Scala la tua startup in modo più intelligente: casi d'uso essenziali dell'IA generativa

L'IA generativa può creare un valore aziendale significativo per le startup di ogni dimensione e fase, ad esempio, a titolo esemplificativo ma non esaustivo:

• creando modi innovativi e coinvolgenti di interagire con clienti e membri del team; 
• migliorando radicalmente la produttività in tutti i settori; 
• estraendo nuove informazioni sui dati per prendere decisioni più intelligenti; 
• stimolando la creatività, la creazione di contenuti e molto altro. 

Per i fondatori con finanziamenti limitati, team ristretti e in forte competizione con le aziende più affermate, l'IA generativa offre la possibilità di ottenere di più con meno risorse.

In alcuni casi, l'IA generativa potrebbe persino consentire a una sola persona di raggiungere il successo come unicorno, permettendo a un singolo individuo di fare ciò che una volta richiedeva interi reparti.

Automatizzando i processi e amplificando il potenziale umano, l'IA generativa consente di risparmiare risorse, accelerare lo sviluppo del prodotto e differenziare la propria offerta, tutti elementi chiave per le imprese in fase iniziale.

Con un simile potenziale, può essere difficile identificare i casi d'uso e le modalità più indicate per iniziare. In questo post, vedremo come le startup sfruttano l'IA generativa per potenziare le esperienze degli utenti, trasformare le operazioni, fornire informazioni approfondite in tempo reale e promuovere la creatività in modi impensabili solo pochi anni fa. Illustreremo inoltre i servizi e le soluzioni AWS che ti aiutano a iniziare il tuo percorso verso l'IA generativa in modo rapido e sicuro. Cominciamo.

L'adozione fulminea di piattaforme di IA generativa

L'IA generativa ha fatto molta strada in un periodo ridotto. Solo poco tempo fa, molti si chiedevano: “Cos'è l'IA generativa?” ed eseguivano proof-of-concept su piccola scala. Oggi, la discussione è incentrata su come utilizzare l'IA generativa negli scenari quotidiani per creare valore aziendale e su come implementare sistemi di IA generativa pronti per la produzione che trasformino interi modelli di business.

Nelle prime fasi di esplorazione, era sufficiente comprendere le basi dei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) o di altri modelli di fondazione (FM) per ottenere i primi risultati. Tuttavia, non appena questi strumenti hanno dimostrato il proprio valore, sono emerse le grandi sfide successive: “Come posso creare soluzioni personalizzate?” e “Come posso integrare perfettamente l'IA nei flussi di lavoro esistenti?”

Oggi, molte startup si chiedono: “Come possiamo convincere ogni dipendente ad abbracciare l'IA?” La spinta è rivolta a garantire che l'IA generativa diventi una capacità condivisa, non solo un esperimento di ricerca e sviluppo.

Ormai l'impatto è molto reale e tangibile in tutti i settori e in ogni funzione:

• Esperienza del cliente: chatbot, assistenti virtuali, contact center intelligenti o personalizzazione traggono tutti vantaggio dall'IA generativa. Comprendere il contesto e produrre risultati dal suono naturale può aumentare la soddisfazione degli utenti e ridurre il carico degli agenti.
• Produttività dei dipendenti: la ricerca conversazionale, la sintesi testuale e la creazione di codice consentono ai dipendenti di lavorare più velocemente, ridurre le attività ripetitive e risolvere i problemi in modo più creativo.
• Creatività e creazione di contenuti: l'IA generativa semplifica la progettazione del prodotto, le campagne di marketing, la generazione di contenuti multimediali e il miglioramento di testo o immagini. Ciò porta a nuovi tipi di coinvolgimento degli utenti e di storytelling del marchio.
• Operazioni aziendali: l'elaborazione intelligente dei documenti o l'analisi generativa possono contribuire ad automatizzare le attività quotidiane in ambito finanziario, legale, logistico o della catena di fornitura. Nel frattempo, la generazione di dati sintetici può aumentare la precisione dei dati per l'addestramento dei modelli nella manutenzione predittiva, nel rilevamento dei difetti o in altre aree specializzate.

I benefici più attraenti per le startup sono la velocità e l'efficienza dei costi. L'IA generativa consente alle startup di testare idee e iterare rapidamente, raccogliendo informazioni di alto valore in una frazione del tempo richiesto dagli approcci tradizionali.

Le 5 aree principali di applicazione dell'IA generativa

Di seguito sono riportati alcuni dei più importanti casi d'uso dell'IA generativa relativi alle startup, oltre a esempi reali e soluzioni AWS per aiutarti a iniziare. Per ciascun caso, spiegheremo perché è importante proprio per le organizzazioni con risorse limitate e in rapida evoluzione.

1. Chatbot e assistenti virtuali

Perché è importante per le startup

• Personale limitato: un piccolo team non può offrire supporto in tempo reale 24 ore su 24, 7 giorni su 7, mentre i bot generativi basati sull'IA forniscono un servizio in tempo reale. Ciò aumenta la professionalità del marchio e previene il burnout dei fondatori.
• Migliore fidelizzazione dei clienti: la rapidità e l'accuratezza delle risposte mantengono gli utenti coinvolti e fedeli, il che è fondamentale per le nuove iniziative che stanno ancora sviluppando la propria base di clienti.
• Supporto scalabile: man mano che si acquisiscono più clienti, è possibile scalare istantaneamente le soluzioni basate sull'IA, evitando il costo dell'assunzione di team di supporto di grandi dimensioni.

Strategie pratiche

• Modello ibrido: consente ai ticket complessi di passare senza problemi dal bot agli agenti umani (approccio human in the loop). In questo modo, i problemi di alto valore ricevono un tocco personale, mentre le richieste ordinarie vengono automatizzate.
• Domande frequenti personalizzate: la knowledge base del chatbot può essere aggiornata in modo dinamico con metriche utente in tempo reale per mantenere la pertinenza man mano che il prodotto si evolve.

Esempi del mondo reale

• Amazon Rufus: questo esperto assistente agli acquisti aiuta i clienti Amazon a trovare prodotti attraverso conversazioni naturali. Basato sull'IA generativa, Rufus è in grado di interpretare l'intenzione dell'acquirente e gestire le conversazioni con suggerimenti personalizzati. Scopri di più. 
• Recensioni dei clienti: l'IA generativa di Amazon migliora anche la qualità delle recensioni degli utenti riassumendo i punti chiave, filtrando lo spam ed evidenziando i temi ricorrenti. Maggiori dettagli qui.

2. Analisi conversazionale

Perché è importante per le startup

• Informazioni più approfondite sui prodotti: comprendere il sentiment e i temi chiave del feedback degli utenti può innescare nuove funzionalità o correzioni di bug.
• Allocazione delle risorse: raggruppando automaticamente le richieste simili degli utenti, è possibile vedere quali aspetti di un certo prodotto o servizio richiedono maggiore attenzione.
• Prevenzione dell'abbandono: la diagnosi precoce di sentimenti negativi nelle conversazioni consente di intervenire in modo proattivo, il che è fondamentale per le startup che mirano a mantenere una curva di crescita sana.

Strategie pratiche

• Monitoraggio in tempo reale: è possibile configurare pannelli di controllo che evidenziano i reclami o le richieste di funzionalità più frequenti degli utenti, così da poter adattare rapidamente la strategia.
• Sintesi contestualizzate: l'IA generativa permette di condensare lunghe trascrizioni di conversazioni in brevi report per le revisioni settimanali o mensili con il team.

Esempi del mondo reale

• Amazon Pharmacy: l'analisi basata sull'IA generativa aiuta Amazon Pharmacy a gestire rapidamente le domande ricorrenti dei clienti, ottimizzando l'erogazione dei servizi in base ai dati. Leggi di più.

3. Personalizzazione

Perché è importante per le startup

• Tassi di conversione più elevati: i suggerimenti e i contenuti personalizzati sui prodotti possono aumentare significativamente le vendite e il coinvolgimento degli utenti, anche in mancanza di un set di dati di grandi dimensioni.
• Differenziazione competitiva: le esperienze su misura mantengono gli utenti fedeli, un vantaggio cruciale nei mercati in cui spesso dominano i grandi attori.
• Spesa pubblicitaria ridotta: mirando in modo più efficace, è possibile ridurre i costi di acquisizione dei clienti e contenere le spese.

Strategie pratiche

• Coerenza multicanale: assicurati che la personalizzazione sia coerente su web, dispositivi mobili ed e-mail, in modo che gli utenti vedano i contenuti pertinenti indipendentemente da come interagiscono. 
• Trigger contestuali: crea eventi (ad esempio, “l'utente ha aggiunto nel carrello un terzo articolo”) che attivano offerte personalizzate in tempo reale.

Esempi del mondo reale

• Consigli personalizzati sui prodotti di Amazon: l'IA generativa contribuisce a offrire l'articolo giusto al momento giusto, combinando i dati storici relativi all'attività degli utenti con le informazioni in tempo reale.
• La DFL (Deutsche Fußball Liga) utilizza Amazon Bedrock per generare contenuti personalizzati destinati a diversi segmenti di tifosi, aumentando il coinvolgimento grazie a storie su misura. Il nuovo sistema di gestione dei contenuti della DFL, chiamato Contender, integra un'ampia gamma di funzionalità basate sull'IA generativa che consentono la creazione automatizzata di storie a partire da articoli esistenti, riducendo al minimo tempi e sforzi aggiuntivi. Ad esempio, un editor può chiedere a Contender di generare una storia da una serie di foto, aggiungendo titoli pertinenti e brevi testi descrittivi. Prima della pubblicazione, però, ogni bozza generata dal sistema deve essere rivista, perfezionata e approvata da un editor umano. Tutto ciò è reso possibile dalla collaborazione tecnologica tra DFL e Amazon Web Services (AWS), rinnovata e ampliata nella primavera scorsa, che ora include anche servizi basati sull'IA generativa. Scopri di più su come DFL introduce innovazioni

4. Produttività e creatività

Perché è importante per le startup

• Team snelli: l'automazione delle attività banali, come la stesura di contenuti, la sintesi delle ricerche o la generazione di prototipi di progettazione, consente al team di concentrarsi su attività ad alto impatto. 
• Creatività su richiesta: i modelli generativi possono produrre immagini, testi pubblicitari o persino codice, stimolando l'innovazione e risparmiando settimane di lavoro manuale. 
• Apprendimento iterativo: i cicli di feedback in tempo reale consentono di perfezionare le strategie di marketing o la progettazione dei prodotti in poche ore anziché giorni.

Strategie ed esempi pratici

• Pipeline per la creazione di contenuti: utilizza l'IA generativa per produrre bozze iniziali per post di blog, aggiornamenti sui social media o elenchi di prodotti, quindi perfeziona i contenuti con la supervisione umana. Dai un'occhiata a questi esempi per la generazione di testo, immagini e codice. 
• Brainstorming visivo: strumenti come Adobe Firefly su AWS aiutano i team a creare rapidamente prototipi visivi del marchio, accorciando drasticamente il lungo ciclo di feedback tipico del design per comprimere un processo di più giorni in poche ore. 
• Accelerazione degli sviluppatori: integra Amazon Q per suggerire automaticamente frammenti di codice o rifattorizzare logiche complesse, dotando anche un piccolo team di sviluppo di strumenti potenti ed efficaci.

5. Processi aziendali avanzati

L'IA generativa può anche ottimizzare i flussi di lavoro operativi, dalla gestione dei documenti all'aumento dei dati su larga scala.

Elaborazione intelligente dei documenti

• Perché: i processi basati su carta o PDF nei settori finanziario, sanitario o logistico possono rappresentare ostacoli significativi per una startup snella. 
• Strategie pratiche: combina Amazon Textract per l'OCR, Amazon Comprehend per il riconoscimento delle entità e modelli generativi tramite Amazon Bedrock per rispondere a domande o produrre riepiloghi concisi. Con Amazon Bedrock Data Automation, una funzionalità di Bedrock basata sull'IA generativa, puoi semplificare lo sviluppo di applicazioni di IA generativa e automatizzare i flussi di lavoro che coinvolgono documenti, immagini, audio e video. 
• Risultato: i team dedicano meno ore alle attività ordinarie e possono riallocare gli sforzi verso lo sviluppo strategico.

Generazione di dati sintetici per l'addestramento dei modelli

• Perché: molte startup non dispongono di enormi set di dati etichettati. L'IA generativa può simulare dati reali per attività come la manutenzione predittiva, il rilevamento di anomalie o la classificazione delle immagini. 
• Strategie pratiche: utilizza modelli generativi per produrre set di dati “quasi reali” che riflettono casi limite. Ciò migliora la solidità delle soluzioni di ML prima di arrivare a disporre di dati reali su larga scala. 
• Risultato: modelli più accurati e resilienti ottenuti in minor tempo, accelerando il time-to-market e aumentando l'affidabilità complessiva.

Semplificando le attività rivolte ai clienti (chatbot, personalizzazione) e interne (automazione dei documenti, aumento dei dati), la tua startup può concentrare le energie sulle priorità strategiche, che si tratti di espandere le linee di prodotti o conquistare nuovi mercati.

In che modo AWS può aiutare le startup come la tua

L'IA generativa continua a evolversi a un ritmo molto elevato, aprendo nuove frontiere per le startup determinate a superare in astuzia gli operatori storici più importanti.

Casi d'uso come chatbot, analisi conversazionale, personalizzazione e miglioramento della produttività hanno già dato risultati tangibili sul mercato, dimostrando la capacità dell'IA generativa di aumentare il ROI, approfondire le relazioni con i clienti e automatizzare le attività ad alta intensità di lavoro.

Lo stack di IA generativa di AWS

AWS si impegna a consentire alle startup di tutte le dimensioni e agli sviluppatori di tutti i livelli di competenza di creare e scalare applicazioni di IA generativa con il set di funzionalità più completo sui tre livelli dello stack di IA generativa:

1. Infrastruttura per l'addestramento e l'inferenza dei modelli di fondazione (livello inferiore)

• Accedi alle GPU NVIDIA e al software ottimizzato per GPU per addestrare modelli linguistici di grandi dimensioni e modelli di fondazione.
• Sfrutta chip di ML personalizzati, tra cui AWS Trainium, per un addestramento conveniente, e AWS Inferentia, per un'inferenza scalabile e ad alte prestazioni.
• Amazon SageMaker, una piattaforma unificata per dati, analisi e IA, semplifica ulteriormente lo sviluppo di IA e ML, consentendoti di creare, addestrare e implementare modelli di IA generativa su larga scala.

2. Strumenti per creare con LLM e altri FM (livello intermedio)

• Amazon Bedrock offre alle startup un modo semplice per creare applicazioni di IA generativa sicure, personalizzate e responsabili utilizzando modelli linguistici di grandi dimensioni e altri modelli di fondazione delle principali società di IA, tutti accessibili tramite un'API e SDK intuitivi.

3. Applicazioni che sfruttano LLM e altri FM (livello superiore)

• Amazon Q è un assistente basato sull'IA generativa che trasforma il modo di lavorare nelle startup. Offre funzionalità specifiche per sviluppatori di software, analisti di business intelligence, dipendenti dei contact center e chiunque altro lavori nella startup.

Fasi successive

Se non vedi l'ora di esplorare questi casi d'uso dell'IA generativa per la tua startup, AWS ha quello che fa per te:

• Approfondisci lo sviluppo dell'IA generativa su AWS con questo post: “Ti diamo il benvenuto in una nuova era di sviluppo nel cloud con l'IA generativa su AWS”.
• Tramite AWS Activate, puoi ottenere crediti per la sperimentazione di servizi di IA generativa, tra cui Amazon Bedrock, che riduce i costi iniziali e consente di sperimentare rapidamente.

L'adozione dell'IA generativa non deve essere una decisione senza vie di mezzo. Puoi iniziare in piccolo, integrando un prototipo di chatbot o automatizzando l'elaborazione dei documenti, per poi crescere man mano che riscontri risultati.

La combinazione di infrastruttura AWS, modelli avanzati e servizi gestiti consente di innovare rapidamente, ampliare ulteriormente le risorse e posizionare la tua startup per il successo a lungo termine in un'era in cui le soluzioni basate sull'IA stanno rapidamente diventando la nuova base per la differenziazione competitiva.

Inizia oggi stesso e scopri come l'IA generativa può aiutarti a trasformare le esperienze utente, potenziare la produttività del tuo team e rendere la traiettoria di crescita della tua startup a prova di futuro.