Il settore retail e beni di largo consumo ha avuto una significativa mutazione con l’avanzamento dei progressi tecnologici. Le innovazioni tecnologiche hanno rimodellato vari aspetti dei settori, tra cui il coinvolgimento dei clienti, l'ottimizzazione delle scorte e la gestione della supply chain.
Tali innovazioni hanno contribuito a guidare la trasformazione digitale, promuovere la sostenibilità, migliorare l'efficienza operativa e la customer experience. I retailer che sfruttano efficacemente la tecnologia sono in una posizione di vantaggio per prosperare in un mercato sempre più competitivo e in rapida evoluzione.
E come tutti si aspettano, l'IA generativa è pronta a inaugurare una nuova era di maggiore produttività.
Secondo un recente report di McKinsey, sono stati identificati 63 casi d'uso per l'IA generativa in 16 funzioni aziendali. Tali casi d'uso hanno un potenziale per generare benefici economici che vanno dai 2,6 trilioni di dollari ai 4,4 trilioni di dollari all'anno quando implementati.
In aggiunta, secondo l'analisi di McKinsey, l'IA generativa potrebbe avere un impatto sulla maggior parte delle funzioni aziendali; tuttavia, alcune si distinguono se misurate dall'impatto della tecnologia come quota del costo funzionale. Delle 16 funzioni aziendali identificate, 5 - operazioni con i clienti, ricerca e sviluppo, marketing, ingegneria del software e vendite- rappresentano circa il 75% del valore annuo totale dei casi d'uso dell'IA generativa.
Sfruttando la potenza dell'IA generativa, le aziende possono ottenere un vantaggio competitivo, soddisfare le mutevoli esigenze dei consumatori e rimanere all'avanguardia in un mercato sempre più digitale e basato sui dati.
Nel settore retail e dei beni di largo consumo, secondo le stime di McKinsey, l'IA generativa potrebbe contribuire a circa 310 miliardi di dollari di valore aggiunto aumentando le prestazioni in funzioni come il marketing e le interazioni con i clienti. La maggior parte del valore potenziale nell'alta tecnologia deriva dalla capacità dell'IA generativa di aumentare la velocità e l'efficienza dello sviluppo del software
Per adattarsi con successo a questa trasformazione, è importante attingere alle conoscenze e alle capacità delle organizzazioni all'avanguardia in questo progresso tecnologico, utilizzando la loro esperienza per sfruttare tutto il potenziale dell’IA generativa.
Una di queste organizzazioni è Elastic. Florence Consulting Group affianca Elasticsearch per sbloccare valore utilizzando l'immenso potenziale dell'IA generativa nei principali settori italiani.
Cambia il Paradigma dell’Interazione con il Cliente
Ai retailer viene data una grande opportunità per differenziarsi creando applicazioni che forniscono ai clienti un'esperienza di nuova generazione, ottenendo così un vantaggio competitivo.
Siamo entrati in un'era in cui gli utenti interagiscono con un'interfaccia di PNL cioè Programmazione Neuro-Linguistica per aiutarli nella selezione dei prodotti. L'IA generativa può migliorare in modo significativo il processo di scoperta e checkout dei prodotti, elevando a un livello più alto l'esperienza di acquisto complessiva.
L’IA consente di aumentare il valore del cliente offrendo esperienze personalizzate che sfruttano i chatbot per emulare conversazioni con il customer care sui prodotti in modo tale da aumentare la soddisfazione del cliente, il traffico e la fedeltà al marchio.
L’elaborazione naturale del linguaggio consente ai chatbot di capire la lingua dell'utente, identifica l'intento dietro i loro messaggi ed estrae informazioni rilevanti. Ad esempio, l'obiettivo della PNL è consentire agli algoritmi di elaborare il linguaggio umano ed eseguire attività di cui storicamente solo gli esseri umani sono capaci, come trovare passaggi rilevanti tra grandi quantità di testo, riassumere il testo e generare nuovi contenuti originali.
Queste funzionalità avanzate della PNL si basano su una tecnologia nota come ricerca vettoriale. Elastic ha il supporto nativo per la ricerca vettoriale, che esegue la ricerca cosiddetta k-nearest neighbor (kNN) esatta e approssimativa che combinata con la PNL, consente l'uso di modelli personalizzati o di terze parti direttamente in Elasticsearch.
Un'altra significativa opportunità per il settore retail di offrire un'esperienza di acquisto personalizzata attraverso l'IA generativa è l'utilizzo della ricerca visiva. La tecnologia di ricerca per somiglianza delle immagini, nota anche come ricerca di immagini inversa, consente ai clienti di trovare i prodotti senza sforzo caricando o acquisendo un'immagine.
Sfruttando gli algoritmi di intelligenza artificiale generativa, i retailer possono migliorare l'accuratezza e la pertinenza dei risultati di ricerca visiva. Ciò consente ai clienti di trovare facilmente prodotti simili, accessori o persino articoli visivamente complementari, facilitando un'esperienza di acquisto più fluida e personalizzata.
Immagina che un cliente visiti il tuo sito e sia in grado di imitare l'aspetto di una celebrità con solo uno screenshot. Ciò aiuta a creare un'esperienza di ricerca altamente intuitiva per i clienti, dove possono trovare facilmente ciò che stanno cercando con solo un'immagine.
La ricerca vettoriale sfrutta l'apprendimento automatico (ML) per catturare il significato e il contesto dei dati non strutturati. La ricerca vettoriale trova dati simili utilizzando algoritmi approssimati vicini. Rispetto alla ricerca di testo tradizionale (in Elastic, basata sul punteggio BM25), la ricerca vettoriale produce risultati più pertinenti e viene eseguita più velocemente (senza la necessità di ottimizzazioni estreme dei motori di ricerca).
Questo approccio funziona non solo con dati di testo, ma anche con immagini e altri tipi di dati non strutturati per i quali sono disponibili modelli di incorporamento generici. Nel caso dei dati di testo, viene comunemente definita ricerca semantica, mentre la ricerca per somiglianza viene spesso utilizzata nel contesto di immagini e audio.
Mitigare i Rischi Aziendali dell’IA Generativa
Sebbene l'entusiasmo che circonda questa tecnologia sia tangibile, comporta anche rischi intrinseci. I leader aziendali devono affrontare la sfida di identificare le competenze e le capacità necessarie per la loro forza lavoro e ripensare i processi aziendali fondamentali come la riqualificazione e lo sviluppo delle competenze. Inoltre, devono affrontare una serie di potenziali vulnerabilità di sicurezza e rischi per la privacy.
Il lancio di Elasticsearch Relevance Engine™ (ESRE™) da parte di Elastic aiuta a risolvere molte delle sfide sopra menzionate. ESRE offre nuove funzionalità per la creazione di applicazioni di ricerca altamente pertinenti e combina il meglio dell'IA con la ricerca testuale di Elastic.
ESRE offre agli sviluppatori una suite completa di sofisticati algoritmi di recupero e la possibilità di integrarsi con modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM). È accessibile tramite un'API semplice e unificata con una community attiva e affidabile, quindi gli sviluppatori di tutto il mondo possono iniziare a utilizzarla immediatamente per aumentare la pertinenza della ricerca.
ESRE consente inoltre agli sviluppatori di gestire e utilizzare i propri modelli di trasformazione in Elastic per contesti aziendali specifici e di introdurre anche modelli di trasformazione di terze parti come GPT-3 e GPT-4 di OpenAI tramite API per recuperare un riepilogo intuitivo dei contenuti in base agli archivi dati del cliente consolidato all'interno delle distribuzioni Elasticsearch.
Garantire la privacy dei dati è una considerazione chiave per le aziende quando trasmettono in modo sicuro dati proprietari attraverso reti e componenti, in particolare nel contesto dello sviluppo di esperienze di ricerca innovative.
Elastic include il supporto nativo per il controllo degli accessi basato su ruoli e attributi per garantire che solo i ruoli con accesso ai dati possano vederlo. Sfruttando Elasticsearch, le aziende possono soddisfare efficacemente i requisiti di concedere l'accesso a persone privilegiate per documenti specifici.
Ciò garantisce che l’azienda mantenga la privacy completa e controlli di accesso in tutte le sue applicazioni di ricerca. Garantire in Europa il massimo livello di privacy è fondamentale, rendendo imperativo il mantenimento di tutti i dati all'interno della rete aziendale.
Questo diventa non solo una priorità assoluta, ma anche un obbligo. ESRE offre gli strumenti necessari per supportare la tua organizzazione nell'implementazione delle distribuzioni all'interno di un ambiente air-gap e per facilitare l'accesso sicuro alla rete, consentendo di salvaguardare i dati in modo efficace.
Se vuoi scoprire di più su Elasticsearch Relevance Engine™ (ESRE™) invia una mail a cio@florence-consulting.it o chiama lo (055) 538-3250.
Visita il nostro sito per ricevere ulteriori informazioni oppure compila il form sottostante con la tua domanda.
