I casi d’uso della Gen AI. Come trasformare i dati non strutturati in insight e plasmare il futuro della tua azienda

In tutti i settori, l’AI generativa sta promuovendo l’innovazione e trasformando il nostro modo di lavorare. I casi d’uso vanno dall’ottenere insight immediati dai dati non strutturati, come immagini, documenti e video, all’automazione delle attività di routine per concentrarsi sul lavoro di maggiore valore. La Gen AI rende tutto facile e accessibile perché chiunque all’interno di un’azienda può semplicemente interagire con i dati utilizzando il linguaggio naturale.

Anche se l’AI generativa è molto promettente, contiene anche una lunga lista di precauzioni quando viene utilizzata in produzione: Cosa succede se i nostri dati sensibili vengono esposti quando si utilizza un LLM? Cosa succede se la nostra app non ha accesso ai dati giusti e genera risultati imprecisi per gli stakeholder? E se non avessimo le risorse necessarie per creare e mantenere questi strumenti e piattaforme?

Un’AI più accurata e affidabile richiede una strategia dati completa che sia radicata in una solida piattaforma dati. Le organizzazioni utilizzano Snowflake da anni per sbloccare il potere dei dati. Ora scelgono Snowflake anche per gestire una vasta gamma di casi d’uso dell’AI e aumentare il ROI. 

“I chatbot conversazionali hanno catturato l’immaginazione di tutti, ma la realtà è che c’è così tanto potenziale non sfruttato per trasformare i dati non strutturati in insight con l’intelligenza artificiale”, dichiara Chase Ginther, Principal Architect for AI/ML and Global Field CTO di Snowflake. “In questo tipo di casi d’uso vediamo clienti generare grande valore aziendale.”

Il Gen AI Day di Snowflake, tenutosi in collaborazione con AWS, ha evidenziato i molti modi in cui le aziende si rivolgono a Snowflake per sfruttare la Gen AI al di là dei chatbot per risolvere problemi mission-critical in tutti i settori. Esperti di Snowflake e partner come Accenture, Braze, Kumo, LandingAI, Prodapt, Sigma e Twelve Labs hanno partecipato a discussioni e demo che hanno spiegato come:

• Sviluppare più rapidamente app conversazionali di alta qualità per l’analisi self-service

• Ottimizzare le prestazioni della pipeline NLP con un’inferenza batch LLM conveniente

• Offrire LLM open source e modelli di embedding personalizzati per l’inferenza con le GPU gestite

• Inizia a usare la Gen AI attraverso demo specifiche del settore che mostrano soluzioni in azione

Per citarne solo alcuni, ecco cinque casi d’uso chiave per risolvere problemi mission-critical in diversi settori:

• Anche se esistono molti casi d’uso della Gen AI nei servizi finanziari, i casi più esemplari di Snowflake dimostrano la capacità di questa tecnologia di elaborare e generare testo e di democratizzare l’accesso a insight e analisi attraverso il linguaggio naturale. Il partner Snowflake Accenture, ad esempio, ha dimostrato come i liquidatori di sinistri delle assicurazioni possano sfruttare l’intelligenza artificiale per elaborare i dati non strutturati, inclusi documenti di identità e report, semplificando e migliorando la raccolta dei documenti, la convalida dei dati, la convalida delle richieste e la generazione delle lettere di risarcimento. 
• Le raccomandazioni personalizzate sono uno degli usi più intuitivi della Gen AI nella pubblicità, nei media e nell’intrattenimento. Fornendo raccomandazioni su misura, streamer ed editori multimediali possono mantenere il coinvolgimento delle audience, migliorando i tassi di retention e i vantaggi finanziari. Il partner Snowflake Twelve Labs sta portando la personalizzazione a un nuovo livello utilizzando l’AI multimodale per comprendere i video. Analizzando tutte le modalità di un video, inclusi effetti visivi, audio, di testo e sonori, possono fornire insight contestuali e suggerimenti personalizzati. 

• La personalizzazione è decisiva anche nei settori farmaceutico e sanitario, poiché porta a risultati migliori per i pazienti e risparmi sui costi per i sistemi sanitari. Gli operatori sanitari possono utilizzare l’AI per creare piani di trattamento personalizzati, automatizzare la documentazione ed eseguire analisi dei dati sanitari predittive. Ad esempio, il partner Snowflake Kumo utilizza le funzionalità AI di Snowflake per prevedere se i pazienti potrebbero dover essere ricoverati in ospedale. L’app nativa di Kumo fornisce questa intelligence combinando il graph learning su dati strutturati e modelli Gen AI addestrati su dati non strutturati, sempre all’interno dell’ambiente Snowflake.
• Nel settore pubblico, la Gen AI ha migliorato l’efficienza, l’erogazione dei servizi e i processi decisionali, dai servizi per i cittadini all’istruzione e alla difesa. Snowflake Cortex AI, ad esempio, sta aiutando gli enti pubblici a semplificare il monitoraggio dei progetti di legge, creando riassunti generati dall'intelligenza artificiale e chatbot che permettono alle persone di esplorare e porre domande sui documenti legislativi. Gli enti pubblici possono individuare rapidamente i trend, identificare i rischi e ottimizzare l’allocazione delle risorse sulla base di analisi generate dall’AI. Tradizionalmente, questo avrebbe comportato ore di lavoro manuale e la creazione e la manutenzione di fogli di calcolo enormi e complessi.
• Marketing e vendite possono beneficiare enormemente degli assistenti Gen AI per accelerare l’accesso agli insight. I team di vendita solitamente utilizzano dashboard per ottenere insight. Queste dashboard spesso diventano inutilizzabili o mancano di filtri dinamici per rispondere alle domande sulle vendite. Con Snowflake Cortex AI, i team di vendita possono creare un assistente AI e porre domande su clienti, territori o metriche di performance senza bisogno di dashboard. Questa soluzione può far risparmiare tempo, migliorare le decisioni data-driven e consentire ai team di vendita di concentrarsi sulla conclusione di contratti con dati affidabili in tempo quasi reale.

In occasione del Gen AI Day abbiamo presentato molti più insight e demo per un’ampia gamma di settori e dipartimenti, tra cui servizi finanziari, retail e beni di consumo, pubblicità, media e entertainment, settore manifatturiero, sanità e settore farmaceutico, settore pubblico, telecomunicazioni, marketing e vendite, IT, risorse umane e engineering. 

Ora anche chi non ha potuto seguire l’evento in diretta può guardarlo on demand.

Per conoscere i principali casi d’uso dell’intelligenza artificiale per raggiungere il successo in ogni settore, scarica Dati + AI in 7 settori: guida e casi d’uso.