Per sfruttare pienamente il potenziale dell’intelligenza artificiale, ci vogliono i dati: il concetto è probabilmente ormai chiaro a tutte le imprese che stanno pensando a come investire in questa tecnologia. Vanessa Fortarezza, country leader di Salesforce Italia, spiega il motivo in modo molto semplice: «i modelli di IA vengono allenati con i dati». Tuttavia, non basta avere tanti dati; questi devono essere «affidabili, sicuri» e rispettare la privacy. Su questo punto lavorano i player tecnologici che implementano le soluzioni nei propri tool. Salesforce utilizza l’IA per aiutare le imprese a migliorare la relazione con i propri clienti. Lo fa applicando i concetti appena menzionati per rendere più intelligente il Crm, che emblematicamente si chiama Einstein 1: viene alimentato con dati sempre più numerosi e precisi, utilizza IA, anche generativa, ed è progettato per abilitare le aziende a diventare AI driven. Perché «la Gen AI transformation richiede di reinventare il futuro», sintetizza Miguel Milano, president e chief revenue officer di Salesforce. Un esempio emblematico è rappresentato da Lamborghini, ovvero un’azienda che si rivolge a clienti particolarmente esigenti. Ai quali, grazie all’intelligenza artificiale, mira a vendere esperienze uniche ed esclusive, oltre che auto di lusso.
Einstein 1 rappresenta l’evoluzione del concetto di customer relationship management, e si basa su un concetto così sintetizzato: dati + IA + Crm. Offre una user experience innovativa, integra funzionalità predittive, e anche generative. La sua strategia si articola in cinque step: relazione sempre più stretta con il cliente, armonizzazione dei dati, intelligenza artificiale, azioni conseguenti all’analisi del dato, diffusione del patrimonio aziendale attraverso il copilot.
Nel corso del World Tour Milano 2024, tutti questi cinque elementi sono stati approfonditi da Nicola Lalla, vicepresident solution engineering Italy, Marco Torrisi, senior manager solution engineering, Rosalba Campanale, principal solution engineer. Vanessa Fortalezza ha inquadrato queste innovazioni nel contesto dei valori aziendali e degli obiettivi di business, sottolineando che Salesforce aveva già un ufficio di ricerca e sviluppo sull’intelligenza artificiale nel 2014. Silvio Savarese, ovvero il capo mondiale dell’IA di Salesforce, ha sintetizzato i futuri sviluppi in due direzioni: nuovi assistenti digitali personalizzati e lavoratori digitali che non eseguono compiti ripetitivi grazie all’IA. Approfondiamo tutti questi elementi insieme ai protagonisti del World Tour Milano 2024, durante il quale oltre 30 aziende clienti hanno condiviso le loro esperienze e i loro progetti di trasformazione digitale in oltre 60 sessioni verticali, alcune delle quali organizzate dai 34 partner sponsor, e che ha attirato al Mico Centro Congressi di Milano oltre 4mila partecipanti tra leader di settore, innovatori, aziende clienti e partner.
Una vision sull’intelligenza artificiale: uno strumento per il lavoratore del futuro, ma le aziende devono prepararsi ora
L’evento dedicato all’utilizzo dell’IA nel mondo del business è stato aperto con la performance di un artista, Alex Braga, che ha creato un’intelligenza artificiale in grado di lavorare con il musicista in tempo reale. Si chiama A-Mint, è stata sviluppata insieme ai professori dell’Università di RomaTre Antonino Laudani e Francesco Riganti. E ha “suonato” insieme a lui sul palco, orchestrando in tempo reale i brani che l’artista suonava al pianoforte. Un potenziamento dell’espressione artistica che secondo Braga dimostra come l’IA sviluppi il potenziale umano, senza sostituirlo.
Sulla stessa linea, la vision di Savarese: «considero l’IA uno strumento per aumentare le nostre capacità. Il lavoratore del futuro userà vari strumenti di IA a seconda della mansione da svolgere, ed è il motivo per cui è importante investire su competenze e reskilling». Come ha fatto Oniverse, aprendo un digital hub a Napoli in cui formare giovani da assumere. «Abbiamo scelto Napoli per l’alto numero di lauree Stem», spiega Federico Succi, head of IIT omnichannel del gruppo che comprende marchi come Calzedonia, Intimissimi, Tezenis. Nella suggestiva location della stazione marittima, i giovani ricevono un primo modulo formativo con i docenti dell’università degli studi Federico II, e poi proseguono invece con un training sulla piattaforma Salesforce.
Einstein 1, il Crm alimentato da dati intelligenti diventa proattivo
Ma torniamo ad Einstein 1. Il profilo utente è costantemente aggiornato in base ai dati aziendali, ed è integrato con tutte le applicazioni in modalità low code o no code. I dati vengono armonizzati e unificati in un unico posto da Data Cloud, in grado di lavorarli sia se sono già strutturati sia se sono invece grezzi. Vengo dunque processati i documenti aziendali, i contenuti di altri sistemi come i gestionali, le informazioni biometriche, ma anche le semplici conversazioni via mail, messaggeria istantanea, social network. «Ha funzioni di manutenzione predittiva, informando il cliente di possibili malfunzionamenti prima che avvengano», spiega Nicola Lalla. I dati così organizzati possono essere utilizzati dal reparto vendite, dal marketing, piuttosto che dall’e-commerce.
Trust Layer è un’architettura di IA che consente di avere dati sempre sicuri e affidabili sostanzialmente grazie all’accurata verticalizzazione. I dati sono raccolti in modo sicuro, protetti da eccessi esterni non autorizzati, tracciati, trattati in modo da ridurre la possibilità di produrre contenuti dannosi, i prompt inviati ai modelli di IA non vengono conservati.
Tutto questo è possibile grazie ai metadati, ovvero il contesto dei dati, sui quali è costruita la piattaforma Einstein 1. L’utente può interagire con il sistema ponendo domande, il sistema raccoglie i dati corrispondenti e li invia al llm, e poi fornisce la risposta. Il software integra ChatGpt ma anche altri algoritmi di IA. L’opzione zero copy partner network semplifica l’interazione con altri sistemi esterni senza bisogno di copiarli, semplicemente rimappandoli per poi utilizzarli con Einstein 1.
L’interazione avviene con Copilot, assistente dotato di IA generativa con la conseguente capacità conversazionale. «È un assistente unificato per tutte le soluzioni Salesforce – sottolinea Marco Torrisi -. Le caratteristiche fondamentali: è sempre informato grazie a tutti i dati e metadati e integrato con tutte le business logic. In genere le intelligenze artificiali si limitano a interagire in linguaggio naturale, la nostra abbina anche funzionalità di business logic, aiutando la proattività».
Altre funzionalità: Trust Layer, un’architettura di IA che consente di avere dati sempre sicuri e affidabili sostanzialmente grazie all’accurata verticalizzazione. I dati sono raccolti in modo sicuro, protetti da eccessi esterni non autorizzati, tracciati, trattati in modo da ridurre la possibilità di produrre contenuti dannosi, i prompt inviati ai modelli di IA non vengono conservati.
L’azienda può creare degli analytics e degli altri contenuti con Tableau Pulse, tool di IA che estrae contenuti utili dai dati e li rende fruibili in modo semplice. Anche facendo domande in linguaggio naturale. Infine, il model builder consente di creare il proprio algoritmo di IA.
Lamborghini, dalle supercar alle esperienze esclusive disegnate sul cliente
Vediamo come funziona tutto questo nella pratica in base a un caso d’uso eccellente come quello di Lamborghini. Quella che una volta si chiamava scheda cliente, e riportava i dati schematici sull’acquisto effettuato con le caratteristiche fondamentali, oggi è una sorta di pagina costantemente aggiornata. La piattaforma sa se il cliente ha acquistato più di una vettura, con quali caratteristiche, dove, che servizi ha sulle auto, quanti appuntamenti ha avuto prima di prendere le decisioni di acquisto, quali interventi di manutenzione ha effettuato. Tutto questo consente per esempio di creare esperienze sempre più rilevanti e personalizzate.
Spiega Andrea Puggelli, head of brand strategy and customer journey della casa automobilistica di Sant’Agata Bolognese: «la piattaforma consente di sviluppare una visione centrale del cliente, anche grazie a Data cloud abbiamo centralizzato il 95% dei nostri processi in Salaesforce. Questo consente di valorizzarli in termini di marketing, commerciale, comunicazione, e in generale per creare valore».
C’è anche la possibilità di verificare in tempo reale la buildability, per capire se la macchina può essere prodotta con le caratteristiche selezionate. Le funzionalità del sistema consentono poi di creare esperienze digitali personalizzate facendo leva sull’esclusività. «Lamborghini rappresenta un sogno per molti e una realtà per pochi» sottolinea il chief innovation officer, Federico Boni, e in questo contesto «anche la strategia digitale deve essere di lusso». La marcia in più dell’intelligenza artificiale è rappresentata dal fatto che «ci consente di creare esperienze digitali per i clienti sempre più esclusive», con funzioni sia all’interno della vettura sia legate all’appartenenza alla famiglia Lamborghini (viaggi esclusivi, eventi legati alle supercar). Il tutto, «nel pieno rispetto della privacy con la dovuta attenzione alla sicurezza dei dati». E con l’idea di essere «non solo un marchio delle auto di lusso, ma dell’intrattenimento globale che offre esperienze uniche».
Gli sviluppi del Crm intelligente: meno energivoro e più verticalizzato
Le esperienze dei clienti vengono a loro volta utilizzate per aggiornare la piattaforma. Dunque, un’intelligenza artificiale human centered, rispettosa della privacy, che trasforma l’azienda e i prodotti o servizi che propone al mercato. Ed è anche 5.0 sul fronte della sostenibilità. L’IA è energivora, e più il modello è vasto più consuma perché richiede un maggior utilizzo dei datacenter. I ricercatori dell’IA di Salesforce, spiega Savarese, stanno lavorando «su modelli più piccoli, che impiegano da 3 a 30 miliardi di parametri, e quindi riducono l’impatto ambientale».
Un passaggio che le imprese faranno, o comunque potrebbero fare, è la realizzazione di propri large language model. Con questo obiettivo, «abbiamo fatto uno studio su vari llm per valutarne le prestazioni, e aiutare le aziende a individuare il modello adeguato al proprio business».
I prossimi passi? «Stiamo andando verso lo sviluppo di nuovi assistenti digitali, proattivi, personalizzati sull’utente. E sui lavoratori digitali, che non eseguono più compiti ripetitivi perché hanno l’IA».
Tutto questo sottintende la necessità di costruire un’IA affidabile. «Il contenuto deve essere accurato, preciso, evitare allucinazioni». Che si verificano ad esempio quando il llm non ha a disposizione le informazioni necessarie per creare risposte. Va anche garantita la privacy. «Ci assicuriamo che i modelli siano trust, mascherando i dati confidenziali, ed evitando che assorbano il contenuto attraverso il prompt». Altre sfide del futuro: interpretare sempre meglio l’IA, per capire il motivo per cui fa certe scelte piuttosto che altre. E investire in competenze adeguate non solo allo sviluppo delle tecnologie, ma anche alla loro gestione.
Come reinventare il futuro con l’intelligenza artificiale: Tinexta e a2a
Concludiamo con una considerazione proposta da Miguel Milano, che può essere d’aiuto alle imprese per valutare il modo in cui approcciare gli investimenti in IA. «Per il respiro e la velocità, non si era mai vista una trasformazione paragonabile a quella dell’intelligenza artificiale negli ultimi 30 anni». Questo, «richiede di reinventare il futuro». Francesco Scambia, chief information officer della digital company Tinexta, si dichiara d’accordo sulla velocità, ma aggiunge un elemento: «siamo pronti grazie a tutte le trasformazioni precedenti del mondo digitale. Siamo quindi preparati e riusciremo ad aumentare la velocità con cui trasformiamo i nostri processi». Manuela Mafrici, head of architecture della utility a2a, a sua volta sottolinea come il cambiamento sia in atto: «lo abbiamo visto perché stiamo sviluppando e testando molto. È chiaro che non siamo ancora prontissimi, ma sull’intelligenza artificiale generativa stiamo facendo sperimentazioni importanti per vedere se, oltre a utilizzare i modelli esterni, riusciamo a effettuare delle customizzazioni per portare vantaggi al nostro business. In pratica, stiamo verticalizzando la GenIA, siamo concentrati su una ventina di use case».
