La Gen AI in azione: i clienti utilizzano Cortex AI per ottenere nuovi insight e accelerare l’innovazione

Per anni, le aziende hanno agito con l’idea prevalente che l’AI sia riservata solo ai colossi aziendali, quelli che hanno le risorse per farla funzionare per le loro esigenze. Tuttavia, con l’avanzare della tecnologia, le organizzazioni di tutte le dimensioni si stanno rendendo conto che l’AI generativa non è solo un’aspirazione:

Con la piattaforma dati e AI unificata e facile da usare Snowflake, le aziende eliminano le attività manuali, i colli di bottiglia e le operazioni a errori che frenano la produttività e utilizzano l’AI generativa per fornire nuovi insight e flussi di ricavi. Ma come funziona nella pratica?  

Abbiamo raccolto alcune soluzioni di AI generativa innovative che i nostri clienti utilizzano già oggi in produzione. Le loro storie dimostrano come Snowflake e Cortex AI stiano raggiungendo gli obiettivi della Gen AI e creando valore aziendale lungo il percorso.

Johnnie-O migliora l’accuratezza della geocodifica dei dati degli indirizzi per servire meglio i clienti

Come molte aziende di ecommerce, il marchio di abbigliamento casual che unisce lo stile della costa orientale e occidentale degli Stati Uniti Johnnie-O comprende il valore di un semplice indirizzo di spedizione. Poche righe di testo possono fornire potenti insight demografici sui clienti dell’azienda se collegate ai dati dell’U.S. Census Bureau: informazioni come il reddito medio delle famiglie nella zona, la percentuale di persone laureate, i tassi di occupazione, le razze e le etnie e così via. Utilizzando questi dati non solo direttamente dagli ordini sul sito web, ma anche forniti da grossisti e dropshipper, Johnnie-O può iniziare a comprendere meglio la sua base di clienti e di conseguenza indirizzare le sue attività di marketing in modo più efficace. 

Ma l’azienda aveva un problema: non riuscendo a geocodificare un numero significativo di indirizzi raccolti, il team aziendale non poteva accedere ai dati pertinenti sui clienti. In genere, l’azienda passa i dati grezzi degli indirizzi a un’applicazione che fornisce coordinate geografiche, semplificando poi il collegamento ai dati del Census Bureau. Ma per Johnnie-O, molti di questi indirizzi non sono funzionavano per una varietà di motivi, dai piccoli errori di battitura alle informazioni inserite nel campo sbagliato. Quindi, invece di pulire manualmente queste centinaia di migliaia di punti dati, l’azienda ha scelto Cortex AI per riformattare automaticamente i dati degli indirizzi. Dopo aver inserito questi indirizzi errati in Cortex AI utilizzando un LLM Llama, Johnnie-O ha immediatamente ridotto il tasso di errore ad appena il 2%. 

Ora l’azienda può eseguire i suoi algoritmi di segmentazione del mercato con fiducia, sapendo che non ci sono buchi significativi nei dati che li alimentano. E fatto ancora più straordinario, questa impresa è stata essenzialmente realizzata da una sola persona: l’Analytics Engineer di Johnnie-O Ricardo Lopez. “Cortex AI è così facile da usare e implementare, soprattutto perché tutti i nostri dati sono già in Snowflake”, dichiara. “Snowflake e Cortex AI sono diventati il centro di tutto per noi.”

Utilizzando Cortex AI, l’agenzia per il personale sanitario IntelyCare è fiduciosa di non perdere più opportunità di collocamento del personale 

Le assunzioni di personale nel settore sanitario sono essenziali per il buon funzionamento del sistema medico e stanno diventando sempre più complesse, poiché molti Stati USA prevedono di dover affrontare carenze di personale infermieristico nei prossimi anni. IntelyCare fornisce una piattaforma completa che aiuta ad abbinare le organizzazioni sanitarie con il personale infermieristico qualificato adatto per le posizioni aperte, che si tratti di ruoli fissi, trasferte o turni giornalieri. Con centinaia di migliaia di posizioni aperte in tutto il Paese, il compito di ricoprire questi ruoli inizia dagli annunci di lavoro. 

Anche se IntelyCare ha rapporti diretti con molte organizzazioni, molti dei più grandi sistemi sanitari preferiscono pubblicare le loro offerte tramite un sistema di gestione dei fornitori (VMS) a cui possono accedere solo agenzie verificate come IntelyCare. Tuttavia, per poter includere queste opportunità nel proprio database e nella propria app, IntelyCare deve elaborare ogni post in modo organizzato e relativamente uniforme. Questo, naturalmente, presenta una sfida, dato che ogni VMS aderisce al proprio sistema di procedure standard. Non è raro che i campi vengano lasciati vuoti in alcuni post o che il testo dell’annuncio risulti incomprensibile agli strumenti interni di IntelyCare; di conseguenza, più del 30% delle offerte di lavoro andava perso durante l’elaborazione. 

IntelyCare ha quindi iniziato a utilizzare i LLM in Cortex AI per estrarre rapidamente informazioni pertinenti, semplici e complesse, da queste migliaia di annunci: specialità, fascia di retribuzione, anni di esperienza specialistica richiesti, se i candidati locali possono candidarsi per le trasferte e così via. IntelyCare potrà quindi organizzare gli annunci senza timore di perdere opportunità, ad esempio a causa di formattazioni incompatibili. “Abbiamo praticamente ridotto a zero il 30% delle offerte di lavoro perse”, dichiara Benjamin Tengelsen, VP of Data Science di IntelyCare. Questo non solo ha migliorato l’esperienza d’uso per i candidati, ma ha anche alleggerito il carico di lavoro dei recruiter di IntelyCare, che vagliano instancabilmente i singoli annunci per trovare le corrispondenze migliori per i loro candidati. 

Allo stesso modo, Cortex AI aiuta Intelycare a gestire ed elaborare il flusso costante di annunci che riceve dalle bacheche pubbliche per le offerte di lavoro. Il team, ad esempio, aveva creato pipeline elaborate per aggiungere tag ai processi in modo appropriato per facilitare la categorizzazione; l’aggiunta di un nuovo tag avrebbe richiesto la creazione e l’addestramento di nuovi modelli, un’orchestrazione complessa e una manutenzione frequente. “Ora possiamo sostituire migliaia di righe di codice Python con una sola query Cortex, il tutto offrendo una customer experience migliorata”, afferma Tengelsen.

Realizzare il futuro della Gen AI per tutti

Questi sono solo un paio dei modi promettenti in cui le organizzazioni di tutti i settori stanno portando oggi le loro app Gen AI in produzione. E con la sicurezza e la governance integrate in Snowflake, portare l’AI in modo sicuro nel flusso di lavoro non è mai stato così facile. Che si tratti di Document AI o Cortex Search, Snowflake Copilot o Cortex Analyst, la piattaforma dati e AI unificata Snowflake può aiutare a creare applicazioni Gen AI di livello enterprise. 

Per scoprire in che modo altre aziende, come Bayer e Siemens Energy, utilizzano la Gen AI per aumentare i ricavi, migliorare la produttività e servire meglio i clienti, scarica l’ebook di Snowflake “Secrets of Gen AI Success”.