Cos'è l'AI analytics?

Con l'AI analytics (analisi basata sull'AI) sono tutti più produttivi: gli analisti possono ottenere aiuto per le analisi avanzate e i meno esperti hanno un assistente che li guida nell'esplorazione dei dati. L'AI analytics consente di realizzare analisi dei dati combinate con algoritmi, modelli di LLM, elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e AI generativa per aiutarti a esplorare e trovare informazioni, scoprire tendenze e misurare i risultati.

I dati della tua azienda sono una miniera di informazioni in attesa di essere decifrate, ma molte aziende non hanno le conoscenze per usarli. Rendendo democratici i dati, l'AI analytics offre informazioni che possono aiutarti a prendere decisioni basate sui dati, ovunque nell'organizzazione. Che ti occupi di creare nuovi prodotti, di commercializzarli o di prevedere risultati, l'AI analytics ti consente di accedere a una miniera di informazioni basate sui dati in tempo reale e su larga scala.

Questa guida presenta i concetti fondamentali dell'AI analytics e parla delle relative applicazioni e tecniche, considerando inoltre le limitazioni. Imparerai anche come la tua azienda può ottenere un vantaggio competitivo grazie all'AI analytics. Iniziamo.

Sommario

1. Approfondimenti sull'AI data analytics
2. Applicazioni dell'AI data analytics
3. I cinque pilastri fondamentali dell'AI analytics
4. Analisi dei dati tradizionale e AI data analytics a confronto
5. Tecniche di AI data analytics
6. Difficoltà e limiti dell'AI data analytics
7. Ottenere un vantaggio competitivo con l'analisi dei dati basata sull'AI

Che cos'è l'AI data analytics e come può trasformare la tua attività?

Che cos'è l'AI data analytics?

Al livello più elementare, l'AI analytics offre la possibilità di utilizzare algoritmi avanzati, LLM e AI generativa per analizzare i dati, individuare modelli e prendere decisioni basate sui dati.

Vantaggi dell'AI data analytics

L'AI offre vantaggi fondamentali alla tua organizzazione, tra cui rendere le informazioni accessibili alle persone che si affidano ai dati ogni giorno e aiutare l'azienda a ottenere risultati più velocemente.

Democratizzazione dei dati

Con l'AI la tua azienda può rendere democratici i dati, affinché siano accessibili a tutti, facendoli uscire dal ristretto ambiente dei professionisti dell'analisi dei dati. Sappiamo che nella maggior parte dei casi gli utenti finali dell'analisi sono business user: operatori e dirigenti la cui attività principale non è l'analisi dei dati.

Risparmio in termini di tempo e di costi

L'AI analytics crea ed espande l'architettura dei dati con modelli e analisi riutilizzabili. Non è quindi necessario configurare i server, gestire gli aggiornamenti del software o aumentare la capacità dell'hardware per lavorare con un volume maggiore di dati e gestire un utilizzo superiore: questo permette di risparmiare tempo e denaro.

L'AI analytics è utile in molti settori: può aiutare le aziende a ottenere un vantaggio competitivo nelle vendite, nel marketing, nel commercio e in altri ambiti. Ecco alcune applicazioni specifiche per i diversi settori:

Vendite e assistenza: e-mail personalizzate

I rappresentanti commerciali possono elaborare rapidamente delle e-mail personalizzate specifiche per le esigenze dei clienti, mentre i team incaricati dell'assistenza possono generare automaticamente risposte di chat personalizzate e riepiloghi dei casi utilizzando i dati delle vendite.

Marketing: contenuti personalizzati

Gli esperti di marketing possono generare automaticamente contenuti personalizzati, come grafici e visualizzazioni dei dati, per coinvolgere clienti e potenziali clienti tramite e-mail, dispositivi mobili, web e pubblicità.

Commercio: informazioni e suggerimenti automatici

In ambito commerciale si possono generare automaticamente informazioni e suggerimenti per contribuire a personalizzare e fornire prodotti innovativi ai consumatori. Utilizzando l'AI i team possono generare automaticamente le descrizioni dei prodotti, consigliare prodotti correlati e creare esperienze di acquisto intuitive.

Informazioni aziendali generali

È anche possibile usare l'AI analytics per decisioni aziendali mirate, che si tratti di creare nuove risorse per diverse fasi del percorso del cliente, prevedere le vendite e la redditività o ricavare informazioni per comprendere meglio le tendenze.

L'AI analytics si basa su cinque pilastri fondamentali che consentono a questa tecnologia rivoluzionaria di acquisire rapidamente diversi set di dati, analizzare dati provenienti da diverse origini, prevedere i risultati e fornire informazioni.

1. Elaborazione del linguaggio naturale

Il primo pilastro, l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP), consente di elaborare e interpretare i dati non strutturati in formato testuale (come tweet, post dei social media e così via) affinché possano essere esaminati e analizzati. L'NLP può consentire di svolgere il monitoraggio dei social e l'analisi delle percezioni, e di riassumere grandi quantità di testo.

2. Apprendimento automatico

Il secondo pilastro, l'apprendimento automatico (ML), permette di analizzare i dati ed elaborare previsioni sulle azioni da compiere utilizzando modelli statistici e algoritmi. Addestrando questi algoritmi di ML con grandi quantità di dati si possono mettere le informazioni a disposizione del personale aziendale.

3. Modelli di linguaggio di grandi dimensioni

Il terzo pilastro è costituito dai modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM): un tipo di algoritmo di ML in cui l'AI viene addestrata utilizzando enormi quantità di dati in formato testuale. Gli LLM possono riconoscere e generare testo che sembra scritto da un essere umano. Spesso si usano per la classificazione e il riconoscimento dei modelli.

4. Reti neurali

Il quarto pilastro è quello delle reti neurali: un tipo di algoritmo di ML basato sul funzionamento del cervello umano. Modellata sui processi cerebrali e sul modo in cui il cervello umano analizza i dati, l'AI data analytics utilizza le reti neurali per riconoscere modelli complessi.

5. Deep learning

Il quinto pilastro, il deep learning, è un sottoinsieme di reti neurali che consente di addestrare i modelli di AI utilizzando grandi volumi di dati. Il deep learning imita i modelli di apprendimento umano utilizzando l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico per elaborare i livelli degli algoritmi e trovare modelli nei dati più complessi e astratti.

Analisi dei dati tradizionale

Nel caso dell'analisi dei dati tradizionale le aziende si affidano a esperti data scientist e data analyst per estrarre i dati e creare complessi algoritmi destinati a rivelare le tendenze. È un lavoro ad alta intensità di manodopera, costoso, che richiede molto tempo. Una volta individuati i risultati relativi alle tendenze e ai modelli aziendali, i dati potrebbero già essere obsoleti.

AI data analytics

Utilizzando l'AI le aziende possono analizzare rapidamente enormi volumi di dati evitando i processi manuali, riducendo il tempo necessario per l'analisi tradizionale da mesi o settimane a pochi minuti o addirittura secondi. Inoltre, grazie alla democratizzazione delle informazioni i metodi di analisi tradizionali che richiedevano competenze specialistiche nell'analisi dei dati sono alla portata di tutti i membri dell'organizzazione.

Presentando al consumatore dati in tempo reale in modo semplice, chiunque in azienda può prendere decisioni più consapevoli, in modo rapido, accurato e su larga scala.

L'AI sostituirà i data analyst?

Tutta questa attenzione all'AI analytics potrebbe far pensare non ci sia più posto per i data analyst. I data analyst addestrati in materia di AI avranno un ruolo importante in futuro. Non dovendosi occupare di progetti dispendiosi in termini di tempo, possono dedicare la loro attenzione ad attività ad alto valore aggiunto, come la revisione degli algoritmi e la convalida delle informazioni ricavate dai dati attraverso l'AI.

Come stabilire quale tecnica di AI data analytics utilizzare

L'individuazione della tecnica di AI data analytics ottimale per le proprie esigenze in genere dipende dal tipo di dettagli desiderati, dal settore, dal pubblico di destinazione e dal modo in cui la soluzione si integra nell'infrastruttura IT esistente. Ecco alcune domande da porsi:

• Servono informazioni intelligenti, personalizzate e contestualizzate con l'uso di metriche in tempo reale per l'uso quotidiano?
• Lavori per un'organizzazione commerciale che deve utilizzare la modellazione predittiva per individuare le opportunità di upselling e cross-selling più redditizie?
• Lavori per un'organizzazione di servizi finanziari che vuole migliorare l'esperienza del cliente e gestire il rischio?
• È necessario generare contenuti personalizzati per i clienti, da condividere tramite e-mail, web, social media e pubblicità?

Tipi di tecniche di AI analytics

Esistono diverse tecniche di AI da considerare per supportare l'AI data analytics.

Visualizzazione dei dati

La tecnologia di visualizzazione dei dati aiuta a condividere le informazioni in modo accessibile con persone non esperte a livello tecnico. Consente di presentare informazioni e dati attraverso una rappresentazione grafica e di comunicare le informazioni fondamentali in un modo facilmente comprensibile al pubblico generale.

Analisi predittiva

L'analisi predittiva può aiutare a determinare la probabilità di risultati futuri. Basandosi su tecniche come il data mining, l'analisi statistica, la modellazione dei dati, l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico, l'analisi predittiva utilizza i dati storici dell'azienda per elaborare previsioni sul futuro e individuare rischi e opportunità.

AI generativa

In passato i data analyst estraevano, selezionavano e testavano i dati aziendali per poi creare delle dashboard con cui condividere questi risultati e queste informazioni. L'AI generativa ti consente però di cercare le risposte alle domande più rilevanti per te acquisendo dati in tempo reale e offrendo informazioni simili a quelle che potrebbe fornire un data analyst.

Tableau Pulse è una tecnologia di AI generativa che indica tendenze, modelli, previsioni e altro, utilizzando i dati di proprietà della tua azienda e generando quindi in modo proattivo suggerimenti o nuove domande per aiutarti ad approfondire.

• La tecnologia degli assistenti basati sull'AI è un tipo di AI generativa alimentata mediante LLM. Un assistente basato sull'AI discorsiva, come un chatbot, consente di porre domande liberamente e ti risponderà come se stessi comunicando con un'altra persona. Ad esempio, Einstein Copilot per Tableau usa questa tecnologia per esplorare i dati nel modo che desideri, per scambiare idee e per elaborare visualizzazioni basate su informazioni attendibili.

Ormai molti conoscono i limiti e le potenziali insidie dell'AI. Le "allucinazioni", fenomeno con cui l'AI "inventa i fatti", hanno attirato l'attenzione del pubblico. Ci sono però altre due aree di preoccupazione che riguardano i pregiudizi e la riservatezza dei dati.

• Pregiudizi: Che si tratti di genere, nazionalità, disabilità o altre differenze, i pregiudizi possono riflettersi più o meno intenzionalmente nel modo in cui l'AI viene addestrata.
• Riservatezza dei dati: Inoltre, il modo in cui l'AI utilizza le informazioni che consentono l'identificazione personale (PII), provenienti sia dall'interno dell'azienda che dai clienti, richiede importanti considerazioni.

È vero che nessuno strumento di AI è infallibile al 100%, ma si possono mitigare i rischi di pregiudizio in fase di addestramento, riservatezza dei dati e allucinazioni utilizzando solo strumenti di AI affidabili. Cerca di collaborare solo con aziende di AI che si impegnano per un'AI responsabile (non per vantarci, ma Tableau utilizza solo strumenti basati su AI affidabile).

Infine, c'è l'importante ruolo della supervisione umana, anche durante l'utilizzo dell'AI analytics. Collabora con i membri del team che si occupa dell'AI analytics per contrastare i pregiudizi. È anche fondamentale garantire la trasparenza nel processo e insegnare agli utenti finali a promuovere la fiducia negli strumenti che usano l'AI.