Cosa possono imparare le startup da come le grandi aziende utilizzano l'IA generativa

Sapevi che il 96% degli unicorni IA/ML utilizza AWS? Usano l'IA generativa per migliorare l'esperienza dei clienti, aumentare la produttività e ottimizzare le operazioni. Man mano che le grandi aziende adottano l'IA generativa su larga scala, scoprono strategie e approfondimenti innovativi che possono avvantaggiare le startup come la tua.

Con il mercato dell'IA generativa che dovrebbe superare i 66 miliardi di dollari entro la fine del 2024, questa tecnologia offre un enorme potenziale per le startup di innovare e crescere. Un recente sondaggio globale di McKinsey sull'intelligenza artificiale ha rilevato che il 65% delle organizzazioni ora utilizza regolarmente l'IA generativa, quasi il doppio del tasso di adozione del sondaggio precedente.

Per le startup, sfruttare l'IA generativa con AWS apre nuove possibilità di scalabilità, efficienza e soddisfazione dei clienti.

Introduzione all'IA generativa nel mondo degli affari

Cos'è l'IA generativa?

L'IA generativa , o GenAI in breve, è l'intelligenza artificiale (IA) in grado di creare nuovi contenuti e idee. Utilizza algoritmi di machine learning (ML) per generare contenuti originali come immagini, testo, musica o dati sintetici in base ai dati su cui è stato addestrato. A differenza dell'IA tradizionale, l'IA generativa non dipende da serie esplicite di regole e può adattarsi a una serie diversificata di attività.

Vantaggi dell'adozione precoce da parte delle grandi aziende

L'adozione dell'IA generativa tra le grandi aziende rivela diversi vantaggi che favoriscono l'innovazione e l'efficienza:

• Accelera la ricerca: esplora dati complessi, identifica le tendenze e offre nuove informazioni, consentendo una risoluzione dei problemi e un'innovazione più rapide.

• Migliora l'esperienza del cliente: i modelli di IA generativa possono rispondere in modo naturale alle interazioni con i clienti, consentendo flussi di lavoro personalizzati ed efficienti.

• Ottimizza i processi aziendali: gli strumenti basati sull'intelligenza artificiale semplificano i processi tra i reparti, dall'ingegneria e marketing alle vendite e alla finanza.

• Aumenta la produttività dei dipendenti: supporta i membri del team automatizzando attività come la generazione di contenuti, l'analisi dei dati e altro, liberando tempo per il lavoro strategico.

In che modo le grandi aziende stanno sfruttando l'IA generativa

L'IA generativa sta trasformando il modo in cui operano le grandi aziende e AWS è stato un partner fondamentale nel consentire questa trasformazione. Ecco uno sguardo più da vicino a come le principali aziende utilizzano l'IA generativa per obiettivi aziendali specifici:

Exscientia: reinventare la scoperta di farmaci

Sfruttando le capacità di IA generativa di AWS, Exscientia accelera il processo tradizionalmente lungo e costoso di identificazione dei farmaci candidati validi. I modelli di IA generativa analizzano vasti set di dati chimici per prevedere le proprietà molecolari, progettare nuovi composti e simularne la potenziale efficacia.

AWS fornisce la potenza di calcolo e la scalabilità necessarie per i carichi di lavoro complessi di Exscientia, consentendo loro di ottimizzare la progettazione di composti a velocità senza precedenti. Ad esempio, utilizzando l'IA generativa su AWS, Exscientia può valutare migliaia di composti in una frazione del tempo necessario utilizzando metodi tradizionali. Questa precisione consente loro di dare priorità solo ai candidati più promettenti, riducendo i tempi di commercializzazione dei trattamenti critici.

Grazie alla collaborazione con AWS, Exscientia non solo risparmia tempo e costi, ma fa anche avanzare la ricerca medica e migliorare i risultati dei pazienti a livello globale.

Scopri di più sul percorso di Exscientia basato su AWS.

Crypto.com: analisi del sentiment in tempo reale

Crypto.com, una delle principali piattaforme di criptovalute, utilizza le soluzioni di IA generativa di AWS, inclusi i modelli linguistici di grandi dimensioni Anthropic Claude 3 su Amazon Bedrock per l'analisi del sentiment e lo sviluppo di applicazioni, nonché Amazon SageMaker per perfezionare i suoi modelli personalizzati.

Questa funzionalità è essenziale nel mondo volatile delle criptovalute, dove il sentiment del mercato può cambiare drasticamente in pochi minuti. Analizzando milioni di dati non strutturati provenienti da post sui social media, articoli di notizie e altri contenuti online, Crypto.com offre informazioni su come il mercato percepisce le criptovalute e le tendenze specifiche.

Con AWS, Crypto.com può elaborare questi vasti set di dati in pochi secondi, fornendo risultati di analisi del sentiment in meno di 1 secondo. Ciò consente agli utenti di prendere decisioni informate sulla base di dati aggiornati al minuto. L'IA generativa su AWS è fondamentale per trasformare i dati grezzi in informazioni fruibili, fornendo a Crypto.com un vantaggio competitivo nel settore fintech.

Inoltre, l'infrastruttura scalabile di AWS garantisce che Crypto.com possa gestire picchi di volume di dati durante i periodi di picco degli scambi, mantenendo prestazioni e affidabilità costanti per i suoi utenti.

Scopri di più sull'implementazione dell'IA generativa di Crypto.com.

Box: cloud di contenuti intelligente con l'IA generativa

Box, leader nella gestione dei contenuti e nella collaborazione, consente ai suoi utenti di estrarre informazioni approfondite dai propri dati con le tecnologie di IA generativa di AWS. Integrando Amazon Q Business Connector, Box consente ai clienti di analizzare contenuti non strutturati, come documenti, immagini e video, per scoprire tendenze, modelli e informazioni utili che prima erano nascoste.

Ad esempio, un'azienda che utilizza Box può utilizzare l'IA generativa per analizzare il feedback dei clienti archiviato come documenti, identificando temi comuni e suggerimenti attuabili. Allo stesso modo, i team possono elaborare ampie librerie di video o presentazioni, estraendo punti salienti o generando riepiloghi per una più facile fruizione.

Questa integrazione è particolarmente utile per le startup che gestiscono grandi quantità di contenuti, poiché trasforma i dati in una risorsa strategica per l'innovazione e la crescita.

Sfruttando l'IA generativa di AWS, Box aiuta le organizzazioni a sfruttare appieno il valore dei loro contenuti, migliorando l'efficienza e promuovendo strategie aziendali più intelligenti.

Scopri di più sul percorso di IA generativa di Box.

Lezioni per le startup

Mentre le grandi aziende continuano a innovare con l'IA generativa, le startup possono trarre importanti lezioni dalle loro esperienze. Ecco come le aziende emergenti possono adottare efficacemente queste pratiche per accelerare la crescita:

Identificazione delle opportunità

Per le startup, la chiave del successo dell'IA generativa è identificare le aree in cui l'IA può creare il massimo valore. Invece di implementare l'intelligenza artificiale in tutti i reparti, le startup dovrebbero concentrarsi su aree ad alto impatto come l'assistenza clienti, il marketing o i consigli personalizzati sui prodotti.

Analizzare i punti deboli dei clienti o le inefficienze del flusso di lavoro è un ottimo modo per scoprire opportunità. Ad esempio, supponiamo che la tua startup abbia problemi con le interazioni con i clienti che richiedono molte risorse. In tal caso, strumenti di IA generativa come Amazon Bedrock possono consentirti di integrare modelli fondamentali che semplificano la personalizzazione e migliorano l'automazione su larga scala.

Inoltre, Amazon Q, un assistente basato sull'intelligenza artificiale, aiuta le startup a migliorare l'efficienza operativa consentendo approfondimenti più approfonditi, processi decisionali più rapidi e un accesso più semplice alle informazioni critiche. Questo strumento supporta efficacemente i team generando riepiloghi o raccomandazioni concisi basati su dati interni.

Per le startup focalizzate sulla personalizzazione, Amazon Personalize incorpora funzionalità di IA generativa, come la creazione di consigli con i temi del suo Content Generator. Ciò consente alle aziende di creare sistemi dinamici che si adattano alle preferenze degli utenti in tempo reale, creando esperienze più significative per i clienti. Scopri di più sulle funzionalità di IA generativa di Amazon Personalize.

Costruire una strategia di GenAI

Una strategia di intelligenza artificiale efficace è essenziale per realizzare il potenziale dell'IA generativa. Le startup dovrebbero prendere in considerazione i seguenti passaggi:

• Definisci obiettivi chiari che siano in linea con gli obiettivi aziendali. I tuoi obiettivi potrebbero includere l'automazione delle attività ripetitive, il miglioramento della soddisfazione dei clienti o la riduzione dei costi operativi.
• Comprendi i requisiti tecnici: l'IA generativa richiede spesso risorse tecniche specifiche, tra cui set di dati di grandi dimensioni, elevata potenza di calcolo e competenze nell'addestramento dei modelli. L'utilizzo di strumenti AWS come Amazon SageMaker aiuta le startup a sviluppare, addestrare e distribuire modelli in modo efficiente senza creare un'infrastruttura da zero.
• Comprendi i requisiti tecnici: l'IA generativa richiede spesso risorse tecniche specifiche, tra cui set di dati di grandi dimensioni, elevata potenza di calcolo e competenze nell'addestramento dei modelli. L'utilizzo di strumenti AWS come Amazon SageMaker aiuta le startup a sviluppare, addestrare e distribuire modelli in modo efficiente senza creare un'infrastruttura da zero.
• Implementazione sicura e conforme: per settori sensibili come quello finanziario o sanitario, assicurati che le tue soluzioni di intelligenza artificiale soddisfino gli standard normativi. AWS offre risorse e strumenti incentrati sulla conformità per la gestione sicura dei dati, facilitando l'adozione sicura dell'IA.

Superare le sfide dell'IA generativa: strumenti e risorse per le startup

Le startup affrontano sfide uniche nell'implementazione dell'IA generativa, dai vincoli di dati alle complessità tecniche. Ecco alcune difficoltà e soluzioni comuni:

Qualità e volume dei dati

Per funzionare con precisione, i modelli di intelligenza artificiale richiedono grandi quantità di dati di alta qualità. Per le startup con dati limitati, AWS Data Exchange offre l'accesso a set di dati di terze parti che possono integrare i dati interni e migliorare l'addestramento dei modelli. In alternativa, le startup possono utilizzare tecniche di generazione di dati sintetici per simulare condizioni del mondo reale.

Lacune nelle competenze tecniche

L'IA generativa richiede competenze nel machine learning e nel data science, a cui può essere difficile accedere per le startup in fase iniziale. AWS offre una gamma di risorse educative, tra cui corsi, tutorial e community online, per aiutare le startup a migliorare le competenze dei propri team e acquisire le conoscenze necessarie per gestire i modelli di intelligenza artificiale in modo efficace.

Costo delle risorse di intelligenza artificiale

L'addestramento e l'implementazione dei modelli possono richiedere un uso intensivo di risorse. Gli strumenti di gestione dei costi di AWS, come AWS Budgets e AWS Cost Explorer, consentono alle startup di monitorare la spesa e ottimizzare i costi identificando le aree di miglioramento dell'efficienza. Inoltre, i servizi del piano gratuito AWS consentono di testare le funzionalità di base senza costi iniziali.

Prospettive future e pianificazione strategica per le startup

Come abbiamo appreso, l'IA generativa offre significativi vantaggi a lungo termine che possono aiutare la tua startup a innovare e scalare in modo sostenibile. La collaborazione con la rete dedicata di partner di startup di AWS ti dà accesso a best practice comprovate e a una guida esperta per aiutarti a prosperare.

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