Dopo il successo del best employee del 2024, LFM lancia Lo Staff Game, un contest esclusivo che mette alla prova Field e Promoter attraverso sfide mensili ispirate a KPI concreti e situazioni reali di vendita. Un'occasione per dimostrare competenza, strategia e resilienza nel mondo del retail. Modalità di Partecipazione Ogni mese, i partecipanti si confronteranno con una sfida specifica, misurata attraverso parametri chiari e obiettivi: Field: allestimento e gestione punto vendita, problem solving, capacità relazionale. Promoter: vendite, engagement del cliente, storytelling di prodotto. Ogni mese, i partecipanti devono superare una prova legata a KPI reali e sfide in-store. I migliori due (uno per categoria) ricevono un premio speciale e avanzano nel ranking della Retail Hall of Fame. A fine anno, i top performer con il miglior punteggio totale parteciperanno alla Grand Final, con un super premio esclusivo. Struttura della Competizione Ogni mese: Una nuova prova pratica legata ai KPI di settore. I due migliori verranno premiati con un gadget esclusivo LFM e saliranno nella classifica generale. A fine anno: I migliori performer parteciperanno alla Grand Final, dove si sfideranno per vincere il titolo di Top Performer dell’Anno e un’esperienza esclusiva. Le 10 sfide Le prove mensili sono progettate per testare abilità strategiche e operative: 📍 Marzo – THE PERFECT SHELF 🔹 Obiettivo: Allestire lo scaffale perfetto secondo le linee guida di brand e retailer. 🔹 KPI: Conformità al planogramma, presenza di materiali POP, impatto visivo. 📍 Aprile – SPEED SELLING 🔹 Obiettivo: Vendere il maggior numero di prodotti in un tempo limitato. 🔹 KPI: Quantità di vendite registrate, up-selling e cross-selling. 📍 Maggio – MYSTERY SHOPPER ATTACK 🔹 Obiettivo: Superare l’ispezione di un mystery shopper che valuterà preparazione e customer experience. 🔹 KPI: Punteggio ricevuto dal mystery shopper su conoscenza prodotto e interazione. 📍 Giugno – DISPLAY WARRIOR 🔹 Obiettivo: Creare il miglior display espositivo nel punto vendita. 🔹 KPI: Creatività, ordine, rispetto delle linee guida brand e ingaggio del cliente. 📍 Luglio – SOCIAL SELLER CHALLENGE 🔹 Obiettivo: Generare la maggiore interazione social legata al prodotto in-store. 🔹 KPI: Numero di post/storie/reel creati, engagement ottenuto. 📍 Agosto – SUMMER STRATEGY 🔹 Obiettivo: Proporre una strategia creativa per massimizzare le vendite estive. 🔹 KPI: Originalità dell’idea, fattibilità e risultati delle vendite nel periodo. 📍Settembre – BATTLE OF THE BRANDS 🔹 Obiettivo: Raggiungere la più alta quota di sell-out per il brand in un determinato periodo. 🔹 KPI: Volume di vendite rispetto alla concorrenza. 📍Ottobre – OUT OF STOCK SURVIVOR 🔹 Obiettivo: Gestire una situazione di scarsa disponibilità prodotto e garantire vendite alternative. 🔹 KPI: Numero di vendite salvate, soluzione adottata. 📍 Novembre – BLACK FRIDAY MASTER 🔹 Obiettivo: Massimizzare le vendite durante il Black Friday. 🔹 KPI: Volume di vendite giornaliere e conversion rate. 📍 Dicembre – CHRISTMAS IMPACT 🔹 Obiettivo: Creare il miglior allestimento natalizio nel punto vendita. 🔹 KPI: Originalità, impatto visivo, engagement del cliente. Premi e Riconoscimenti Premio Mensile: Gadget esclusivo di LFM e punti classifica. Grand Final (Dicembre): I migliori dell’anno si sfideranno per un premio speciale: un weekend esperienziale esclusivo. I vincitori verranno celebrati sui canali ufficiali con interviste e menzioni d'onore per valorizzare il loro percorso professionale. Una Sfida per i Veri Professionisti del Retail Lo Staff Game è molto più di una competizione: è un'opportunità per mettersi alla prova, migliorare le proprie competenze e ottenere un riconoscimento tangibile per il proprio impegno. Ogni sfida rappresenta un passo avanti verso il successo professionale. Accetti la sfida? Segui i nostri canali per scoprire chi saranno i prossimi vincitori e preparati a dimostrare il tuo valore.
Nel nostro blog dedicato agli argomenti tecnologici abbiamo trattato recentemente alcune tecniche di prompt engeneering. Se ve lo siete persi lo trovate qui. La scorsa volta abbiamo visto come le tecniche di prompt engineering possono essere riassunte in questa mappa concettuale che prevede tre categorie principali: Tecniche a Prompt Singolo : Tecniche che si concentrano sull'utilizzo di un unico prompt per ottenere una risposta diretta. Tecniche a Prompt Multiplo : Tecniche che prevedono l'uso di prompt multipli o interazioni iterative. LLM con Tool esterni: Tecniche che integrano il modello linguistico (LLM, Large Language Model) con strumenti esterni, come database o calcolatori. In questo articolo ci occuperemo di alcune tecniche a prompt Multiplo. TECNICHE A PROMPT MULTIPLO 1. Tecnica prompt engineering TOT (Tree of Thoughts) Il TOT (Tree of Thought) è una tecnica emergente nel campo dell'intelligenza artificiale e del prompt engineering, progettata per affrontare problemi complessi attraverso un approccio più ramificato rispetto alla COT (Chain of Thought). Mentre la COT si basa su un ragionamento lineare passo dopo passo, il TOT adotta una struttura ad albero per esplorare diverse possibilità o percorsi alternativi. Questo tipo di prompt engeneering è caratterizzato da una Struttura ramificata dove ogni nodo rappresenta una decisione, un'ipotesi o un passo logico e dove le ramificazioni esplorano diverse possibilità a partire da un singolo nodo. Questo tipo di prompting consente di esplorare più opzioni contemporaneamente, analizzando i vantaggi e gli svantaggi di ciascun percorso abilitando pertanto un approccio parallelo. Dopo aver esplorato tutte le ramificazioni, si confrontano i risultati per selezionare il percorso migliore e quindi di fatto ci troviamo con un analisi comparativa, utile per situazioni in cui ci sono piu soluzioni possibili o decisioni che si influenzano reciprocamente. Differenza tra COT e TOT Aspetto COT (Chain of Thought) TOT (Tree of Thought) Struttura Lineare, passo dopo passo. Ramificata, con percorsi alternativi. Esempio visivo Una catena. Un albero con rami e nodi. Approccio Segue un unico percorso fino alla conclusione. Esplora più percorsi e li confronta. Applicazione Problemi con un'unica soluzione lineare. Problemi con molteplici possibilità o decisioni. Efficienza Più rapido e semplice. Più complesso ma approfondito. Vediamo ora un esempio pratico di prompt engeneering TOT. Supponiamo di avere un'azienda e di dover decidere come allocare un budget di marketing tra tre strategie: Campagna sui social media. Pubblicità su motori di ricerca. Collaborazioni con influencer. Prompt engeneering secondo la tecnica TOT: Un'azienda ha un budget di 10.000€ e deve scegliere tra tre strategie di marketing: 1. Campagna sui social media. 2. Pubblicità su motori di ricerca. 3. Collaborazioni con influencer. Per ciascuna strategia: - Analizza i potenziali benefici. - Stima i costi e il ritorno sull'investimento (ROI). - Valuta i rischi. Rappresenta ogni opzione come un ramo di un albero decisionale, confronta i risultati e raccomanda la strategia migliore. Risultato possibile: Conclusione: La strategia sui motori di ricerca è la scelta più vantaggiosa. Per impostare un prompt secondo la tecnica TOT il prompt dovrà essere esplicitato così: Hai un problema da risolvere o una decisione da prendere. Analizza il problema considerando più percorsi o opzioni possibili. Per ciascun percorso: 1. Descrivi i potenziali benefici. 2. Stima i rischi e le difficoltà. 3. Fornisci una conclusione per quel percorso. Alla fine, confronta tutti i percorsi analizzati e fornisci una raccomandazione basata sui dati raccolti. VANTAGGI E SVANTAGGI DEL TOT Il Tree of Thought (TOT) rappresenta una potente evoluzione del Chain of Thought (COT) per risolvere problemi complessi che richiedono esplorazioni parallele e analisi comparativa. Sebbene sia più complesso, offre maggiore profondità e versatilità, rendendolo adatto a scenari decisionali, brainstorming e ottimizzazioni multi-obiettivo. 2. Tecnica prompt engineering Reflexion Il Reflexion è una tecnica avanzata di prompt engineering nel campo dell'intelligenza artificiale progettata per migliorare iterativamente la qualità delle risposte attraverso la riflessione e l'auto-correzione. A differenza di altre tecniche come il Chain of Thought (COT) o il Tree of Thought (TOT), il Reflexion incorpora una fase esplicita di autoanalisi, in cui il modello valuta la qualità delle sue risposte, identifica errori o lacune e genera una versione migliorata. Questo approccio mira a ottenere risposte più accurate, complete e coerenti, specialmente in situazioni complesse o con informazioni incomplete. Struttura e Funzionamento del Reflexion Il Reflexion si basa su un ciclo iterativo che include tre fasi principali: Generazione della Risposta Iniziale: Il modello fornisce una risposta iniziale basata sul prompt. Auto-Valutazione: Il modello riflette sulla risposta generata e identifica eventuali errori, lacune o miglioramenti possibili. Correzione e Miglioramento: Il modello produce una nuova risposta migliorata basandosi sull'analisi effettuata nella fase precedente. Questa struttura permette di iterare fino a ottenere un risultato ottimale o soddisfacente DIFFERENZA TRA REFLEXION e COT/TOT Prompt engeneering secondo la tecnica REFLEXION: Problema: Un ricercatore vuole ottenere una spiegazione accurata di un concetto complesso (es. meccanismo della fotosintesi) e garantire che la risposta sia priva di errori. strutturazione Prompt: Fase 1: Generazione della risposta iniziale Spiega il processo di fotosintesi. Risposta iniziale: La fotosintesi è il processo attraverso il quale le piante assorbono ossigeno per produrre glucosio ed energia. (Questa risposta contiene errori: le piante non assorbono ossigeno durante la fotosintesi, ma producono ossigeno.) Fase 2: Auto-Valutazione Prompt: Rifletti sulla tua risposta. Controlla se ci sono errori o inesattezze e correggili. Spiega il motivo delle modifiche. Risposta riflessiva: Ho commesso un errore. La fotosintesi non implica l'assorbimento di ossigeno. È il processo in cui le piante assorbono anidride carbonica, luce solare e acqua per produrre glucosio e rilasciare ossigeno come sottoprodotto. Fase 3: Correzione Risposta migliorata: La fotosintesi è il processo in cui le piante convertono anidride carbonica, acqua e luce solare in glucosio ed energia chimica, rilasciando ossigeno come sottoprodotto. Questo processo avviene nei cloroplasti, che contengono clorofilla, una molecola che cattura l'energia luminosa. Iterazioni aggiuntive (opzionali): Il processo può essere ripetuto per aggiungere ulteriori dettagli o per rispondere a richieste più specifiche, come le reazioni chimiche coinvolte. Per impostare un prompt secondo la tecnica REFLEXION il prompt dovrà essere esplicitato così: Un esempio di prompt Reflexion potrebbe essere: Rispondi alla seguente domanda. Dopo aver fornito la risposta, analizzala per identificare eventuali errori, lacune o punti deboli. Correggi la risposta, migliorala e fornisci una spiegazione dettagliata delle modifiche effettuate. Questa tecnica ha chiaramente dei plus e minus, tra i plus vediamo ✅Accuratezza migliorata: Le iterazioni riducono gli errori. ✅Adatto a problemi complessi: Permette una comprensione più profonda del contesto. ✅Apprendimento iterativo: Simula il modo in cui un essere umano riflette e apprende dai propri errori. Svantaggi: ❌Più lento: Richiede più tempo a causa delle iterazioni. ❌Richiede risorse: Modelli complessi possono consumare più calcoli. ❌Non sempre necessario: Per problemi semplici, Reflexion potrebbe essere eccessivo. 3. Tecnica prompt engineering Self Consistency La tecnica di Self-Consistency è una metodologia avanzata nel prompt engineering che mira a migliorare la qualità e la robustezza delle risposte generate da un modello di linguaggio. A differenza della tecnica Tree of Thoughts (TOT), che esplora un problema attraverso una struttura ramificata con percorsi interconnessi, la Self-Consistency si basa sull'idea di generare più risposte indipendenti per lo stesso prompt. Tra queste risposte, viene selezionata quella più coerente o frequente, riducendo così l'incidenza di errori casuali e aumentando l'affidabilità del risultato. Questo approccio si concentra su una valutazione statistica e comparativa delle risposte, evitando la complessità strutturale del TOT e garantendo soluzioni precise in meno passaggi. E' un approccio ideale per contesti in cui la qualità della risposta è critica, come consulenze strategiche, analisi decisionali e problem-solving multi-opzione. Struttura e Funzionamento della Self-Consistency Generazione di Risposte Multiple: Il modello genera diverse risposte indipendenti a partire dallo stesso prompt. Ogni risposta esplora possibili varianti o percorsi logici. Confronto delle Risposte: Si analizzano le risposte generate per identificare quella più frequente, coerente o appropriata rispetto al contesto. Selezione della Risposta Migliore: Viene selezionata la risposta più rappresentativa (ad esempio, quella scelta dalla maggioranza o quella con maggiore senso logico). Output Finale: La risposta selezionata viene fornita come output finale, aumentando la probabilità che sia corretta e affidabile Differenza con le altre tecniche Esempio Pratico di Prompt Engineering Self-Consistency Problema: Un team deve decidere il miglior approccio per risolvere un problema complesso: quale strategia di crescita utilizzare per una startup in espansione. Prompt Self-Consistency: Una startup in espansione deve decidere il modo migliore per scalare il proprio business. Genera diverse strategie possibili. Per ciascuna strategia, considera i seguenti aspetti: potenziale di crescita, costi, rischi e facilità di implementazione. Alla fine, scegli l'opzione più coerente o vantaggiosa in base alle risposte. Fase 1: Generazione di risposte multiple Risposta 1: Focalizzarsi sull'espansione geografica per raggiungere nuovi mercati internazionali. Risposta 2: Investire nello sviluppo del prodotto per migliorare la qualità e attrarre più clienti. Risposta 3: Collaborare con aziende complementari per creare nuove opportunità di business. Fase 2: Confronto Analisi delle risposte: Espansione geografica: Alto potenziale, ma costi elevati e rischi. Sviluppo del prodotto: Buon equilibrio tra costi e crescita. Collaborazione: Opportunità moderate, ma rischi limitati. Fase 3: Selezione della strategia migliore Risposta coerente: Investire nello sviluppo del prodotto è l'opzione più vantaggiosa perché offre un buon bilanciamento tra costi, rischi e potenziale di crescita. Prompt per Applicare Self-Consistency Un esempio di prompt specifico per utilizzare la Self-Consistency potrebbe essere: Genera più risposte indipendenti per la seguente domanda. Per ogni risposta, analizza i vantaggi, i rischi e le potenziali difficoltà. Dopo aver generato tutte le risposte, seleziona quella che è più coerente o ricorrente tra le opzioni generate. Vantaggi e Svantaggi della Self-Consistency Vantaggi: ✅Migliore Robustezza: Riduce il rischio di errori casuali selezionando la risposta più coerente tra quelle generate. ✅Adatto a Problemi Complessi: Funziona bene in contesti in cui ci sono molteplici possibilità o risposte ambigue. ✅Maggiore Affidabilità: L'approccio riduce la variabilità delle risposte. Svantaggi: ❌Alto Costo Computazionale: Generare più risposte richiede risorse aggiuntive. ❌Richiede Confronto Manuale o Automatizzato: La selezione della risposta migliore può richiedere ulteriore elaborazione. ❌Non sempre Necessario: Per problemi semplici, questa tecnica può risultare sovradimensionata. 4. Tecnica prompt engineering Least to Most La tecnica di Least-to-Most è un approccio avanzato nel prompt engineering che si concentra sulla risoluzione di problemi complessi attraverso una progressione graduale, partendo da sottocompiti più semplici fino a raggiungere il problema principale. A differenza della tecnica Tree of Thoughts (TOT), che esplora diverse opzioni in parallelo attraverso una struttura ramificata, il Least-to-Most adotta un approccio sequenziale e incrementale. L'idea principale è quella di suddividere il problema complesso in parti più gestibili, risolverle in ordine di difficoltà crescente e utilizzare le soluzioni intermedie come base per affrontare compiti più complessi. Questo metodo è particolarmente utile per mantenere il modello focalizzato, minimizzando il rischio di errori e migliorando la qualità complessiva delle risposte. E' utile in situazioni complesse che richiedono un approccio a step, come Lanciare una nuova campagna di marketing per un'azienda, o imparare un nuova competenza. Struttura e Funzionamento della Least to Most Questa tecnica si basa su un approccio sequenziale suddiviso in passaggi progressivi: Identificazione dei sottocompiti: Scomporre il problema complesso in componenti più semplici e affrontabili. Risoluzione dei problemi più semplici: Rispondere ai sottocompiti di base, raccogliendo informazioni fondamentali. Utilizzo delle risposte intermedie: Integrare le soluzioni ottenute per affrontare livelli di difficoltà crescente. Risoluzione del problema complesso: Con una base solida, il modello affronta la questione principale con maggiore accuratezza. Questo processo assicura un miglioramento graduale della qualità della risposta e minimizza il rischio di generare informazioni errate o incoerenti. Differenza con le altre tecniche Esempio Pratico di Prompt Engineering Least-to-Most Supponiamo di avere un'azienda che sta sviluppando un nuovo prodotto tecnologico e deve definire una strategia di lancio sul mercato. Il problema è complesso e richiede più passaggi per essere affrontato in modo efficace. Prompt secondo la tecnica Least-to-Most Un'azienda ha sviluppato un nuovo dispositivo tecnologico e vuole lanciarlo sul mercato. Invece di affrontare subito il problema principale, analizziamo i seguenti sottocompiti in ordine di difficoltà crescente: Identificare il target di riferimento: Quali sono i segmenti di mercato più adatti? Definire il posizionamento del prodotto: Quali caratteristiche differenziano il prodotto dalla concorrenza? Stabilire una strategia di marketing: Quali canali pubblicitari sono più efficaci per il target scelto? Calcolare il ritorno sull'investimento (ROI): Quali sono i costi previsti e il potenziale profitto? Integrare tutte le informazioni per definire la strategia migliore. Il modello risponderà a ciascun sottoproblema in sequenza, utilizzando le informazioni raccolte nei primi passaggi per raffinare le risposte successive, arrivando a una conclusione ben strutturata e motivata. Risultato Possibile Dopo aver analizzato progressivamente ogni fase, il modello conclude che: La strategia ottimale di lancio per il nuovo dispositivo è una combinazione di marketing digitale mirato e collaborazioni con influencer nel settore tecnologico, puntando su una comunicazione orientata alla qualità e all’innovazione. Come Strutturare un Prompt Secondo la Tecnica Least-to-Most Per applicare la tecnica Least-to-Most, il prompt deve essere formulato in modo da guidare il modello attraverso una sequenza logica e progressiva. Struttura del prompt: Hai un problema complesso da risolvere. Prima di affrontarlo direttamente, analizza e risolvi i seguenti sottocompiti, partendo dai più semplici fino ai più complessi. Per ciascun sottocompito: Identifica gli elementi fondamentali del problema. Rispondi in modo chiaro e conciso. Utilizza la risposta per affrontare il passaggio successivo. Integra le informazioni ottenute per risolvere il problema principale. Alla fine, fornisci una soluzione completa basata sulle risposte intermedie. Vantaggi ✅ Migliora la precisione: La suddivisione progressiva riduce il rischio di errori nel ragionamento. ✅ Adatto a problemi complessi: Funziona bene quando i problemi possono essere decomposti in passaggi più semplici. ✅ Aumenta la coerenza delle risposte: Il modello utilizza informazioni consolidate nei primi passaggi per migliorare la risposta finale. Svantaggi ❌ Più lento rispetto ad altre tecniche: Richiede più passaggi per arrivare alla soluzione. ❌ Non sempre applicabile: Per problemi semplici o con soluzioni immediate, può risultare eccessivamente strutturato. ❌ Dipendenza dalla qualità delle risposte intermedie: Se uno dei passaggi precedenti è errato, può compromettere la soluzione finale. 4. Tecnica prompt engineering Generated Knowledge La tecnica di Generated Knowledge (GK) è un metodo avanzato di prompt engineering progettato per migliorare la qualità delle risposte generando informazioni contestuali prima di affrontare direttamente un problema. Il Generated Knowledge si concentra sulla creazione di conoscenza preliminare per fornire al modello un contesto più ricco e dettagliato. Questo processo consente di ottenere risposte più accurate e articolate, specialmente in scenari in cui l'accesso diretto a dati dettagliati è limitato. Struttura della Tecnica Generated Knowledge Questa tecnica si basa su un processo in due fasi: Generazione della Conoscenza Il modello viene prima guidato a generare informazioni di base pertinenti all’argomento. L’obiettivo è costruire una comprensione più solida del contesto prima di affrontare direttamente la domanda o il problema principale. Utilizzo della Conoscenza per Risolvere il Problema Una volta generata una base informativa, il modello utilizza queste informazioni per rispondere alla domanda principale o risolvere il problema richiesto. Questo processo riduce il rischio di risposte incomplete o superficiali, migliorando la profondità e l’affidabilità del risultato. Esempio Pratico di Prompt Engineering Generated Knowledge Supponiamo di voler analizzare l'impatto dell’intelligenza artificiale nel settore medico. Invece di chiedere direttamente una risposta, possiamo prima generare la conoscenza rilevante e poi utilizzarla per formulare un'analisi più approfondita. Prompt secondo la tecnica Generated Knowledge Analizza l'impatto dell’intelligenza artificiale nel settore medico. Prima di rispondere alla domanda, genera una serie di informazioni contestuali per supportare la risposta. Segui questi passaggi: Genera una panoramica dell’intelligenza artificiale in ambito sanitario, elencando le sue principali applicazioni. Descrivi i benefici principali dell’uso dell’IA nella medicina, come il miglioramento delle diagnosi e la personalizzazione delle terapie. Identifica le sfide e i limiti dell’intelligenza artificiale in campo medico. Utilizza queste informazioni per fornire un’analisi completa dell’impatto dell’IA nella sanità. Il modello, grazie alla conoscenza generata nel primo passaggio, sarà in grado di rispondere in modo più dettagliato e informato. Risultato Possibile Dopo aver generato la conoscenza di base, il modello potrebbe rispondere così: L’intelligenza artificiale sta trasformando il settore medico attraverso applicazioni avanzate come la diagnostica basata su machine learning, l’analisi di immagini mediche e i sistemi di supporto alle decisioni cliniche. I principali benefici includono diagnosi più rapide e accurate, riduzione degli errori umani e trattamenti personalizzati per i pazienti. Tuttavia, permangono sfide come la gestione della privacy dei dati e la necessità di supervisione umana nelle decisioni critiche. Considerando questi fattori, l’IA ha un impatto positivo sulla medicina, ma richiede regolamentazioni e validazioni rigorose per un'integrazione sicura e affidabile. Come Strutturare un Prompt Secondo la Tecnica Generated Knowledge Per applicare Generated Knowledge, il prompt deve essere formulato in modo da guidare il modello nella creazione di un contesto prima di fornire la risposta principale. Struttura del prompt: Per rispondere a questa domanda in modo accurato, segui questi passaggi: Genera informazioni preliminari sul tema richiesto. Organizza i dati raccolti in modo strutturato. Utilizza la conoscenza generata per formulare una risposta completa e motivata. Fornisci un’analisi finale basata sui dati elaborati. Assicurati che la risposta finale sia basata sulle informazioni contestuali precedentemente generate. Vantaggi e Svantaggi del Generated Knowledge Vantaggi ✅ Maggiore accuratezza: La risposta è supportata da un contesto ben definito. ✅ Adatto a domande complesse: Perfetto per problemi che richiedono una base informativa preliminare. ✅ Migliora la coerenza della risposta: Riduce il rischio di informazioni errate o superficiali. Svantaggi ❌ Più tempo richiesto: Il modello deve generare conoscenza prima di fornire una risposta. ❌ Richiede maggiore capacità computazionale: Più informazioni devono essere elaborate prima della risposta finale. ❌ Non sempre necessario: Per domande dirette e semplici, questa tecnica può risultare eccessiva.
Nell'era dell'intelligenza artificiale, ogni interazione tra l'uomo e la macchina inizia con una domanda fondamentale che ci poniamo: PROMPT: chi parla? Nel momento in cui alziamo il telefono per rispondere a una chiamata, la prima domanda che ci poniamo è spesso: Chi parla? Questa semplice curiosità racchiude un principio fondamentale delle interazioni umane e, oggi, anche di quelle con l'intelligenza artificiale. Sapere chi c'è dall'altra parte è cruciale per orientare la conversazione, calibrare il tono e scegliere le parole giuste. Lo stesso principio si applica al prompting: quando comunichiamo con un'AI, il modo in cui formuliamo le nostre richieste – il nostro prompt – determina il tipo di risposta che riceveremo. Immaginate di rispondere a una chiamata da un numero sconosciuto. Se non conoscete l'identità del chiamante, la conversazione potrebbe diventare vaga o persino frustrante. Lo stesso accade quando diamo istruzioni poco chiare a un modello di intelligenza artificiale: il risultato è un output generico, impreciso o poco utile. È qui che entra in gioco l'arte del prompting. Dare istruzioni precise e ben strutturate non solo aiuta l’AI a comprendere il contesto, ma la guida verso una risposta più accurata e soddisfacente. In un mondo in cui l’AI gioca un ruolo sempre più importante nelle nostre vite, trattarla come un interlocutore significa riconoscere che la qualità della comunicazione dipende da noi. Come quando parliamo con un essere umano, dobbiamo adattare il nostro linguaggio, fornire dettagli pertinenti e anticipare possibili ambiguità. Solo così possiamo trasformare una semplice interazione in uno scambio produttivo e creativo. Capire chi parla non riguarda solo l’identità dell’altro, ma anche la nostra capacità di costruire un dialogo significativo. Con un prompt ben pensato, possiamo sbloccare il pieno potenziale dell’intelligenza artificiale, creando connessioni che rispecchiano le nostre intenzioni e i nostri obiettivi. Il prompting è l'arte di dare voce alle nostre idee, ponendole in dialogo con sistemi intelligenti, capaci di comprendere e rispondere. È una competenza che non riguarda solo la tecnologia, ma anche la creatività e la comunicazione. Ma che cosa vuol dire PROMPT e cosa intendiamo quando parliamo di PROMPT engineering? Oggi nel nostro mitico blog affrontiamo questo argomento che in qualche modo coinvolge tutti noi che proviamo ad avere un primo approccio con strumenti AI come ad esempio CHATGPT. Partiamo dunque dai basic: Cos'è il Prompting? Il prompting è il processo attraverso cui formuliamo input testuali per ottenere risposte rilevanti dai modelli di intelligenza artificiale. La sua efficacia dipende dalla capacità di creare un messaggio chiaro, contestualizzato e stimolante, in grado di guidare l'AI verso risultati utili e precisi. Ad esempio, se chiediamo semplicemente nell'interazione con un modello di AI: Che cos'è un albero? otteniamo una risposta verosimilmente generica. Ma se formuliamo il prompt come: Descrivi un albero dal punto di vista di una formica che vive sulle sue radici, invitiamo l'AI a fornire una risposta più creativa e profonda. La maggior parte degli utenti tende a interagire con i modelli di AI nella modalità GIGO. Nel mondo del prompting, il concetto di GIGO (Garbage In, Garbage Out) descrive un'interazione appunto superficiale che risulta in un prompt formulato in modo ambiguo o errato che porta inevitabilmente a risposte di scarsa qualità o inutili. Facendo l'esempio citato prima, è un po come interagiamo quando a chiamarci è un numero sconosciuto. Un prompt come Racconta qualcosa non offre alcun contesto e genererà una risposta generica. Al contrario, un prompt più chiaro e dettagliato, come Descrivi le caratteristiche di un albero visto dal punto di vista di una formica, guiderà l'AI a produrre un output più pertinente e interessante. La qualità del prompting è quindi direttamente correlata alla qualità del risultato. Ma che dettaglio dare e come darlo per ottenere risposte che possono essere realmente utili? Soprattutto è sempre necessario dare dettagli? La risposta è dipende da quello che è il risultato che vuoi ottenere. Vediamo quindi ora insieme alcune tra le diverse tecniche di prompting che esistono e in quali contesti è meglio utilizzarle, a seconda del risultato che vuoi ottenere. Overview sulle tecniche di prompt engineering Le tecniche di prompt engineering possono essere riassunte in questa mappa concettuale che prevede tre categorie principali: Tecniche a Prompt Singolo : Tecniche che si concentrano sull'utilizzo di un unico prompt per ottenere una risposta diretta. Tecniche a Prompt Multiplo : Tecniche che prevedono l'uso di prompt multipli o interazioni iterative. LLM con Tool esterni: Tecniche che integrano il modello linguistico (LLM, Large Language Model) con strumenti esterni, come database o calcolatori. In questo articolo ci occuperemo delle tecniche a prompt singolo, con la promessa di raccontarvi le altre nei prossimi appuntamenti all'insegna dell'AI e del prompting. TECNICHE A PROMPT SINGOLO 1. Tecnica zero shot prompting La tecnica di zero-shot prompting consiste nel fornire al modello una semplice richiesta senza esempi espliciti di input e output. L'idea è sfruttare la capacità del modello di interpretare il linguaggio naturale per rispondere in modo pertinente basandosi solo sulle informazioni fornite nel prompt. E' una tecnica tipicamente usata per compiti diretti o quando si vuole testare rapidamente le capacità del modello. Come applicarla? Per applicare questa tecnica ti basterà fornire una richiesta chiara: Scrivi il prompt in modo che il modello capisca esattamente cosa vuoi. Usa un linguaggio semplice e diretto. Evita dettagli superflui: Poiché non stai fornendo esempi, concentrati sull'essere specifico con poche parole. Specifiche opzionali: Indica il formato desiderato (ad esempio, una lista, un paragrafo, ecc.). Quando usarla? Compiti semplici: Quando il compito è chiaro e non richiede contesto aggiuntivo come ad Esempio in caso di : traduzioni, generazione di titoli, definizioni di concetti. Velocità e immediatezza: Se hai bisogno di un risultato rapido senza dover preparare esempi. Testare le capacità del modello: Per vedere come il modello interpreta e risponde a richieste generali. Richieste con contesto esplicito: Quando il contesto è già chiaro nel prompt stesso. Per compiti più complessi o quando si richiedono risultati altamente personalizzati, il few-shot prompting è spesso più efficace. Lo zero-shot resta una soluzione eccellente per ottenere risposte rapide in ambiti non particolarmente intricati. Vediamo dunque ora il FEW shot prompting. 2. Tecnica prompt engineering Few SHOT prompting Il Few SHOT prompting consiste nel fornire al modello uno o più esempi di input e output per insegnargli il formato, il contesto o il tipo di risposta desiderata. Dopo aver visto questi esempi, il modello applica il ragionamento a un nuovo input simile. Un output possibile a questo approccio few shot prompting contenuto nell'esempio sopra è: Vacanze low-cost: 8 consigli per pianificare senza spendere troppo! Come applicarla? Ti basterà seguire questi semplici step: Scegliere esempi chiari e rappresentativi: usa esempi pertinenti e semplici da comprendere per il modello, ricordati che gli esempi devono essere abbastanza vari per coprire più casi possibili. Mantieni la coerenza tra esempi e sincerati di formattare gli esempi in modo uniforme per evitare confusione. Non eccedere con il numero di esempi, ti basteranno 2-5 esempi, a seconda della lunghezza del contesto disponibile e del modello. Usa esempi progressivi Includi casi che mostrano una progressione di difficoltà per aiutare il modello a generalizzare. VANTAGGI E SVANTAGGI DEL FEW SHOT PROMPTING Differenza tra la tecnica ZERO SHOT e FEW SHOT. 3. Tecnica COT (chain of thoughts) Tra le tecniche più promettenti per migliorare la capacità di ragionamento logico dei modelli di AI, spicca il Chain-of-Thought Prompting (CoT). Questo approccio non si limita a fornire risposte immediate, ma guida il modello attraverso un percorso sequenziale di pensiero, simulando il processo di ragionamento umano. Il Chain-of-Thought Prompting è una tecnica di prompt engineering che spinge l'AI a elaborare risposte attraverso una sequenza logica e articolata di passaggi. Questo approccio è particolarmente utile per problemi complessi che richiedono più di una semplice risposta diretta. Esempio: Prompt tradizionale: Qual è la somma di 123 e 456? Risposta: 579 Prompt CoT: Qual è la somma di 123 e 456? Spiega il processo passo per passo. Risposta: 1. Scrivi il problema: 123 + 456. 2. Somma le unità: 3 + 6 = 9. 3. Somma le decine: 2 + 5 = 7. 4. Somma le centinaia: 1 + 4 = 5. La risposta è 579. STANDARD PROMPTING VS CHAIN OF THOUGHTS PROMPTING Questo esempio dimostra come il CoT scomponga un problema complesso in passi comprensibili, migliorando sia la precisione della risposta che la sua utilità didattica. Il CoT ha un enorme potenziale nell'educazione, in quanto incoraggia l'apprendimento attivo e il pensiero.Il CoT, per esempio, è ideale per spiegare concetti matematici complessi, come equazioni, geometria o algebra, ma anche nelle scienze e nelle discipline umanistiche. Spiega passo dopo passo come calcolare l'area di un triangolo dato il valore della base e dell'altezza. Questo tipo di prompt aiuta gli studenti a comprendere il procedimento anziché limitarsi a memorizzare formule. Descrivi il processo passo per passo della fotosintesi. Risposte articolate aiutano gli studenti a visualizzare il flusso logico degli eventi. Spiega passo dopo passo le cause e le conseguenze della Rivoluzione Industriale. Come applicarla? Che parole inserire nel prompt per guidare il modello verso il COT? In qualche modo gli esempi sopra ce lo stanno suggerendo. COT attraverso l'esplicita richiesta di ragionamento sequenziale: Risolvi il problema passo dopo passo. Spiega ogni passaggio logico prima di fornire la risposta finale. Descrivi il tuo ragionamento in modo dettagliato. COT attraverso domande guida multi-step: Quali sono i passaggi necessari per arrivare a questa soluzione? Analizza i dati e costruisci un ragionamento che porti alla conclusione. COT attraverso Frasi orientate alla trasparenza: Mostra il processo logico che utilizzi per giungere a una risposta. Dettaglia i tuoi calcoli o la tua analisi prima di fornire la conclusione. Inviti a una spiegazione articolata: Prima di dare la risposta finale, ragiona sul problema passo dopo passo. Dividi il problema in piccoli passi e affrontali uno alla volta. VANTAGGI E SVANTAGGI DEL COT PROMPTING 4. Tecnica prompt engineering Program Aided Lang (PAL) E' una tecnica di prompt engineering che combina l'uso del linguaggio naturale con l'assistenza della programmazione. In questa tecnica, il modello non solo genera risposte, ma fornisce soluzioni esplicite sotto forma di codice o istruzioni programmatiche per risolvere problemi. Questa tecnica, diversamente dalle precedenti, è particolarmente utile per figure professionali che lavorano a cavallo tra il linguaggio naturale e la programmazione come ad esempio data scientist, data analyst, sviluppatori software, DevOps Engineer, Ingegneri di Machine learning e AI, professionisti di automazione e robotics.. insomma delle figure che hanno una base di conoscenza tecnica e lavorano in ambiti che richiedono la generazione di codice o l'automazione. In particolare, il PAL è ideale per chi vuole accelerare lo sviluppo, automatizzare compiti complessi o fornire soluzioni tecniche in modo rapido ed efficace. Questa tecnica si adatta a chiunque lavori con codice. Vediamo alcuni esempi pratici di applicazione della tecnica PAL, per farci un'idea. VANTAGGI E SVANTAGGI DELLA TECNICA PAL Come applicarla? Per applicare la tecnica PAL in modo efficace, è fondamentale seguire un processo strutturato che includa una buona definizione del problema, la specificazione del linguaggio di programmazione, e la verifica del codice generato. step 1. Definisci chiaramente il problema Inizia formulando una descrizione precisa del compito che vuoi automatizzare o risolvere. È importante specificare: Lo scopo del codice (cosa deve fare). I dati di input (se ci sono) e il formato. I requisiti o vincoli specifici (linguaggio, efficienza, leggibilità). Esempio: Voglio un programma che: - Legga un file CSV contenente dati finanziari. - Calcoli il totale delle spese mensili. - Generi un report con il totale spese per ogni mese. step 2. Specifica il linguaggio di programmazione Indica chiaramente il linguaggio che desideri utilizzare (es. Python, JavaScript, SQL, ecc.), soprattutto se il modello supporta più linguaggi. Esempio: Scrivi uno script in Python per analizzare i dati di un file CSV e calcolare il totale delle spese mensili. step 3. Richiedi commenti e spiegazioni Per facilitare la comprensione del codice generato, puoi chiedere che vengano inclusi commenti esplicativi. Esempio: Scrivi un programma Python che conti le parole uniche in un file di testo. Includi commenti per spiegare ogni passaggio. step 4. Testa il codice generato Una volta ottenuto il codice dal modello, eseguilo per verificarne la correttezza. Testa il programma con dati di esempio e assicurati che soddisfi i requisiti specificati. step 5. Fornisci feedback iterativo Se il codice non è corretto o manca di dettagli, fornisci un feedback al modello e chiedi miglioramenti. Questo processo iterativo è essenziale per ottenere risultati ottimali. Esempio: Il tuo script manca di un controllo per i file vuoti. Puoi aggiungere questa funzionalità? Oggi concludiamo questa sessione didattica dell LFM university volta a condividere delle pillole sulle tecniche del prompt engineering, nello specifico del prompt singolo. Rimanete sintonizzati perchè nei prossimi appuntamenti condivideremo le altre tecniche.
Siamo lieti di annunciare i vincitori del contest best employee del 2024, coloro che si sono distinti per meriti e che per questo vinceranno un meritato weekend di divertimento sulla neve! Best employee 2024: Categoria Merchandiser Rullo di Tamburi and the winner is...James! Si è infatti contraddistinto per la sua determinazione nell'attività svolta durante tutto l'anno. Grazie alla sua esperienza maturata sul territorio si è reso sempre disponibile nel dare supporto alle aree limitrofe. Durante l'affiancamento abbiamo avuto modo di notare e confermare la sua grande conoscenza di tutte le figure sul territorio e soprattutto l'ottimo rapporto instaurato con loro. Congrutaluzioni dunque al nostro James! Best employee 2024: Categoria promoter E per la categoria best promoter 2024 the winer is: Leonardo! Nel corso dell'anno si è distinto per spirito di iniziativa, continuità e disponibilità. Ha affronto con entusiasmo il cambio di punto vendita, gestendo con successo il negozio di MW Firenze1, dove ha collezionato vendite importanti risollevando il sellout e dove è diventato un punto di riferimento. Entusiasta sostenitore di LFM, è molto attivo sui social e sui gruppi whatsapp di lavoro. Congratulazioni Leo! Best employee Dicembre: Categoria Coordinatori sul FIELD Per la categoria coordinatori field siamo felicissimi di premiare Katia, che si è distinta per la sua capacità di affrontare situazioni complesse con un approccio concreto e risolutivo, mantenendo sempre un alto livello di affidabilità. Ha sempre ispirato fiducia ed è un esempio di dedizione al lavoro per tutti. Brava Katia! Best employee Dicembre: Categoria Trainer Danilo si è distinto maggiormente per disponibilità, proattività e capacità. Ogni evento di formazione da lui tenuto si è rivelato un successo grazie alla sua innata capacità di coinvolgere e motivare i partecipanti durante le sessioni, partendo dall'ascolto e dall'analisi delle necessità per poi personalizzare i training in base alla platea. In seguito ai suoi passaggi e grazie al suo supporto sul territorio, i promoter migliorano in modo significativo le competenze e la loro efficacia. Congratulazioni Danilo! Da sempre LFM mette le persone al centro del proprio lavoro e riteniamo che l'eccellenza debba sempre essere premiata. A tutti i vincitori congratulazioni per esservi distinti nel corso dell'anno e a tutti gli altri preparatevi a dare del vostro meglio, perchè il 2025 è appena iniziato e a breve vi sveleremo un nuovo contest!
Nel mondo del retail, l'innovazione tecnologica sta ridefinendo il modo in cui i clienti interagiscono con i brand. Tra le soluzioni più all'avanguardia troviamo gli avatar AI, assistenti virtuali progettati per fornire supporto, informazioni e un'esperienza personalizzata nei punti vendita fisici e online. Questi avatar rappresentano il futuro del servizio clienti, combinando intelligenza artificiale, automazione e interazione umana. Ma come stanno cambiando il panorama del retail? E quali sono i loro limiti attuali? In LFM da sempre offriamo servizi di staffing sul territorio con personale specializzato, ma non smettiamo di guardare avanti, al futuro e all'innovazione e a come essa può aiutare la scalabilità del servizio su più punti vendita. Oggi quindi abbiamo deciso di portare sul tavolo della discussione con la nostra community proprio gli avatar AI. Che cosa sono gli Avatar AI? Gli avatar AI sono rappresentazioni digitali, spesso fotorealistiche o animate, che interagiscono con i clienti attraverso schermi, chioschi o piattaforme online. Questi assistenti virtuali sono alimentati da algoritmi di intelligenza artificiale e possono rispondere a domande, fornire consigli sui prodotti, aiutare con le prenotazioni e persino effettuare vendite. Avete capito bene, di base stiamo parlando di promoter con cui conversare ma completamente potenziati da intelligenza artificiale. Non è fantascienza, ci sono infatti casi di esempi concreti di utilizzo di questa tecnologia e ovviamente li condividiamo oggi con voi come spunto di riflessione. L'oriente che innova: K11 Musea e i chioschi con avatar AI K11 MUSEA, un prestigioso centro commerciale a Hong Kong, ha implementato chioschi dotati di avatar AI per migliorare l'esperienza dei visitatori. Questi chioschi, sviluppati da Eureka Nova, sono posizionati strategicamente all'interno del centro commerciale per fornire assistenza in tempo reale. Offrono un'esperienza self-service senza interruzioni, disponibile 24 ore su 24, 7 giorni su 7, eliminando la necessità per i clienti di trovare e attendere agli sportelli informativi. Dotati di un'interfaccia touchscreen intuitiva e di un'elaborazione avanzata del linguaggio naturale, i chioschi consentono ai clienti di trovare rapidamente informazioni sul layout dei negozi, promozioni e disponibilità dei prodotti. Uno dei principali punti di forza dei chioschi AI con avatar umani è la loro capacità di fornire informazioni precise e costantemente aggiornate, eliminando il rischio di errori umani. I clienti possono fare affidamento su dati accurati e puntuali, rendendo la loro esperienza di acquisto più fluida e soddisfacente. Oltre alla precisione, questi chioschi migliorano l'interazione con i clienti offrendo suggerimenti e raccomandazioni personalizzate basate sulle preferenze individuali e sulla cronologia degli acquisti. Questo livello di attenzione personalizzata non solo aumenta la soddisfazione, ma promuove anche la fidelizzazione, trasformando i clienti occasionali in acquirenti abituali. In un mercato sempre più competitivo, dove le aziende cercano costantemente di migliorare il servizio clienti e distinguersi, i chioschi AI con avatar umani rappresentano una svolta significativa. La loro combinazione di accessibilità, praticità, precisione e approccio personalizzato ridefinisce il concetto di esperienza d'acquisto. Grazie a queste tecnologie, lo shopping non è più una semplice transazione, ma un'esperienza coinvolgente e appagante. Integrando questi chioschi, i grandi magazzini possono guidare l'innovazione orientata al cliente, aprendo le porte a una nuova era di retail esperienziale. SRT e l'interazione con i clienti con AVATAR nei trasporti pubblici Il caso di studio di SRT, presentato da AI Studios, offre un esempio concreto di come gli avatar AI possano trasformare l'interazione con i clienti nel settore del retail. SRT, un'azienda innovativa nel campo dei trasporti pubblici, ha implementato avatar AI per migliorare l'esperienza degli utenti e rendere più efficiente la comunicazione delle informazioni. Grazie a queste soluzioni avanzate, i clienti possono ottenere risposte immediate a domande frequenti, accedere a informazioni dettagliate sui servizi offerti e ricevere assistenza personalizzata. Questa tecnologia non solo ha ottimizzato il flusso di comunicazione, ma ha anche ridotto significativamente i tempi di attesa, migliorando la soddisfazione degli utenti e aumentando l'efficienza operativa. Il successo di SRT dimostra come gli avatar AI possano essere adattati a diversi contesti, creando un valore aggiunto tangibile per aziende e clienti. Questa innovazione è stata presentata durante la SRT Innovation Conference, è stato introdotto l'annunciatore AI, che segna una nuova era di coinvolgimento e comunicazione dei clienti nel settore dei trasporti.+ Trovate qui il link. Le Potenzialità degli Avatar AI nei Punti Vendita Disponibilità Continua: Gli avatar AI sono disponibili 24 ore su 24, 7 giorni su 7, garantendo un servizio clienti ininterrotto. Ciò è particolarmente utile in settori con volumi elevati di interazione, come il retail o l'ospitalità. Personalizzazione dell’Esperienza: Grazie all’intelligenza artificiale, gli avatar possono analizzare i dati dei clienti e offrire raccomandazioni su misura. Questo livello di personalizzazione aumenta la soddisfazione del cliente e la probabilità di conversione. Efficienza Operativa: Automatizzando compiti ripetitivi, come rispondere a domande frequenti o fornire informazioni di base, gli avatar AI liberano il personale umano per attività a maggiore valore aggiunto. Attrattività Tecnologica: L’implementazione di avatar AI rende i punti vendita più moderni e accattivanti, attirando una clientela giovane e tecnologicamente incline. I Limiti degli Avatar AI Nonostante i numerosi vantaggi, gli avatar AI presentano ancora alcune sfide e limiti: Interazione Limitata: Sebbene gli avatar siano in grado di simulare il comportamento umano, le loro risposte possono risultare rigide o inadeguate in situazioni complesse. Questo potrebbe portare a frustrazione nei clienti. Costi Elevati: Lo sviluppo e l’implementazione di avatar AI richiedono un investimento significativo, rendendo questa tecnologia meno accessibile per le piccole imprese. Problemi di Privacy: L’utilizzo di dati personali per la personalizzazione dell’esperienza pone questioni di privacy e conformità normativa, specialmente in mercati regolamentati come l’Unione Europea. Dipendenza dalla Tecnologia: L’eccessiva dipendenza dagli avatar AI potrebbe ridurre il contatto umano, che è ancora un elemento chiave nell’esperienza d’acquisto per molti clienti. Non solo Avatar AI, ma anche Robot potenziati da AI nel retail Abbiamo parlato di avatar che migliorano l'interazione dei consumatori in un retail esperienziale e non solo. L'intelligenza artificiale però può essere estremamente vantaggiosa anche per le operazioni di efficientamento nel retail. Un esempio significativo di un'azienda che ha introdotto robot potenziati da intelligenza artificiale (AI) nel settore retail è MyAv, in collaborazione con Softec. Questa partnership ha portato allo sviluppo di Mike, il primo robot per il retail operativo nei supermercati italiani. Mike è dotato di un sistema avanzato chiamato Mike Process Master®, che integra AI, Internet of Things (IoT) e Computer Vision per ottimizzare i processi operativi e strategici all'interno dei punti vendita. Le sue funzionalità includono: Monitoraggio in tempo reale: Mike è in grado di rilevare ogni cambiamento sugli scaffali, permettendo ai retailer di controllare l'offerta del punto vendita e prendere decisioni tempestive riguardo alla gestione degli spazi espositivi e alle scorte di magazzino. Supporto al personale: Il robot assiste gli operatori nei compiti quotidiani, migliorando l'efficienza e qualificando i tempi di lavoro. Miglioramento della customer experience: Attraverso l'analisi dei dati raccolti, Mike suggerisce azioni per migliorare l'esperienza dei clienti nel punto vendita. Questa innovazione rappresenta un passo significativo verso l'automazione intelligente nel settore retail, evidenziando come l'integrazione di robot AI possa migliorare l'efficienza operativa e l'interazione con i clienti. Prospettive Future Gli avatar AI e i robot potenziati da AI stanno evolvendo rapidamente, e il loro ruolo nei punti vendita è destinato a crescere. Con il miglioramento degli algoritmi di machine learning e l’integrazione con tecnologie emergenti come il metaverso, possiamo aspettarci avatar sempre più realistici e funzionali. Inoltre, la riduzione dei costi tecnologici potrebbe rendere questa soluzione accessibile anche alle piccole e medie imprese. Gli avatar AI e i robot AI rappresentano una rivoluzione nel retail, offrendo un modo innovativo per migliorare l’esperienza cliente e ottimizzare le operazioni aziendali. Tuttavia, il loro successo dipenderà dalla capacità delle aziende di bilanciare tecnologia e interazione umana, affrontando i limiti attuali e garantendo un’implementazione etica e sostenibile. Il futuro del retail è qui, e passa attraverso un mix di innovazione digitale e attenzione alle esigenze dei clienti.
Ancora una volta siamo lieti di annunciare i vincitori del contest mensile Best Employee powered by LFM, che giunge alle ultime premiazioni per l'anno 2024. Scopriamo i vincitori di Dicembre per ogni categoria! Best employee Dicembre: Categoria Merchandiser Best employee Dicembre: Categoria promoter Best employee Dicembre: Categoria Coordinatori sul FIELD A tutti i vincitori congratulazioni e avanti tutta! Ricordiamo infatti che l'apice di questo percorso si concretizza in un premio finale dove i dipendenti più meritevoli, selezionati tra i vincitori mensili, concorreranno per un premio speciale, che verrà annunciato tra poche settimane. stay tuned!
Nel panorama in continua evoluzione dei viaggi, il bleisure si sta affermando come una delle tendenze più rilevanti degli ultimi anni, destinata a dominare anche il 2025. Questa combinazione di business e leisure (lavoro e svago) è diventata un vero e proprio stile di viaggio, in grado di soddisfare le esigenze dei professionisti moderni che cercano di ottimizzare il tempo lontano da casa. Che cos'è il Bleisure? Il bleisure rappresenta la fusione tra viaggi di lavoro e momenti di svago, la parola stessa rappresenta una crasi tra Business e Leisure. In pratica, i professionisti che si spostano per motivi lavorativi estendono la loro permanenza per scoprire la destinazione, coinvolgere la famiglia o semplicemente prendersi un momento di relax personale. Questo tipo di viaggio è diventato particolarmente popolare tra i millennial e i membri della Gen Z, che pongono un'enfasi crescente sul bilanciamento tra lavoro e vita privata. Secondo un rapporto di Statista, il mercato globale del bleisure potrebbe aumentare del 500% entro il 2033, passando da un valore attuale di 594 miliardi di dollari a una cifra stimata di 3,5 trilioni di dollari. Inoltre, negli Stati Uniti, circa il 60% dei viaggiatori d'affari include componenti leisure nei propri viaggi. Perché il Bleisure è diventato così Popolare? Le ragioni alla base della crescita del bleisure sono molteplici: Ottimizzazione del Tempo: I professionisti, spesso impegnati con agende serrate, trovano nel bleisure un'opportunità di sfruttare al meglio il tempo trascorso lontano da casa. Riduzione dello Stress: Integrare momenti di svago durante un viaggio di lavoro può aiutare a ridurre lo stress legato alle trasferte e migliorare il benessere generale. Connessione Emotiva con le Destinazioni: Visitare luoghi culturali, partecipare a eventi locali o semplicemente esplorare una città permette ai viaggiatori di stabilire una connessione più profonda con le destinazioni. Supporto delle Aziende: Sempre più aziende, comprese quelle che collaborano con TMC, stanno riconoscendo i benefici del bleisure per i dipendenti, adattando le loro policy per includere questa pratica. Secondo un sondaggio di Accor, più della metà degli europei prevede di aumentare le spese per i viaggi nel 2025, con un europeo su quattro intenzionato a intraprendere almeno un viaggio che unisca lavoro e svago. Destinazioni Bleisure Ideali per il 2025 Nel 2025, alcune destinazioni si distingueranno come particolarmente adatte ai viaggi bleisure grazie alla combinazione di infrastrutture business e attrazioni turistiche: Singapore: Conosciuta per i suoi centri congressi di livello mondiale, Singapore offre anche attrazioni straordinarie come i Gardens by the Bay e il Marina Bay Sands. Dubai: La città degli Emirati Arabi Uniti è perfetta per chi desidera unire riunioni di lavoro a esperienze indimenticabili nel deserto o sulle spiagge del Golfo Persico. Barcellona: La capitale catalana offre un mix di business center all'avanguardia e ricchezze culturali come la Sagrada Familia e il quartiere gotico. Tokyo: Tecnologia e tradizione si incontrano, rendendo Tokyo una destinazione ideale per il bleisure. Un altro studio di Deloitte rivela che il 58% dei travel manager prevede un aumento delle spese di viaggio aziendali nel 2025, con una crescita annuale fino al 15%, alimentata dalla crescente domanda di viaggi bleisure. Le Aziende e il Ruolo del Travel Management Organizzare viaggi bleisure può sembrare complesso, ma aziende come TMC, specializzate in Travel Management, rendono il processo semplice e personalizzato. Grazie a piattaforme innovative e a un team di esperti, TMC offre soluzioni per integrare i momenti leisure nei viaggi d'affari, garantendo la massima efficienza e soddisfazione per i dipendenti. Un aspetto fondamentale è la gestione delle spese: le aziende possono stabilire politiche chiare che distinguano i costi aziendali da quelli personali, un tema che TMC affronta con strumenti di monitoraggio avanzati e un supporto dedicato. Statistiche e Prospettive per il 2025 Alcuni dati significativi sul bleisure per il 2025: 85% delle aziende intervistate da TMC prevede di supportare i viaggi bleisure nelle proprie policy entro il prossimo anno. Il 40% dei viaggiatori d'affari dichiara che l’opzione bleisure è un fattore determinante nella scelta del datore di lavoro. Il 70% dei viaggi bleisure dura da due a tre notti, con una spesa media di 1.566 dollari, superiore a quella dei viaggi esclusivamente leisure. Secondo Euromonitor, si prevede che i viaggi blended genereranno una spesa di 300 miliardi di dollari entro il 2025. Questi numeri confermano che il bleisure è un mercato in crescita che richiede un’attenzione particolare da parte di aziende, operatori del turismo e professionisti del travel management. Come Prepararsi a un Viaggio Bleisure? Per sfruttare al massimo questa esperienza, è utile seguire alcune linee guida: Pianificazione Anticipata: Collaborare con un travel manager come TMC per organizzare spostamenti, alloggi e itinerari leisure. Chiarezza con l'Azienda: Discutere in anticipo le policy aziendali per assicurarsi che le spese leisure siano ben definite. Integrazione del Tempo: Identificare slot di tempo liberi nel programma di lavoro per dedicarsi allo svago senza compromettere gli impegni lavorativi. Il bleisure è molto più di una tendenza: rappresenta un cambiamento culturale nel modo in cui concepiamo i viaggi di lavoro. Grazie al supporto di realtà come TMC è possibile trasformare un viaggio professionale in un’esperienza arricchente, che migliora la qualità della vita dei dipendenti e rafforza la loro connessione con l'azienda. Il 2025 è ormai iniziato e il bleisure è destinato a consolidarsi come una delle modalità di viaggio più apprezzate. E tu, sei pronto a scoprire il mondo unendo lavoro e piacere?
In LFM, crediamo profondamente che il valore delle persone e il lavoro di squadra siano il cuore pulsante di ogni successo. Questa convinzione è alla base della nostra filosofia e ci guida in tutto ciò che facciamo. Con questo spirito, il nostro evento One Peak, One Team, tenutosi dal 12 al 14 dicembre 2024 a Saint Moritz, è stato molto più di un semplice viaggio: è stato un’esperienza che ha unito, ispirato e rafforzato il nostro team back office come mai prima d'ora. Ed è con grande piacere che vogliamo condividere con voi le vibes del nostro viaggio, perchè crediamo fortemente che da queste attività rivolte ai dipendenti si possa percepire tutto l'amore e l'attenzione al dettaglio che mettiamo in ogni nostro lavoro con i nostri partner. Il viaggio inizia L’aria era fresca e carica di aspettative quella mattina presto del 12 dicembre, quando tutti ci siamo ritrovati presso la sede di Via Giambellino. Alle 7:15 in punto, il pullman ha lasciato Milano, accompagnato da risate e chiacchiere che rispecchiavano l'entusiasmo per l'avventura che ci attendeva. La nostra destinazione finale? Saint Moritz, un luogo che prometteva paesaggi incantevoli e momenti indimenticabili. Dopo alcune ore di viaggio, siamo stati accolti con un caloroso Welcome Coffee, che ci ha subito fatto sentire a casa. Il programma del giorno era intenso ma stimolante: gli incontri ufficiali di LFM hanno rappresentato una preziosa occasione per condividere idee, discutere strategie e rafforzare la nostra visione comune per il futuro. Durante la pausa pranzo, tra un boccone e l’altro, abbiamo avuto modo di scambiare opinioni e rafforzare i legami personali, fondamentali nella nostra squadra. La giornata si è conclusa con una cena conviviale, un momento perfetto per rilassarsi e assaporare l'atmosfera unica della montagna. Ognuno indossava il suo abbigliamento invernale più elegante, rispettando il dress code ovviamente firmato LFM: Winter Season in the City con giacca LFM, perchè ogni dettaglio conta! Verso la cima L’avventura ci chiamava e, alle 9:00, siamo partiti per un emozionante tour in montagna. Camminare insieme tra paesaggi innevati e imponenti montagne è stato un momento che ha consolidato il nostro spirito di squadra. Ci siamo supportati a vicenda, condividendo sorrisi e parole di incoraggiamento mentre ci immergevamo nella natura incontaminata. La montagna è una metafora potente: rappresenta sfide, sacrificio e perseveranza, ma anche la soddisfazione di raggiungere la vetta insieme. E così, mentre avanzavamo tra i sentieri, non si trattava solo di scalare una montagna fisica, ma di rafforzare la nostra unione come team. La serata ha portato con sé un’altra magia: il “Flannel & Frost LFM Xmas Party” dove tutti noi vestiti in Total black con scarpe da neve, abbiamo celebrato insieme un anno di traguardi e successi, tra musica, brindisi e discorsi sentiti, si respirava un senso di appartenenza che è difficile descrivere a parole. Uniti per il futuro: L’ultima giornata è stata all'insegna di un altro team building che ha coronato l’intero evento. Ci siamo messi in gioco in una serie di sfide che hanno messo alla prova la nostra creatività, collaborazione e spirito di squadra. Immersi nella neve e avvolti dal paesaggio alpino, abbiamo scoperto nuovi lati di noi stessi e degli altri, rafforzando quel legame che ci rende una squadra davvero unica. Il viaggio di ritorno è stato un mix di stanchezza e soddisfazione: ognuno di noi portava con sé ricordi indimenticabili, amicizie e una rinnovata motivazione per affrontare il futuro. L’esperienza di One Peak, One Team non si è conclusa a Saint Moritz. Ha lasciato un segno profondo in ognuno di noi, ricordandoci che le sfide più grandi si affrontano meglio insieme. Come squadra, abbiamo dimostrato che l’unione e la collaborazione sono le chiavi per superare qualsiasi ostacolo e raggiungere le vette più alte. E ora, mentre guardiamo al futuro, ci sentiamo più forti e più uniti che mai. LFM non è solo un’azienda: è una famiglia, e ogni passo che facciamo insieme ci avvicina sempre più ai nostri obiettivi.
Nella suggestiva cornice di Aosta, il 4-5 Dicembre, LFM ha organizzato un evento che ha unito tecnologia, creatività e ispirazione: l’OPPO Crew Academy. Questo appuntamento esclusivo ha visto il management di OPPO incontrare la crew di creator per un workshop didattico e collaborativo, mirato ad alzare ulteriormente la qualità dei contenuti social. Un mix di linee guida strategiche, trend del momento e momenti hands-on ha trasformato questa giornata in un’esperienza formativa e creativa unica nel suo genere. Un Workshop di Eccellenza L’OPPO Crew Academy è stato concepito con un obiettivo chiaro: creare un punto di contatto diretto tra l’azienda e i content creator che ne rappresentano i prodotti e i valori sui social media. L’evento ha offerto l’opportunità ai creator di entrare in contatto con i responsabili del brand per apprendere le strategie comunicative, approfondire le linee guida visive e scoprire i trend più attuali e in hype nel mondo dei social media. Durante il workshop, il team OPPO ha messo in evidenza l’importanza di una narrazione autentica, capace di connettersi con il pubblico attraverso i valori del marchio. Si è parlato di storytelling emozionale, di estetica digitale e di come i social media siano uno strumento potente per costruire relazioni di lungo termine con i consumatori. L’incontro si è sviluppato in una serie di sessioni interattive, durante le quali i creator hanno avuto l’opportunità di confrontarsi direttamente con i rappresentanti del brand e tra loro, condividendo esperienze e tecniche per migliorare la propria capacità di raccontare storie. Isabella Lazzini, CMO di OPPO commenta Con la OPPO Academy vogliamo continuare sulla nostra linea strategica di comunicazione improntata più che sullo Storytelling, sullo Storyliving. Per noi è fondamentale creare contenuti autentici, e il miglior modo è farlo con chi i nostri prodotti li vive realmente nel quotidiano Focus sui Trend del Momento Uno dei punti cardine dell’OPPO Crew Academy è stato l’approfondimento sui trend più in hype nel mondo dei social media. Con l’algoritmo in continua evoluzione e l’esigenza di catturare l’attenzione in pochi secondi, rimanere aggiornati è essenziale per ogni creator. Tra i temi trattati, particolare attenzione è stata data alla crescente popolarità di video brevi e contenuti interattivi, capaci di coinvolgere il pubblico e creare un’esperienza immersiva. I creator hanno potuto esplorare nuove modalità per integrare questi trend nei propri contenuti, sfruttando le funzionalità innovative dei dispositivi OPPO. Il messaggio chiave? L’autenticità e la capacità di raccontare una storia rimangono al centro di ogni strategia vincente. Storyliving: Vivere i Prodotti OPPO Uno degli aspetti più innovativi dell’evento è stato il concetto di storyliving, un approccio che va oltre lo storytelling tradizionale. Se raccontare una storia significa condividerla, vivere una storia significa immergersi completamente in essa. Per i creator presenti, questo ha significato utilizzare i prodotti OPPO in situazioni reali, catturando non solo immagini e video, ma anche emozioni e esperienze. Durante il momento hands-on, i creator si sono impegnati in una serie di attività mirate a creare contenuti autentici e coinvolgenti, utilizzando i dispositivi OPPO per raccontare la loro esperienza in modo unico. La qualità delle fotocamere, l’innovazione tecnologica e il design elegante dei prodotti hanno giocato un ruolo chiave, offrendo infinite possibilità creative. Le sessioni di storyliving hanno permesso ai partecipanti di testare sul campo la potenza dei dispositivi, creando contenuti che rispecchiassero i valori di OPPO: innovazione, eleganza e connessione umana. Il Valore dell’Incontro L’OPPO Crew Academy ha rappresentato molto più di un semplice workshop. È stato un momento di connessione e crescita per tutti i partecipanti. Da una parte, OPPO ha avuto l’opportunità di rafforzare il legame con la propria community di creator, condividendo valori e strategie che guideranno la comunicazione futura. Dall’altra, i creator hanno potuto apprendere nuove competenze e trarre ispirazione per migliorare i propri contenuti, portando sui social una narrazione più coinvolgente e di qualità. Questi momenti di incontro e collaborazione sono fondamentali in un panorama sempre più competitivo, dove la capacità di differenziarsi passa attraverso la creatività e l’autenticità. Perché Aosta? La scelta di Aosta come location per l’evento non è stata casuale. Circondata dalle montagne e ricca di storia, Aosta ha offerto un’atmosfera unica, ideale per stimolare la creatività e favorire la concentrazione. La bellezza del paesaggio e l’energia della città hanno contribuito a rendere l’esperienza ancora più memorabile, offrendo ai creator uno sfondo perfetto per i loro contenuti. L’OPPO Crew Academy ad Aosta è stato un evento che ha incarnato l’essenza di ciò che significa essere parte di una community: collaborare, imparare e creare insieme. Grazie all'organizzazione di LFM e alla visione strategica di OPPO, questo appuntamento ha lasciato un segno tangibile, non solo nei contenuti prodotti dai creator, ma anche nella loro capacità di raccontare il mondo OPPO con uno stile unico e innovativo. Questo evento ha dimostrato come unire tecnologia, creatività e formazione possa generare un impatto reale, elevando la qualità della comunicazione e creando connessioni più autentiche con il pubblico. Un successo che, senza dubbio, segna solo l’inizio di nuovi e ambiziosi progetti futuri.
