Pmi e intelligenza artificiale: senza dati non si “cantano messe”
L’intelligenza artificiale come presente e futuro del travel, non a caso sarà anche al centro del G7 Turismo di Firenze, in programma il prossimo novembre. Ma qual è il livello di attenzione delle piccole e medie imprese italiane verso questa tecnologia tanto utile e innovativa anche ai fini del digital marketing?
A questa domanda ha dato una risposta la martech company Traction, che ha individuato una linea di tendenza analizzando 20 progetti realizzati negli ultimi sei mesi con la piattaforma proprietaria di Crm con intelligenza artificiale AutoCust. Secondo l’indagine, le aziende italiane di piccola e media dimensione – comprese le agenzie di viaggi e i tour operator, ormai necessariamente digitalizzati – sono fortemente interessate all’innovazione tecnologica, ma nella gran parte dei casi non dispongono dei dati necessari per un’adozione immediata.
La stima di Traction è che la mancanza di dati si verifica nel 70% dei casi, con ricadute sui tempi di implementazione. La costruzione di una solida infrastruttura dati è infatti alla base di un buon funzionamento della tecnologia. Attenzione, però, questi devono anche essere di buona qualità: secondo l’analisi della martech, nella gran parte delle pmi che si avvicinano all’intelligenza artificiale i dati non sono disponibili, e in altre realtà i dati sono incompleti, cioè privi di informazioni essenziali, o disorganizzati, ovvero riportano errori, duplicati o informazioni non utili.
Un altro problema riguarda la mancanza di automazione. Molte aziende, infatti, ancora si affidano a processi manuali di raccolta e gestione dei dati, scontrandosi con inefficienze ed errori umani. Solo dopo aver risolto queste variabili, l’intelligenza artificiale sarà in grado di riconoscere schemi, estrarre informazioni e generare previsioni affidabili che possono far bene alle aziende, ai consumatori e al turismo in generale nel nostro caso.
Colmare questa carenza iniziale è di conseguenza il primo passo per sviluppare applicazioni che sfruttino appieno le potenzialità della tecnologia. Traction ha rilevato che per le pmi che dispongono di una base di dati strutturata, il passaggio può richiedere anche solo una o due settimane, a seconda della complessità del progetto. In assenza di dati o con dati di scarsa qualità, sono necessari da tre a sei mesi.
Una volta raccolti i dati e organizzati in modo coerente, sarà possibile utilizzarli per addestrare i modelli in Ai e adottarli nei propri sistemi aziendali.
LE TIPOLOGIE DI DATI
L’analisi di Traction ha permesso, inoltre, di evidenziare come l’Ai abbia bisogno di diversi tipi di dati. Solo attraverso una loro corretta integrazione è possibile portare valore al processo di vendita. Si tratta dei dati anagrafici, a maggior portata delle pmi italiane ma raccolti spesso in modo incostante e non omogeneo. Stessa situazione di base per i dati transazionali, relativi a eventi o a transazioni specifiche all’interno di un sistema. La digital company ha registrato invece una carenza importante in termini di dati comportamentali, relativi alle azioni dei clienti online. Solo integrando questi tipi di dati è possibile strutturare campagne realmente efficaci, indirizzate a target specifici e fortemente personalizzate. A favore di una riduzione di sprechi e un miglior ritorno sull’investimento.
«La gran parte delle imprese con cui abbiamo lavorato in questi mesi sottovalutava l’importanza dei dati per l’intelligenza artificiale. La situazione, tuttavia, si sta evolvendo velocemente. Il livello di consapevolezza cresce giorno dopo giorno. Il nostro impegno – ha dichiarato il ceo di Traction Pier Francesco Geraci – è guidare aziende anche di piccole e medie dimensioni verso un cambiamento importante».
