team? Il controllo della qualità sarà ancora un aspetto importante per un team di AI. Controllare e gestire le allucinazioni aiuta a garantire la precisione e l’affidabilità dei sistemi di AI. 

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Human in the Loop (HITL)

Immagina di essere un manager e che l’AI sia il tuo nuovo dipendente. Anche se si tratta di un collaboratore molto talentuoso, dovresti comunque controllare il suo lavoro e verificare che sia come ti aspettavi, giusto? Il significato di “human in the loop” è proprio questo: assicurarsi di supervisionare l’output dell’AI e fornire un feedback diretto al modello, sia nella fase di addestramento che in quella di test e durante l’utilizzo attivo del sistema. Il metodo “human in the loop” unisce l’AI e l’intelligenza umana per raggiungere i migliori risultati possibili.

• Cosa significa per i clienti? I clienti possono fidarsi del fatto che i sistemi di AI siano stati affinati con una supervisione umana, che garantisce output più precisi ed eticamente corretti. 
• Cosa significa per i team? I team possono modellare e affinare attivamente i modelli di AI e le loro risposte in modo che siano in linea con gli obiettivi e i valori aziendali. Il metodo “human in the loop” permette al tuo sistema di AI di adattarsi sempre meglio alle esigenze della tua organizzazione.

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Large Language Model (LLM)

Un LLM è un tipo di intelligenza artificiale che è stato addestrato a partire da tantissimi dati di testo. È come un interlocutore molto intelligente in grado di creare testi in stile umano a partire da un dato prompt. Alcuni LLM sono in grado di rispondere a domande, scrivere saggi, creare poesie e persino generare codici. 

• Cosa significa per i clienti? I chatbot personalizzati che offrono interazioni simili a quelle umane permettono ai clienti di risolvere problemi comuni in modo facile e veloce con una modalità che percepiscono autentica.
• Cosa significa per i team? I team possono automatizzare la creazione di contenuti rivolti ai clienti, analizzare il feedback dei clienti e rispondere alle loro domande.

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Machine learning

Il machine learning è ciò che permette ai computer di apprendere nuove informazioni senza essere programmati per farlo. Ad esempio, quando si insegna a un bambino a riconoscere gli animali, gli si mostrano delle fotografie e gli si fornisce un feedback. A forza di vedere esempi e di ricevere feedback, il bambino impara a classificare gli animali sulla base delle loro caratteristiche uniche. Analogamente, i modelli di machine learning sono in grado di generalizzare e applicare la loro conoscenza a esempi nuovi, imparando da dati etichettati per elaborare previsioni e decisioni accurate.

• Cosa significa per i clienti? Quando un’azienda comprende meglio cosa vogliono i clienti e cosa è importante per loro, apporta miglioramenti ai prodotti o ai servizi in essere o ne sviluppa persino di nuovi per soddisfare ulteriormente le loro esigenze.
• Cosa significa per i team? Il machine learning si può utilizzare per prevedere il comportamento dei clienti, personalizzare i contenuti di marketing o automatizzare attività ripetitive.

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Bias del machine learning

I bias del machine learning si verificano quando un computer impara da una visione del mondo limitata o parziale, e poi inizia a prendere decisioni errate quando si trova davanti a qualcosa di nuovo. Questo può essere il risultato di una decisione deliberata presa dagli esseri umani che inseriscono i dati, di un inserimento accidentale di dati non corretti o di casi in cui nel processo di apprendimento l’algoritmo fa ipotesi errate che portano poi a risultati fuorvianti. Il risultato finale è lo stesso: risultati scorretti perché la comprensione del computer è limitata e non considera tutte le prospettive allo stesso modo.

Esempio: un modello di approvazione dei prestiti addestrato con dati storici che mostrano una tendenza ad approvare prestiti in base a determinati dati demografici (come il genere o l’etnia) potrebbe imparare e ripetere quegli stessi bias negli output futuri. Questo potrebbe comportare previsioni imprecise, bias e risposte offensive. Non si tratta di un pregiudizio da parte del sistema, ma di un bias nei dati utilizzati per l’addestramento. Ciò avrà enormi implicazioni per l’accuratezza e l’efficacia del sistema, nonché per l’uguaglianza e la fiducia dei clienti.

• Cosa significa per i clienti? Lavorare con aziende che si impegnano attivamente a superare i bias offre esperienze più eque e contribuisce ad aumentare la fiducia nei loro confronti.
• Cosa significa per i team? È importante verificare e gestire i bias per garantire che tutti i clienti vengano trattati in modo equo e accurato. Comprendere i bias del machine learning e conoscere i controlli della tua organizzazione in merito aiuta il tuo team ad avere fiducia nei processi in essere.

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Modello

Questo è un programma che è stato addestrato per riconoscere i modelli nei dati. Esistono modelli in grado di prevedere le condizioni meteorologiche, tradurre da varie lingue, individuare immagini di gatti ecc. Così come il modello di un aereo è una versione più piccola e semplice di un aereo vero e proprio, un modello di AI è la versione matematica di un processo del mondo reale.

• Cosa significa per i clienti? Il modello può aiutare i clienti a ottenere consigli molto più precisi sui prodotti. 
• Cosa significa per i team? Questo può aiutare i team a prevedere il comportamento dei clienti e a effettuare la segmentazione della clientela in gruppi specifici.

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Elaborazione del linguaggio naturale (NLP)

L’NLP è un ramo dell’intelligenza artificiale che studia come i computer possono comprendere, interpretare e generare un linguaggio umano. È la tecnologia alla base di strumenti come gli assistenti virtuali ad attivazione vocale, le app di traduzione delle lingue e i chatbot.

• Cosa significa per i clienti? L’NLP permette ai clienti di interagire con i sistemi utilizzando un linguaggio umano normale anziché comandi complessi: gli assistenti ad attivazione vocale ne sono un esempio perfetto. Questo rende la tecnologia più accessibile e semplice da usare, migliorando l’esperienza dell’utente.
• Cosa significa per i team? L’NLP può analizzare il feedback dei clienti, alimentare i chatbot o automatizzare la creazione di contenuti rivolti ai clienti. 

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Parametri

I parametri sono valori numerici che vengono regolati durante l’addestramento per ridurre al minimo le differenze tra le previsioni di un modello e i risultati effettivi. I parametri giocano un ruolo cruciale nel plasmare i contenuti generati e garantire che rispettino determinati requisiti o criteri. Definiscono la struttura e il comportamento dell’LLM e lo aiutano a riconoscere i modelli, così che possa prevedere cosa succederà quando genererà contenuti. Stabilire i parametri è un esercizio di equilibrio: inserirne troppo pochi può far sì che l’AI non sia precisa, ma troppi possono richiedere un’eccessiva potenza di elaborazione e, di contro, renderla troppo specializzata.

• Cosa significa per i clienti? I modelli di AI con un numero di parametri più alto possono prevedere e generare meglio testi simili a quelli umani, il che significa che i clienti disporranno di risposte più precise e coerenti.
• Cosa significa per i team? I team possono affinare e ottimizzare i modelli di AI in modo più efficace, ottenendo prestazioni migliori e output più affidabili, senza creare un sistema che sprechi potenza di elaborazione inutilmente o che diventi troppo specializzato su un particolare set di dati.

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AI predittiva

L’AI predittiva identifica i modelli sulla base di eventi passati per prevedere risultati futuri. Trasforma i dati dei tuoi clienti esistenti in informazioni dettagliate attuabili in grado di migliorare il processo decisionale e rafforzare le relazioni con i clienti.

• Cosa significa per i clienti? Rapportarsi con un brand che conosce la loro storia e le loro preferenze significa ottenere comunicazioni più personali e un’esperienza su misura. Ad esempio, l’AI predittiva può aiutare le aziende a fornire consigli personalizzati sui prodotti in base agli acquisti passati di un cliente e alle sue interazioni con il brand. 
• Cosa significa per i team? L’AI predittiva migliora i processi decisionali, aumenta l’efficienza e aiuta le aziende a offrire servizi personalizzati. Ad esempio, l’AI predittiva può sfruttare i dati esistenti dei clienti per consigliare il momento migliore della giornata in cui inviare un’e-mail o un messaggio di testo a un cliente in base alle performance delle comunicazioni passate, migliorando sia l’esperienza del cliente che il successo della campagna.

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Difesa dei prompt

Un modo per proteggersi dagli hacker e da output dannosi è essere proattivi sui termini e gli argomenti che non vuoi che vengano affrontati dal tuo modello di machine learning. Creare difese come “Non affrontare contenuti e non generare risposte per cui non disponi dei dati o delle informazioni necessarie” o “Se si verifica un errore o non hai certezza della validità della tua risposta, dì che non lo sai” sono ottime strategie per prevenire l’insorgere di molti problemi.

• Cosa significa per i clienti? Non vengono fornite risposte contenenti informazioni, termini e argomenti potenzialmente offensivi, fuorvianti o errati. 
• Cosa significa per i team? Evita i grattacapi prima che emergano garantendo di non fornire informazioni non gradite ai clienti o argomenti che non vuoi associare al tuo brand o che potrebbero avere conseguenze legali riguardo ai diritti d’autore.

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Ingegneria dei prompt

L’ingegneria dei prompt riguarda il comprendere come porre una domanda per ottenere esattamente la risposta di cui si ha bisogno. Si tratta di elaborare o scegliere attentamente l’input (prompt) da fornire al modello di machine learning per ottenere il miglior output possibile.

• Cosa significa per i clienti? Quando il tuo strumento di AI generativa riceve un prompt forte, è in grado di fornire un output altrettanto forte. Più il prompt è forte e pertinente, migliore sarà l’esperienza dell’utente finale.
• Cosa significa per i team? Si può utilizzare per chiedere a un modello linguistico di grandi dimensioni di generare un’e-mail personalizzata da inviare a un cliente, o di analizzare il feedback di un cliente ed estrarre informazioni chiave.

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Red-teaming

Se stessi lanciando un nuovo sistema di sicurezza nella tua azienda, assumeresti degli esperti per testarlo e individuarne le possibili vulnerabilità, giusto? Il termine “red-teaming” deriva da una tattica militare in cui un gruppo è incaricato di testare un sistema o un processo alla ricerca dei punti deboli. Applicando questo metodo all’AI generativa, i responsabili del red-teaming creano sfide o prompt che spingono l’AI a generare risposte potenzialmente dannose. In questo modo, si assicurano che l’AI si comporti in modo sicuro e che non crei inavvertitamente esperienze negative per gli utenti. Si tratta di un modo proattivo per garantire la qualità e la sicurezza negli strumenti di AI.

• Cosa significa per i clienti? I clienti beneficiano di sistemi di AI più robusti e attendibili, che sono stati testati contro possibili vulnerabilità e che garantiscono un’esperienza utente più sicura e affidabile.
• Cosa significa per i team (interni)? I team possono individuare e gestire le possibili vulnerabilità nei sistemi di AI, ottenendo modelli più resilienti e sicuri.

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Apprendimento per rinforzo

L’apprendimento per rinforzo è una tecnica che insegna a un modello di AI a trovare il risultato migliore attraverso prove ed errori, poiché riceve premi o correzioni da un algoritmo in base ai risultati ottenuti a partire da un prompt. Immagina che addestrare un’AI sia un po’ come insegnare un nuovo esercizio al tuo animale domestico. Quest’ultimo è il modello di AI, l’educatore è l’algoritmo e tu sei il proprietario. Con l’apprendimento per rinforzo l’AI, proprio come il tuo animale, prova approcci diversi. Quando esegue l’esercizio richiesto ottiene un premio o un biscotto dall’addestratore, mentre quando sbaglia viene corretto. Nel tempo, riuscendo a capire quali azioni portano a premi e quali no, l’animale migliora l’esecuzione dell’esercizio. A quel punto tu, in qualità di proprietario, puoi fornire feedback più specifici, perfezionando le sue risposte in base alla tua casa e al tuo stile di vita. 

• Cosa significa per i clienti? I clienti beneficiano dei sistemi di AI che migliorano e si adattano continuamente in base ai feedback, soprattutto quelli umani. Questo, nel tempo, aiuta a garantire interazioni più pertinenti e accurate. 
• Cosa significa per i team? I tuoi team possono utilizzare l’apprendimento per rinforzo per addestrare i modelli di AI in modo più efficiente, consentendo un rapido miglioramento a partire dai feedback del mondo reale e personalizzandolo in base all’utilizzo.

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Sicurezza

La sicurezza dell’AI è un campo interdisciplinare incentrato sulla prevenzione di incidenti, usi impropri o altre conseguenze dannose che potrebbero derivare dai sistemi di AI. È il modo in cui le aziende si accertano che questi sistemi si comportino in modo affidabile e in linea con i valori umani, minimizzando i danni e massimizzando i vantaggi dell’AI. 

• Cosa significa per i clienti? Quando sanno di poter fare affidamento su sistemi di sicurezza solidi, i clienti possono fidarsi del fatto che i sistemi di AI daranno priorità al loro benessere garantendo un’esperienza utente più sicura.
• Cosa significa per i team? I team possono sviluppare e distribuire i sistemi di AI in tutta sicurezza, sapendo che sono stati mitigati i rischi potenziali e che il sistema è in linea con gli standard etici e i valori dell’azienda.

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Analisi del sentiment

L’analisi del sentiment consiste nel determinare il tono emotivo delle parole per comprendere gli atteggiamenti, le opinioni e le emozioni della persona che parla o scrive. È comunemente utilizzata nel CRM per comprendere i feedback dei clienti o le conversazioni sui social media riguardanti un marchio o un prodotto. Può essere soggetta a bias dell’algoritmo perché il linguaggio è intrinsecamente contestuale. Individuare il sarcasmo in un testo scritto è difficile anche per gli esseri umani, quindi la valutazione del tono è soggettiva. 

• Cosa significa per i clienti? I clienti possono fornire feedback attraverso nuovi canali, permettendo alle aziende con cui interagiscono di prendere decisioni più informate.
• Cosa significa per i team? L’analisi del sentiment si può utilizzare per comprendere l’opinione dei clienti su un prodotto o un brand in base al feedback o ai post sui social media, che possono offrire molte informazioni su diversi aspetti della reputazione e della gestione del brand e del prodotto.

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Apprendimento supervisionato

L’apprendimento supervisionato si verifica quando un modello apprende dagli esempi. É simile a uno scenario insegnante-allievo, in cui l’insegnante fornisce all’allievo (il modello) le domande e le risposte corrette. L’allievo le studia e, nel tempo, impara a rispondere a domande simili in autonomia. Addestrare sistemi in grado di riconoscere immagini, tradurre lingue o prevedere esiti probabili è di grande utilità. (v. alla voce Apprendimento non supervisionato).

• Cosa significa per i clienti? Maggiore efficienza e sistemi che imparano a comprendere le loro necessità attraverso le interazioni passate.
• Cosa significa per i team? Si può utilizzare per prevedere il comportamento dei clienti o effettuare la segmentazione dei clienti in gruppi sulla base di dati passati.

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Tossicità

Tossicità è un termine generico utilizzato per descrivere una varietà di linguaggio offensivo, irragionevole, irrispettoso, sgradevole dannoso, abusante o incline all’odio. Purtroppo, nel tempo, gli esseri umani hanno sviluppato e utilizzato un linguaggio in grado di danneggiare gli altri. I sistemi di AI, proprio come gli esseri umani, imparano da ogni stimolo che incontrano. Pertanto, se incontrano termini tossici, possono a loro volta utilizzarli senza rendersi conto che siano offensivi.

• Cosa significa per i clienti? I clienti possono sentirsi più al sicuro e rispettati quando interagiscono con piattaforme e servizi che controllano e riducono attivamente la tossicità. Ciò garantisce un’esperienza utente più positiva e inclusiva, priva di contenuti dannosi o offensivi.
• Cosa significa per i team? La possibilità di creare un ambiente di lavoro più inclusivo e rispettoso gestendo la tossicità. Gli strumenti in grado di rilevare ed eliminare il linguaggio tossico possono aiutarti a mantenere un’immagine positiva del brand, far sentire al sicuro i tuoi clienti e ridurre il rischio di crisi reputazionali.

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Trasformatore

I trasformatori sono una tipologia di modello di apprendimento profondo e sono particolarmente utili nell’elaborazione del linguaggio. Sono molto abili a comprendere il contesto delle parole all’interno di una frase, perché generano i loro output sulla base di dati sequenziali (come una conversazione in corso) e non solo su singoli punti di dati (come una frase estrapolata dal contesto). Il nome “trasformatore” nasce dal modo in cui questi modelli sono in grado di trasformare i dati di input (come una frase) in dati di output (come una traduzione di quella frase).

• Cosa significa per i clienti? Le aziende possono migliorare l’esperienza di servizio clienti con chatbot personalizzati alimentati dall’AI. Tali chatbot sono in grado di analizzare i comportamenti passati e fornire consigli personalizzati sui prodotti. Inoltre, generano risposte automatizzate ma dallo stile simile a quello umano, alimentando così una comunicazione più coinvolgente per i clienti.
• Cosa significa per i team? I trasformatori aiutano il tuo team a generare contenuti rivolti ai clienti e ad alimentare chatbot in grado di gestire interazioni di base con i clienti stessi. I trasformatori possono inoltre eseguire una sofisticata analisi del sentiment in base al feedback dei clienti e aiutarti a rispondere alle loro necessità. 

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Trasparenza

Il termine trasparenza è spesso sinonimo di “spiegabilità”: aiuta le persone a capire perché vengono prese determinate decisioni e quali sono gli elementi che influiscono sulle previsioni, sui consigli e sugli output di un modello. Trasparenza significa anche essere chiari sul come e perché si utilizzano i dati nei tuoi sistemi di AI. Essere chiari e trasparenti su questi argomenti crea una base di fiducia e assicura che tutti siano sulla stessa lunghezza d’onda e si fidino delle esperienze guidate dall’AI.

• Cosa significa per i clienti? Quando i clienti si fidano delle decisioni guidate dall’AI e le comprendono, sapendo come vengono utilizzati i loro dati, la loro fiducia nei tuoi prodotti o servizi cresce.
• Cosa significa per i team? I team possono spiegare e giustificare meglio le decisioni prese dall’AI, aumentando così la fiducia negli stakeholder e diminuendo il rischio di contraccolpi all’interno dell’organizzazione.

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Apprendimento non supervisionato

L’apprendimento non supervisionato è il processo di lasciare all’AI il compito di individuare i modelli nascosti nei dati senza fornirle alcuna guida. Si tratta quindi di permettere al computer di esplorare e scoprire relazioni interessanti all’interno dei dati disponibili. Immagina di avere un grosso sacco pieno di pezzi di puzzle, senza però disporre dell’immagine di riferimento sulla scatola che ti aiuta a capire cosa stai facendo. L’apprendimento non supervisionato è come cercare di capire come disporre questi pezzi, cercando analogie o gruppi senza sapere quale sarà l’immagine finale.

• Cosa significa per i clienti? Quando scopriamo modelli o segmenti nascosti nei dati del clienti, possiamo fornire esperienze totalmente personalizzate. I clienti riceveranno le offerte e i consigli più pertinenti, il che accrescerà la loro soddisfazione.
• Cosa significa per i team? La possibilità di ottenere informazioni preziose e una nuova comprensione di dati complessi. Permette ai team di scoprire nuovi modelli, tendenze o anomalie che potrebbero essere stati ignorati, per arrivare a un processo decisionale e a una pianificazione strategica più efficaci. Tutto questo migliora la produttività e stimola l’innovazione all’interno dell’organizzazione.

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Convalida

Nel machine learning, la validazione è un passaggio utilizzato per verificare le prestazioni di un modello dopo il processo di addestramento. Il modello viene testato su un sottoinsieme di dati (il set di convalida) che non gli è mai stato sottoposto durante la formazione, per garantire che stia realmente imparando e non solo memorizzando le risposte. É come un test a sorpresa per l’AI a metà semestre. 

• Cosa significa per i clienti? Più un modello è ben addestrato, più creerà programmi facili da utilizzare migliorando così l’esperienza utente complessiva.
• Cosa significa per i team? Si può utilizzare per garantire che un modello pensato per prevedere il comportamento dei clienti o segmentare la clientela funzioni come previsto.

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Nessuna conservazione dei dati

Nessuna conservazione dei dati significa che i prompt e gli output vengono eliminati senza mai essere memorizzati in un modello di AI. Quindi, sebbene non sia sempre possibile controllare le informazioni che un cliente condivide con il tuo modello (anche se è sempre una buona idea ricordargli cosa non dovrebbe includere), è possibile controllare cosa avviene dopo. Concordare i controlli di sicurezza e una policy che preveda la non conservazione dei dati con modelli di AI esterni garantisce che le informazioni non possano essere utilizzate né dal tuo team né da nessun altro.  

• Cosa significa per i clienti? Aumenta la fiducia sul fatto che le informazioni da loro condivise non saranno utilizzate per altri scopi. 
• Cosa significa per i team? Elimina la possibilità che le informazioni condivise dai clienti con il tuo modello (che siano dati personali o qualsiasi altra cosa) possano essere utilizzati in modi indesiderati o imprevisti da te o da loro.

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Zona di sviluppo prossimale (ZPD)

La zona di sviluppo prossimale (ZPD) è un concetto didattico. Ad esempio, ogni anno gli studenti aumentano le loro competenze matematiche passando dalle addizioni e sottrazioni alle moltiplicazioni e divisioni, fino ad arrivare all’algebra e alle equazioni con calcoli complessi. Il segreto per progredire è apprendere tali competenze gradualmente. Nel machine learning, la ZPD si verifica quando i modelli vengono addestrati su compiti progressivamente più difficili in modo da aumentare la loro capacità di apprendimento.

• Cosa significa per i clienti? Quando la tua AI generativa è addestrata correttamente, è più probabile che produrrà risultati accurati. 
• Cosa significa per i team? Si può applicare alla formazione dei dipendenti per permettere loro di eseguire attività più complesse o fare un uso migliore delle funzioni del CRM. 

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Fai il prossimo passo con l’AI generativa

L’AI generativa ha il potere di aiutare tutti i tuoi team a creare una connessione più ravvicinata con i clienti, sbloccare la creatività e aumentare la produttività. Da un punto di vista aziendale, non esiste quasi alcun aspetto della tua organizzazione che l’AI non possa rendere più efficiente. Le applicazioni di vendita, servizi, marketing e commerciali sono tutte in grado di utilizzare il potere dell’AI generativa per fornire soluzioni migliori e più personalizzate ai tuoi clienti, e di farlo rapidamente. 

Permettendo all’AI di supportarci nello svolgimento di attività ripetitive volte ad aiutare i nostri clienti a prosperare, i nostri team avranno a disposizione più tempo per fare ciò per cui sono maggiormente predisposti: proporre nuove idee e nuove modalità di collaborazione, sempre creando connessioni di tipo unico come solo gli esseri umani sono in grado di fare. 

Adesso che conosci l’AI generativa per il CRM, non ti resta che vederla in azione.