Le migliori piattaforme AI aziendali del momento

L’intelligenza artificiale in azienda serve davvero? Ebbene, la risposta, in tempi di grande trasformazione digitale è sicuramente sì. 

Prima di dare questa assunzione con certezza, però, bisognerebbe fare un passo indietro e comprendere alcuni tra gli obiettivi più importanti di un’azienda, ovvero quello di aumentare il profitto. 

Come può farlo? Ampliando la sua clientela e fidelizzando quella che già ha. 

In entrambi i casi, il business potrebbe doversi affidare al marketing per attrarre il cliente. Ecco quindi che verrà in aiuto l’AI con le sue strategie per attirare i lead verso il proprio business. 

Con l’A.I. si potranno individuare, ad esempio, con maggiore facilità i lead più preziosi, quelli che poi diventeranno il target per una vendita potenziale. Il tutto con un occhio al budget, ottimizzando gli sforzi. 

In sostanza, l’Intelligenza Artificiale aiuterà l’azienda supportandola con sofisticati algoritmi grazie ai quali, in automatico, si filtrano e suddividono i database dei contatti per individuare quelli dal valore massimo. 

Grazie alle piattaforme di A.I., dunque, si possono identificare anche le iniziative utili per finalità di marketing. Bisognerà soltanto avere la capacità di individuare la piattaforma di Intelligenza Artificiale migliore per il proprio business. 

In sintesi, l’Intelligenza Artificiale rappresenta la tecnologia che può simulare i processi dell’intelligenza umana sfruttando algoritmi integrati, all’interno di un ambiente di calcolo dinamico. Creare un computer che possa pensare e fare come un uomo è l’obiettivo principe dell’A.I. 

Proprio per questo, essa sta progressivamente modificando il modo in cui viviamo e lavoriamo. 

Le funzioni svolte dall’AI in azienda 

Prima di addentrarci nelle piattaforme più adoperate dalle aziende in questo momento storico, potrebbe essere utile guardare ai settori di applicazione dell’Intelligenza Artificiale. Tra i vantaggi spiccano:

• Dipendenti impegnati su attività più importanti poiché non più obbligati ad attività ripetitive e alienanti che possono portare a errori; 
• informazioni accessibili in anticipo grazie a un’analisi dei dati automatizzata con modelli e correlazioni;
• Accesso alle informazioni facilitato anche per chi è disabile grazie all’NLP, ovvero l’elaborazione del linguaggio naturale. 

In azienda, l’Intelligenza Artificiale entra anche per aggregare i dati in modo intelligente e prevedere i comportamenti del consumatore, suggerendogli degli interessi. 

Come scrivevamo sopra, inoltre, l’Intelligenza Artificiale serve anche a creare messaggi pubblicitari e di marketing personalizzati nonché un servizio clienti ad hoc. 

Le piattaforme più usate del momento 

Le stime del mercato dell’AI, in Italia, sono riportate da Assintel Report. Quest’ultimo ha sottolineato come le imprese italiane, nel 2021, hanno investito 860 milioni di euro in algoritmi. Un dato destinato ad aumentare, raggiungendo  1,4 miliardi nel 2023. 

Sicuramente, si tratta di un dato in crescita. Purtroppo, però, soltanto il 5% delle imprese del Bel Paese sembrerebbe voler investire in innovazione. Il settore resta, dunque, ancora esplorato poco e mal compreso. 

Tuttavia, le piattaforme di A.I. per le aziende meritano di essere approfondite poiché potrebbero accelerare sensibilmente la crescita del proprio business. 

Di seguito, troverai un elenco di alcune tra le piattaforme di Intelligenza Artificiale migliori che possono essere utili proprio allo scopo.

Amazon Sagemaker 

Si tratta di un’offerta di Amazon Web Services (AWS) che è una filiale del colosso di vendite online. Trattandosi di un’offerta XaaS (Everything-as-a-Service), Amazon Sagemaker si rivolge agli sviluppatori. Questi ultimi, servendosene, potranno sviluppare e addestrare modelli di apprendimento propri nel cloud pubblico automaticamente (ML). Lo scopo principale è quello di fare previsioni basandosi su dati passati. 

Gli ML che gli sviluppatori possono creare hanno diversi livelli di astrazione e potrebbero essere adoperati non soltanto nel cloud ma pure in dispositivi edge e sistemi embedded. 

Tra i vantaggi della piattaforma, spicca la possibilità di adoperare modelli pre-addestrati, utilizzabili senza modificarli ma anche crearne di nuovi da zero. 

Per essere utilizzato, Amazon Sagemaker non richiede particolari requisiti hardware e software. Nonostante questo, bisognerà pagare un costo mensile per l’uso. 

Dataiku Data Science Studio

La piattaforma Dataiku Data Science Studio permette di democratizzare l’accesso ai dati. In questo modo, le aziende potranno creare un percorso nell’Intelligenza Artificiale coinvolgendo tutti i loro componenti, dal personale ai fornitori, passando per i clienti. 

Il processo di data exploration copre la filiera e parte dalla preparazione dei dati, fino al suo studio, arrivando alla visualizzazione degli stessi servendosi di dashboard. Nel frangente, vengono applicati modelli di mining che siano sia descrittivi che predittivi. 

Democratizzando l’accesso ai dati, l’azienda che utilizzerà la piattaforma potrebbe risparmiare tempo nell’analisi dei dati ed accelerare il processo decisionale. 

Google Cloud Vertex AI

Google Cloud, insieme a Vertex AI realizza un ML con una interfaccia utente e API unifica. 

Con Vertex AI si possono addestrare e confrontare con facilità i modelli servendosi di AutoML. L’addestramento può avvenire anche attraverso un codice personalizzato. 

I modelli generati dall’utente verranno archiviati in un repository di modelli centrale, su cui può essere eseguito il deployment.

I servizi di Google vengono riuniti da Vertex in una interfaccia utente unica. Ne consegue che, i processi di build, training e deploying di modelli sono semplificati. 

Google Cloud ha affermato anche che i clienti possono spostare i loro modelli senza perdere tempo, dalla sperimentazione alla produzione. Pattern e anomalie possono essere arginati mentre le previsioni e le decisioni saranno migliori perché in grado di adattarsi meglio ai cambiamenti del mercato.

Microsoft Azure Machine Learning

Azure Machine Learning viene considerata come una piattaforma di servizio cloud che serve per velocizzare, oltre che gestire, il ciclo di vita dei progetti di apprendimento automatico. 

Chi opera nel Machine Learning aziendale, unitamente ai Data Scientist e ai tecnici possono sfruttarli durante il loro lavoro giornaliero. Con la piattaforma potranno eseguire il training, la distribuzione dei modelli e la gestione di MLOps. 

Gli strumenti di MLOps potranno permettere agli operatori di monitorare e ripetere il training. Nella piattaforma si può usare un modello open source o crearne uno proprio. 

IBM Watson Studio

Come per le precedenti piattaforme, anche lo scopo di IBM Watson Studio è quello di rendere accessibili i dati sempre, sviluppando e ridimensionando l’Intelligenza Artificiale rendendola più affidabile. 

Nel dettaglio, i cicli di vita dell’A.I. possono essere automatizzati mentre il time to value è accelerato nell’ambito di un’architettura multicloud e opensource. 

Altre piattaforme 

Tra le altre piattaforme di A.I. più utilizzate spiccano i nomi di:

• Databricks Unified Data Platform
• DataRobot Enterprise AI Platform
• H2O Driverless AI
• HPE Ezmeral
• SAS Visual Data Mining and Machine Learning