In un mondo dove la tecnologia avanza a passi da gigante, il settore finanziario non è rimasto indietro. L'introduzione dell'intelligenza artificiale (AI) nel mondo della finanza ha rivoluzionato il modo in cui le aziende gestiscono i dati, interagiscono con i clienti e contrastano le frodi. Tra i pionieri di questa rivoluzione c'è Mastercard, un'azienda nota per la sua capacità di adattarsi e innovare. Il Viaggio di Mastercard verso l'AI Nata come una semplice società di carte di credito, Mastercard ha sempre cercato modi per migliorare la sicurezza e l'efficienza dei suoi servizi. Con l'avvento dell'AI, l'azienda ha visto un'opportunità unica per rafforzare la propria posizione nel settore finanziario. L'introduzione di tecnologie come il machine learning, il riconoscimento facciale, l'elaborazione del linguaggio naturale e l'analisi predittiva ha segnato l'inizio di una nuova era per Mastercard. Applicazione della tecnologia per combattere la frode finanziaria Nel contesto della finanza moderna, la frode rappresenta una minaccia costante e in evoluzione. Mastercard, nel suo sforzo di combattere questo fenomeno, ha adottato un approccio pionieristico integrando l'intelligenza artificiale nelle sue strategie di sicurezza. Questo non solo ha migliorato la capacità di rilevare le frodi, ma ha anche trasformato il modo in cui l'azienda interagisce con i clienti e i partner. Il cuore della lotta di Mastercard contro le frodi è rappresentato dalle sue piattaforme Decision Intelligence e AI Express. Queste piattaforme utilizzano il machine learning per analizzare pattern nei dati delle transazioni. Il sistema apprende dai modelli di acquisto dei clienti, tenendo conto di vari fattori come la frequenza e la localizzazione delle transazioni, i tipi di acquisti e le tendenze di spesa. Quando una transazione sembra fuori dall'ordinario, il sistema la segnala per ulteriori controlli. Ad esempio, se un cliente che di solito effettua acquisti in una specifica area geografica inizia improvvisamente a fare transazioni in un paese straniero, il sistema può flaggare quelle transazioni come potenzialmente fraudolente. Analogamente, se il sistema rileva acquisti insoliti che non corrispondono al modello comportamentale tipico del cliente, come l'acquisto di articoli di lusso inusuali, può segnalare la transazione per ulteriori indagini. Casi di Studio e Risultati Un caso di studio significativo che illustra l'efficacia di questo approccio si è verificato quando Mastercard ha identificato un modello di frode in cui piccole transazioni venivano effettuate ripetutamente in brevi periodi di tempo. Attraverso l'analisi predittiva, l'AI di Mastercard è stata in grado di identificare e bloccare queste transazioni prima che causassero perdite significative. Un altro esempio notevole è l'uso dell'AI per rilevare schemi di frode legati alla clonazione delle carte. L'AI ha analizzato i dati delle transazioni per identificare le anomalie che suggerivano la duplicazione e l'uso fraudolento delle informazioni della carta. Questa tecnologia non solo protegge i clienti da perdite finanziarie, ma migliora anche la fiducia dei consumatori nel sistema di pagamento. Inoltre, riduce il numero di transazioni legittime erroneamente bloccate, un fenomeno noto come falsi positivi, che può essere fonte di frustrazione sia per i clienti che per i commercianti. Ottimizzazione del Servizio Clienti con KAI, il Chatbot AI di Mastercard Mastercard ha portato la trasformazione digital ad un livello successivo con il lancio di KAI, un chatbot basato sull'AI. KAI non è solo un assistente digitale; è una rivoluzione nel modo in cui i clienti interagiscono con i servizi finanziari. Funzionamento di KAI KAI funziona sfruttando due tecnologie chiave dell'intelligenza artificiale: l'apprendimento automatico (machine learning) e l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP). Queste tecnologie permettono a KAI di comprendere e interpretare le richieste dei clienti in modo naturale e intuitivo. Quando un cliente contatta KAI tramite una piattaforma di messaggistica, il chatbot analizza la richiesta utilizzando l'NLP. Questo significa che può capire il linguaggio umano, sia scritto che parlato, e rispondere in modo appropriato. Ad esempio, se un cliente chiede: Quanto ho speso in ristoranti questo mese?, KAI analizza le parole chiave e il contesto della domanda per fornire una risposta accurata. Personalizzazione e Consigli Finanziari Una delle caratteristiche più innovative di KAI è la sua capacità di fornire assistenza personalizzata e consigli finanziari. Utilizzando i dati storici delle transazioni del cliente, KAI può offrire analisi e suggerimenti su come gestire meglio le finanze. Ad esempio, se un cliente mostra un modello di spese elevate in una certa categoria, come lo shopping online, KAI può suggerire modi per ridurre le spese o offrire alternative più economiche. Miglioramento dell'Esperienza Cliente L'esperienza cliente con KAI va oltre la semplice risposta alle domande. Il chatbot è progettato per apprendere dalle interazioni passate, migliorando costantemente la sua capacità di fornire risposte pertinenti e utili. Ad esempio, se un cliente chiede frequentemente informazioni sulle tariffe di transazione all'estero, KAI imparerà a fornire queste informazioni in modo più proattivo nelle future interazioni. Rissumendo l'uso di KAI porta a una serie di benefici per i clienti: Risposta immediata alle richieste: Un cliente che si trova all'estero e ha bisogno di sapere immediatamente i limiti di spesa della sua carta può ottenere una risposta in tempo reale senza dover attendere il servizio clienti tradizionale. Gestione delle disputa di transazione: Se un cliente rileva una transazione sospetta, può segnalarla a KAI, che avvierà automaticamente il processo di verifica e di risoluzione, riducendo i tempi di attesa e migliorando la sicurezza. Consigli per una gestione del credito efficace: Per i clienti che cercano di migliorare il proprio punteggio di credito, KAI può fornire consigli personalizzati su come gestire il debito e le scadenze di pagamento. KAI di fatto, rappresenta un passo significativo verso un servizio clienti più efficiente, personalizzato e reattivo. Mastercard, attraverso questa iniziativa, non solo migliora l'esperienza del cliente ma stabilisce anche un nuovo standard per l'interazione cliente-servizio nel settore finanziario. L'Impiego di Riconoscimento Facciale e Biometria per la Verifica dell'Identità da Parte di Mastercard Mastercard ha adottato una soluzione all'avanguardia integrando il riconoscimento facciale e altre tecnologie biometriche nei suoi sistemi di sicurezza. Questo approccio non solo rafforza la sicurezza ma aggiunge anche un livello di comodità e velocità nelle transazioni. Il riconoscimento facciale utilizzato da Mastercard si basa sul confronto delle caratteristiche facciali di un individuo con quelle memorizzate in un database sicuro. Quando un cliente effettua una transazione, può optare per l'autenticazione facciale anziché digitare un PIN o firmare una ricevuta. Questa tecnologia utilizza algoritmi avanzati per analizzare vari aspetti del volto, come la forma degli occhi, il naso, la bocca e la struttura ossea, garantendo che l'identità del titolare della carta venga confermata con precisione e rapidità. Oltre al riconoscimento facciale, Mastercard ha esplorato l'uso di altre forme di biometria, come le impronte digitali e l'iride scanning. Queste tecnologie offrono un ulteriore livello di sicurezza, poiché le caratteristiche biometriche sono uniche per ogni individuo e difficili da replicare o falsificare. Ad esempio, le carte di credito con sensori di impronte digitali permettono ai clienti di autenticare le transazioni con un semplice tocco, combinando sicurezza e praticità. L'adozione di queste tecnologie biometriche da parte di Mastercard presenta numerosi vantaggi. Per i clienti, offre una maggiore protezione contro il furto di identità e le frodi, poiché i dati biometrici sono estremamente difficili da duplicare. Inoltre, la verifica biometrica accelera il processo di pagamento, rendendolo più fluido e conveniente. Lato commercianti, invece, l'introduzione della biometria riduce il rischio di transazioni fraudolente, aumentando la fiducia nel processo di pagamento. Inoltre, la velocità e l'efficienza delle transazioni biometriche possono contribuire a ridurre le code e migliorare l'esperienza complessiva del cliente. Altre Applicazioni dell'AI nel Settore Finanziario: JP Morgan Chase e Bank of America L'adozione dell'intelligenza artificiale nel settore finanziario non è limitata a Mastercard. Altre grandi istituzioni, come JP Morgan Chase e Bank of America, stanno sfruttando l'AI per trasformare le loro operazioni e migliorare l'esperienza del cliente. JP Morgan Chase: Innovazione nell'Investimento e Analisi dei Rischi JP Morgan Chase, una delle banche più grandi al mondo, sta utilizzando l'AI in diversi modi innovativi. Una delle loro iniziative più significative è l'uso dell'AI nell'analisi degli investimenti. Con l'impiego di algoritmi di apprendimento automatico, la banca può analizzare grandi volumi di dati di mercato per identificare tendenze, prevedere movimenti di mercato e consigliare strategie di investimento più informate ai propri clienti. Un altro ambito in cui JP Morgan Chase impiega l'AI è l'analisi dei rischi. Utilizzando modelli predittivi sofisticati, la banca può valutare meglio il rischio di credito dei clienti, migliorando la precisione nella concessione di prestiti e nella gestione del rischio di credito. Questo non solo riduce le perdite dovute ai prestiti inadempienti, ma consente anche di offrire condizioni di prestito più favorevoli ai clienti meritevoli. Bank of America: Intelligenza Artificiale al Servizio del Cliente Bank of America ha intrapreso un percorso simile, integrando l'AI per migliorare il servizio clienti e l'efficienza operativa. La loro iniziativa più nota è Erica, un assistente virtuale basato sull'AI che aiuta i clienti nelle loro attività bancarie quotidiane. Erica può fornire aggiornamenti sul saldo del conto, suggerire modi per risparmiare denaro, e persino aiutare a gestire il budget. Inoltre, Bank of America utilizza l'AI per monitorare le transazioni e rilevare attività fraudolente, simile a quello che fa Mastercard. Utilizzando sistemi che apprendono dai modelli di transazione dei clienti, la banca può identificare rapidamente transazioni sospette e prevenire potenziali frodi. Verso un Futuro Finanziario Guidato dall'AI Le iniziative di JP Morgan Chase, Bank of America, Mastercard illustrano come l'AI stia diventando sempre più fondamentale nel settore finanziario. Dall'analisi degli investimenti alla gestione del rischio, dall'assistenza clienti alla prevenzione delle frodi, l'AI sta trasformando il modo in cui le banche operano e interagiscono con i loro clienti. Man mano che la tecnologia continua a evolversi, è probabile che vedremo un'ulteriore espansione delle sue applicazioni, portando a un settore finanziario più efficiente, sicuro e orientato al cliente.
A distanza di poche settimane dalla nostra prima masterclass sull' AI al servizio dell'impresa coordinata da Ye Seul Kim, Bullo e Lazzini, la LFM University ha iniziato a rilasciare una serie di articoli di aggiornamento sulle varie applicazioni dell'AI nei vari settori, per aiutare a comprendere meglio il fenomeno e ad esplorarne le varie opportunità. Oggi tratteremo dell'AI nel mondo dell'aviazione. L'aviazione, è infatti un settore che ha sempre abbracciato l'innovazione e che ora sta sperimentando una nuova rivoluzione grazie all'intelligenza artificiale (AI). Lufthansa, una delle compagnie aeree più rinomate a livello globale, sta guidando questa trasformazione, impiegando l'AI per ottimizzare le operazioni, migliorare la manutenzione e trasformare l'esperienza dei passeggeri. Lufthansa e l'AI tra Google Cloud e IBM Lufthansa, una delle principali compagnie aeree al mondo, ha riconosciuto l'enorme potenziale dell'intelligenza artificiale (AI) per rivoluzionare il settore dell'aviazione. In questo contesto, la compagnia ha avviato collaborazioni strategiche con colossi del calibro di Google Cloud e IBM, per integrare soluzioni AI avanzate nelle sue operazioni. La prima partnership, con Google Cloud, rappresenta un punto di svolta per Lufthansa, soprattutto nell'ottimizzazione delle rotte aeree. Utilizzando piattaforme di machine learning di Google Cloud, Lufthansa è in grado di elaborare e analizzare grandi volumi di dati meteorologici e di volo. Questo approccio consente non solo di prevedere con maggiore precisione le condizioni del vento lungo i percorsi di volo, ma anche di ridurre il consumo di carburante e i ritardi, garantendo così una maggiore efficienza operativa e un impatto ambientale ridotto. La capacità di adattare dinamicamente i percorsi di volo in base alle previsioni meteorologiche AI-augmented rappresenta un grande passo avanti nell'ottimizzazione delle operazioni aeree. La collaborazione tra Lufthansa e Google Cloud si è rivelata essenziale nell'affrontare una delle più grandi sfide del settore aeronautico: l'efficienza e la puntualità dei voli. Grazie all'impiego di algoritmi di machine learning avanzati forniti da Google Cloud, Lufthansa ha ottenuto un livello senza precedenti di analisi e interpretazione dei dati. La raccolta e l'analisi di dati meteorologici e di volo in tempo reale permettono alla compagnia aerea di anticipare e reagire rapidamente alle mutevoli condizioni meteorologiche. Uno degli aspetti più rivoluzionari di questa partnership è l'ottimizzazione del consumo di carburante. L'AI consente di calcolare percorsi di volo che riducono al minimo la resistenza del vento e sfruttano le correnti favorevoli, portando a una significativa riduzione del consumo di carburante. Questo non solo comporta un risparmio economico per la compagnia, ma contribuisce anche a ridurre l'impatto ambientale dei voli, in linea con gli obiettivi globali di sostenibilità. Oltre a migliorare l'efficienza del carburante, la capacità di prevedere accuratamente le condizioni meteorologiche lungo i percorsi di volo ha un impatto diretto sulla riduzione dei ritardi. I piloti e i pianificatori di volo possono utilizzare queste informazioni per evitare aree di turbolenza o condizioni meteorologiche avverse, garantendo voli più sicuri e puntuali. Questo non solo migliora l'esperienza complessiva dei passeggeri, ma rafforza anche la reputazione di Lufthansa come compagnia aerea affidabile e all'avanguardia. Guardando al futuro, il potenziale di questa partnership tra Lufthansa e Google Cloud va ben oltre l'ottimizzazione delle rotte aeree. L'applicazione di tecnologie AI in altri aspetti dell'operatività aeronautica, come la gestione del traffico aereo e la pianificazione strategica a lungo termine, potrebbe aprire nuove frontiere di efficienza e innovazione. La continua evoluzione dell'AI e il suo crescente impiego nel settore aeronautico promettono di trasformare ulteriormente il modo in cui viaggiamo, rendendo i voli più sicuri, più ecologici e più piacevoli per tutti i passeggeri. La seconda collaborazione invece, con IBM, ha aperto la strada a innovazioni significative in termini di manutenzione e esperienza del cliente. Utilizzando l'intelligenza artificiale per la manutenzione predittiva, Lufthansa Technik, la divisione di manutenzione della compagnia, sta rivoluzionando il modo di gestire la manutenzione degli aerei. Algoritmi avanzati di machine learning vengono impiegati per analizzare i dati provenienti dai sensori di bordo, consentendo di prevedere guasti potenziali prima che si verifichino. Questa proattività non solo aumenta la sicurezza, ma riduce anche i tempi di inattività degli aerei, migliorando l'efficienza operativa. In termini di esperienza del cliente invece, l'AI viene utilizzata per affinare i processi di imbarco e ridurre i tempi di attesa al check-in. Ad esempio, con l'ausilio di IBM Watson Machine Learning, Lufthansa è in grado di prevedere con maggiore precisione i tempi di imbarco, minimizzare i ritardi e garantire un'esperienza più fluida e piacevole per i passeggeri. Questo tipo di innovazioni non solo migliora la soddisfazione del cliente, ma rafforza anche la lealtà e la fiducia nel brand. La collaborazione tra Lufthansa e IBM ha significativamente elevato il livello di innovazione nel settore dell'aviazione, specialmente nel campo della manutenzione predittiva e dell'ottimizzazione dell'esperienza cliente. L'adozione dell'intelligenza artificiale da parte di Lufthansa Technik non si limita alla prevenzione dei guasti. Gli algoritmi di machine learning utilizzati sono in grado di ottimizzare l'intero programma di manutenzione, identificando le finestre di tempo ideali per le operazioni di manutenzione in modo da minimizzare l'impatto sulle operazioni di volo. Questo approccio data-driven alla manutenzione non solo migliora la sicurezza e l'affidabilità delle flotte aeree, ma consente anche un notevole risparmio in termini di costi e risorse, massimizzando l'efficienza operativa della compagnia aerea. Sul fronte dell'esperienza cliente, l'impiego di IBM Watson Machine Learning ha trasformato i processi di imbarco e check-in. L'AI non solo prevede i tempi di imbarco, ma analizza anche una vasta gamma di variabili, come i flussi di passeggeri, le condizioni meteorologiche e le preferenze dei clienti, per personalizzare e ottimizzare l'intero percorso del passeggero. Per esempio, grazie all'AI, Lufthansa può ora gestire in modo più efficiente l'assegnazione dei gate, riducendo il tempo di trasferimento dei passeggeri e migliorando la puntualità dei voli. Inoltre, le tecnologie AI hanno permesso di sviluppare sistemi di assistenza personalizzata, come chatbot e assistenti virtuali, che possono fornire ai passeggeri informazioni in tempo reale, suggerimenti personalizzati e supporto immediato. Questi strumenti AI migliorano significativamente l'accessibilità e la comodità dei servizi di viaggio, contribuendo a creare un'esperienza utente altamente soddisfacente. L'integrazione dell'AI da parte di Lufthansa, in collaborazione con IBM così come quella con Google Cloud, non si limita alle applicazioni attuali; apre anche le porte a nuove possibilità futuristiche. Mentre la tecnologia continua a evolversi, possiamo aspettarci che Lufthansa esplori ulteriori applicazioni dell'AI, come la personalizzazione dei servizi a bordo, la gestione avanzata del traffico aereo e la pianificazione ottimizzata delle rotte. Questa costante innovazione garantirà che Lufthansa rimanga all'avanguardia nel settore aeronautico, offrendo un servizio eccezionale e una sicurezza impareggiabile. Questa sinergia tra tecnologia avanzata e operazioni aeronautiche apre nuove strade per l'innovazione e la crescita nel settore dell'aviazione.
Quest'anno, è stato l'anno di Barbie, che si è dimostrata essere non solo una bambola, ma un vero e proprio fenomeno culturale in grado di abbracciare moda, stile, e influenze pop. La Divisione Eventi di LFM ha catturato questo hype e ha creato una serie di eventi straordinari, spaziando da New York, Roma e Milano, organizzando un format che ha saputo coinvolgere, emozionare e divertire, sfruttando anche un momento importante per l'azienda il compleanno della co-founder Jasmine Ferraris. Il Fascino Senza Tempo di Barbie Barbie è più di una semplice bambola; è un'icona che ha influenzato generazioni. Dal suo debutto nel 1959, Barbie è diventata un simbolo di moda e auto-espressione. Nel 2023, il mondo ha assistito al lancio del tanto atteso film di Barbie, un evento che ha segnato una nuova era per questa iconica figura culturale. Questo film, diretto dalla talentosa Greta Gerwig, non è stato solo un trionfo cinematografico, ma ha anche ridefinito Barbie come un simbolo di empowerment, creatività e diversità. Con un cast stellare che include Margot Robbie e Ryan Gosling, il film ha presentato una varietà di personaggi che incarnano diversi aspetti e valori associati al brand Barbie. Dal punto di vista del merchandising e del marketing, il film ha generato un enorme interesse, traducendosi in un incremento significativo delle vendite di bambole Barbie e prodotti correlati, così come in collaborazioni di moda e lifestyle ispirate al film. Le cifre al botteghino, che hanno raggiunto un impressionante totale di 1,441 miliardi di dollari a livello mondiale, testimoniano non solo il successo commerciale, ma anche la capacità del film di toccare il cuore di un pubblico globale, instaurando un dialogo rilevante su temi come l'autostima, l'ambizione e l'inclusività. L'impatto del film di Barbie del 2023 si estende ben oltre l'intrattenimento, influenzando tendenze culturali e sociali e riaffermando il ruolo di Barbie come icona influente e ispiratrice nel 21° secolo. Il Format degli Eventi Barbie firmato LFM a New York Sotto la visione illuminata di Jasmine Ferraris, co-fondatrice di LFM, che quest'anno nel mese di Novembre ha festeggiato il compleanno, la divisione EVENTI LFM ha preso l'essenza di Barbie e del trend in super hype generato dal film, e l'ha trasformato in una serie di eventi memorabili che sono diventati occasioni di celebrazione delle creatività e della diversità. Il format, è stato presentato sia a New York, che a Roma e Milano ed è stato un trionfo di balli, artisti, colore Pink e decorazioni tutto in perfetto Barbie style. La Barbie Experience NewYorkese firmata LFM è stata un trionfo di Rosa: dalla Hammer Limousine, all'allestimento nel Rooftop del più prestigioso grattacielo Newyorkese, alle Barbie e Ken artisti che hanno intrattenuto gli ospiti con Musical coinvolgenti, tutti i dettagli sono stati curati in maniera maniacale. Hammer Limousine Rosa Allestimento serata Barbie Allestimento photoboot Barbie e i due co-founder LFM New York è la terza città dopo Milano, Roma che ha accolto gli uffici LFM SPA inaugurati, insieme a quelli di Dubai, proprio quest'anno. Gli uffici LFM si trovano in una parte centralissima della città, al 71 di Vanderbilt Avenue. L'apertura a New York e Dubai rappresenta un momento importante per la società, che oggi è in forte spinta sul mercato internazionale. La Barbie Experience a Milano e Roma Il DNA Italiano contraddistingue da sempre la società LFM pertanto il format di Barbie non poteva mancare anche in Italia dove ha debuttato anche a Milano presso il locale Piperita. L'occasione è stata quella del team building a tema Barbie che la società ha organizzato per i suoi dipendenti, dove Ballerine, cantanti e una scenografia tutta Rosa hanno saputo creare un'atmosfera unica e divertente. Evento milanese Format Barbie Evento milanese Format Barbie Evento milanese Format Barbie Allestimento Barbie Format Roma Allestimento Barbie Format Roma LFM e il Futuro degli Eventi a Tema Gli eventi a tema rappresentano una strategia di marketing dinamica e coinvolgente, fondamentale per creare esperienze memorabili e risonanza emotiva con il pubblico. L'arte di creare un evento intorno a un tema specifico, come può essere un personaggio iconico o un trend culturale come quello di Barbie, si basa sulla capacità di catturare l'essenza di quel tema e trasformarlo in un'esperienza viva e tangibile. Questo approccio permette alle marche di connettersi con il pubblico a un livello più profondo, capitalizzando sugli interessi e passioni attuali. Nel marketing moderno, è fondamentale sfruttare gli hype e i trend del momento, in quanto offrono l'opportunità di essere rilevanti, attuali e di spicco nel dialogo culturale. Gli eventi a tema possono servire come potenti catalizzatori per generare buzz, aumentare l'engagement e rafforzare l'identità del brand, rendendoli strumenti essenziali nel repertorio di ogni marketer. Guardando al futuro, LFM prevede di continuare a spingere i confini del marketing eventi, ed in particolare gli eventi a tema. Con l'esperienza e il successo degli eventi Barbie alle spalle, e in generale grazie agli anni di lavoro nel settore eventi, l'agenzia si sta già preparando con format di eventi in grado di stupire il proprio pubblico. Rimanete sintonizzati se volete scoprire le prossime novità firmate LFM!!
A distanza di poche settimane dalla nostra prima masterclass sull' AI al servizio dell'impresa coordinata da Ye Seul Kim, Bullo e Lazzini, la LFM University ha iniziato a rilasciare una serie di articoli di aggiornamento sulle varie applicazioni dell'AI nei vari settori, per aiutare a comprendere meglio il fenomeno e ad esplorarne le varie opportunità. Oggi tratteremo dell'AI nel mondo dell'intelligenza artificiale applicata all'intrattenimento, un mondo in cui LFM opera da anni essendo al fianco di grandi partner come Warner, Disney e molti altri. L'AI nell'entertainment Nel mondo in rapida evoluzione della tecnologia, l'intelligenza artificiale (AI) emerge come una forza rivoluzionaria, specialmente nel settore dell'intrattenimento. Le sue applicazioni variano dalla creazione di contenuti personalizzati alla trasformazione di esperienze interattive. Al centro di questa rivoluzione, troviamo la Walt Disney Company, un colosso dell'intrattenimento che da decenni incanta il pubblico di tutte le età. La Disney ha abbracciato l'AI non solo per migliorare l'efficienza operativa, ma anche per creare esperienze immersive e magiche per i suoi ospiti. In questo appuntamento del Blog LFM, esploriamo in che modo l'AI sta modellando il futuro dell'intrattenimento in Disney, analizzando i benefici, le sfide e le implicazioni etiche di questa nuova frontiera tecnologica. DisneyWORLD & L'AI La Disney ha sempre puntato sull'innovazione. Dai primi giorni di animazione tradizionale fino all'era digitale, l'azienda ha continuato a spingere i confini della tecnologia. L'incorporazione dell'AI nelle loro operazioni segna un altro capitolo in questa storia di innovazione e vale quindi la pena comprenderne a fondo le meccaniche. Disney World utilizza una vasta gamma di tecnologie AI, inclusa la visione computerizzata e il machine learning, per migliorare l'esperienza dei visitatori e ottimizzare le operazioni interne. Queste tecnologie permettono di creare interazioni quasi umane con i personaggi e di rendere più efficiente il processo creativo. Gli obiettivi strategici di Disney con l'uso dell'AI includono: #Interazionepotenziata: Creare esperienze immersive per i visitatori, rendendo i personaggi più realistici e interattivi. #CustomerEngagement: Migliorare l'ingaggio dei clienti attraverso esperienze personalizzate e interazioni memorabili. #Produttività: Aumentare l'efficienza nel processo di produzione di contenuti. #Proprietàintellettuale: Proteggere e valorizzare la proprietà intellettuale attraverso l'innovazione tecnologica. Vediamo meglio di cosa si tratta. Baby Groot: Un Personaggio Animato dal machine learning Nel cuore pulsante delle attrazioni di Disney World, un piccolo personaggio ha catturato l'immaginazione e il cuore dei visitatori: Baby Groot, il membro più giovane e adorabile dei Guardiani della Galassia dell'universo cinematografico Marvel. Questo personaggio, che ha debuttato con un misto di innocenza e coraggio, è diventato rapidamente un favorito dei fan, simboleggiando una nuova era di intrattenimento interattivo e tecnologico. L'integrazione dei personaggi Marvel nelle esperienze di Disney World ha segnato un significativo cambiamento nel modo in cui il parco a tema ha iniziato a coinvolgere i suoi ospiti. L'ingresso di Baby Groot, in particolare, non è solo una testimonianza dell'amore per i personaggi Marvel, ma anche un esempio lampante di come il machine learning stiano ridefinendo l'esperienza di intrattenimento. Queste tecnologie avanzate sono state impiegate per portare alla vita le interazioni con Baby Groot in modi che prima erano impossibili. Attraverso l'uso di animatronica sofisticata, i personaggi possono ora muoversi e reagire in modi che sembrano straordinariamente realistici. La realtà aumentata aggiunge un altro strato di immersione, permettendo ai visitatori di interagire con il mondo di Groot in modi che sfumano i confini tra realtà e fantasia. Forse l'aspetto più sorprendente è l'uso di sistemi interattivi di riconoscimento vocale e comportamentale che permettono a Baby Groot di interagire in tempo reale con i visitatori. Questo non solo rende ogni esperienza unica, ma crea anche un legame personale tra il personaggio e i fan, rendendo la visita a Disney World un'esperienza indimenticabile. Ma Baby Groot non è l'unico esempio. D3-09: Un'Esperienza Interattiva con il Droide potenziato da AI Nell'universo di Star Wars, i droidi hanno sempre giocato un ruolo fondamentale, affascinando i fan di tutte le età con le loro personalità uniche e le loro capacità tecniche. Allo Star Wars: Galactic Starcruiser di Disney World, questa fascinazione prende vita in un modo completamente nuovo e interattivo attraverso il droide D3-09. Questo non è solo un'altra attrazione, ma un esempio vivente di come l'intelligenza artificiale (AI) stia ridefinendo l'esperienza di intrattenimento tematico. D3-09 non è un semplice droide animatronico, ma un compagno interattivo alimentato da una sofisticata AI. Una volta a bordo del Galactic Starcruiser, i visitatori si trovano immersi in un'avventura che trascende i confini della tradizionale esperienza a tema. D3-09 non si limita a rispondere alle domande dei passeggeri sull'astronave; impara da loro, adattando il suo comportamento e le sue risposte in base alle interazioni precedenti. Questo livello di personalizzazione, in precedenza inimmaginabile, è ora una realtà grazie ai progressi dell'AI. La vera magia di D3-09 sta nella sua capacità di cambiare e crescere in base alle esperienze con gli ospiti. Ogni interazione con il droide è unica, poiché raccoglie dati e apprende in tempo reale, fornendo risposte e reazioni sempre più affinate. Questo crea un senso di connessione personale tra i visitatori e D3-09, rendendo ogni viaggio sulla Galactic Starcruiser un'esperienza unica. FRAN: Rivoluzionare il Re-aging Digitale Nell'industria cinematografica, il ringiovanimento o l'invecchiamento digitale degli attori è sempre stato una sfida tecnologica e artistica. Recentemente, Disney ha compiuto un salto evolutivo in questo campo con lo sviluppo di un modello di intelligenza artificiale noto come Face Re-aging Network (FRAN). Questo strumento rappresenta una svolta significativa nella visione computerizzata e nel machine learning, cambiando radicalmente il modo in cui i film gestiscono il re-aging digitale. Prima dell'avvento di FRAN, il processo di ringiovanimento o invecchiamento digitale richiedeva un'intensa modifica manuale di ogni singolo fotogramma, un compito che richiedeva non solo un'enorme quantità di tempo ma anche un considerevole investimento in termini di risorse umane e finanziarie. FRAN, tuttavia, semplifica questo processo in modo rivoluzionario, consentendo agli artisti di effettuare queste modifiche in modo più efficiente e realistico. La tecnologia dietro FRAN si basa su algoritmi avanzati di machine learning che analizzano e comprendono le caratteristiche facciali in modi che prima erano impossibili. Questo sistema permette di modificare l'età percepita di un volto in modo realistico, mantenendo l'integrità espressiva e le peculiarità uniche dell'attore. In pratica, FRAN può alterare l'aspetto di un attore per renderlo più giovane o più anziano, senza perdere quei dettagli sottili che rendono ogni volto unico. Un altro aspetto rivoluzionario di FRAN è il suo impatto sul processo di post-produzione. Con la capacità di eseguire re-aging in modo più rapido ed efficiente, i tempi di produzione possono essere significativamente ridotti. Questo non solo consente un risparmio di tempo, ma riduce anche i costi associati alla post-produzione, rendendo il processo più accessibile e flessibile. L'impiego di FRAN ha anche implicazioni creative. Gli artisti ora hanno più libertà per esplorare diverse epoche della vita di un personaggio senza i limiti imposti dalle precedenti tecniche di re-aging. Questo apre nuove possibilità narrative, permettendo di raccontare storie più complesse e sfaccettate che spaziano attraverso diverse fasce d'età. Impatto dell'AI sul Processo Creativo e le Sue Implicazioni L'integrazione dell'AI nel processo creativo ha il potenziale di trasformare radicalmente il modo in cui vengono prodotti i contenuti. Mentre offre straordinarie opportunità di innovazione, solleva anche questioni riguardanti l'originalità e l'autenticità. Nel caso di Disney, l'AI aiuta a creare esperienze che sembrano magiche, ma ciò potrebbe anche significare una minore dipendenza dalla creatività umana. Un tema caldo nel dibattito sull'AI nel settore dell'intrattenimento è infatti proprio quello dell'impatto sul lavoro. La paura che l'AI possa sostituire i lavoratori umani è palpabile, come dimostra lo sciopero di Hollywood, dove emergono preoccupazioni sul potenziale spostamento del lavoro dalle mani degli artisti a quelle delle macchine. C'è anche il timore che la dipendenza dall'AI possa in qualche modo ridurre la qualità e la creatività dei contenuti prodotti, nonostante le efficienze che offre. Riflessioni e Prospettive Future Mentre l'AI offre straordinarie opportunità di innovazione, solleva anche importanti questioni etiche. Il settore deve trovare un equilibrio tra sfruttare i vantaggi dell'AI e proteggere i posti di lavoro, mantenendo al contempo un alto livello di creatività e originalità nei contenuti prodotti. L'AI ha il potenziale di trasformare ulteriormente il settore dell'intrattenimento, offrendo esperienze sempre più personalizzate e immersive. Tuttavia, le aziende devono navigare attentamente tra le opportunità e le sfide che questo presenta, specialmente in termini di impatto sul lavoro e sulla creatività. È importante considerare se l'uso dell'AI da parte di Disney e di altre aziende sia davvero incentrato sull'arricchimento delle esperienze dei consumatori o se sia principalmente un mezzo per ridurre i costi e aumentare l'efficienza. Come potrebbe l'AI plasmare ulteriormente il futuro dell'intrattenimento? E quale sarà il suo impatto a lungo termine sul lavoro creativo? So what?? L'integrazione dell'AI nel settore dell'intrattenimento, guidata da aziende come Disney, apre un mondo di possibilità. Mentre le innovazioni in questo campo offrono esperienze immersive e coinvolgenti, sollevano anche importanti domande sul futuro del lavoro creativo e sull'equilibrio tra innovazione tecnologica e autenticità umana. L'AI ha il potenziale di migliorare non solo come consumiamo l'intrattenimento, ma anche come lo creiamo. Tuttavia, rimane fondamentale mantenere una discussione aperta sull'impatto etico e pratico di queste tecnologie, garantendo che la magia della creatività umana continui a essere al centro dell'esperienza dell'intrattenimento.
A distanza di poche settimane dalla nostra prima masterclass sull' AI al servizio dell'impresa coordinata da Ye Seul Kim, Bullo e Lazzini, la LFM University ha iniziato a rilasciare una serie di articoli di aggiornamento sulle varie applicazioni dell'AI nei vari settori, per aiutare a comprendere meglio il fenomeno e ad esplorarne le varie opportunità. Oggi tratteremo dell'AI nel mondo Retail, settore caro a LFM Spa, avendo lavorato nel corso degli anni con prestigiosi marchi che operano in questo mondo. In tempi recenti, il volto del retail sta subendo una trasformazione importante, guidata da colossi come Amazon, che sfruttano tecnologie avanzate per ridefinire l'esperienza di acquisto. Al centro di questo cambiamento c'è la fusione di Intelligenza Artificiale (IA) e creatività, che non solo semplificano le transazioni, ma spingono anche i limiti di ciò che è possibile nel retail. Oggi tratteremo di questo business case e parleremo in particolare di applicazioni evolute di tecnologia con particolare riferimento a: Computer vision, Generative AI , Machine learning, Biometrics, Optical engineering. I tre aspetti chiave della rivoluzione digitale nel retail Nel panorama retail moderno, l'avvento dell'Intelligenza Artificiale (IA) sta delineando una nuova era di convenienza e innovazione. I tre aspetti cruciali da tenere a mente mentre ci avventuriamo in questa rivoluzione digitale sono: L'identità BIOMETRICA L'aumento della COMODITA' L'AI che potenzia l'AI L'identità Biometrica nel Retail per esperienze più intuitive Nell'ambito del retail, l'identità biometrica sta emergendo come una soluzione chiave per elevare l'esperienza del cliente a nuovi livelli di comodità e personalizzazione. La biometria, che include il riconoscimento delle impronte palmari, facciali o delle impronte digitali, consente una serie di interazioni senza attriti che eliminano molte delle tradizionali complicazioni associate all'acquisto in negozio. Ci sono piattaforme che permettono ai clienti di associare le loro informazioni di pagamento a una scansione del palmo, consentendo loro di entrare, fare acquisti e uscire dal negozio con un'efficienza senza precedenti, tutto senza dover tirare fuori portafogli o smartphone. Questa transizione fluida riduce notevolmente i tempi di attesa, soprattutto durante le ore di punta, migliorando la soddisfazione del cliente e incentivando la fedeltà al marchio. Inoltre, l'identificazione biometrica può offrire ai dettaglianti una comprensione più profonda delle abitudini di acquisto dei clienti, permettendo una personalizzazione più efficace delle offerte e delle promozioni. Allo stesso tempo, l'identità biometrica può anche migliorare la sicurezza delle transazioni, riducendo il rischio di frodi e garantendo ai clienti una tranquillità aggiuntiva mentre fanno acquisti. L'aumento della comodità L'innovazione nel settore retail sta raggiungendo nuove vette, rendendo l'esperienza di acquisto in negozio più fluida e senza attriti. Ora, è possibile entrare in un negozio, selezionare gli articoli desiderati e uscire senza la necessità di attendere in fila per il checkout. Questa rivoluzione è resa possibile grazie a una sofisticata rete di telecamere, sensori e algoritmi che tracciano in tempo reale i movimenti e le interazioni dei visitatori all'interno del negozio, registrando gli articoli selezionati e monitorando l'uscita dei clienti. Questa tecnologia non solo elimina le lunghe attese, tipiche dell'esperienza di acquisto tradizionale, ma offre anche ai clienti una libertà e un'autonomia senza precedenti, permettendo loro di gestire il tempo a proprio piacimento. Inoltre, il monitoring accurato delle selezioni di articoli aiuta a prevenire potenziali perdite e furti, fornendo al contempo dati preziosi ai rivenditori sul comportamento dei clienti e sulle preferenze di acquisto. Questo nuovo modello di shopping, sta ridisegnando il panorama del retail, rendendo l'acquisto un'esperienza più piacevole, efficiente e centrata sul cliente. Si tratta di un passo avanti entusiasmante verso un futuro retail più tecnologicamente integrato e orientato al consumatore, dove la comodità e l'efficienza sono al centro dell'esperienza di acquisto. L'AI che potenzia l'AI L'Intelligenza Artificiale (IA) sta entrando in una fase rivoluzionaria, dove l'IA contribuisce a potenziare ulteriormente l'IA: attraverso l'uso dell'IA generativa, è ora possibile creare dati sintetici che servono a formare e affinare modelli IA più robusti, adatti a una moltitudine di casi d'uso nel settore retail. Questa evoluzione tecnologica non solo apre nuove frontiere nell'ambito dell'analisi predittiva e dell'automazione, ma anche nel fornire esperienze cliente più fluide e personalizzate. L'IA generativa, creando scenari di dati ricchi e variati, aiuta i sistemi IA a comprendere meglio e ad adattarsi a una gamma più ampia di situazioni e comportamenti dei clienti, migliorando così l'efficienza e l'efficacia delle interazioni nel mondo del retail. Ad esempio, potrebbe migliorare la gestione degli inventari, la personalizzazione delle offerte e l'efficienza del servizio clienti. Questo avvicinamento tra tecnologia e umanità nel settore retail suggerisce un futuro in cui l'esperienza d'acquisto diventa più intuitiva, reattiva e centrata sulle esigenze e desideri individuali dei clienti. L'intreccio dell'IA generativa con l'IA operativa rappresenta dunque un passo avanti significativo verso un'era retail più avanzata e personalizzata, dove la tecnologia serve a intensificare l'umanità dell'esperienza di acquisto, piuttosto che a soppiantarla. Perchè Amazon è un punto di riferimento Amazon, un gigante riconosciuto nel mondo dell'e-commerce, si distingue anche come una forza motrice nel dominio tecnologico, con una presenza imponente nel settore del cloud computing. La sua audacia nel pionieristico intreccio tra tecnologia e retail ha non solo stabilito un benchmark industriale, ma ha anche aperto la via a nuovi orizzonti di innovazione per gli altri attori del settore. Gli sforzi di Amazon vanno ben oltre la semplice vendita online; l'azienda ha abbracciato una visione olistica che mira a reimmaginare l'intera esperienza di acquisto, integrando soluzioni tecnologiche avanzate per rendere lo shopping più intuitivo, rapido e conveniente. Attraverso iniziative rivoluzionarie come Amazon Go e Amazon One, ha introdotto al mondo il concetto di negozi senza cassieri e transazioni basate su identificazione biometrica, rispettivamente. Queste innovazioni rappresentano non solo un salto quantico in termini di convenienza per il cliente, ma evidenziano anche la capacità di Amazon di guidare il settore retail verso un futuro digitale. La sua continua esplorazione delle potenzialità dell'intelligenza artificiale e dell'apprendimento automatico si manifesta anche nel modo in cui ha potenziato la logistica, la gestione degli inventari e l'engagement del cliente, stabilendo così un modello robusto che molti altri cercano ora di emulare. In questo panorama in evoluzione, Amazon emerge non solo come un venditore, ma come un innovatore tecnologico, segnando il percorso per un futuro retail più interconnesso e centrato sul consumatore. Amazon One & il Just walk out: tecnologie applicate e migliorare dall'AI generativa Amazon One epitomizza l'essenza di un'esperienza di acquisto senza contatto permettendo ai clienti di lasciare portafogli e telefoni a casa, e invece, utilizzare il palmo per le transazioni. Impiegando la luce infrarossa, Amazon One scansiona il palmo, crea una firma unica collegata a una carta di credito o un account Amazon, semplificando così il processo di acquisto. Your palm is all you need è come presentano il servizio, facendo capire la grande intuitività del processo di acquisto. Inoltre, la tecnologia Just Walk Out (JWO) degli store Amazon Go rivoluziona l'esperienza di acquisto convenzionale. Qui, i clienti possono semplicemente entrare, prendere gli articoli di cui hanno bisogno, ed uscire senza il fastidio di fare la coda o effettuare il checkout. Questa esperienza senza soluzione di continuità è alimentata da una combinazione di telecamere, sensori, algoritmi e tecnologia di computer vision che monitora meticolosamente le attività dei clienti all'interno del negozio. La potenza dell'IA generativa migliora ulteriormente queste tecnologie. I team di ricerca di Amazon hanno sfruttato l'IA generativa per creare dati sintetici, che hanno notevolmente migliorato la robustezza della tecnologia Just Walk Out e Amazon One. Generando immagini e clip video sintetiche, il sistema è stato addestrato a gestire casi d'uso complessi, amplificando così la sua efficacia. Alcuni contrattempi da non sottovalutare L'idea dell'IA che crea altra IA pone preoccupazioni sulla stabilità. Sebbene l'esercizio di Amazon mostri il potenziale, ci sono stati alcuni contrattempi che non vanno sottovalutati. Le complessità nella convalida dell'IA generativa, specialmente con tipi di dati complessi come testo e immagini, spesso pongono sfide. Inoltre, le minacce incombenti dell'ereditarietà del pregiudizio e dell'infrazione della privacy sono osservazioni pertinenti in questo sforzo. Altri esempi nel retail L'onda dell'innovazione guidata dall'Intelligenza Artificiale (IA) nel settore retail va ben oltre i confini di Amazon, mostrando come la tecnologia possa essere un catalizzatore per il cambiamento su una scala più ampia. Per esempio, Walmart, un altro colosso del retail, ha abbracciato la rivoluzione dell'IA introducendo una soluzione innovativa per mantenere gli scaffali sempre riforniti. Questo approccio basato sull'IA permette una gestione degli inventari più precisa e tempestiva, assicurando che gli articoli più venduti siano sempre disponibili, migliorando così la soddisfazione del cliente e ottimizzando le operazioni di magazzino. Parallelamente, Lowes ha portato l'IA direttamente ai corridoi dei suoi negozi attraverso l'implementazione del LoweBot. Questo assistente robotizzato aiuta i clienti a trovare ciò che cercano nel negozio, fornendo informazioni dettagliate sui prodotti e guidandoli attraverso gli scaffali. Il LoweBot rappresenta un esempio eloquente di come l'IA possa migliorare l'esperienza del cliente, rendendo lo shopping più efficiente e meno stressante. Queste iniziative evidenziano la versatilità e l'ampio spettro di applicazioni dell'IA nel settore retail. Che si tratti di ottimizzare la gestione degli inventari o di fornire assistenza ai clienti in modo interattivo e informativo, l'IA sta emergendo come una forza trainante per il miglioramento e l'innovazione. Il panorama del retail si sta evolvendo rapidamente, con aziende che sfruttano l'IA per creare esperienze di acquisto più intuitive, efficienti e soddisfacenti. Questi sviluppi sottolineano l'incredibile potenziale dell'IA nel plasmare il futuro del retail, promettendo un'era di maggiore personalizzazione, efficienza e, soprattutto, di maggiore centratura sul cliente in ogni aspetto dell'esperienza di acquisto. Attenzione. Non è tutto oro quello che luccica! L'innovazione nel settore retail, pur portando notevoli vantaggi in termini di efficienza e comodità, solleva anche importanti questioni relative alla sicurezza e alla prevenzione dei crimini. La crescente tendenza verso negozi senza cassieri, sebbene rivoluzionaria, pone sotto i riflettori la questione della fattibilità di tali modelli in un contesto di crescente criminalità nel retail. L'assenza di supervisione umana potrebbe, teoricamente, facilitare il taccheggio e altre attività criminose all'interno dei negozi. Questo scenario potrebbe rappresentare una sfida significativa per i rivenditori, che devono bilanciare l'innovazione con la necessità di mantenere un ambiente commerciale sicuro e regolamentato. D'altro canto, la tecnologia stessa potrebbe offrire delle soluzioni. I sistemi di monitoraggio avanzati, che incorporano telecamere ad alta risoluzione, sensori sofisticati e algoritmi di riconoscimento, potrebbero fungere da deterrente efficace contro attività criminose. Questi sistemi possono identificare e tracciare i movimenti sospetti in tempo reale, fornendo un livello di sorveglianza che, in alcuni casi, potrebbe superare quella umana. Inoltre, l'archiviazione e l'analisi dei dati raccolti potrebbero contribuire a una migliore comprensione e prevenzione delle dinamiche criminose nei negozi. Il dibattito su queste tematiche è complesso e richiede un esame approfondito che tenga conto delle implicazioni etiche, legali e sociali. La sicurezza nel retail del futuro potrebbe richiedere un approccio olistico che integri l'innovazione tecnologica con strategie di prevenzione dei crimini ben ponderate. Invitiamo una riflessione collettiva su questi aspetti cruciali e vi esortiamo a condividere le vostre opinioni e esperienze nei commenti qui sotto, contribuendo così a un dialogo costruttivo che possa guidare il settore verso soluzioni sostenibili e responsabili. Continuateci a seguire! Continueremo a pubblicare aggiornamenti su queste tecnologie e sull'utilizzo dell'AI. Stay tuned!
A distanza di poche settimane dalla nostra prima masterclass sull' AI al servizio dell'impresa coordinata da Ye Seul Kim, Bullo e Lazzini, la LFM University ha iniziato a rilasciare una serie di articoli di aggiornamento sulle varie applicazioni dell'AI nei vari settori, per aiutare a comprendere meglio il fenomeno e ad esplorarne le varie opportunità. Oggi tratteremo dell'AI nel mondo degli avatar, servizio che LFM ha iniziato ad offrire ai suoi clienti da quest'anno riscontrando grande interesse. L'elevata tecnologia che nasconde un AVATAR Gli avatar digitali stanno guadagnando terreno in numerosi settori grazie alla loro capacità di fornire interazioni personalizzate e immersive. La creazione di un avatar digitale coinvolge diverse tecnologie avanzate. Inizialmente, la modellazione 3D è impiegata per creare una rappresentazione digitale realistica dell'avatar, utilizzando software specializzati. La texture mapping viene poi utilizzata per applicare dettagli superficiali all'avatar, come colori e texture. Per animare l'avatar, vengono utilizzate tecniche di animazione computerizzata, che possono includere la cattura del movimento per ottenere movimenti naturali e fluidi. La sintesi vocale (TTS) e il riconoscimento vocale sono tecnologie chiave per permettere agli avatar di parlare e interagire in modo naturale. L'intelligenza artificiale (IA) e il machine learning (ML) giocano un ruolo cruciale nell'equipaggiare gli avatar con capacità di apprendimento e interazione avanzate, permettendo loro di rispondere in modo appropriato alle richieste degli utenti e di apprendere continuamente da nuove informazioni e interazioni. Inoltre, l'elaborazione in tempo reale e la realtà virtuale (VR) o aumentata (AR) possono essere utilizzate per fornire esperienze immersive e interattive con gli avatar digitali in diversi contesti, come la formazione, la presentazione di prodotti, o l'assistenza clienti. Le applicazioni nell'education Gli avatar nell'education: ottimi per la personalizzazione, l'efficienza costi e per l'ingaggio Nel settore dell'educazione, gli avatar digitali rappresentano una risorsa preziosa per arricchire e personalizzare l'esperienza di apprendimento, soprattutto in un contesto di apprendimento a distanza, che è diventato sempre più prevalente in seguito alla pandemia di COVID-19. Gli avatar, incarnando figure tutor o compagni virtuali, possono offrire un supporto immediato e interattivo agli studenti, rispondendo alle domande, fornendo feedback e guidando attraverso il materiale didattico in modo personalizzato. Questo tipo di interazione può mitigare la sensazione di isolamento che a volte accompagna l'apprendimento online. Inoltre, gli avatar possono animare simulazioni virtuali che permettono agli studenti di esplorare concetti complessi in un ambiente tridimensionale interattivo, rendendo l'apprendimento più tangibile e coinvolgente. Ad esempio, gli avatar possono guidare gli studenti attraverso esperimenti scientifici virtuali, esplorazioni storiche o situazioni matematiche complesse, fornendo un contesto visuale che può aiutare a comprendere meglio le teorie astratte. Questa immersione visuale può stimolare la curiosità e l'entusiasmo degli studenti, promuovendo una comprensione più profonda del materiale. Inoltre, le tecniche di gamification, spesso incorporate attraverso l'uso di avatar, possono aumentare la motivazione e l'engagement degli studenti, rendendo l'apprendimento non solo più efficace, ma anche divertente. Attraverso queste applicazioni, gli avatar digitali stanno contribuendo a creare ambienti di apprendimento a distanza più efficaci, interattivi e umanizzati, che possono adattarsi alle esigenze individuali degli studenti in modo più efficace rispetto ai tradizionali metodi di istruzione online. Gli AVATAR AI nell'e-learning possono portare diversi benefici: PERSONALIZZAZIONE Creare degli avatar dedicati che variano a seconda dell'audience a cui ci rivolgiamo può essere un grandissimo valore aggiunto lato business. Pensiamo per esempio in larga scala, un' azienda multinazione che fornisce servizi in diversi mercati, può pensare di customizzare la formazione ai propri dipendenti con avatar che parlino la lingua locale, che si avvicinino di più ai tratti della popolazione locale, o addirittura indossino vestiti del loco. Questo aspetto aiuta sicuramente ad essere maggiormente sulla stessa lunghezza d'onda. ENGAGEMENT: Gli avatar animati, dotati di espressioni facciali e muniti di parola, sicuramente risultano molti più ingaggianti di noiose slide con vocali a supporto. L'attenzione nella formazione non è un aspetto da sottovalutare e il fatto di poter contare su AVATAR che ingaggino l'audience nell'e-learning è un reale valore aggiunto per ogni business. EFFICACIA DI COSTO: Creare un percorso di formazione online con AVATAR è sicuramente meno costoso rispetto alla registrazione di una formazione con delle persone. Immaginatevi il costo di dover affittare uno spazio, trovare una persona con lo standing per presentare, il tempo di registrazione che include i vari take perchè certamente errare umano e la possibilità del buona la prima è solitamente un miraggio. 4. FLESSIBILITA': Quante volte vi è capitato di dover registrare da zero un contenuto perchè l'informazione non è più valida??? Oggi con gli AVATAR è possibile aggiornare le informazioni in un lasso temporale estremamente veloce, rendendo i tuoi contenuti sempre al passo con i tempi. Le applicazioni degli AVATAR nel commercio al dettaglio Questi rappresentanti virtuali stanno trasformando non solo il mondo dell'e-learninng ma anche il modo in cui i clienti interagiscono con i brand online. Gli avatar infatti sono in grado di offrire un servizio clienti 24/7, conducono presentazioni di prodotti e migliorano notevolmente l'esperienza di acquisto online. Ma come funzionano esattamente e quali sono i loro vantaggi pratici? Vediamolo insieme. 1. Assistenza Clienti 24/7 Grazie agli avatar digitali, i clienti possono ricevere risposte alle loro domande in qualsiasi momento del giorno o della notte. Immagina di voler acquistare un paio di scarpe online a mezzanotte e di avere una domanda sulla misura. Invece di attendere il giorno successivo per una risposta, un avatar può fornirti immediatamente le informazioni di cui hai bisogno. Nel 2018, H&M ha lanciato un assistente virtuale e un chatbot chiamato Ada per la sua catena di negozi & Other Stories. Ada era disponibile sul sito web del marchio e assisteva i clienti nell'acquisto online, fornendo risposte in tempo reale alle domande, suggerendo prodotti e guidando i clienti attraverso il processo di acquisto. Il chatbot era progettato per semplificare l'esperienza di shopping online e fornire assistenza immediata, simile a quella che si potrebbe ricevere in un negozio fisico. 2. Presentazioni di Prodotti Gli avatar possono anche essere programmati per presentare prodotti in modo interattivo. Invece di leggere semplicemente una descrizione del prodotto, i clienti possono vedere un avatar che mostra il prodotto, ne illustra le caratteristiche e risponde alle domande specifiche. Esistono oggi diverse applicazioni già in essere nel mondo fashion, dove sempre più stiamo assistendo anche al proliferare di modelle digitali che soppiantano letteralmente il mondo della comunicazione tradizionale 3. Migliorare l'Esperienza di Acquisto Online Con un avatar, l'esperienza di acquisto online diventa più coinvolgente e personalizzata. Gli avatar possono suggerire prodotti basati sulle preferenze dei clienti, offrire sconti personalizzati o persino raccontare storie sul brand. A questo fenomeno si sta affiancando anche il proliferare dei chatbot potenziati da AI che sono in grado di fornire assistenza continua ed evoluta online, riducendo i volumi di gestione per i call center ed aumentando l'ingaggio con il cliente. I servizi AVATAR LFM per il retail ed il marketing Stiamo affrontando una rivoluzione sempre più massiva nel modo di comunicare e di fare formazione. Ed è per questo che LFM ha iniziato ad introdurre, grazie alla propria divisione marketing, i servizi di avatar personalizzati per i propri clienti con applicazioni sia lato formazione ed e-learning che lato comunicazione online. Se siete interessati a questo servizio, potete scriverci e saremo felici di darvi più informazioni!
A distanza di poche settimane dalla nostra prima masterclass sull' AI al servizio dell'impresa coordinata da Ye Seul Kim, Bullo e Lazzini, la LFM University ha iniziato a rilasciare una serie di articoli di aggiornamento sulle varie applicazioni dell'AI nei vari settori, per aiutare a comprendere meglio il fenomeno e ad esplorarne le varie opportunità. Oggi tratteremo dell'AI nel mondo beauty, settore caro a LFM Spa, avendo lavorato nel corso degli anni con marchi noti come Nivea, Vichy, Schwarzkopf e molti altri. Il mondo della bellezza, è in continua evoluzione, e l'intelligenza artificiale (IA) sta giocando un ruolo chiave nel guidare questa trasformazione. La collaborazione tra Estée Lauder e Perfect Corp. ne è un esempio lampante, dimostrando come l'IA possa essere utilizzata per migliorare l'esperienza cliente, rendere il makeup accessibile a tutti e spingere i confini della creatività nel design di prodotti. Vediamo meglio insieme il caso ed esploreremo come diversi tipi di tecnologia AI quali: il facial recognition, il machine learning, il deep learning e l'AR sono sono stati in grado di elevare la customer experience, creando un'esperienza seamless e allo stesso tempo nutrire una maggiore innovazione, personalizzazione e accessibilità dei prodotti. Le due aziende protagoniste Nel panorama della bellezza digitale, due giganti emergono come protagonisti della scena di questo case di anali: la Estée Lauder Companies Inc. e Perfect Corp. Da un lato, abbiamo Estée Lauder, prestigiosa multinazionale americana nel settore cosmetico, conosciuta per la sua ampia gamma di prodotti che spaziano dal makeup alla cura della pelle, dai profumi ai prodotti per capelli. La sua eredità si intreccia con l'eccellenza, la qualità e l'innovazione, mantenendo una reputazione invidiabile nell'industria della bellezza per decenni. D'altro canto, incontriamo Perfect Corp., un fornitore di soluzioni tecnologiche innovative nel campo della bellezza e della moda. Operando come un'azienda SaaS (Software as a Service), Perfect Corp. si distingue per la sua expertise in intelligenza artificiale e realtà aumentata, creando ponti digitali che connettono marchi e consumatori in modi interattivi e coinvolgenti. La sua piattaforma, integrando IA e AR, offre soluzioni rivoluzionarie che spingono i confini dell'esperienza cliente nell'era digitale. Capiamo meglio ora come le due aziende hanno interagito per creare soluzioni innovative. Prova Virtuale: Accessibile Ovunque, In Ogni Momento Grazie alla combinazione di tecnologie IA e AR (Realtà Aumentata), Estée Lauder ha reso possibile per i clienti provare virtualmente diverse sfumature di trucco, in qualsiasi momento e da qualsiasi luogo attraverso la youCam Make up Vitual try on solution. Con l'ausilio di Perfect Corp.'s AI, la feature di prova virtuale per labbra e fondotinta ha non solo incrementato le conversioni ma ha anche rafforzato la fedeltà dei clienti nel lungo termine, eliminando la necessità di consulenti di bellezza e campionature fisiche. Secondo delle statistiche pubblicate proprio da Perfect Corp l'AI ha aumentato significativamente la conversione del 67% e aumentato anche il tempo speso sul sito di Esèè Lauder di ben 2,5 volte! Soluzioni per rendere la bellezza accessibile a tutti Ma le applicazioni di AI non finisco qui per Estée Lauder. La visione di Estée Lauder di rendere l'industria della bellezza accessibile a tutti ha trovato espressione nella creazione di un'app rivoluzionaria destinata a utenti con problemi di vista. Quest'app, nota come Voice-enabled Makeup Assistant (VMA), rappresenta un balzo in avanti nella fusione di tecnologia e bellezza, mirando a fornire una guida pratica e interattiva durante l'applicazione del trucco. L'app VMA di Estée Lauder è stata descritta come la prima del suo genere, utilizzando sia la realtà aumentata (AR) che l'intelligenza artificiale (AI) per analizzare il trucco sul viso dell'utente e fornire feedback audio su quali aree necessitano di ritocchi o mescolamenti (qui puoi trovare ulteriri approfondimenti) Sviluppata con tecnologie di machine learning, l'app VMA utilizza la smart mirror technology, alimentata dalle capacità di realtà aumentata e intelligenza artificiale di Estée Lauder, per assistere la la comunità di persone con problemi di vista nell'applicare il trucco più facilmente. Lanciata nel Regno Unito e in Irlanda nel gennaio 2023, l'ambizione di Estée Lauder per l'app VMA è di aiutare gli utenti con problemi di vista ad applicare il trucco in modo più semplice e sicuro, contribuendo a colmare il divario di accessibilità nell'industria della bellezza. Prodotti Innovativi: Personalizzazione al Centro La personalizzazione è la nuova frontiera del design di prodotti cosmetici. Analizzando dati e preferenze dei clienti, Estée Lauder utilizza l'IA per sviluppare nuovi prodotti per la cura della pelle e profumi. Un esempio è il sistema di raccomandazione di fragranze lanciato in Cina, che offre suggerimenti personalizzati basati su IA, portando la personalizzazione a un nuovo livello. E' indubbio che clienti adorino i negozi fisici, ma allo stesso tempo l'intelligenza artificiale porta l'esperienza a un livello superiore, consentendo loro di sperimentare gli stili senza sforzo. Anche i marchi ne traggono vantaggio, poiché l’intelligenza artificiale riduce i costi, tiene traccia delle tendenze e informa le strategie di prodotto. Le prove virtuali aumentano anche la consapevolezza e il coinvolgimento del marchio, poiché i clienti soddisfatti condividono le loro esperienze, attirando nuovo pubblico e migliorando la fedeltà al marchio. Oltre Estèe Lauder ci sono altri marchi che stanno facendo passi importanti nell'AI del mondo Beauty Il coinvolgimento di giganti dell'industria della bellezza come Estée Lauder nel campo dell'intelligenza artificiale (IA) ha segnato l'inizio di una nuova era di innovazione. Tuttavia, non sono solo. Altri brand rinomati come Sephora ed Elizabeth Arden stanno anch'essi navigando nel mare della tecnologia digitale per elevare l'esperienza dei loro clienti e rivoluzionare il processo di sviluppo del prodotto. Questi sforzi condivisi sottolineano una tendenza crescente verso l'adozione di soluzioni IA nel settore della bellezza, ognuna con un approccio unico ed entusiasmante. Sephora: L'Artista Virtuale Sephora, una delle catene di negozi di prodotti di bellezza più conosciute, ha introdotto il Sephora Virtual Artist, un'applicazione che utilizza l'IA e la realtà aumentata (AR) per permettere ai clienti di provare virtualmente i prodotti di trucco. Questa tecnologia consente ai clienti di visualizzare come apparirebbero con diversi colori e stili di trucco senza doverlo applicare fisicamente, offrendo una piattaforma interattiva per esplorare nuovi look e prodotti. Elizabeth Arden: Rivivere il Passato attraverso l'IA Elizabeth Arden ha lanciato un negozio virtuale, realizzato dalla società di e-commerce esperienziale Obsess, che sfrutta l'IA generativa per creare immagini di marketing. Il negozio virtuale, ispirato al storico salone di Elizabeth Arden sulla Fifth Avenue, presenta informazioni sui prodotti e un mini museo online sulla storia del brand. E.A. ha adottato un approccio nostalgico dell'intelligenza artificiale, l'IA è stata infatti utilizzata per migliorare ed editare immagini storiche del brand, creando nuovi asset visivi. Questa iniziativa mira sicuramente a strizzare l'occhiolino ai consumatori più giovani e a sperimentare nuove modalità di shopping, con una prima fase di lancio negli Stati Uniti, seguita da un'espansione in altri paesi. Se volete approfondire quest' ultima case trovate il link di approfondimento qui. Ci rivediamo tra due settimane con un altro business case di applicazione dell'AI. STay tuned!
A distanza di poche settimane dalla nostra prima masterclass sull' AI al servizio dell'impresa coordinata da Ye Seul Kim, Bullo e Lazzini, la LFM University è lieta di annunciare che a partire da questa settimana inizierà a condividere sul proprio blog e sui propri canali una serie di articoli e aggiornamenti che tratteranno delle numerose applicazioni dell'intelligenza artificiale applicata in vari settori. Oggi parleremo di AI applicata nel settore manifatturiero automotive, un settore che l'azienda LFM ama da anni, avendo lavorato con diverse marchi quali Ferrari, Smart, Citroen, Mercedes, Wolkswagen, Volvo e Seat. L'Intelligenza Artificiale rivoluziona la produzione automobilistica Nell'era della digitalizzazione, l'Intelligenza Artificiale (IA) sta diventando un pilastro fondamentale per molte industrie. Una delle pioniere in questo campo è l'industria automobilistica, con Hyundai Motors e Tesla che emergono come un leader nell'implementazione dell'IA nelle sue operazioni di produzione. Prima di vedere il caso specifico delle due aziende cerchiamo di capire meglio il background dell'industria automotive in relazione con l'innovazione e l'AI. L'industria automobilistica rappresenta un perfetto crogiolo per l'innovazione. Tra le tecnologie evolute più rilevanti troviamo: il deep learning, il digital twin e la Light detection & ranging meglio conosciuta come LiDAR. Vediamole brevemente. 1.il Deep Learning sottocategoria del machine learning basata su reti neurali con tre o più strati, cerca di simulare il comportamento del cervello umano, permettendo di apprendere da grandi quantità di dati. Nel settore automobilistico, il deep learning ha un ruolo fondamentale, specialmente nelle tecnologie emergenti come le auto a guida autonoma. Queste reti neurali profonde possono riconoscere e classificare oggetti all'interno dei dati, come ostacoli o segnali stradali, con precisione. Ad esempio, le reti neurali convoluzionali (CNN) sono utilizzate per la visione artificiale e la classificazione delle immagini, permettendo alle auto di rilevare e interpretare l'ambiente circostante. Attraverso l'apprendimento profondo, le auto possono migliorare la loro capacità di navigazione, prevenzione degli incidenti e interazione con l'ambiente. 2. il Digital Twin è una rappresentazione digitale di un oggetto fisico, persona o processo, contestualizzato in una versione digitale del suo ambiente. Questa tecnologia permette di simulare situazioni reali e i loro esiti, facilitando decisioni più informate. Nel settore automobilistico, un digital twin può rappresentare un veicolo, permettendo di simulare il suo comportamento in vari scenari. Ad esempio, attraverso il digital twin, le aziende possono effettuare rapidi test e ottimizzazioni dei design dei veicoli, identificare difetti prima della produzione effettiva e monitorare in tempo reale le prestazioni del veicolo. Questo porta a una maggiore efficienza, riduzione dei tempi di commercializzazione e miglioramenti nella qualità del prodotto. 3. LiDAR o light detection & ranging una tecnologia che usa la luce laser per misurare le distanze e creare mappe tridimensionali degli oggetti. Funziona emettendo un impulso laser e registrando il tempo impiegato dalla luce riflessa per tornare al ricevitore, calcolando così la distanza. È fondamentale per i veicoli autonomi, fornendo dati precisi sulla distanza e sulla forma degli oggetti circostanti. Queste tecnologie non solo mirano, nel mondo automobilistico a migliorare l'efficienza e la precisione ma anche garantire controllo di qualità superiore, una maggiore stabilità dei veicoli e una sicurezza ottimale sul luogo di lavoro. Vediamo ora più da vicino il caso Hyundai. Rivoluzione IA di Hyundai, KIA con AIRS e KT Hyundai Motor Company, insieme a Kia, sono nomi di spicco nell'industria automobilistica mondiale con sede in Corea del Sud. Ma ciò che distingue Hyundai è la sua dedicata divisione AIRS, esclusivamente focalizzata sull'Intelligenza Artificiale. Inoltre, in collaborazione con KT, una delle principali società di telecomunicazioni della Corea del Sud, Hyundai ha fatto passi da gigante nell'adozione dell'IA. L'IA in Azione in Hyundai Qualità potenziata dalla Tecnologia: Hyundai ha adottato il DEEP LEARNING di cui abbiamo appena parlato sopra, per ispezionare la vernice delle auto, identificando e risolvendo rapidamente i problemi, eliminando quasi completamente l'intervento umano. Un progetto pilota del 2019 presso lo stabilimento Hyundai di Ulsan ha scansionato quotidianamente circa 400 fogli di ispezione della vernice con una precisione del 95%. Questa innovazione non si limita solo all'industria automobilistica, ma si estende anche al settore retail. Immagine a scopo esemplificativo Stabilità ottimale: L’intelligenza artificiale migliora l’allineamento delle ruote prevedendo valori di regolazione ottimali attraverso l’apprendimento iterativo dai dati passati, correggendo potenziali problemi di guida causati dalle ruote disallineate. Il sistema di intelligenza artificiale apprende dai dati storici per proporre regolazioni accurate per i nuovi angoli delle ruote, facilitando la trasmissione continua dei dati e un migliore allineamento. Immagine a scopo esemplificativo Sicurezza al primo posto: La sicurezza dei lavoratori è di primaria importanza. KT ha sviluppato una 'Recinzione Virtuale IA' per lo stabilimento automobilistico di Kia. Integrando l'IA con un sensore 3D LiDAR, questo sistema di sicurezza è in grado di rilevare automaticamente la presenza di persone in aree pericolose, fermando le operazioni per garantire la sicurezza del personale. Certamente Hyundai e Kia non sono le uniche aziende automotive ad aver ampiamente abbracciato l'AI, infatti molte altre aziende stanno adottando l'Intelligenza artificiale per migliorare i loro processi di produzione. Ad esempio, Tesla utilizza sistemi di visione per il controllo della qualità, vediamo meglio questa case study. Tesla e l'intelligenza artificiale e i sistemi MVS Tesla applica l'Intelligenza Artificiale (IA) e i Sistemi di Visione Artificiale (MVS) per ottimizzare e accelerare i suoi processi produttivi. Nei suoi impianti di produzione, Tesla ha implementato MVS avanzati per il controllo qualità. Questi sistemi utilizzano telecamere ad alta risoluzione e algoritmi di elaborazione delle immagini per ispezionare i veicoli in tempo reale durante l'assemblaggio. Controllano l'allineamento dei pannelli della carrozzeria, la qualità della verniciatura e altri parametri visivi, identificando difetti con una precisione che supera le capacità umane. In caso di rilevamento di irregolarità, queste vengono corrette manualmente o in modo automatizzato, garantendo che ogni veicolo Tesla aderisca a standard qualitativi rigorosi. L'uso di MVS da parte di Tesla contribuisce a migliorare il controllo qualità durante la produzione dei loro veicoli, riducendo il tempo sulla linea di produzione e migliorando il processo di fabbricazione. Le tecnologie trasformative alla base di questi sistemi, tra cui algoritmi di elaborazione delle immagini e Intelligenza Artificiale, ne potenziano la funzionalità e le capacità. Queste tecnologie sono in rapida evoluzione, con progressi come il miglioramento della tecnologia dei sensori e l'integrazione con la robotica che spingono il settore in avanti. Aziende come Tesla testimoniano il potenziale su larga scala dell'integrazione di MVS e IA, indicando un futuro in cui tali sistemi sono onnipresenti nelle strutture di produzione. Guardando verso questo futuro, è evidente che i MVS continueranno a guidare miglioramenti della qualità e dell'efficienza operativa nella produzione, plasmando l'industria per gli anni a venire. Se il caso Tesla ti ha incuriosito puoi approfondirlo qui. Conclusioni e food for thoughts In questo articolo abbiamo imparato come l'AI può avere degli impatti significativi sul processo di produzione dell'automotive ed in particolare in 3 punti da ricordare: 1. AUMENTO DELLA QUALITA' grazie alla tecnologia 2. STABILIZZAZIONE OTTIMALE grazie all'apprendimento dei dati 3. SICUREZZA grazie alle AI Fenceo aree delimitate per diminuire il rischio dei lavoratori Fateci sapere cosa ne pensate, e preparatevi per i nostri prossimi articoli di AI applicata ai vari settori! La LFM University non si ferma mai e non vediamo l'ora di condividere aggiornamenti sui nostri master e i nostri percorsi di formazione. Stay tuned!
La prima masterclass sull' Intelligenza Artificiale (IA) al Servizio dell'Impresa ,organizzata da LFM University con la supervisione e coordinamento di YeSeul Kim, Isabella Lazzini e Massimo Bullo, si è tenuta il 6 e 7 ottobre ed è stata un evento di grande successo per la tematica trattata estremamente attuale e per la varietà di speaker intervenuti. Provenienti da tutto il mondo, gli esperti di rilievo nel settore dell'IA, hanno offerto spunti preziosi e approfondimenti sui vari aspetti di questa tecnologia rivoluzionaria fornendo una visione 360°. La sessione pratica di hands on prevista nei due giorni di masterclass, con il relativo assessment finale da parte dei giudici Lazzini, Bullo, Giomo, ha contribuito a rendere ancora più interattiva e utile l'esperienza formativa. In questo articolo ripercorreremo alcune delle tematiche principali trattate dai nostri professori ed i momenti salienti del corso. Mariella Borghi e l'intro sull'IA e le sue definizioni e sottocategorie Mariella Borghi, uno dei nomi di spicco dell'evento, il cui background abbiamo ampiamente trattato negli articoli precedenti del nostro blog, ha fornito una panoramica dettagliata sulle diverse tipologie di intelligenza artificiale. Ha portato l'audience in un bellissimo viaggio narrativo in cui ha spiegato le varie definizioni di IA e la differenza tra i tre grandi macro cluster di Intelligenza artificiale: la ANI, AGI e ASI. ANI (Artificial Narrow Intelligence): è una forma di IA specializzata in un compito specifico, come riconoscere immagini o tradurre testi, è quella forma di intelligenza artificiale atta ad eseguire attività ripetitive in un area specifica, sulla base di un insieme di regole definite con lo scopo di risolvere un determinato problema. Rientrano in questa categoria realtà come il riconoscimento facciale, il chatbot, gli assistenti vocali, chat GPT stessa. AGI (Artificial General Intelligence): rappresenta una forma di IA che può svolgere qualsiasi attività intellettuale a livello umano, si parla infatti a tale proposito di Machine intelligence, dove la macchina è fornita di una vera e propria intelligenza cosciente, ovvero una intelligenza che imita la capacità umana di pensare, capire, imparare, ragionare e applicare conseguentemente la sua intelligenza per risolvere qualsiasi problema come fanno gli umani in qualsiasi situazione. ASI (Artificial Super Intelligence): è un tipo di IA che supera le capacità cognitive dell'essere umano in quasi tutti gli aspetti. Si parla a tale proposito di Machine Consciousness, ovvero una situazione in cui la macchina non solo è cosciente di se stesse, ma esprime desideri, pensieri, emozioni, bisogni e credenze proprie. Proseguendo, Mariella ha poi delineato i vari sottoinsiemi dell'IA, aiutando il pubblico a comprendere la differenza tra AI (Intelligenza Artificiale), Machine Learning (apprendimento automatico), Deep Learning (apprendimento profondo), Generative AI (IA generativa), Natural Language Processing (elaborazione del linguaggio naturale), Computer Vision (visione artificiale) e Robotics (robotica). Questi termini, spesso usati in modo intercambiabile, rappresentano in realtà aspetti distinti e complementari dell'IA. I sottoinsiemi di intelligenza artificiale L'illuminante intervento di Mariella ha consentito ai partecipanti del corso di mettere le basi didattiche per iniziare a masticare l'alfabeto dell'intelligenza artificiale e comprenderne le varie sfaccettature. Mariella Borghi Shalini Kuraphati e l'importanza dei DATI nel mondo dell'Intelligenza Artificiale Uno dei mantra che emerge in continuazione quando si parla di Intelligenza artificiale è: If there is no DATA, there is no AI Shalini Kurapati Durante il suo intervento, Shalini Kurapati, un' altra illustre relatrice della masterclass della LFM University, ha sottolineato l'importanza dei dati nella formazione dell'IA. L'imprenditrice indiana-piemontese, ha evidenziato come la qualità e la quantità dei dati siano fondamentali per allenare modelli di IA efficienti e precisi. In particolare, Shalini ha approfondito il concetto di dati sintetici, oggi strumento fondamentale nel mondo IA. Ma cosa sono i dati sintetici e perchè sono utili nel processo di apprendimento dell'IA? I dati sintetici sono dati generati artificialmente attraverso algoritmi e tecniche specifiche, piuttosto che essere raccolti da eventi reali. Questi dati sono progettati per simulare e replicare le caratteristiche dei dati reali, permettendo di creare set di dati ampi e variati senza la necessità di raccogliere informazioni dal mondo reale. L'utilizzo dei dati sintetici è particolarmente utile nell'apprendimento dell'intelligenza artificiale per diverse ragioni. 1.Permettono di superare le limitazioni legate alla raccolta di dati reali, che può essere costosa, lenta o, in alcuni casi, impossibile. 2. Offrono la possibilità di generare dati specifici per situazioni o scenari particolari, garantendo una copertura completa di tutte le potenziali variabili o condizioni. 3. essendo generati in modo controllato, i dati sintetici possono ridurre problemi legati a privacy e sicurezza, evitando l'uso di dati sensibili o personali. In sintesi, i dati sintetici rappresentano una risorsa preziosa per accelerare e ottimizzare il processo di apprendimento delle macchine, fornendo modelli di IA con set di dati ricchi e versatili. Questi dati, generati artificialmente, possono essere utilizzati per simulare situazioni reali e sono particolarmente utili quando i dati reali sono insufficienti, costosi o difficili da ottenere. L'uso di dati sintetici può quindi accelerare e migliorare il processo di formazione dei modelli di IA. Dayana Meijas Roman L'intervento di Dayana ha portato i partecipanti all'insegna di un viaggio su come l'intelligenza artificiale avrà un impatto significativo sul concetto di lavoratore così come siamo abituati a concepirlo oggi. Le statistiche proiettano dei numeri che sono sicuramente degni di nota, si stima infatti che il 23% dei lavori di oggi cambieranno e il 44% delle core skills dei lavoratori evolveranno drasticamente nel corso dei prossimi 5 anni. Diventa dunque fondamentale restare al passo con il cambiamento e abbracciare l'AI come un tool, un assistente, con cui collaborare per aumentare la propria produttività. Ma quali sono le caratteristiche che verranno sempre più ricercate nei lavoratori di domani? Con l'avvento di tecnologie avanzate come Chat GPT e l'espansione dell'intelligenza artificiale, il panorama lavorativo è destinato a subire profonde trasformazioni. I lavoratori del futuro dovranno possedere una serie di competenze chiave per rimanere rilevanti e competitivi: Pensiero Creativo: La capacità di generare idee innovative e trovare soluzioni originali sarà fondamentale, soprattutto quando le macchine potranno gestire compiti ripetitivi. Pensiero Analitico: Oltre alla creatività, la capacità di analizzare e interpretare dati complessi sarà essenziale per prendere decisioni informate. Educazione Tecnologica: Una solida comprensione delle nuove tecnologie, comprese AI e Big Data, sarà cruciale. Non solo per utilizzarle, ma anche per capirne le potenzialità e i limiti. Curiosità e Lifelong Learning: L'apprendimento non si ferma alla formazione formale. La curiosità e la volontà di continuare a imparare saranno vitali in un mondo in costante evoluzione. Resilienza, Flessibilità e Agilità: La capacità di adattarsi rapidamente ai cambiamenti, superare le sfide e rimanere flessibili in situazioni impreviste sarà sempre più richiesta. Pensiero Sistemico: Comprendere come le varie parti di un sistema interagiscono tra loro sarà essenziale, soprattutto in ambienti lavorativi sempre più interconnessi. AI e Big Data: Oltre alla mera comprensione, la capacità di lavorare con intelligenza artificiale e grandi set di dati diventerà una competenza chiave in molte professioni. Motivazione e Consapevolezza di Sé: La motivazione intrinseca e una profonda consapevolezza delle proprie capacità e aspirazioni guideranno i lavoratori verso successi personali e professionali. Talent Management: La capacità di identificare, coltivare e gestire talenti sarà cruciale per le organizzazioni che cercano di sfruttare al meglio le risorse umane in un ambiente tecnologico. Orientamento al Servizio al Cliente: Nonostante l'avvento di chatbot e IA, l'abilità di interagire, comprendere e servire i clienti con un tocco umano rimarrà insostituibile. Giuseppe Mayer e l'aumento della produttività grazie all'AI Giuseppe Mayer, ha portato i partecipanti della masterclass a scoprire gli impatti straordinari che l'AI può avere nella produttività di noi tutti. L'intelligenza artificiale può ricoprire parecchi ruoli e agire come l'assistente di cui hai bisogno per prendere note e riassumere dei contenuti, il collega stratega che ti può affiancare nel processo decisionale, o il creativo a cui chiedere degli spunti e delle idee. Sono numerosissime le funzioni attribuibili all'AI, dobbiamo pensarla a come se fosse una veste da super eroe che una volta indossata consente di renderci più creativi, più analitici, più tecnici, più articolati. Il mondo del marketing sarà uno dei più impattati dall'AI e Mayer spiega i 4 ambiti di impatto più rilevanti: Tolleranza Zero per le Interfacce Inefficienti: In un'era dominata dalla tecnologia, i consumatori si aspettano esperienze utente fluide e senza intoppi. L'AI, con la sua capacità di anticipare e rispondere alle esigenze degli utenti, assicurerà che le interfacce siano ottimizzate al meglio. Problemi come ritardi, errori o interruzioni non saranno più tollerati, poiché l'AI garantirà un'esperienza utente senza precedenti. Superiorità Decisionale dell'AI: Dobbiamo riconoscere che, in molte circostanze, l'AI è ora in grado di prendere decisioni più informate e accurate rispetto agli esseri umani. Attraverso l'analisi di enormi quantità di dati, l'AI può identificare tendenze, prevedere comportamenti e guidare strategie di marketing più efficaci. L'AI come Macchina del Tempo per la Produttività: Una ricerca di Goldman Sachs ha evidenziato come l'AI generativa possa agire come una macchina del tempo, proiettando le aziende nel futuro in termini di produttività. Secondo lo studio, si prevede che la AI generativa aumenterà la crescita della produttività degli Stati Uniti dell'1,5% ogni anno per il prossimo decennio. Questo significa che le aziende che adottano l'AI possono aspettarsi di accelerare notevolmente i loro processi e risultati. Personalizzazione su Larga Scala Grazie all'AI: La personalizzazione è sempre stata una delle sfide più grandi del marketing. Con l'AI, questo non è più un problema. Le tecnologie basate sull'IA possono analizzare le preferenze, il comportamento e le esigenze di ciascun consumatore, consentendo alle aziende di offrire esperienze altamente personalizzate su larga scala. Questo significa che ogni cliente potrà beneficiare di un'esperienza unica, modellata intorno alle sue specifiche esigenze e desideri. Marcela Sabino e l'AI per l'innovazione Nella sessione con Marcela Sabino abbiamo trattato come l'AI può essere forza motrice di innovazione all'interno dell'azienda. Ma come riesce a farlo? L’AI ha immense capacità di processare dati, ed ora che si può connettere ad Internet ha accesso a tutta la somma della conoscenza umana. Grazie alla “Transformer technology”, l’AI può processare e analizzare più tipologie di grandi dataset (testo, numeri e molto altri) ancora più velocemente, scoprendo dettagli importanti e trend che gli umani possono facilmente non vedere. Può anche simulare esperimenti, e supportare le persone in una varietà di progetti creativi ed innovativi. In questa narrazione sul potere innovativo dell'AI, Marcela ha portato la classe a capire come la stessa possa avere dei casi d'uso interessanti all'interno del processo di innovazione. L'Intelligenza Artificiale (AI) sta emergendo, infatti, come una forza motrice nel panorama dell'innovazione, offrendo un ventaglio di opportunità in vari settori e fasi del processo innovativo: Generatore di Idee: L'AI può fungere da incubatore di idee, analizzando enormi quantità di dati e identificando tendenze emergenti o pattern nascosti. Questo permette alle aziende di anticipare le esigenze del mercato o di ideare soluzioni innovative prima dei concorrenti. Supporto alla Ricerca: Durante la fase di ricerca, l'AI può accelerare la raccolta e l'analisi di dati, identificando rapidamente le informazioni rilevanti e filtrando ciò che è irrilevante. Ciò consente di ridurre il tempo e le risorse impiegate nella fase di ricerca, rendendo il processo più efficiente. Supporto nel Decision Making: Grazie alla sua capacità di analizzare e interpretare grandi set di dati, l'AI può fornire insight preziosi che guidano le decisioni aziendali. Questo significa che le aziende possono prendere decisioni informate basate su dati concreti, minimizzando i rischi e massimizzando le opportunità. Aumento della Produttività: L'AI può automatizzare una serie di compiti ripetitivi e laboriosi, permettendo ai team di concentrarsi su attività a maggior valore aggiunto. Questo non solo accelera il processo di innovazione, ma anche libera risorse umane e finanziarie che possono essere reinvestite in altre aree strategiche. Soddisfazione del Cliente e Miglioramento dell'Esperienza: L'AI può analizzare il comportamento e le esigenze dei clienti in tempo reale, permettendo alle aziende di offrire soluzioni personalizzate e migliorare l'esperienza del cliente. Questo non solo aumenta la fedeltà del cliente, ma diventa anche una fonte di innovazione, poiché le aziende possono identificare e rispondere rapidamente alle nuove esigenze del mercato. Luca Lisci e gli step necessari per portare avanti un progetto basato su AI Luca Lisci, fondatore e CEO di Next present, del cui background abbiamo ampiamente trattato in articoli precedenti nel nostro blog, ha chiuso il percorso di masterclass spiegando a tutta la platea la checklist che ciascuna azienda deve smarcare prima di proporre progetti di AI. Introdurre progetti basati sull'Intelligenza Artificiale (AI) in un'azienda, infatti, può essere una sfida complessa, data la natura avanzata della tecnologia e le implicazioni che essa comporta. Tuttavia, seguendo una checklist metodica a tre step, è possibile affrontare questa sfida in modo strutturato e produttivo: Identificare il Problema: Prima di tutto, è fondamentale avere una chiara comprensione del problema che si intende risolvere con l'AI. Questo richiede un'analisi approfondita delle esigenze aziendali, dei processi esistenti e delle potenziali aree di miglioramento. Solo con una definizione chiara del problema, si può valutare se l'AI sia effettivamente la soluzione appropriata. Quindi adoperatevi per identificare il vostro business problem! Valutare le Soluzioni e Capire il Valore dell'AI: Una volta identificato il problema, è essenziale valutare tutte le possibili soluzioni. Questo step implica la discussione delle alternative e la comprensione dei motivi per cui l'AI potrebbe essere la scelta migliore. L'AI, con le sue capacità di analisi dei dati e di apprendimento, potrebbe offrire vantaggi in termini di efficienza, precisione e automazione rispetto ad altre soluzioni, ma non sempre è l'unica soluzione percorribile, quindi attenzione a partire per approcci all in sull'AI!. Valutare Soluzioni AI Off-the-Shelf o Personalizzate: Qui, la decisione riguarda la scelta tra soluzioni AI preconfezionate disponibili sul mercato o soluzioni custom sviluppate specificamente per le esigenze dell'azienda. Le soluzioni off-the-shelf possono essere più economiche e rapide da implementare, ma potrebbero non soddisfare tutte le esigenze specifiche dell'azienda. Al contrario, le soluzioni custom, pur essendo potenzialmente più costose e richiedendo più tempo per lo sviluppo, offrono una maggiore flessibilità e possono essere modellate esattamente secondo le necessità aziendali. Occorre quindi valutare bene quale strada è meglio intraprendere in base al budget disponibile, alle esigenze e al tempo a disposizione! Il workshop con gli esperti di settore per imparare a lavorare con l'AI Come ogni masterclass che si rispetti, anche la masterclass AI al servizio dell'impresa della LFM University ha previsto nella due giorni diverse sessioni hands on per dare la possibilità a tutti i partecipanti di confrontarsi con i tool dell'intelligenza artificiale e apprendere meglio i concetti imparati. La seconda giornata è stata infatti caratterizzata da numerosi workshop e lavori di gruppo dove i migliori mentor AI hanno affiancato i vari gruppi co-creando soluzioni adatte per i vari business problem identificati e i giudici Bullo e Lazzini hanno poi valutato la fattibilità e la bontà dei progetti oltre a fare coaching alle classi. Pubblicheremo a breve i commenti dei partecipanti per darvi l'opportunità di ascoltare direttamente dalle loro parole le impressioni e i feedback sul master. Stay tuned!
