Una guida sull'utilizzo dell'analisi basata sull'intelligenza artificiale per massimizzare la crescita delle startup

Considerando le operazioni snelle, i budget limitati e la pressione per la crescita che le startup spesso devono affrontare, l'intelligenza artificiale (IA) può fornire a queste organizzazioni capacità ed efficienze solitamente riservate a società più grandi e con maggiori risorse.

Questa è un'ottima notizia: la democratizzazione dell'analisi basata sull'intelligenza artificiale sta aiutando i leader delle startup a competere ad armi pari con i rivali più affermati, consentendo un processo decisionale strategico e rendendo accessibili analisi avanzate anche agli utenti non tecnici.

Di seguito, il team di Amazon Web Services (AWS) ha raccolto diversi modi per imparare a utilizzare l'analisi basata sull'intelligenza artificiale al fine di ottimizzare i processi e i prodotti della tua startup. Esploreremo esempi per settore e cosa dovresti considerare quando scegli l'approccio analitico più adatto alle tue esigenze.

L'analisi dei dati tramite intelligenza artificiale è una forma avanzata di business intelligence che utilizza la logica e il ragionamento, simili al pensiero umano, per analizzare i dati su larga scala e a un livello di complessità che gli strumenti tradizionali spesso non sono in grado di supportare.

Queste soluzioni basate sull'intelligenza artificiale si avvalgono di tecnologie come il machine learning, le reti neurali e l'elaborazione del linguaggio naturale per automatizzare processi che in precedenza richiedevano un notevole intervento umano.

Ad esempio, è possibile utilizzare il riconoscimento di immagini con reti neurali per analizzare le risonanze magnetiche in ambito sanitario, consentendo ai medici di risparmiare tempo e migliorando l'accuratezza diagnostica. Quando utilizzi AWS, puoi attingere a servizi come Amazon SageMaker, una piattaforma che aiuta a creare, addestrare e distribuire modelli di machine learning su larga scala. SageMaker semplifica l'intero flusso di lavoro di machine learning, dall'etichettatura dei dati alla distribuzione dei modelli.

L'analisi basata sull'intelligenza artificiale può generare rapidamente informazioni approfondite per migliorare il processo decisionale della tua startup. Grazie all'integrazione con altri servizi AWS, come Amazon Lex per le interfacce conversazionali o Amazon Forecast per le previsioni di serie temporali, puoi sbloccare nuove opportunità di crescita riducendo i costi e accelerando l'innovazione.

Le capacità analitiche di qualsiasi soluzione di analisi basata sull'intelligenza artificiale sono determinate innanzitutto dal modello di intelligenza artificiale sottostante.

I modelli utilizzati per creare soluzioni di analisi basate sull'intelligenza artificiale rientrano in genere in una delle seguenti quattro categorie:

1.  Machine learning

Sebbene gli algoritmi di machine learning (ML) possano essere sia supervisionati che non supervisionati, l'analisi basata sul machine learning non supervisionato offre spesso l'impatto più significativo in termini di risparmio di tempo, efficienza e valore complessivo.

Il machine learning non supervisionato viene spesso utilizzato per individuare pattern nascosti nei set di dati analizzati. (Tra questi possono esserci nuovi pattern che la tua startup non ha ancora riconosciuto o nominato da sola).

Come AWS supporta le startup nell’implementazione:

● Prendiamo ad esempio una startup di sicurezza informatica. Può utilizzare Amazon SageMaker per analizzare i dati del traffico di rete in tempo quasi reale, identificando anomalie che potrebbero indicare violazioni della sicurezza. Questo approccio proattivo consente di risparmiare tempo e riduce la supervisione manuale, consentendo ai fondatori di concentrarsi sulla crescita del core business.	●  Amazon SageMaker fornisce una piattaforma completamente gestita per la creazione, l'addestramento e la distribuzione di modelli di machine learning su larga scala. (Ciò è particolarmente utile per i team snelli che devono configurare pipeline di ML in modo rapido e affidabile.)
●  Amazon Personalize: aiuta a creare raccomandazioni personalizzate in tempo reale per gli utenti, il che può essere prezioso per le startup di e-commerce o del settore multimediale che desiderano incrementare il coinvolgimento e le conversioni	●  Flussi di lavoro ML e MLOps: AWS offre strumenti gestiti (come Amazon SageMaker Model Monitor) per automatizzare il monitoraggio delle prestazioni e avvisarti quando i modelli si discostano dalla norma e necessitano di essere riaddestrati

2.  Metodi basati sulla conoscenza e sul ragionamento

Questo modello analitico genera informazioni e conclusioni dai dati sulla base di vincoli stabiliti da regole logiche "se/allora" e da ragionamenti basati su una knowledge base preesistente.

Questo approccio all’analisi con l’IA mira a strutturare le informazioni e i ragionamenti all’interno di parametri prestabiliti per ottenere maggiore velocità e coerenza, oltre a supportare analisti umani anziché cercare di applicare in modo indipendente un ragionamento basato sui vincoli. Questo approccio può essere facilmente applicato quando un sistema chatbot fornisce assistenza ai clienti. Grazie all'utilizzo di knowledge base relative a prodotti e servizi, i chatbot possono rispondere alle domande dei clienti in modo rapido e coerente.

Come AWS supporta le startup nell’implementazione:

●  Amazon Lex consente alle startup di creare interfacce AI conversazionali come chatbot e assistenti vocali Integrando la tua knowledge base esistente, puoi gestire le richieste dei clienti su larga scala. (Ad esempio, una piattaforma di assistenza clienti SaaS può utilizzare Amazon Lex per rispondere alle domande degli utenti e ricavare informazioni da una knowledge base del prodotto. Ciò riduce il carico di lavoro degli agenti live e garantisce risposte rapide e coerenti, aumentando la soddisfazione degli utenti.)

●  Attivato su richiesta, AWS Lambda può eseguire controlli logici o recuperare dati da un repository di conoscenze per fornire risposte coerenti e aggiornate in tempo reale

●  È possibile automatizzare e disporre di un'orchestrazione serverless per applicazioni moderne con AWS Step Functions Orchestra attività e servizi in flussi di lavoro automatizzati, il che è utile quando il sistema basato sulla conoscenza della tua startup deve collegare più verifiche logiche. (Ad esempio, verificando i dettagli dell'ordine e quindi recuperando gli aggiornamenti sulla spedizione).

3.  Algoritmi decisionali

Un algoritmo decisionale è progettato per analizzare i dati e generare approfondimenti in linea con una decisione che un utente umano dovrà prendere. Sfrutta tecniche basate sui dati come il machine learning per elaborare le informazioni e consigliare azioni o scelte coerenti con obiettivi predefiniti.

Gli algoritmi decisionali sono spesso progettati per identificare una decisione consigliata o per fornire un punteggio quantitativo a supporto della scelta finale. Ad esempio, una startup fintech può sviluppare un algoritmo di valutazione del credito per stimare il rischio creditizio dei richiedenti di prestiti.

Come AWS può aiutare le startup a implementare:

●  Una startup fintech che mira a valutare le richieste di prestito in modo più accurato potrebbe integrare Amazon Fraud Detector nella propria piattaforma, automatizzando il processo di valutazione del rischio Nel frattempo, Amazon Forecast può aiutare la stessa startup a prevedere i requisiti patrimoniali e a prepararsi alle fluttuazioni del mercato.	●  Amazon Forecast: fornisce previsioni di serie temporali esaminando automaticamente i dati storici Questo può essere utile per la pianificazione dell'inventario, le proiezioni dei ricavi o la gestione della catena di approvvigionamento.
●  Amazon Fraud Detector: utilizza il ML per identificare attività potenzialmente fraudolente Puoi incorporare queste informazioni direttamente nel flusso di lavoro della tua app per automatizzare le approvazioni o attivare ulteriori revisioni.	●  Combinazione di più servizi AWS: puoi centralizzare l'analisi dei dati e semplificare il processo decisionale integrando Amazon Forecast o Fraud Detector con strumenti di dati AWS come Amazon Redshift o Amazon S3

4.  Metodi di ricerca e teoria dell'ottimizzazione

Questo modello di analisi basato sull'intelligenza artificiale ricava informazioni da un ampio set di dati per proporre possibili soluzioni a un determinato problema. Il problema definisce dei vincoli per guidare il processo di ricerca dell'IA nel tentativo di trovare una soluzione ottimale.

I metodi di ricerca e la teoria dell'ottimizzazione vengono spesso utilizzati per identificare strategie più efficienti, produttive o performanti. Il miglioramento dell'efficienza energetica, dell'allocazione delle risorse e dei risultati per i clienti sono tutti possibili obiettivi derivanti dall'utilizzo di questo approccio di analisi basato sull'intelligenza artificiale.

Come AWS supporta le startup nell’implementazione:

● Una startup di logistica potrebbe integrare AWS IoT per il monitoraggio dei veicoli in tempo reale e  Amazon EMR per elaborare enormi quantità di dati sui percorsi Quindi, potrebbe utilizzare algoritmi di ottimizzazione personalizzati per generare percorsi convenienti e che fanno risparmiare tempo.	●  Amazon Kendra: un servizio di ricerca intelligente che utilizza il machine learning per fornire risultati di ricerca estremamente accurati da documenti interni o repository di conoscenze
●  AWS IoT: per le startup che si affidano a dati dei sensori (soluzioni logistiche, di produzione o energetiche), i servizi AWS IoT inseriscono metriche in tempo reale negli algoritmi di ottimizzazione, fornendo risultati di ricerca migliori

Come qualsiasi investimento in tecnologia, le soluzioni di analisi con l’IA devono permettere alla tua azienda di raggiungere obiettivi che altrimenti le sarebbero preclusi. Nel valutare le opzioni per dotare la tua organizzazione di una soluzione di analisi basata sull'intelligenza artificiale, potresti voler innanzitutto stabilire quali risultati potenziali siano prioritari.

Ecco alcuni dei modi più comuni in cui altre startup utilizzano l'analisi basata sull'intelligenza artificiale:

Processo decisionale più veloce	I sistemi di intelligenza artificiale, in particolare quelli creati con Amazon SageMaker o altri servizi di intelligenza artificiale AWS, analizzano set di dati di grandi dimensioni in una frazione del tempo necessario a un team umano. Un'analisi più rapida si traduce in un processo decisionale più agile. Ad esempio, le startup di e-commerce spesso si affidano ad Amazon Personalize per consigli sui prodotti e strategie di prezzo in tempo reale.
Operazioni ottimizzate	I metodi di ricerca e altre soluzioni di intelligenza artificiale possono offrire efficienze operative quotidiane. Una startup nel settore dei trasporti potrebbe affidarsi ai dati provenienti da sensori ed eventi in tempo reale per individuare i percorsi ottimali. Puoi orchestrare queste informazioni con costi infrastrutturali minimi attingendo alle tecnologie serverless di AWS come AWS Lambda o AWS Step Functions.
Supporto per una crescita rapida	Grazie alla loro capacità di gestire set di dati ampi e complessi, le soluzioni di analisi basate sull'intelligenza artificiale possono facilmente scalare di pari passo con la crescita della tua startup. Se utilizzi soluzioni basate su cloud, i tuoi sistemi possono gestire picchi di acquisizione dei dati senza colli di bottiglia nelle prestazioni. Questa agilità è particolarmente preziosa in settori in rapida crescita come il fintech, la tecnologia sanitaria o le app di marketplace.
Anticipazione delle tendenze di crescita	I modelli predittivi, come quelli creati con Amazon Forecast, aiutano la tua startup a pianificare i cambiamenti imminenti nella domanda di risorse, nei costi e nella sicurezza dei dati. Puoi adattare proattivamente le strategie o cambiare direzione anticipando le tendenze aziendali per far fronte all'evoluzione delle condizioni di mercato.

La soluzione di analisi basata sull'IA più adatta non sarà la stessa per tutti i casi d'uso. Quando si sceglie un modello di intelligenza artificiale a supporto delle proprie analisi, è opportuno valutare queste soluzioni in base a quattro fattori chiave che influenzano le prestazioni del modello e il suo valore per l'organizzazione nel tempo:

1. Integrità delle analisi scalabili

Sebbene la tecnologia alla base dell'analisi basata sull'IA sia teoricamente facile da scalare, il caso d'uso dell'analisi e i set di dati utilizzati possono influenzarne la scalabilità e creare limitazioni o complicazioni nell'utilizzo di questa soluzione.

Ad esempio, un modello che utilizza metodi basati sulla conoscenza e sul ragionamento potrebbe incontrare difficoltà di crescita quando nuovi clienti, punti dati, e conoscenze vengono incorporati nella soluzione. Se le analisi non vengono riaddestrate correttamente, ciò può compromettere la qualità e l'accuratezza delle informazioni dell'analisi stessa.

2. Efficienza di elaborazione

Maggiore è la supervisione, l'ingegneria e la gestione richieste dall'analisi basata sull'intelligenza artificiale, minore sarà la sua efficienza. La supervisione umana può rappresentare un impiego di risorse necessario in molti casi d'uso diversi, come ad esempio per garantire la conformità normativa o evitare pregiudizi. Tuttavia, questo coinvolgimento comporterà costi aggiuntivi in ​​termini di tempo e manodopera, che incideranno sull'efficienza dell’investimento in analisi dati.

3. Accuratezza e precisione

La progettazione di un modello di intelligenza artificiale, le sue capacità predittive e il tasso di incidenza degli errori nei dati influiscono tutti sull'accuratezza complessiva delle sue informazioni. Alcuni esempi di analisi basate sull'intelligenza artificiale potrebbero presentare un tasso di errore più elevato rispetto ad altri.

Il machine learning non supervisionato, ad esempio, raggiunge livelli di efficienza riducendo al minimo la supervisione di un analista umano, ma ciò può comportare il rischio di generare risultati meno accurati. Per garantire precisione ed efficienza, è importante considerare la garanzia della qualità dei dati, la selezione degli algoritmi e il monitoraggio continuo.

Puoi implementare Amazon SageMaker Model Monitor per verificare la deriva del modello e i problemi relativi ai dati. Garantire la qualità dei dati fin dall'inizio, unitamente a una messa a punto continua, contribuisce a mantenere un elevato livello di precisione nelle decisioni basate sull'intelligenza artificiale.

4. Privacy dei dati

Prima di implementare una soluzione di analisi basata sull'intelligenza artificiale, esaminate la sua politica sulla privacy dei dati. La tua startup deve comprendere con precisione come il fornitore terzo raccoglie, elabora e archivia queste informazioni.

Potresti anche voler valutare quali tipi di dati è consentito condividere con la soluzione di analisi. In alcuni casi, le restrizioni sui tipi di dati che si è disposti a condividere potrebbero influire sull'utilità di questa tecnologia.

Affrontare la questione della privacy dei dati fin dal primo giorno. Immagina:

●  Crittografia: utilizza il Servizio AWS di gestione delle chiavi (AWS KMS) per la crittografia dei dati a riposo Transport Layer Security (TLS) gestisce la crittografia dei dati in transito.

●  Gestione delle identità e degli accessi: AWS Identity and Access Management (IAM) e il Centro identità AWS consentono di definire autorizzazioni granulari.

Molti servizi AWS, incluso Amazon S3, supportano la crittografia a riposo e in transito utilizzando il Servizio AWS di gestione delle chiavi (KMS). Per il controllo degli accessi, prendi in considerazione l'utilizzo di AWS Identity and Access Management (IAM) o del Centro identità AWS per ottimizzare le autorizzazioni. È fondamentale esaminare sempre le specifiche policy di gestione dei dati di qualsiasi servizio di intelligenza artificiale si intenda adottare.

Ecco alcuni spunti per riflettere sui possibili utilizzi dell'analisi basata sull'intelligenza artificiale all'interno della tua organizzazione:

Sviluppo di prodotti e applicazioni	Analizza i dati di utilizzo del prodotto, l'interazione degli utenti e le metriche di performance per identificare le aree di miglioramento del tuo prodotto. È possibile aggiungere funzionalità o risolvere qualsiasi problema evidenziato dalla soluzione di analisi basata sull'intelligenza artificiale. Le soluzioni di sviluppo di applicazioni IA su AWS aiutano le startup a ottimizzare le proprie architetture e i processi di produzione, utilizzando modelli di base e di aumento. In questo modo, è possibile sviluppare in modo affidabile prodotti e servizi basati su IA/ML.
Rilevamento di frodi e minacce nei servizi finanziari	Utilizza il rilevamento di modelli anomali per identificare possibili attività fraudolente o acquisti non autorizzati. È possibile implementare azioni di attivazione automatizzate per mitigare il rischio, utilizzando fattori come i modelli di spesa o i volumi delle transazioni. Amazon Fraud Detector supporta la valutazione delle transazioni in tempo reale, consentendo al tuo team di risparmiare tempo e risorse preziose.
Ottimizzazione della catena di approvvigionamento nei settori dei trasporti e della logistica	Le flotte di spedizione e le catene di approvvigionamento possono utilizzare l'analisi basata sull'intelligenza artificiale per ottimizzare le operazioni, ridurre i costi di spedizione, accelerare l'evasione degli ordini e/o rispondere a potenziali interruzioni e ritardi. Scopri di più con la nostra guida sull'ottimizzazione dei processi della catena di approvvigionamento con l'IA generativa su AWS.
Analisi predittiva nel settore sanitario	Gli operatori sanitari utilizzano già l'analisi basata sull'intelligenza artificiale per tenere conto dei dati provenienti dalle cartelle cliniche elettroniche (EHR) e da altre fonti nello sviluppo di piani di trattamento e nella facilitazione dell'assistenza ai pazienti. Utilizzando i servizi AWS conformi a HIPAA, come Amazon SageMaker, è possibile mantenere la conformità normativa e al contempo innovare con l'intelligenza artificiale.
Manutenzione preventiva per le attrezzature di produzione	I sensori dell'Internet delle cose (IoT) possono raccogliere dati sulle prestazioni delle apparecchiature di produzione e inserirli in una soluzione di analisi basata sull'intelligenza artificiale. L'intelligenza artificiale può raccomandare interventi di manutenzione prima che i problemi si aggravino, riducendo i tempi di inattività. I servizi IoT di AWS si integrano con l'analisi basata sull'intelligenza artificiale per facilitare la manutenzione predittiva e l'ottimizzazione delle risorse.
Iniziative in materia di energia e sostenibilità	Addestra metodi di ricerca e modelli di ottimizzazione per identificare approcci più efficienti al consumo energetico, riducendo i costi energetici e aiutando la tua startup a raggiungere gli obiettivi di sostenibilità interni ed esterni.

Non hai familiarità con l'analisi basata sull'intelligenza artificiale? Ecco alcuni primi passi per aiutarti a iniziare il percorso:

●  Scopri i servizi di intelligenza artificiale di AWS: Inizia consultando la panoramica sull'intelligenza artificiale di AWS per individuare le offerte più adatte alle tue esigenze, che si tratti di Amazon SageMaker per il machine learning o di Amazon Kendra per la ricerca intelligente

●  Prova soluzioni predefinite: scopri Amazon SageMaker JumpStart per modelli di intelligenza artificiale pronti all'uso, inclusa l'IA generativa

●  Utilizza le risorse dedicate alle startup: il portale di Startup AWS offre una vasta gamma di strumenti, guide e crediti Se sei idoneo, AWS Activate offre crediti e formazione tecnica.

●  Implementa le best practice: sviluppa una pipeline di integrazione continua e distribuzione continua (CI/CD) utilizzando AWS CodePipeline o i flussi di lavoro basati su Git È necessario riaddestrare regolarmente i modelli per stare al passo con i cambiamenti nei comportamenti degli utenti o nei dati di input.

Le startup hanno un'opportunità senza precedenti di sfruttare la potenza dell'analisi basata sull'intelligenza artificiale per una crescita e un'innovazione sostenibili. Grazie alle risorse di supporto pensate per i fondatori, disponibili tramite AWS Activate, AWS Startup Partner Solutions e altro ancora, la tua startup può iniziare a implementare rapidamente soluzioni di analisi basate sull'intelligenza artificiale. Qualunque sia il tuo obiettivo tra efficienza operativa, esperienza cliente o sviluppo dei prodotti, il percorso verso il successo guidato dall’IA è più accessibile che mai. 

Se sei pronto a esplorare le soluzioni di analisi basate sull'intelligenza artificiale, visita Startup AWS per trovare risorse e indicazioni pensate appositamente per i fondatori di startup. È inoltre possibile utilizzare AWS Activate per ottenere crediti o partecipare a un programma di accelerazione. E se hai bisogno di supporto specializzato, consulta la directory AWS Startup Partner Solutions per trovare i partner che possono aiutarti a dare vita alla tua visione di analisi basata sull'intelligenza artificiale.

Risorse aggiuntive: 

●  Le startup idonee possono candidarsi ad AWS Activate, che offre crediti e supporto tecnico per accelerare l'adozione del cloud, inclusi i progetti di intelligenza artificiale e machine learning

●  Esplora i partner specializzati che aiutano le startup a implementare analisi basate sull'intelligenza artificiale nella pagina AWS Startup Partner Solution

●  Nella pagina AWS Data for Startups, scopri strumenti e indicazioni su come strutturare e gestire i dati in modo efficace, un prerequisito essenziale per il successo dell'intelligenza artificiale

●  Lasciati ispirare imparando a creare esperienze basate sull'intelligenza artificiale attraverso la pagina di risorse sulle app di IA generativa

●  Scopri come scalare soluzioni serverless attraverso un esempio concreto, esplorando questo caso di studio ottimizzato per il cloud