AI Adoption

WMRAI è lo spin-off dedicato allo studio, alla comprensione e all’implementazione dell’Intelligenza Artificiale e di tutte le sue potenzialità nel marketing e nella digital transformation.

L’AI si basa su un software personalizzato, pensato per imitare le funzioni cognitive del cervello umano per risolvere problemi e raggiungere obiettivi.

Attraverso la nostra expertise nell’Intelligenza Artificiale, siamo in grado di offrire una consulenza tailor-made alla singola azienda che si traduca in azioni concrete: ottimizziamo i processi aziendali, miglioriamo le prestazioni e trasformiamo le sfide tecnologiche in opportunità per il business, evidenziando anche limiti e rischi.

Affianchiamo  i nostri clienti con consulenza, formazione e workshop formativi ai manager o al personale interno aziendale; ricerca di soluzioni IA customizzate; implementazione  di  tecnologie IA con progetti mirati e affiancamento per raggiungere gli obbiettivi preposti.

Le principali aree di intervento per implementare l’AI generativa sono: marketing & sales, IT, ricerca & sviluppo prodotti, data management, customer  relations, HR.

• Colma le lacune: grazie alle sue interfacce utente semplici e basate su chat, gli strumenti di intelligenza artificiale generativa possono rispondere a domande generali o specifiche dei lavoratori per orientarli nella giusta direzione quando rimangono bloccati con qualsiasi cosa, dalle query più semplici alle operazioni più complesse. I dipendenti dei team vendite, ad esempio, possono chiedere informazioni su account specifici; i programmatori invece possono imparare nuovi linguaggi di programmazione.

• Verifica la presenza di errori: gli strumenti di intelligenza artificiale generativa possono cercare errori in qualsiasi testo, dalle e-mail informali ai campioni di scrittura professionali. Non solo, possono fare di più che correggere gli errori: possono spiegare il come e il perché delle correzioni, oltre che aiutare gli utenti ad apprendere e migliorare il proprio lavoro.
• Migliora la comunicazione: gli strumenti di intelligenza artificiale generativa possono tradurre il testo in lingue diverse, modificare il tono, creare messaggi unici basati su set di dati diversi e altro ancora. I team di marketing possono utilizzare strumenti di intelligenza artificiale generativa per creare campagne pubblicitarie più pertinenti, mentre il personale interno può utilizzarli per cercare nelle comunicazioni precedenti e trovare rapidamente informazioni e risposte pertinenti alle domande senza interrompere altri dipendenti. Si ritiene che questa capacità di sintetizzare la conoscenza istituzionale su qualsiasi domanda o idea che un lavoratore possa avere cambierà radicalmente il modo in cui le persone comunicano all’interno di grandi organizzazioni, aumentando la conoscenza.
• Facilita gli oneri amministrativi: le aziende con un ingente lavoro amministrativo di codifica e fatturazione possono utilizzare l’intelligenza artificiale generativa per automatizzare attività complesse, tra cui l’archiviazione appropriata dei documenti. Ciò consente di concentrarsi meglio su attività più pratiche come l’assistenza ai clienti o il customer service.
• Risolve i problemi di codice: gli ingegneri del software possono utilizzare i modelli di intelligenza artificiale generativa per risolvere i problemi e perfezionare il codice in modo più rapido e affidabile di quanto sarebbe andando riga per riga. Possono quindi chiedere allo strumento spiegazioni più approfondite per informare la codifica futura e migliorare i loro processi.

I vantaggi che l’AI generativa può portare a un’azienda derivano principalmente da tre attributi generali: sintesi della conoscenza, collaborazione uomo-AI e velocità.

• Maggiore produttività: i lavoratori con conoscenza possono utilizzare l’intelligenza artificiale generativa per ridurre il tempo dedicato alle attività quotidiane di routine, come imparare una nuova disciplina diventata improvvisamente necessaria per un progetto imminente, organizzare o categorizzare i dati, setacciare Internet per la ricerca applicativa o redigere e-mail. Sfruttando l’intelligenza artificiale generativa, un minor numero di dipendenti può svolgere attività che in precedenza richiedevano grandi team o elevate ore di lavoro. Un team di programmatori, ad esempio, potrebbe dedicare ore a esaminare il codice difettoso per risolvere ciò che è andato storto, mentre uno strumento di intelligenza artificiale generativa è in grado di trovare gli errori in poco tempo e di segnalarli insieme alle correzioni suggerite. Poiché alcuni modelli di intelligenza artificiale generativa possiedono competenze che sono più o meno nella media o migliori in un ampio spettro di competenze dei lavoratori con conoscenza, la collaborazione con un sistema di intelligenza artificiale generativa può aumentare notevolmente la produttività del lavoratore. Ad esempio, un junior product manager potrebbe performare quantomeno come un project manager nella media con un coach AI al suo fianco. Tutte queste funzionalità accelererebbero notevolmente la capacità dei knowledge worker di completare un progetto.
• Costi ridotti: grazie alla loro velocità, gli strumenti di AI generativa riducono i costi per completare i processi, ottimizzandone i tempi. Inoltre, l’intelligenza artificiale generativa può ridurre al minimo gli errori, eliminare i tempi di inattività e identificare ridondanze e altre costose inefficienze. Tuttavia, c’è un però: a causa della tendenza dell’AI generativa ad avere allucinazioni, la supervisione e il controllo della qualità umani sono ancora necessari. Si prevede che le collaborazioni tra esseri umani e intelligenza artificiale consentano di svolgere un maggiore volume di lavoro in meno tempo rispetto a quanto potrebbero fare i soli esseri umani, e in maniera più precisa e accurata rispetto all’utilizzo esclusivo degli strumenti AI. Questo approccio permette di ridurre i costi. Ad esempio, durante il testing di nuovi prodotti, l’intelligenza artificiale generativa può contribuire alla creazione di simulazioni più avanzate e dettagliate rispetto agli strumenti precedenti, riducendo così i tempi e i costi dei test di nuovi prodotti.
• Migliore soddisfazione dei clienti: I clienti possono beneficiare di un’esperienza migliorata e più personalizzata grazie agli strumenti self-service basati sull’intelligenza artificiale generativa. Inoltre, gli strumenti di AI generativa possono assistere gli operatori del servizio clienti, offrendo loro conoscenze in tempo reale, “sussurrandogli all’orecchio”. Sebbene i chatbot del customer service basati sull’intelligenza artificiale che si incontrano oggi possono a volte apparire frustrantemente limitati, è facile immaginare una customer experience di qualità molto più elevata basata sul modello di intelligenza artificiale generativa appositamente addestrato sul profilo di un’azienda.
• Processo decisionale più informato: modelli di intelligenza artificiale generativa specifici per l’azienda possono fornire insight dettagliati attraverso la creazione di scenari, la valutazione dei rischi e altri approcci sofisticati agli analytics predittivi. I decision maker possono sfruttare questi strumenti per ottenere una comprensione più approfondita del loro settore e della posizione dell’azienda attraverso consigli personalizzati e strategie attuabili basati su dati di più vasta portata e analisi più rapide di quelle che gli analisti umani o le tecnologie più vecchie potrebbero generare da soli. Ad esempio, i responsabili delle decisioni possono pianificare meglio l’allocazione del magazzino prima di una stagione impegnativa tramite previsioni della domanda più accurate rese possibili da una combinazione di dati interni raccolti dal loro sistema interno e da ricerche di mercato esterne, che poi vengono analizzate da un modello di intelligenza artificiale generativa specializzato. In questo caso, delle decisioni di allocazione migliori riducono al minimo gli acquisti in eccesso e gli esaurimenti scorte, massimizzando al contempo le vendite potenziali.
• Lanci più rapidi dei prodotti: l’intelligenza artificiale generativa può produrre rapidamente prototipi di prodotti e bozze iniziali, aiutare a perfezionare i lavori in corso e testare/risolvere i problemi dei progetti esistenti per trovare miglioramenti molto più velocemente di quanto fosse possibile in precedenza.
• Controllo della qualità: un modello di intelligenza artificiale generativa specializzato e specifico per l’azienda può esporre lacune e incoerenze nei manuali utente, nei video e in altri contenuti che un’azienda presenta al pubblico.

Abbiamo un team interno dedicato all’AI che quotidianamente si dedica allo scouting, allo studio e al testing di nuovi tool AI. Non a caso siamo una delle prima agenzie digital marketing in Italia ad avere introdotto AI Generativa e Adattiva in tutti i nostri reparti di produzione, sia strategici che operativi.

Siamo stati inclusi fin da subito nel programma “Accelerate – Unleash your full potential with Google AI“ che ci permette di esplorare da vicino i fattori che determinano il successo nell’era dell’intelligenza artificiale e le potenzialità della sua implementazione nei processi aziendali.

Siamo tra i primi professionisti certificati Chat GPT di OpenAI, la più nota delle tecnologie AI, che è ora per noi una delle tecnologie che utilizziamo (altre: Google AI Gemini, Vertex AI, Python, Make, etc) in relazione ai suoi plus specifici per alcuni ambiti specifici.

Lavoriamo ogni giorno per trasformare le sfide poste dalla rapida evoluzione e dalla complessità che caratterizzano il mercato delle innovazioni tecnologiche e digitali in opportunità da cogliere per far decollare il tuo business.

Abbiamo gia un forte bagaglio di competenze su data intelligence e tecnologia predittiva che utilizziamo da anni per fare digital marketing con un approccio data-driven e con risultati migliori degli altri.