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Strategie efficaci per scalare l’IA generativa nel retail

Scopri come i retailer possono superare la fase sperimentale dell'IA generativa e puntare alla scalabilità per migliorare produttività e ricavi.
  • Nel primo anno, i retailer hanno migliorato la produttività e ridotto i costi grazie all'IA generativa, con un aumento del tasso di conversione di 7 punti percentuali.
  • Amazon ha introdotto una funzione nell'app mobile che riassume le recensioni dei clienti, migliorando l'esperienza di shopping.
  • Un retailer ha ottenuto un ritorno sui ricavi di 24 volte l'investimento iniziale grazie a un assistente di shopping conversazionale basato sull'IA.

Nel panorama moderno del retail, l’intelligenza artificiale generativa (IA) sta mostrando potenzialità che potrebbero trasformare radicalmente il settore. Secondo un rapporto di Bain & Company, i progetti pilota di IA generativa hanno prodotto risultati importanti, ma i retailer devono accelerare l’implementazione su larga scala per non rimanere indietro. Nel primo anno di adozione dell’IA generativa, i retailer hanno sperimentato un miglioramento della produttività, alleviando la pressione sui margini attraverso risparmi sui costi.

Le aziende lungimiranti hanno esplorato la ricerca conversazionale e le app personalizzate, con il potenziale per aumentare i ricavi. Miglioramenti nell’automazione delle pagine prodotto, motori di ricerca e riassunti delle recensioni clienti dall’IA potrebbero incrementare le vendite. Ad esempio, Amazon ha introdotto una nuova funzione nell’app mobile che risponde alle domande dei clienti sui prodotti, riassumendo le informazioni raccolte dalle recensioni e dalle descrizioni. L’obiettivo è migliorare l’esperienza di shopping e facilitare le decisioni d’acquisto.

Per capitalizzare su queste tecnologie, i retailer devono superare la fase sperimentale e puntare alla scalabilità. Con i consumatori che iniziano ad adottare strumenti di IA su larga scala, come ChatGPT e Copilot di Microsoft, è essenziale che i retailer espandano l’uso dell’IA generativa oltre i progetti pilota per mantenere l’esperienza cliente competitiva. La personalizzazione dell’esperienza cliente è promettente. Bain cita l’esempio di un retailer che ha implementato un assistente di shopping conversazionale alimentato dall’IA, con un aumento del tasso di conversione di 7 punti percentuali, generando ricavi pari a 24 volte l’investimento iniziale.

Strategie per l’Implementazione su Larga Scala dell’IA Generativa

L’implementazione su vasta scala dell’IA generativa richiede un cambiamento di mentalità che consideri l’IA non solo come un’iniziativa tecnologica, ma come un elemento integrante dei processi aziendali. Questo richiede una solida infrastruttura tecnologica e un impegno continuo nella ottimizzazione. Le sfide principali consistono nella gestione dei costi occulti e nell’adeguamento dei processi aziendali per massimizzare i benefici dall’investimento.

Per integrare l’IA generativa aziendale su larga scala, è necessario modificare l’approccio al lavoro, trattando l’adozione della tecnologia non come un semplice progetto tecnico, ma come un’iniziativa ampia che coinvolge diverse aree dell’azienda. È essenziale avere una visione completa del flusso di lavoro per capire come l’intelligenza artificiale possa migliorare l’efficienza e la produttività, valorizzando il ruolo dell’elemento umano senza sostituirlo.

Ottimizzazione dei Processi e Riduzione dei Costi

L’adozione dell’intelligenza artificiale generativa comporta costi nascosti oltre all’acquisto e alla creazione dei modelli. Questi includono spese per la gestione dei dati, la manutenzione e l’aggiornamento delle infrastrutture tecniche, e la necessità di formare il personale. È necessario adattare i processi aziendali per integrare la tecnologia, richiedendo ulteriori investimenti. Durante il periodo di integrazione, l’efficienza operativa dell’azienda può subire un rallentamento temporaneo, con possibili ripercussioni sui risultati finanziari.

Concentrandosi sulle tecnologie che portano valore aggiunto, le aziende possono ridurre i costi operativi di manutenzione, semplificare la complessità del sistema e migliorare la capacità di espansione. L’approccio ottimizza l’uso delle risorse, massimizza i ritorni sugli investimenti e riduce i periodi di inattività durante le fasi di implementazione e integrazione.

Bullet Executive Summary

L’automazione e la scalabilità produttiva sono concetti chiave nel contesto della trasformazione digitale. La democratizzazione dell’IA generativa è essenziale per passare dalla sperimentazione alla scala, mettendo gli strumenti di IA nelle mani di tutti i dipendenti, non solo del reparto tecnologico. Questo porta al necessario upskilling dei dipendenti esistenti, con i retailer che devono formare un nucleo di primi utilizzatori per condividere l’esperienza e sviluppare le competenze necessarie.

L’IA generativa ha il potenziale per avere un impatto sul retail simile a quello di internet negli anni ’90, con una velocità di adozione maggiore. Nei prossimi mesi, i retailer hanno l’opportunità di investire strategicamente per essere leader del futuro assistito dall’IA. È tempo di scalare i primi ritorni e trasformarli in vantaggi competitivi duraturi. La chiave per un’efficace implementazione delle tecnologie avanzate risiede nella capacità di integrare conoscenze tecniche e processi operativi dell’organizzazione, monitorando ogni fase di interazione nel sistema.


Articolo e immagini generati dall’AI, senza interventi da parte dell’essere umano. Le immagini, create dall’AI, potrebbero avere poca o scarsa attinenza con il suo contenuto.(scopri di più)

Un commento

  1. L’IA cambierà tutto, dobbiamo solo adattarci! Ma le aziende saranno davvero pronte a investire tutti questi soldi? 🤔

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