Sebbene solo negli ultimi tempi l’intelligenza artificiale stia avendo un così grande eco mediatico, sono già diversi anni che è ampiamente utilizzata dalle aziende per migliorare i propri processi e trarne un vantaggio competitivo. La nuova frontiera è rappresentata dall’AI Cloud che consente di sfruttare le potenzialità dell’AI e contemporaneamente avere i vantaggi del cloud computing, rivoluzionando così il modo in cui le aziende operano.
L’AI Cloud consente di sfruttare l’intelligenza artificiale generativa per automatizzare i processi, migliorare l’efficienza e la produttività, prendere decisioni migliori e offrire esperienze personalizzate ai clienti senza dover investire in costose infrastrutture. Le aziende così possono essere competitive anche con budget contenuti, ma l’implementazione di queste soluzioni non è esente da alcuni limiti e problemi.
I modi in cui l’AI Cloud può aiutare le aziende a diventare più competitive sono diversi. Consente, innanzitutto, di ridurre i costi automatizzando attività e migliorando l’efficienza. Aiuta, poi, a prendere decisioni migliori e a identificare nuove opportunità rapidamente. E naturalmente consente di offrire un servizio migliore ai clienti.
AI Cloud: definizione e principali applicazioni per le aziende
L’AI Cloud, quindi, è una nuova tecnologia che permette di accedere attraverso Internet a strumenti che utilizzano l’intelligenza artificiale, senza dover investire in hardware o software da implementare in locale. Una delle prime piattaforme cloud ad offrire l’intelligenza artificiale all’interno dei suoi servizi è stata Salesforce, società leader nel settore dei CRM (Customer Relationship Management).
Salesforce ha da poco lanciato una nuova suite chiamata appunto AI Cloud che consente di sfruttare le potenzialità dell’intelligenza artificiale generativa in ogni prodotto della sua piattaforma come Sales GPT, Service GPT, Marketing GPT, Commerce GPT, Slack GPT e Tableau GPT. Alcuni esempi di applicazioni dell’AI Cloud per le aziende sono il marketing, la vendita, la logistica, la produzione e l’assistenza ai clienti.
Implementare l’AI Cloud nella tua azienda: perché conviene?
Ci sono diversi vantaggi offerti dall’AI Cloud per le aziende, a cominciare dalla riduzione dei costi. Si può beneficiare delle potenzialità offerte dall’AI generativa senza dover sostenere costi elevati per l’acquisto e la manutenzione di hardware e software AI.
L’AI Cloud consente poi di scalare le proprie soluzioni AI in base alle proprie esigenze e rende l’intelligenza artificiale accessibile a tutte le aziende, indipendentemente dalle loro dimensioni o dal budget a disposizione.
Questa tecnologia può aiutare le aziende a personalizzare le campagne di marketing rendendole più efficaci. Può essere un grosso aiuto alle vendite: un’azienda che fornisce un qualsiasi tipo di utenza, come un fornitore di luce e gas, potrebbe utilizzare l’AI Cloud per prevedere quali clienti sono più propensi a disdire il contratto e contattarli per offrire loro un’offerta speciale.
Può migliorare la logistica, identificando le rotte migliori per la consegna e ridurre i costi del carburante. E a questi esempi se ne possono aggiungere molti altri ancora.
AI Cloud e sicurezza dei dati: rischi e come prevenirli
Ogni nuova tecnologia porta con sé vantaggi, ma presenta anche alcuni rischi come, in questo caso, quelli relativi alla sicurezza dei dati. Bisogna innanzitutto considerare quelli intrinsechi a ogni soluzione di cloud computing e che potrebbero portare a sfruttamento di vulnerabilità da parte di hacker, accesso non autorizzato, perdita dei dati a causa di errori umani o calamità esterne, e danni ai dati causati da malware o attacchi informatici.
Per prevenire tali rischi occorre innanzitutto affidarsi a una piattaforma AI Cloud affidabile e adottare alcuni comportamenti come abilitare l’autenticazione a due fattori, usare password complesse, effettuare aggiornamenti dei software periodici per correggere eventuali falle di sicurezza e fare backup dei dati regolarmente.
Ma l’AI Cloud porta con sé anche i rischi riguardanti la privacy degli utenti e la sicurezza dei dati usati per addestrare i modelli LLM (large language model). Salesforce, per rispondere a questi problemi, consente ai suoi clienti di utilizzare la sua base dati per addestrare i modelli e ha implementato un servizio chiamato Einstein GPT Trust Layer che impedisce ai modelli di conservare dati sensibili degli utenti, funzionando come una specie di “filtro/moderatore”.
Come l’AI Cloud può migliorare l’efficienza operativa delle aziende
L’AI Cloud può essere utilizzata per migliorare l’efficienza operativa delle aziende in diversi modi. Può innanzitutto automatizzare diverse attività come la risposta alle domande dei clienti con conversazioni simili a quelle umane, la gestione dei social media e l’elaborazione delle transazioni. Consente poi di migliorare la qualità dei prodotti e dei servizi, rilevando e prevenendo errori. E consente di migliorare l’esperienza dei clienti.
Ma non finisce qui, perché l’AI Cloud aiuta anche ad aumentare le vendite, identificando i passaggi migliori per chiudere le trattative più velocemente, offrire esperienze di acquisto altamente personalizzate e un e-commerce più intelligente. E naturalmente aiuta a ridurre i costi, grazie all’automazione delle attività, al miglioramento della qualità dei prodotti e dei servizi e all’ottimizzazione delle operazioni.
AI Cloud e customer experience: vantaggi e sfide da affrontare
L’AI Cloud consente di rivoluzionare il modo in cui le aziende interagiscono con i propri clienti e di offrire loro un’esperienza migliore. Può essere utilizzata, ad esempio, per analizzare i dati di vendita per identificare trend e modelli, per comprendere il comportamento dei clienti e suggerire prodotti o servizi in base ai loro acquisti precedenti, o per avviare attività di marketing personalizzate.
Può essere utilizzata poi per offrire assistenza ai clienti 24 ore su 24, 7 giorni su 7, e consentirgli di interagire con l’azienda in modo self-service, in qualsiasi momento ne abbiano bisogno. Ma l’AI Cloud presenta anche alcune sfide che devono essere affrontate. Questa tecnologia può essere costosa, soprattutto per le piccole e medie imprese. Può richiedere competenze tecniche e risorse specifiche, che potrebbero non essere disponibili per tutte le aziende. E poi ci sono le preoccupazioni sulla privacy, sulla sicurezza dei dati dei clienti e sull’etica: l’uso dell’AI potrebbe discriminare i clienti o far prendere decisioni che non sono nel loro interesse.
L’intelligenza artificiale nel cloud computing: come cambia la gestione dei dati aziendali
L’AI Cloud cambia il modo in cui le aziende gestiscono i dati. L’intelligenza artificiale aiuta le aziende a raccogliere dati da più fonti per avere una visione più completa dei propri clienti. Consente poi di elaborare i dati più rapidamente rispetto ai tradizionali metodi di analisi dei dati per prendere decisioni più veloci e cogliere nuove opportunità prima degli altri.
Può inoltre aiutare le aziende a identificare le tendenze e i modelli nei dati in modo da prendere decisioni migliori e migliorare le proprie prestazioni. Ma i provider di AI Cloud devono anche implementare sistemi affidabili e trasparenti che garantiscano la sicurezza di tutti questi dati.
AI Cloud e automazione dei processi aziendali: quali sono i benefici?
Grazie all’automazione dei processi aziendali ottenibile attraverso l’AI Cloud è possibile migliorare l’efficienza e la produttività delle aziende per ottenere numerosi benefici tra cui:
- riduzione dei costi, perché l’automazione delle attività ripetitive elimina la necessità di avere dipendenti umani per svolgerle.
- miglioramento dell’efficienza nei processi aziendali, perché, oltre ad automatizzare le attività, è possibile identificare trend difficilmente visibili agli esseri umani.
- miglioramento della qualità dei prodotti e servizi attraverso un migliore e più rapido rilevamento di errori.
- miglioramento della customer experience, perché l’automazione consente di fornire risposte più veloci e pertinenti.
Privacy: come garantire la protezione dei dati sensibili dei clienti
Per sfruttare le potenzialità dell’intelligenza artificiale generativa, è necessario addestrare i modelli LLM fornendogli i dati. Nel caso di un CRM, come Salesforce, occorre fornire dati sensibili dei clienti come ordini di acquisto, preferenze, numeri di telefono e altro. È importante che questi dati rimangano all’interno della piattaforma AI Cloud, ma come farlo in modo da garantire alle aziende la possibilità di avvicinarsi a questa tecnologia in tutta sicurezza?
L’AI Cloud di Salesforce consente ai suoi clienti, ad esempio, di utilizzare non solo LLM proprietari come CodeGen, CodeT5+ e CodeTF, ma anche LLM di terze parti come Amazon Web Services (AWS), Anthropic e Cohere. E per garantire la riservatezza dei dati degli utenti, ha implementato il servizio Einstein GPT Trust Layer.
In pratica Einstein GPT Trust Layer ha lo scopo di impedire all’AI generativa di esibire comportamenti indesiderati e di garantire la privacy impedendo ai modelli LLM di conservare i dati sensibili dei clienti. Questo servizio è in grado, ad esempio, di rilevare quando un prompt contiene informazioni sensibili e le rimuove automaticamente sul back-end prima che raggiunga il modello.
È fondamentale, quindi, rivolgersi a una piattaforma AI Cloud affidabile, che abbia implementato al suo interno un sistema sicuro per garantire la privacy degli utenti e gestire senza pericoli i dati sensibili dei clienti.
Il futuro dell’AI Cloud: trend e previsioni per le aziende che vogliono restare competitive
Le prospettive future per l’AI Cloud sono molto rosee, a patto che riesca a superare la sfiducia da parte delle aziende per quanto riguarda i problemi relativi alla privacy. Si tratta di una tecnologia emergente che sta rapidamente guadagnando popolarità e che rivoluzionerà il modo in cui le aziende operano.
Le aziende che vogliono restare competitive non possono non adottare l’AI Cloud per tutti i vantaggi che offre: migliore efficienza, riduzione dei costi e migliore esperienza dei clienti. Si tratta inoltre di una tecnologia scalabile e accessibile ad aziende di qualsiasi dimensione. E la sua crescita nei prossimi anni sarà spinta anche da una maggiore disponibilità di dati e dal miglioramento dei modelli di apprendimento che diventeranno sempre più accurati e affidabili.
