Le storie di successo più interessanti dell'intelligenza artificiale generativa in Brasile non provengono dai laboratori di ricerca, bensì dalle operazioni quotidiane: registrazione dei prodotti, pubblicazione di annunci, richieste di assistenza IT e servizi ai cittadini. Si tratta di processi ad alto volume e ripetitività, in cui l'intelligenza artificiale generativa smette di essere un esperimento e inizia a manifestarsi negli indicatori.
In questo articolo, abbiamo raccolto quattro progetti che Flexa Cloud ha realizzato su AWS con OLX, Gimba, Britânia e FEBRABAN . Per ciascuno, illustriamo la sfida, le soluzioni adottate e i risultati ottenuti. Infine, spieghiamo cosa hanno in comune questi casi e come applicare gli stessi insegnamenti alla vostra azienda.
Sintesi: Risultati dell'intelligenza artificiale generativa in 4 aziende
| Società | sfida | Risultati ottenuti con l'intelligenza artificiale generativa |
|---|---|---|
| OLX | Pubblicazione degli annunci lenta e incompleta. | Pubblicazione fino a 3 volte più veloce, più di 5,5 milioni di annunci |
| Gimba | Registrazione manuale del prodotto nel catalogo | Tempo per elemento 84% in menoda 13 a 2 minuti |
| Britannia | Servizio di assistenza interno sovraccarico | 30 40% a% dei cosiddetti compiti quotidiani risolti dall'assistente Tânia |
| FEBBRAIO | Guidare milioni di persone su come gestire i debiti. | Chatbot addestrato con 15 anni di dati Il mio Pocket è aggiornato |
OLX: annunci pubblicati fino a 3 volte più velocemente
Su OLX, il collo di bottiglia si trovava nella parte superiore dell'imbuto di vendita. Chiunque volesse vendere qualcosa doveva compilare diversi campi nell'annuncio, e molti rinunciavano o pubblicavano annunci con informazioni incomplete. Ciò peggiorava l'esperienza dell'acquirente e riduceva la qualità della piattaforma.
La soluzione è stata uno strumento di intelligenza artificiale generativa che compila automaticamente l'annuncio in base alle informazioni già fornite dal venditore. Il risultato: velocità di pubblicazione fino a 3 volte superiore , circa 250 persone che utilizzano lo strumento ogni giorno, oltre 5,5 milioni di annunci creati con esso e fino al 10% in più di campi compilati in alcune categorie.
La soluzione è già utilizzata quotidianamente da circa 250 persone e ha permesso la pubblicazione di oltre 5,5 milioni di annunci pubblicitari.
Marcelo Wendling, CTO del Gruppo OLX
L' articolo completo sul progetto OLX è stato pubblicato su TI Inside.
Gimba: Registrazione del prodotto più veloce dell'84% con Amazon Bedrock
Presso Gimba, distributore di forniture per ufficio e azienda di e-commerce B2B, il problema era la registrazione dei prodotti. Ogni nuovo articolo richiedeva descrizioni, attributi e standardizzazione manuali, il che ritardava l'inserimento del prodotto nel catalogo e generava informazioni incoerenti.
Grazie all'intelligenza artificiale generativa su Amazon Bedrock , il catalogo viene ora generato e revisionato automaticamente dal team. Il tempo necessario per ogni articolo si è ridotto dell'84 % , passando da 13 a 2 minuti . I dati del catalogo sono diventati più coerenti, il che ha anche migliorato il posizionamento nei risultati di ricerca organica, con un aumento previsto del 10% del volume di ricerca.
Gimba ha completamente trasformato il suo processo di registrazione dei prodotti, riducendo del 84% il tempo necessario per ogni articolo, da 13 minuti a soli 2 minuti.
Daniel Arruda, CTO di Gimba
I dettagli sono contenuti nel caso di studio di Gimba e nel caso di studio pubblicato da AWS.
Britannia: L'assistente virtuale risolve fino al 40% delle chiamate di assistenza IT.
Presso Britânia, il servizio di assistenza interno riceveva un elevato volume di chiamate semplici, come domande su accessi, procedure e linee guida. Il team IT trascorreva gran parte della giornata su attività ripetitive e aveva poco tempo per i problemi che richiedevano effettivamente l'intervento di uno specialista.
La soluzione è stata Tânia , un assistente virtuale con intelligenza artificiale generativa, sviluppato su AWS e integrato direttamente nel sistema di ticketing. Oggi, Tânia gestisce tra il 30% e il 40% dei ticket giornalieri , fornisce supporto ai dipendenti e inoltra al team umano solo le richieste che necessitano di analisi. Il progetto si è inserito nel contesto della migrazione al cloud, che ha portato scalabilità, riduzione dei costi e una migliore governance.
La soluzione gestisce già circa il 30-40% delle chiamate giornaliere, automatizzando semplici attività di supporto, guidando correttamente i dipendenti e integrandosi direttamente con il nostro sistema di gestione delle chiamate.
Paulo Beber, Senior Software Architect e specialista IA presso Britânia
FEBRABAN: Meu Bolso em Dia (Le mie tasche in ordine) fornisce assistenza agli individui indebitati su larga scala.
" Meu Bolso em Dia ", il programma di educazione finanziaria di FEBRABAN, si è trovato di fronte a una sfida di scalabilità: guidare milioni di brasiliani sui temi del debito e dell'insolvenza senza compromettere l'accuratezza delle informazioni.
Il programma si è dotato di un chatbot con intelligenza artificiale generativa di AWS, sviluppato sulla base di 15 anni di dati accumulati. L'utente interagisce con il programma utilizzando un linguaggio semplice e riceve assistenza per risolvere autonomamente i propri problemi, con risposte coerenti basate sui contenuti ufficiali del programma.
Il chatbot, sviluppato sulla base di dati raccolti in 15 anni di programma, aiuta le persone a risolvere problemi di debiti e insolvenze attraverso un'interfaccia semplice e intuitiva.
Raul Moreira, presidente del Banco Original e membro del consiglio di FEBRABAN.
Cosa hanno in comune queste storie di successo nell'ambito dell'intelligenza artificiale generativa?
I quattro progetti provengono da settori diversi, ma seguono lo stesso schema. Ne derivano cinque insegnamenti preziosi per qualsiasi azienda:
- Hanno iniziato con un processo basato sul volume e sulla ripetizione. Registrazione, pubblicità, chiamate e assistenza clienti. È in questi ambiti che l'intelligenza artificiale generativa offre vantaggi rapidi e facilmente misurabili.
- Hanno definito la metrica prima di iniziare. Minuti per elemento, percentuale di chiamate risolte, velocità di pubblicazione. Senza indicatori, è impossibile dimostrare il ritorno sull'investimento.
- Si sono occupati dei dati. La qualità della risposta dipende dalla qualità delle fondamenta. In Meu Bolso em Dia, abbiamo alle spalle 15 anni di contenuti organizzati.
- Li hanno integrati nei sistemi già esistenti. Tânia interagisce con il sistema di chiamata e la registrazione di Gimba alimenta il catalogo. L'intelligenza artificiale è diventata parte integrante del processo, non uno strumento separato.
- Hanno avuto un governo fin dall'inizio. Sicurezza, controllo dell'accesso ai dati e revisione umana ove necessario. Questo è ciò che distingue un programma pilota da un risultato di successo. Comprendere i rischi di... Intelligenza artificiale senza governance.
Come implementare l'intelligenza artificiale generativa in produzione nella tua azienda.
Per replicare questi risultati, la maggior parte delle aziende si imbatte nello stesso problema: manca un team che comprenda il business, padroneggi l'architettura AI su AWS e sappia dare la giusta priorità alle iniziative. Ecco perché esiste il Center of Excellence (CoE) di Flexa Cloud in Hyperautomation e Governed AI.
Il Centro di Eccellenza (CoE) organizza tutte le idee di intelligenza artificiale dell'azienda in un'unica coda, le prioritizza in base al ritorno sull'investimento previsto, sviluppa le soluzioni su AWS e misura l'impatto di ogni implementazione. In pratica, si tratta dello stesso metodo utilizzato nei casi precedenti, con un team senior che agisce come estensione della vostra attività operativa.
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- Altri casi: Indra nel libero mercato dell'energia e Bravante nello smantellamento di piattaforme offshore.
Domande frequenti sull'intelligenza artificiale generativa nelle aziende
Quali sono alcuni esempi di casi di studio di successo sull'intelligenza artificiale generativa in Brasile?
OLX, che pubblica annunci fino a 3 volte più velocemente grazie al completamento automatico; Gimba, che ha ridotto dell'84% i tempi di registrazione dei prodotti con Amazon Bedrock; Britânia, il cui assistente virtuale risolve dal 30% al 40% delle richieste di supporto IT; e FEBRABAN, con il chatbot per il programma Meu Bolso em Dia.
In quali processi l'intelligenza artificiale generativa fornisce risultati più rapidamente?
Nei processi ad alto volume e ripetitivi, come la registrazione dei prodotti, la creazione di contenuti, il servizio clienti interno e l'assistenza clienti, il risparmio di tempo è immediato e facilmente misurabile.
Come si misura il ritorno sull'investimento di un progetto di intelligenza artificiale generativa?
Definire l'indicatore prima dell'inizio del progetto, ad esempio il tempo per attività, il volume elaborato, la percentuale di richieste di servizio risolte o il costo per operazione, e confrontarlo con la situazione precedente dopo l'implementazione.
Come posso avviare un progetto di intelligenza artificiale generativa su AWS?
Scegli un processo ad alto impatto, definisci la metrica di successo, prepara i dati e integra la governance fin dall'inizio. Un Centro di Eccellenza per l'IA, come il CoE di Flexa Cloud, aiuta a dare priorità alle iniziative e a portarle in produzione.
Desideri ottenere risultati simili a quelli di OLX e Gimba?
Pianifica una diagnosi gratuita con il team Flexa Cloud CoE. Definiremo insieme le aree in cui l'IA generativa può apportare vantaggi concreti alla tua attività e come implementarla in produzione con una governance su AWS.
