Valutare e definire il caso d'uso aziendale dell'IA generativa

Questo documento ti aiuta a definire un caso d'uso aziendale dell'IA seguendo un approccio decisionale basato sul valore aziendale.

L'IA generativa e le soluzioni di IA tradizionale sono strumenti potenti, ma devono sempre supportare i tuoi obiettivi commerciali e non devono esistere in modo isolato. Per creare soluzioni di IA generativa o di IA tradizionale efficaci, inizia identificando chiaramente gli obiettivi o le esigenze aziendali misurabili specifici che vuoi soddisfare. Poi, partendo dai risultati aziendali che vuoi ottenere, ad esempio un aumento dell'efficienza dei dipendenti o una maggiore soddisfazione dei clienti, assicurati che la soluzione contribuisca direttamente ai tuoi obiettivi commerciali.

Per definire il tuo caso d'uso di IA generativa o IA tradizionale incentrato sul valore aziendale, utilizza la seguente procedura decisionale semplificata:

  1. Obiettivi commerciali e criteri di successo: identifica obiettivi commerciali misurabili.
    • Concentrati sull'obiettivo commerciale e sul valore da raggiungere, ad esempio l'aumento dell'efficienza e della produttività, la riduzione dei costi, il miglioramento delle esperienze dei clienti e il vantaggio competitivo.
    • Chiarisci in che modo l'azienda intende misurare il raggiungimento degli scopi e degli obiettivi identificati. Il ritorno sull'investimento (ROI) è una delle misure chiave del successo di un progetto di IA. Il ROI può essere misurato tramite diverse metriche, ad esempio:
      • Utilizzi finanziari diretti: aumento delle entrate o riduzione dei costi.
      • Efficienza operativa: time-to-market più rapido o risoluzione più rapida dei problemi.
      • Esperienza cliente: aumento dei punteggi di soddisfazione o miglioramento della fidelizzazione.
    • Identifica eventuali potenziali vincoli e considerazioni aziendali, ad esempio assicurarti che gli aspetti di sicurezza e privacy soddisfino le conformità specifiche del settore o i requisiti normativi del paese.

  2. Tipo di IA/ML: determina se l'IA/l'ML è l'approccio giusto per risolvere il problema della tua attività o raggiungere l'obiettivo identificato.

    Decidi se le aspettative aziendali identificate richiedono l'IA generativa, altri tipi di IA o se non richiedono l'IA per essere soddisfatte. Per maggiori informazioni, consulta Identificare l'output necessario in "Definire il problema di ML".

  3. Aspettative relative all'esperienza utente: identifica gli utenti finali del caso d'uso e come potrebbero interagire con l'applicazione o il servizio basato sull'IA generativa o sull'IA tradizionale. Valuta quali potrebbero essere le aspettative o le preferenze degli utenti.

  4. Soluzione di IA incentrata sull'utente e orientata al business: collega il caso d'uso ottimale della tecnologia di IA generativa o di IA tradizionale con i requisiti aziendali misurabili, le priorità dei dirigenti dell'organizzazione e le aspettative degli utenti. Considera quanto segue:

    • In che modo l'azienda può aumentare l'efficienza e la produttività utilizzando l'IA generativa o l'IA tradizionale per ottenere più risultati in modo più rapido e con una complessità operativa inferiore o con un impegno ridotto (e potenzialmente con risparmi sui costi).
    • In che modo l'azienda può migliorare l'esperienza del cliente o del prodotto utilizzando l'IA generativa o l'IA tradizionale.
    • In che modo puoi creare valore aziendale in modo innovativo utilizzando l'IA generativa o l'IA tradizionale:
      • Analizza le offerte e le funzionalità aziendali esistenti per identificare le aree in cui l'IA generativa o l'IA tradizionale può migliorare le tue soluzioni esistenti, aumentare la creatività o consentirti di esplorare nuove possibilità.
      • Scopri come l'IA può consentire miglioramenti innovativi che distinguono la tua attività. L'AI generativa può aiutarti a creare valore e funzionalità differenziate, a risolvere i problemi immediati della tua attività e a esplorare modi per migliorare le tue offerte esistenti.
      • Dai la priorità all'utilizzo della tecnologia per migliorare le funzionalità aziendali in linea con gli obiettivi prioritari dell'organizzazione.

  5. Modifica del processo aziendale: identifica le modifiche che l'azienda deve apportare ai processi o ai flussi di lavoro esistenti per adattarsi al caso d'uso dell'IA generativa o dell'IA tradizionale.

    Valuta in che modo la soluzione di IA cambierà il modo in cui i dipendenti o i clienti interagiscono con i sistemi e i flussi di lavoro dell'azienda, ad esempio tramite un'app mobile o un chatbot per l'assistenza clienti. Queste interazioni potrebbero richiedere la modifica o la reinvenzione dei processi di backend per sfruttare le funzionalità di IA come l'automazione dei flussi di lavoro e aiutare l'attività a realizzare i vantaggi dell'IA.

Esempio di caso d'uso aziendale dell'IA generativa

Le sezioni seguenti forniscono un esempio semplificato che mostra come identificare e collegare le esigenze e le aspettative aziendali misurabili a casi d'uso aziendali di IA generativa efficaci.

Dichiarazione del problema aziendale

In questo scenario, i team di assistenza clienti sono sovraccaricati da un elevato volume di richieste ripetitive, gestione manuale dei ticket e comunicazione costante via email con l'assistenza. Il sovraccarico mette a dura prova le risorse, aumenta le ore di lavoro degli agenti e rallenta i tempi di risoluzione, con una conseguente diminuzione della soddisfazione e della fidelizzazione dei clienti.

Potenziali aree di ottimizzazione con valore commerciale misurabile

Di seguito sono riportati alcuni esempi di possibili valori aziendali misurabili che possono essere ottenuti utilizzando una soluzione tecnologica (un chatbot) basata su funzionalità di IA generativa per risolvere le sfide aziendali precedenti. In base al suo modello di business e alle sue priorità, l'attività potrebbe prendere in considerazione alcuni o tutti questi target misurabili.

  • Migliora l'efficienza dell'assistenza clienti: riduci i costi di assistenza e semplifica i flussi di lavoro degli agenti. I criteri di successo misurabili includono quanto segue:
    • Riduzione percentuale dei costi operativi per l'assistenza clienti su un periodo definito (ad esempio trimestrale).
    • Aumento percentuale del volume di richieste dei clienti gestite dal chatbot.
    • Riduzione media delle ore di lavoro degli agenti per attività ripetitive.
  • Ottimizza la risoluzione dei ticket: migliora la velocità di risoluzione e aumenta la percentuale di problemi risolti direttamente dal chatbot. I criteri di successo misurabili includono quanto segue:
    • Riduzione media del tempo di risoluzione per le richieste gestite dal chatbot.
    • Percentuale di richieste risolte senza intervento umano.
    • Riduzione percentuale del volume di richieste che devono essere riassegnate al team di assistenza tecnica a causa della complessità.
    • Aumento del tasso di risoluzione al primo contatto (problemi risolti in un'unica interazione).
    • Aumento percentuale del volume di richieste dei clienti gestite e risolte dal chatbot.
  • Migliora l'esperienza del cliente: aumenta la soddisfazione dei clienti offrendo un'assistenza rapida e personalizzata disponibile 24 ore su 24. I criteri di successo misurabili includono quanto segue:
    • Aumento dei punteggi di soddisfazione del cliente (CSAT) nei sondaggi correlati all'utilizzo del chatbot.
    • Tempi di attesa medi del cliente ridotti per l'interazione iniziale.
    • Aumento dei problemi risolti in una singola interazione.
    • Percentuale di sentiment positivo rilevato nelle conversazioni con i chatbot e nei sondaggi di feedback.
    • Miglioramento del tasso di fidelizzazione dei clienti.
  • Supporta la crescita delle operazioni aziendali: gestisci l'aumento della domanda dei clienti senza costi in aumento in modo lineare o aumento dei tempi di attesa per l'interazione iniziale con i clienti. I criteri di successo misurabili includono quanto segue:
    • Possibilità di gestire un aumento percentuale specificato del volume delle richieste di assistenza senza intervento umano.
    • Mantieni costanti i punteggi CSAT e il tempo di risoluzione durante i periodi di elevata domanda.
    • Mantieni invariati i tempi di attesa del cliente per l'interazione iniziale.

Soluzioni basate sull'IA generativa

Chatbot conversazionale: gli agenti virtuali o i chatbot basati sull'IA generativa offrono un miglioramento significativo della personalizzazione e di una conversazione naturale simile a quella umana. Questo è dovuto alla capacità dell'IA generativa di comprendere il contesto, il sentiment e le relazioni complesse all'interno del linguaggio. Questa capacità consente di interagire in modo più naturale, porre domande pertinenti e fornire consigli personalizzati per un'esperienza utente migliorata.

Le funzionalità di IA generativa aiutano inoltre le organizzazioni a migliorare l'efficienza e la produttività del lavoro. Al contrario, un chatbot basato su regole tradizionale è spesso limitato a parole chiave e pattern di intent predefiniti. Pertanto, man mano che gli schemi di conversazione si evolvono o sorgono nuove domande, un chatbot basato su regole richiede un impegno operativo aggiuntivo per gli aggiornamenti e i perfezionamenti delle regole e l'addestramento dell'intenzione. Per questo caso d'uso, i chatbot basati sull'IA generativa offrono i seguenti vantaggi rispetto ai chatbot basati su regole tradizionali:

  • Le risposte dei chatbot basati sull'IA generativa non si limitano alle domande frequenti. Il chatbot può trovare risposte all'interno di set di dati di grandi dimensioni provenienti da diverse fonti, come i dati storici delle richieste di assistenza, i siti web, la documentazione dei prodotti, l'inventario, le email e le vecchie conversazioni in chat con risoluzione. Può anche comprendere query conversazionali e riassumere informazioni complesse.
  • Gli agenti virtuali di IA generativa sintetizzano le informazioni di tutte le tue origini di dati. Questa sintesi consente loro di fornire risposte specifiche, motivate e strategiche, basate sui dati che hai fornito e in linea con le aspettative della tua attività.
  • L'IA generativa interpreta il linguaggio complesso e le sfumature di un ticket. Può comprendere il contesto completo del problema di un cliente. Un chatbot con IA tradizionale si concentra principalmente su parole chiave specifiche.
  • I chatbot di IA generativa offrono ai clienti la flessibilità di esprimersi utilizzando il metodo che preferiscono (testo, voce, immagine), mentre il chatbot sfrutta tutti gli input per migliorare la risoluzione dei problemi. Ad esempio, i clienti possono condividere foto di un prodotto danneggiato durante la conversazione via chat e l'IA generativa può combinare la descrizione del cliente con la foto per contribuire a migliorare l'accuratezza della diagnostica e della risoluzione dei problemi.

Gestione delle richieste e flusso di lavoro per la generazione di approfondimenti: un chatbot basato sull'IA generativa può generare automaticamente ticket da ogni interazione. Il chatbot utilizza le funzionalità di AI generativa per comprendere l'urgenza, l'analisi del sentiment e la complessità del problema. Queste funzionalità assicurano che ai ticket venga assegnata una priorità in modo efficace. Il chatbot può interagire con il tuo sistema di ticketing nei seguenti modi:

  • Il chatbot basato sull'IA generativa si interfaccia direttamente con il tuo sistema di ticketing per creare e compilare la richiesta di assistenza con le informazioni richieste, ad esempio:
    • Dati del cliente
    • Categorizazione e priorità dei problemi tecnici
    • Una trascrizione completa della conversazione per il contesto
    • Riepilogo del problema principale
  • Per problemi nuovi e complessi, il chatbot può assegnare il ticket al team corretto con un contesto di supporto, ad esempio un riepilogo del problema e della conversazione.

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