Rivoluzionare l'analisi: il ruolo dell'intelligenza artificiale nella business intelligence

L'intelligenza artificiale (AI) e la business intelligence (BI) sono due ambiti tecnologici che, se combinati, offrono un potente set di strumenti per trasformare i dati grezzi in informazioni fruibili e rendere i dati accessibili a tutti. Questa sinergia consente alle aziende di navigare in vasti ambienti di dati in modo efficiente, prendendo rapidamente decisioni informate.

Questa guida tratta tutto, dal ruolo e i vantaggi dell'intelligenza artificiale nella business intelligence ai primi passi che puoi intraprendere per integrare l'intelligenza artificiale nei tuoi processi di BI.

Il ruolo dell’intelligenza artificiale nella business intelligence

I vantaggi dell'AI nella BI per le aziende

L’integrazione di AI e business intelligence (BI) sta rivoluzionando il modo in cui operano le aziende, offrendo una moltitudine di vantaggi che le spingono verso pratiche aziendali più efficienti, informate e agili. Ecco alcuni dei principali vantaggi offerti dall’intelligenza artificiale.

Dati resi accessibili agli utenti non tecnici

È di gran lunga il cambiamento più grande apportato dall'introduzione dell'intelligenza artificiale nella BI.

Tradizionalmente, gli esperti di marketing e altri specialisti senza un background tecnico dovevano fare molto affidamento sugli analisti di dati per la ricerca e l'analisi, poiché la navigazione in set di dati e strumenti complessi era fuori dal loro ambito. Tuttavia, l’intelligenza artificiale sta spostando questa dinamica, democratizzando l’accesso e l’analisi dei dati.

Questo approccio su misura riduce significativamente la dipendenza da team di dati specializzati e consente un processo decisionale più rapido e autonomo a tutti i livelli. L’intelligenza artificiale, in sostanza, sta trasformando i dati meno in numeri e più in storie interessanti che ogni membro del team può leggere e comprendere, migliorando così l’efficienza complessiva e la capacità strategica dell’organizzazione.

Maggiore precisione delle previsioni

Gli algoritmi di intelligenza artificiale eccellono nel riconoscimento dei modelli, vagliando i dati storici per identificare tendenze che gli esseri umani potrebbero trascurare. Questa capacità porta a previsioni più accurate sui movimenti del mercato, sul comportamento dei clienti e sui requisiti di inventario. Ad esempio, l’intelligenza artificiale può analizzare i modelli di acquisto stagionali per prevedere la domanda di prodotti, consentendo alle aziende di ottimizzare i livelli di inventario e ridurre gli sprechi.

Risposta rapida ai cambiamenti del mercato

La velocità con cui i sistemi di intelligenza artificiale possono elaborare e analizzare i dati significa che le aziende possono rispondere ai cambiamenti del mercato molto più velocemente di prima. Gli strumenti di BI basati sull’intelligenza artificiale possono monitorare flussi di dati in tempo reale provenienti da varie fonti, avvisando i decisori di eventi significativi che potrebbero influenzare la loro attività, consentendo rapidi aggiustamenti strategici.

Coerenza nel processo decisionale

L’intelligenza artificiale aiuta a mantenere la coerenza nei processi decisionali. A differenza degli esseri umani, che possono essere influenzati da pregiudizi o livelli fluttuanti di prestazioni, i sistemi di intelligenza artificiale possono fornire analisi e raccomandazioni costanti e affidabili basate sui dati che ricevono.

Inoltre, i dashboard possono visualizzare i dati in modo interpretabile, dando potenzialmente luogo a varie interpretazioni e decisioni tra i diversi reparti. Tuttavia, l’intelligenza artificiale elabora i dati per fornire una risposta chiara, garantendo risultati coerenti indipendentemente da chi interroga i dati o quante volte.

Ridurre l’errore umano

L’intelligenza artificiale può ridurre significativamente l’errore umano. Anche i professionisti più diligenti ed esperti possono commettere errori, ma i sistemi di intelligenza artificiale, se progettati e implementati correttamente, funzionano con un elevato grado di precisione.

Le grandi imprese hanno bisogno di sostegno

L’intelligenza artificiale può supportare un’ampia gamma di esigenze aziendali, dall’automazione dei processi aziendali all’analisi dei dati per ottenere approfondimenti fino al coinvolgimento di clienti e dipendenti in modo più efficace.

Rafforzamento del vantaggio competitivo

L’uso dell’intelligenza artificiale nella BI fornisce alle aziende un vantaggio competitivo. Le informazioni acquisite dall'analisi dell'intelligenza artificiale consentono alle aziende di effettuare investimenti più intelligenti, migliorare le proprie operazioni e offrire ai clienti esperienze migliori rispetto alla concorrenza.

AI e Business Intelligence tradizionale

La business intelligence è stata tradizionalmente un approccio analitico retrospettivo, mentre l’intelligenza artificiale introduce una dimensione predittiva e prescrittiva nell’analisi dei dati. Questo confronto esplora le sottili differenze tra i due, evidenziando come ciascuno di essi serva a scopi unici nell'ambiente aziendale.

Analisi descrittiva: il fondamento dell'analisi descrittiva della BI

• Focus: Analisi dei dati storici
• Funzione: reporting sulle performance passate
• Strumenti: reporting standard, dashboard e scorecard
• Risultato: visione delle attività aziendali passate

Analisi predittiva: il vantaggio dell'intelligenza artificiale

• Focus: risultati e tendenze future
• Funzione: previsione e individuazione delle tendenze
• Strumenti: Modelli di machine learning, data mining
• Risultato: previsioni su eventi futuri

Analisi prescrittiva: l'approccio proattivo dell'intelligenza artificiale

• Focus: consulenza sui possibili risultati
• Funzione: consigliare azioni in base alle previsioni
• Strumenti: Algoritmi di simulazione, modelli di ottimizzazione
• Risultato: raccomandazioni attuabili per il processo decisionale

La natura complementare di BI e AI

Mentre la BI tradizionale fornisce le basi per comprendere le prestazioni aziendali storiche, l’intelligenza artificiale nella BI lo integra offrendo previsione e guida strategica. L’integrazione dell’intelligenza artificiale nelle pratiche di BI non sostituisce la necessità di metodi tradizionali, ma piuttosto li migliora, fornendo una visione più completa sia delle prestazioni passate che del potenziale futuro.

Implementazione strategica dell'intelligenza artificiale nella business intelligence

L’integrazione dell’intelligenza artificiale nella business intelligence richiede un piano ben congegnato, la selezione di strumenti adeguati e un impegno per l’integrità dei dati. I passaggi seguenti descrivono come garantire che l'implementazione dell'intelligenza artificiale non solo si integri perfettamente con i sistemi esistenti, ma porti anche avanti l'azienda.

1. Valutare le esigenze e gli obiettivi aziendali

Il primo passo per implementare l’intelligenza artificiale nella BI è condurre una valutazione approfondita delle esigenze e degli obiettivi aziendali. Comprendere ciò che l’azienda intende ottenere con l’intelligenza artificiale guiderà la selezione degli strumenti e la progettazione del piano di implementazione.

Ecco le domande chiave per semplificare il processo decisionale:

• Quali problemi aziendali specifici miriamo a risolvere con l'intelligenza artificiale nella BI? Si tratta di migliorare l'analisi dei dati, migliorare l'accuratezza delle previsioni o automatizzare determinati processi di BI?
• Quali aree della nostra attività possono trarre maggiori vantaggi dall’integrazione dell’intelligenza artificiale? Ci sono dipartimenti o funzioni particolari, come marketing, vendite o operazioni, che vedranno miglioramenti immediati?
• Che tipo di dati abbiamo e in che modo l’intelligenza artificiale può aiutare ad analizzarli? Abbiamo a che fare con grandi volumi di dati non strutturati che richiedono capacità di elaborazione avanzate?
• Qual è la nostra attuale capacità di BI e in che modo l’intelligenza artificiale la integra o la migliora? Stiamo cercando di potenziare gli strumenti di BI esistenti con l’intelligenza artificiale o abbiamo bisogno di una nuova soluzione che combini entrambi?
• In che modo l’intelligenza artificiale nella BI si allineerà alla nostra strategia aziendale complessiva? L'integrazione supporta obiettivi a lungo termine come l'espansione del mercato, il miglioramento dell'esperienza del cliente o la riduzione dei costi?
• Qual è il ROI atteso dall'integrazione dell'intelligenza artificiale nei nostri processi di BI? Come misuriamo il successo e quali sono gli indicatori chiave di prestazione?

Selezionare gli strumenti di intelligenza artificiale giusti

Scegliere gli strumenti di intelligenza artificiale giusti è fondamentale. Il mercato offre un’ampia gamma di soluzioni BI basate sull’intelligenza artificiale, ciascuna con il proprio set di caratteristiche e capacità. Le aziende devono selezionare strumenti in linea con i loro requisiti specifici, come la visualizzazione dei dati, l'analisi predittiva o l'elaborazione del linguaggio naturale.

Garantire la qualità dei dati

I sistemi di intelligenza artificiale sono validi quanto lo sono i dati che elaborano. Garantire un’elevata qualità dei dati è essenziale per il successo dell’intelligenza artificiale nella BI. Ciò significa stabilire processi per la raccolta, la pulizia e la gestione dei dati per mantenere set di dati accurati e aggiornati.

Integrazione dell’intelligenza artificiale con i sistemi BI esistenti

L’integrazione è una sfida chiave quando si implementa l’intelligenza artificiale nella BI. I nuovi strumenti di intelligenza artificiale devono funzionare perfettamente con i sistemi di BI e l’infrastruttura dati esistenti. Ciò potrebbe richiedere competenze tecniche per garantire la compatibilità e interruzioni minime delle operazioni in corso.

Allenamento e sviluppo

I dipendenti devono essere formati per lavorare con sistemi di BI potenziati dall’intelligenza artificiale. Ciò implica non solo la formazione tecnica, ma anche lo sviluppo di una comprensione di come l’intelligenza artificiale possa integrare il processo decisionale umano.

L’integrazione dell’intelligenza artificiale nei sistemi di BI può sollevare diverse preoccupazioni:

• Molti dipendenti temono che gli strumenti di intelligenza artificiale potrebbero essere troppo complessi per essere compresi e utilizzati in modo efficace. Garantire che gli strumenti di intelligenza artificiale integrati nel sistema di BI abbiano interfacce intuitive. Offri sessioni di formazione complete che demistificano l'intelligenza artificiale per il personale non tecnico.
• Si teme che l’intelligenza artificiale possa sostituire l’intuizione e il giudizio umani, che sono cruciali nel marketing. Comunicare chiaramente che l’intelligenza artificiale è destinata a integrare, e non a sostituire, il processo decisionale umano. Mostra come l'intelligenza artificiale può migliorare l'intuizione umana con insight basati sui dati.
• Per rispondere alle preoccupazioni sull’investimento finanziario necessario per l’implementazione dell’intelligenza artificiale nei sistemi di BI, evidenziare i risparmi a lungo termine e i guadagni di efficienza che superano i costi iniziali.
• Lo scetticismo sull’accuratezza e l’affidabilità delle informazioni generate dall’intelligenza artificiale rispetto ai metodi tradizionali è un’altra sfida comune. Utilizza programmi pilota per dimostrare l'accuratezza e il valore aggiunto degli insight generati dall'intelligenza artificiale.

Monitoraggio e miglioramento continuo

Dopo l'implementazione, è importante monitorare le prestazioni dell'intelligenza artificiale nei sistemi BI e apportare miglioramenti continui. Potrebbe essere necessario perfezionare i modelli di intelligenza artificiale e adeguare i processi per garantire che l’azienda tragga il massimo valore dal proprio investimento.

Come puoi iniziare?

Improvado presenta AI Assistant, un modo completamente nuovo di analizzare le prestazioni di marketing. È una piattaforma simile a una chat in cui puoi porre qualsiasi domanda relativa all'analisi in un inglese semplice e ricevere approfondimenti immediati. L'assistente traduce le tue domande in SQL e interroga il tuo set di dati per fornirti una risposta o un report.

Puoi chiedere all'Assistente qualcosa come:

• Mostra il nostro ritmo con la spesa pubblicitaria nelle nostre aree geografiche target.
• Mostrami le prime 5 campagne che hanno generato il ROI più elevato nel trimestre corrente.
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• Confronta i tassi di conversione su Google Ads tra ottobre e settembre 2023.

Queste sono tutte domande che gli utenti reali pongono ad AI Assistant.

Una volta ottenuta la risposta, puoi continuare la conversazione con l'assistente e chiedergli di interpretare i risultati, fornire dati più granulari o consigli sulla campagna.

AI Assistant è basato su un modello LLM (Custom Large Language Model) simile a ChatGPT e sulla tecnologia text-to-SQL che consente all'assistente di interpretare l'inglese per eseguire query sui dati e fornire approfondimenti.

Un simile approccio all’analisi dei dati di marketing riduce significativamente la necessità di query e codifiche complesse, rendendo i dati più accessibili agli utenti non tecnici.

Domande frequenti