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Agilità aziendale

ROI del pilota AI

Don’t Call It a Failure: A Business-Agility Reading of the “95% of AI Pilots” Story

If you have ever worked in PR or social, you know the feeling. We spent years debating ROI for activities that clearly mattered but did not fit neatly into last-click spreadsheets. Now we have a once-in-a-generation capability, and some are ready to declare defeat because the P&L did not move in six months. That is not how transformation is measured. It is how halftime is misread.

To be clear: the State of AI in Business 2025 report from MIT’s Project NANDA is worth your time. It’s made waves with a striking figure—95% of enterprise GenAI pilots haven’t delivered measurable P&L impact. The authors also label this work as an early snapshot (January–June 2025), which is important context. Early data, transparent limitations, and a conversation worth having. From a business-agility perspective, the conversation is not “Is AI failing?” The conversation is “Are we running the work in a way that creates measurable flow, safe learning, and compounding value?”

Below is the same storyline, retold with business-agility lenses.

What an Agile Organization Asks First

  1. Who is the customer of this pilot, and what problem are we solving for them today? Define the user, the job to be done, and the pain you are trying to remove this quarter.
  2. What is our hypothesis and what would disprove it? Write it down. Choose the smallest slice that can test it in production-like conditions.
  3. What evidence will we accept before P&L shows up? Flow and quality are the leading indicators. Finance is the lagging proof.

When those three questions are explicit, pilots stop being demos and start being experiments.

Six Months Is Not a Verdict, It Is a Cadence

Six months equals a handful of sprints with room for two or three inspect-and-adapt cycles. That is enough time to learn about permissions, routing, data quality, latency, handoffs, exception paths, and human-in-the-loop. It is not enough time to rewire multiple core workflows, retrain large teams, harden guardrails, and push improvements all the way to audited P&L. In agility we timebox to learn, then decide to scale or stop based on evidence, not on optimism.

Measure Flow First, Finance Next

Direct profit is the destination. Flow tells you whether you are moving toward that destination. Treat these as agility leading indicators that should move in months 1 to 6:

  • Lead time from request to result
  • Produttività per week for the target workflow
  • Rework rate e exception rate
  • Escaped error rate e defect containment
  • Adoption: assisted tasks per user per day, active minutes in the workflow
  • Risk posture: flagged issues reduced, review time reduced
  • Customer outcomes: response time, first-contact resolution, CSAT or NPS deltas

If these signals improve and remain stable, the P&L generally moves between months 9 and 18, which is when scale begins and setup ends.

From Demo Theater to Workflow Reality

Agility favors working solutions in real paths over polished demos. Three practical shifts turn pilots into value delivery:

  1. Value slicing: release a narrow, end-to-end slice that touches the system of record and the approval path.
  2. Definition of Ready and Definition of Done: no work enters a sprint unless data access, privacy constraints, and success metrics are clear; no work is done until telemetry, audit trails, and rollback are live.
  3. Guardrails, not gates: security, risk, legal, and compliance sit in weekly reviews with product and operations. The objective is to design safe defaults that enable flow, not to pause work until the quarter ends.

Organize for Learning, Not Heroics

  • One owner, one workflow, one data source for the first slice. Reduce coordination drag.
  • Cross-functional team: product, operations, data, engineering, risk, and finance see the same board and the same metrics.
  • Limit WIP: stop starting and start finishing. Too many pilots create false positives and thin learning.
  • Weekly retros: surface blockers early, adjust scope, and rotate one small improvement per week into the Definition of Done.

The Right Scoreboard for Month Six

Executives should expect a two-line scorecard at the six-month mark:

  1. Flow and quality: the leading metrics listed above with before-and-after deltas and stability bands.
  2. Finance translation: hours avoided, error costs avoided, cycle time value released, revenue capture unlocked, risk reduction quantified. These are not GAAP yet. They are the audited trail that justifies scale.

If the flow line is up and stable, and the finance translation is credible, scale. If not, stop or rescope. Either outcome is success because you learned at low cost.

Why the “95%” Headline Can Be True and Misleading

It can be true that most pilots did not show direct P&L in six months. It can also be misleading if those pilots were not designed as agile experiments with explicit leading indicators, working slices, and weekly inspection. Agility does not promise instant profit. It promises faster truth. That is exactly what leaders need.

A Friendly Challenge to Colleagues

Before we declare the technology a failure, let us adopt an agility scoreboard and cadence. Write the hypothesis. Slice the value. Measure the flow. Invite Finance and Risk into the retro. Decide based on evidence. Then repeat.

Your turn: What is one flow metric you trust and one cadence habit that kept your pilot honest? Please comment on our LinkedIn Article!

#StateofAI2025 #BusinessAgility #ContinuousImprovement #AIROI #ChangeManagement

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Agilità aziendale

Insegnamento e apprendimento oltre i voti

Il viaggio dell'insegnamento e dell'apprendimento oltre i voti: Reimmaginare l'istruzione con Agile, IA e Gamification

Ogni viaggio epico, sia che si tratti della ricerca di Frodo al Monte Fato in Il Signore degli AnelliIl percorso di Luke Skywalker per diventare un Jedi in Guerre stellario i viaggi del Impresa in Star TrekQuesti viaggi non iniziano con un voto. Nessun eroe si imbarca nell'avventura con un voto di A, B o insufficienza. Al contrario, iniziano con una missione avvincente, una sfida da superare. Il loro viaggio è pieno di pietre miliari, ostacoli, momenti di dubbio e trionfi. Non si riduce mai a un punteggio percentuale.

Eppure, in ambito educativo, spesso trattiamo l'apprendimento come se gli studenti fossero solo dei punti su una scala piuttosto che degli esploratori che navigano nel vasto panorama della conoscenza.

Come discusso da Daniel Pink (2025) in Il Washington Post, nel suo articolo di opinione Perché non eliminare i votiL'impatto dell'inflazione dei voti evidenzia le conseguenze indesiderate di questo approccio, inducendo una riflessione critica: perché consideriamo i voti come barriere piuttosto che come punti di controllo dinamici?

Perché, invece, non gamificare l'istruzione, trasformando le valutazioni in momenti fondamentali, rendendole dei marcatori che confermano la padronanza delle competenze essenziali prima che gli studenti vadano avanti, proprio come i checkpoint in un gioco o in una simulazione aziendale?

Nella formazione aziendale, dove l'obiettivo è preparare gli studenti ad affrontare l'imprevedibilità del mondo reale, l'enfasi dovrebbe spostarsi dal mero punteggio degli esami alla padronanza, all'adattabilità e alla competenza pratica. Questo articolo esplora le possibilità di andare oltre i tradizionali sistemi di valutazione, ispirandosi alla complementarietà uomo-Io, ai principi di agilità aziendale e ai modelli di gamification, per creare un'esperienza di apprendimento coinvolgente, iterativa e incentrata sulle competenze. Queste idee si allineano strettamente con il Manifesto per l'insegnamento e l'apprendimentoche enfatizza l'adattabilità rispetto ai metodi di insegnamento prescrittivi, la collaborazione rispetto ai risultati individuali, il raggiungimento dei risultati di apprendimento rispetto ai test degli studenti, l'indagine guidata dagli studenti rispetto alle lezioni in classe, la dimostrazione e l'applicazione rispetto all'accumulo di informazioni e il miglioramento continuo rispetto al mantenimento delle pratiche attuali (Krehbiel et al., 2017).

1. Complementarietà uomo-IO: Un approccio più intelligente all'apprendimento

L'intelligenza artificiale come assistente all'apprendimento adattivo

Le piattaforme dotate di intelligenza artificiale possono adattare i contenuti didattici al ritmo e allo stile di apprendimento unico di ogni studente, riducendo la necessità di strutture di valutazione rigide. Invece di costringere tutti gli studenti a seguire lo stesso programma di studio alla stessa velocità, l'intelligenza artificiale può:

  • Personalizzare i percorsi di apprendimento: I sistemi di intelligenza artificiale adattivi, come quelli utilizzati da Coursera, Duolingo e Khan Academy, forniscono feedback in tempo reale ed esercizi personalizzati per rafforzare le aree deboli (Deci & Ryan, 1985).
  • Tracciare la crescita delle competenze nel tempo: Invece di affidarsi a un voto unico, l'intelligenza artificiale può tracciare i progressi nelle aree di competenza chiave e fornire approfondimenti basati sui dati relativi allo sviluppo di uno studente.
  • Ridurre i pregiudizi soggettivi nella valutazione: A differenza della valutazione tradizionale, che varia a seconda dell'istruttore, gli strumenti di valutazione basati sull'intelligenza artificiale (ad esempio, il punteggio dei saggi e la valutazione automatica delle competenze) offrono maggiore coerenza ed equità (Dweck, 2006).

L'IA come tutor e mentore

  • Gli strumenti di intelligenza artificiale conversazionale (come ChatGPT, Claude o DeepSeek) possono fungere da tutor on-demand, rispondendo alle domande, spiegando i concetti e fornendo feedback personalizzati al di là di quanto possa fare un singolo professore.
  • Le simulazioni guidate dall'intelligenza artificiale e gli strumenti VR consentono agli studenti di esercitarsi in scenari aziendali reali, affinando le loro capacità di pensiero critico e di risoluzione dei problemi in un ambiente privo di rischi.

Questo cambiamento decentra l'autorità tradizionale dei voti e si concentra invece sulla padronanza dimostrata delle competenze, allineandosi bene con la richiesta di Pink (2025) di un sistema di valutazione più significativo e personalizzato.

2. Formazione sull'agilità aziendale: Apprendere per iterazioni, non per voti

Applicare i principi Agile alla formazione

L'agilità aziendale enfatizza l'iterazione, i cicli di feedback, l'adattabilità e l'apprendimento continuo, caratteristiche che supportano naturalmente l'istruzione senza voti. Invece dei voti tradizionali, gli studenti potrebbero essere valutati in base a una progressione basata sulle competenze, a progetti reali e a cicli di feedback iterativi (Goodhart, 1975). Il Manifesto per l'insegnamento e l'apprendimento rafforza ulteriormente questa necessità, sostenendo la necessità di un'indagine guidata dagli studenti rispetto alla lezione passiva in classe e la dimostrazione rispetto all'accumulo routinario di informazioni (Krehbiel et al., 2017).

  • Scrum per l'apprendimento: I corsi possono essere strutturati come gli sprint di Scrum, in cui gli studenti lavorano su progetti reali in cicli brevi e iterativi. I docenti e i tutor di intelligenza artificiale forniscono un feedback, assicurando un miglioramento continuo piuttosto che un voto unico.
  • Kanban per una padronanza autonoma: Invece di corsi fissi di 15 settimane, gli studenti progrediscono attraverso un pannello di apprendimento in stile Kanban, passando dalle conoscenze di base all'applicazione a livello di esperto secondo il proprio ritmo.
  • OKR (Obiettivi e risultati chiave) oltre i voti in lettere: Gli studenti stabiliscono i propri obiettivi di apprendimento e tengono traccia dei progressi con risultati chiave, proprio come fanno le aziende moderne per misurare il successo.

Gamificare le valutazioni come pietre miliari

Piuttosto che eliminare test, esami ed esercizi, questi possono essere ridefiniti come pietre miliari del gioco. Gli studenti possono:

  • Tentate le sfide più volte fino a raggiungere la padronanza, come nelle simulazioni aziendali o negli esami di certificazione.
  • Ottenere badge di abilità piuttosto che voti in lettere, creando marcatori di risultati visibili simili a micro-credenziali professionali (Kohn, 1999).
  • Progredire attraverso i livelli di competenza, proprio come un processo strutturato di onboarding in un ambiente aziendale.
  • Utilizzare le sfide alimentate dall'intelligenza artificiale per convalidare le competenze aziendali del mondo reale, consentendo agli studenti di applicare le competenze in problemi aziendali simulati.

In questo modello, l'insuccesso non è un punto di arrivo, ma un'opportunità per l'iterazione, per garantire che gli studenti assorbano il materiale in profondità piuttosto che puntare solo a un voto di sufficienza.

3. Il futuro della formazione aziendale: Basata sulle competenze, assistita dall'intelligenza artificiale e agile

L'istruzione come simulazione della futura forza lavoro

Integrando l'intelligenza artificiale come assistente e le metodologie agili nell'istruzione, gli studenti sarebbero più preparati alle reali esigenze della forza lavoro. Il futuro del lavoro è sempre più basato su progetti, interdisciplinarietà e adattamento: il nostro sistema educativo dovrebbe rispecchiarlo.

  • Valutazioni delle competenze guidate dall'intelligenza artificiale per le assunzioni: Datori di lavoro come Google e Tesla stanno abbandonando le assunzioni basate sulla GPA a favore di valutazioni basate sulle competenze. L'intelligenza artificiale può agevolare la verifica delle competenze attraverso colloqui, sfide di codifica o valutazioni di casi di studio, sostituendo le obsolete pagelle e i diplomi di maturità.
  • Sviluppo dell'intelligenza artificiale e delle competenze trasversali: Oltre all'apprendimento tecnico, gli strumenti basati sull'intelligenza artificiale, come l'addestramento all'empatia VR e il gioco di ruolo dell'intelligenza artificiale conversazionale, aiutano gli studenti a sviluppare l'intelligenza emotiva, la leadership e le capacità di negoziazione, fondamentali per il successo aziendale.

Sostituire le tempistiche rigide con una crescita continua

Invece di una laurea triennale o quadriennale fissa, gli studenti dovrebbero avere la flessibilità di:

  • I partecipanti si muovono al proprio ritmo attraverso i moduli di apprendimento, guadagnando badge di abilità lungo il percorso.
  • Imparate in team interdisciplinari, risolvendo problemi di marketing, vendite, finanza e analisi AI in progetti interfunzionali.
  • Applicare immediatamente l'apprendimento in contesti reali, proprio come le aziende agili che implementano il feedback continuo e l'iterazione piuttosto che aspettare le revisioni delle prestazioni di fine anno.

Dai voti alla crescita, assistita dall'intelligenza artificiale e agile

L'argomentazione di Daniel Pink (2025) a favore dell'eliminazione dei voti è una richiesta convincente di riforma dell'istruzione, che si allinea naturalmente ai principi di personalizzazione e agilità aziendale guidati dall'IA.

Abbandonando i sistemi di classificazione rigidi, possiamo:

  • Passare dagli obiettivi di rendimento (guadagnare una A) agli obiettivi di apprendimento (raggiungere la padronanza del mondo reale).
  • Sostituite le trascrizioni obsolete con valutazioni basate sulle competenze, arricchite dal rilevamento delle competenze guidato dall'intelligenza artificiale e dal feedback narrativo.
  • Passare da un modello di laurea statico e limitato nel tempo a un ecosistema di apprendimento agile, basato su progetti e assistito dall'intelligenza artificiale.

Questo approccio non solo migliora l'istruzione, ma prepara gli studenti al mondo del lavoro del futuro, dove l'adattabilità, il pensiero critico e la fluidità dell'intelligenza artificiale definiranno il successo.

Riferimenti

Deci, E. L. e Ryan, R. M. (1985). Motivazione intrinseca e autodeterminazione nel comportamento umano. Plenum Press.

Dweck, C. S. (2006). Mindset: La nuova psicologia del successo. Random House.

Goodhart, C. A. E. (1975). "Problemi di gestione monetaria: L'esperienza del Regno Unito". Documenti di economia monetaria, vol. I, Reserve Bank of Australia.

Kohn, A. (1999). Le scuole che i nostri figli meritano: Andare oltre le classi tradizionali e gli "standard più severi". Houghton Mifflin.

Krehbiel, T. C., et al. (2017). Manifesto agile per l'insegnamento e l'apprendimento. Giornale dell'insegnamento efficace, 17(2), 90-111.

Pink, D. (2025). Perché non eliminare i voti? Il Washington Post. https://www.washingtonpost.com/opinions/2025/03/03/grade-inflation-why-not/

Foto di Element5 Digital

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Agilità aziendale

Agilità delle vendite, del marketing e dell'intelligenza artificiale

La collaborazione tra vendite e marketing nell'era dell'intelligenza artificiale e dell'agilità aziendale

La realtà della tensione tra vendite e marketing

Uno dei maggiori equivoci nel mondo degli affari è che l'allineamento delle vendite e del marketing significhi che devono essere perfettamente sincronizzate, lavorare ininterrottamente senza tensioni e concordare completamente su tutto. In realtà, questo non è possibile. Questi due team hanno obiettivi, incentivi e approcci operativi distinti. Tuttavia, questo non significa che non possano collaborare in modo efficace.

Invece di forzare l'armonia, le aziende dovrebbero costruire sistemi strutturati che consentano a entrambi i team di funzionare come forze complementari piuttosto che come avversari. La chiave di volta non sono gli esercizi di team building o la cooperazione artificiale: si tratta di sfruttare l'intelligenza artificiale, adottare i principi dell'agilità aziendale e promuovere una cultura basata sui dati per ottenere risultati misurabili.

Perché le vendite e il marketing sono naturalmente in disaccordo

- Le vendite si concentrano sulle entrate a breve termine → Hanno bisogno di risultati immediati, vogliono lead di alta qualità che si chiudano rapidamente e spesso hanno a che fare con un comportamento imprevedibile dei clienti.
- Il marketing si concentra sulla crescita del marchio a lungo termine → Si concentra sul posizionamento sul mercato, sulla consapevolezza, sulla generazione della domanda e su strategie che possono richiedere mesi per avere un ritorno.
- Le vendite vedono il marketing scollegato dalla realtà → I rappresentanti delle vendite spesso si lamentano che gli sforzi del marketing producono lead di bassa qualità o si concentrano troppo sulla messaggistica astratta del marchio piuttosto che sui reali punti dolenti degli acquirenti.
- Il marketing vede le vendite come tattiche e poco lungimiranti → I marketer spesso si sentono frustrati dal fatto che le vendite non seguono i lead abbastanza velocemente o li liquidano troppo in fretta senza coltivarli.

Come l'intelligenza artificiale e l'agilità aziendale affrontano questo problema

1. AI per Lead Scoring e Predictive Analytics → Il lead scoring guidato dall'AI può aiutare a definire quali lead vale la pena seguire, riducendo l'attrito tra vendite e marketing.
2. Framework agili per vendite e marketing → I principi dell'agilità aziendale incoraggiano la collaborazione iterativa, i cicli di feedback frequenti e la condivisione delle responsabilità.
3. L'intelligenza artificiale per la personalizzazione e il targeting dei contenuti → L'intelligenza artificiale può fornire approfondimenti in tempo reale sui comportamenti dei clienti, consentendo al marketing di creare messaggi e proposte di vendita più pertinenti.
4. Abilitazione delle vendite guidata dall'intelligenza artificiale → Gli strumenti di coaching automatizzati, i chatbot e gli assistenti virtuali aiutano i rappresentanti delle vendite a coinvolgere i lead in tempo reale senza dipendere esclusivamente dal marketing.

Le insidie di una relazione disfunzionale tra vendite e marketing

1. Scarsa gestione dei lead e tassi di conversione
- Soluzione AI: L'analisi predittiva aiuta a garantire che solo i lead con l'intento più elevato vengano trasmessi alle vendite.
- Soluzione agile: Gli stand-up quotidiani tra vendite e marketing garantiscono un miglioramento continuo della qualità dei lead.
2. Messaggistica mista e confusione dei clienti
- Soluzione AI: Gli strumenti CRM basati sull'intelligenza artificiale assicurano una messaggistica coerente grazie al monitoraggio di ogni interazione con i clienti.
- Soluzione agile: Revisioni regolari degli sprint tra marketing e vendite per allineare la messaggistica e la strategia.
3. Spreco di budget e risorse
- Soluzione AI: L'intelligenza artificiale può analizzare il ROI delle campagne in tempo reale, consentendo al marketing di cambiare rapidamente rotta.
- Soluzione agile: Le retrospettive identificano gli sforzi sprecati, migliorando i futuri investimenti di marketing.
4. Mancanza di responsabilità e di indicazione del dito
- Soluzione AI: I cruscotti di performance guidati dall'intelligenza artificiale evidenziano dove i lead si interrompono nell'imbuto, rendendo trasparente la responsabilità.
- Soluzione agile: OKR (Obiettivi e Risultati Chiave) condivisi per le vendite e il marketing per evitare i silos.

Come si presenta il vero allineamento nell'era dell'AI e dell'Agile

1. Definizioni condivise e criteri chiari per il successo
- Qualificazione dei lead guidata dall'AI → I modelli di scoring dell'AI assicurano che solo i lead con un elevato potenziale di conversione raggiungano le vendite.
- Collaborazione interfunzionale Agile → I team di marketing e di vendita partecipano a sessioni congiunte di pianificazione degli sprint.
2. Collaborazione sui messaggi di vendita e marketing
- AI per l'analisi dei sentimenti → L'AI può analizzare il feedback dei clienti per perfezionare le proposte di vendita e le campagne di marketing.
- Workshop di messaggistica agile → I workshop congiunti consentono a entrambi i team di perfezionare la messaggistica sulla base di feedback iterativi.
3. Un quadro di riferimento per la verifica delle proposte di vendita
- Test potenziati dall'intelligenza artificiale → Le analisi basate sull'intelligenza artificiale tracciano le proposte di vendita che hanno maggiore risonanza sui potenziali clienti.
- Agile Feedback Loops → I rappresentanti delle vendite testano la nuova messaggistica in tempo reale e forniscono un feedback immediato.
4. Processo decisionale basato sui dati
- AI Predictive Insights → Gli strumenti di AI prevedono quali strategie di marketing genereranno i migliori lead.
- Cicli di iterazione agili → I cicli di miglioramento continuo garantiscono un processo decisionale basato sui dati.
5. Responsabilità a livello esecutivo
- Tracciamento delle prestazioni guidato dall'intelligenza artificiale → I cruscotti forniscono visibilità in tempo reale sull'andamento delle vendite e del marketing.
- KPI condivisi → Entrambi i team condividono la responsabilità della crescita dei ricavi e del successo dei clienti.

Passare dalla disfunzione alla collaborazione

Le aziende migliori garantiscono l'allineamento rendendo impossibile il successo di un team senza l'altro. L'intelligenza artificiale e l'agilità aziendale creano un sistema auto-rinforzante in cui vendite e marketing si allineano naturalmente.

I passi da compiere per un allineamento vendite-marketing agile e potenziato dall'intelligenza artificiale

Passo 1: coinvolgere le vendite nel posizionamento in anticipo
- L'intelligenza artificiale analizza le transazioni passate per fornire indicazioni sui segmenti di clienti più redditizi.
- La collaborazione agile garantisce un input in tempo reale da parte di entrambi i team per perfezionare il posizionamento.

Fase 2: Co-creare la proposta di vendita utilizzando le intuizioni dell'IA
- Gli strumenti di ottimizzazione dei contenuti basati sull'intelligenza artificiale aiutano a perfezionare la messaggistica più efficace.
- L'iterazione agile garantisce che il marketing e le vendite testino e perfezionino continuamente la proposta di vendita.

Fase 3: stabilire un ciclo di feedback continuo
- L'intelligenza artificiale fornisce approfondimenti automatizzati sulle prestazioni a partire da CRM, social media e feedback dei clienti.
- Cicli di feedback agili assicurano che le vendite e il marketing iterino rapidamente per massimizzare l'efficacia.

Fase 4: responsabilizzare entrambi i team attraverso l'IA e le metriche agili
- L'intelligenza artificiale fornisce modelli di attribuzione che mostrano esattamente quali sforzi determinano le entrate.
- I KPI condivisi in modo agile garantiscono la responsabilità e il successo reciproci.

Conclusione: Il futuro della collaborazione tra vendite e marketing

L'allineamento di vendite e marketing non consiste nel farli diventare migliori amici, ma nel creare un sistema in cui entrambi i team lavorino in modo interdipendente. Sfruttando l'intelligenza artificiale, integrando l'agilità aziendale e promuovendo una cultura di collaborazione continua, le aziende possono abbattere i silos, eliminare le inefficienze e massimizzare il potenziale di guadagno.

Foto di Vardan Papikyan

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Lavori da fare JTBD

Lavori da fare (JTBD) + agilità dell'intelligenza artificiale

Introduzione

Oggi le aziende raccolgono più dati sui clienti che mai, eppure la maggior parte delle innovazioni fallisce. Secondo McKinsey (2023), 94% di dirigenti si dichiarano insoddisfatti delle prestazioni della loro azienda in termini di innovazione e la Harvard Business Review (2019) rileva che 85% dei nuovi prodotti di consumo falliscono entro due anni.

Il motivo principale? Le aziende si concentrano troppo su chi sono i loro clienti piuttosto che sul perché acquistano. Il marketing tradizionale enfatizza demografia, psicografia e analisi dei clienti basate su sondaggima non riescono a cogliere le motivazioni più profonde che stanno alla base del comportamento dei consumatori.

Il Quadro di riferimento per i lavori da eseguire (JTBD), pioniere di Clayton Christensen, offre un causale comprensione del comportamento dei clienti, aiutando le aziende a creare prodotti, servizi e strategie di marketing migliori concentrandosi sulle vere ragioni per cui le persone prendono decisioni di acquisto.

In questo articolo esploreremo:
Le origini della JTBD e come è emerso dallo studio delle innovazioni fallite.
Come i clienti "assumono" e "licenziano" i prodotti in base alle loro esigenze.
I principi chiave della JTBD e il loro impatto sulla strategia aziendale.
Casi di studio del mondo reale che mostra le innovazioni di successo basate sulla JTBD.
Come le aziende possono implementare la JTBD per ottenere un vantaggio competitivo.


Le origini del lavoro da fare (JTBD)

Perché l'innovazione tradizionale fallisce

Per decenni le aziende si sono affidate a Personaggi dei clienti, focus group e sondaggi per guidare lo sviluppo del prodotto e il marketing. Tuttavia, nonostante questi sforzi, molte aziende non riescono ad anticipare le reali esigenze dei consumatori.

💡 Esempi chiave di innovazione fallita:

  • Segway (2001) - Commercializzato come mezzo di trasporto futuristico, non è riuscito a identificare un "lavoro" pratico da risolvere.
  • Nuova Coca Cola (1985) - Si presumeva che il gusto fosse il fattore chiave per l'acquisto di bevande analcoliche, ignorando i fattori emotivi e di fedeltà alla marca.
  • Google Glass (2014) - Si concentra sui progressi tecnologici piuttosto che sulla soluzione di un problema reale del cliente.

Clayton Christensen e l'innovazione dirompente

Il Struttura JTBD nasce dal lavoro di Clayton Christensen, professore della Harvard Business School e autore di Il dilemma dell'innovatore (1997). La teoria di Christensen teoria dell'innovazione dirompente explains how market leaders often fail by focusing on incremental improvements rather than solving real customer problems.

Christensen and his research team discovered that customers don’t buy products for their features—they “hire” them to fulfil specific jobs. This realization led to the Jobs-to-Be-Done approach, a methodology that focuses on why customers switch products rather than who they are.


How Customers “Hire” and “Fire” Products

The Core Principle of JTBD

🔹 Customers don’t buy products; they hire them to make progress in a given circumstance.
🔹 If the product does the job well, they “hire” it again. If not, they “fire” it and look for an alternative.

💡 Example: McDonald’s Milkshake Case Study
Clayton Christensen’s team conducted a famous JTBD study with McDonald’s to understand why people bought milkshakes.

📌 Traditional Approach:
McDonald’s initially focused on customer demographics and flavor preferences. They conducted focus groups to tweak their milkshakes’ taste and consistency, yet sales remained flat.

📌 JTBD Approach:
Researchers discovered that most milkshake sales happened in the early morning. Customers weren’t just buying them as a drink—they were hiring milkshakes as a convenient, mess-free, long-lasting breakfast for long commutes.

📌 Outcome:
McDonald’s redesigned milkshakes to be thicker and more filling, making them last longer in the morning commute—sales increased significantly without changing flavours or branding.

Il risultato principale: Customers don’t buy products based on features alone. They choose products that help them achieve a specific goal in their daily lives.


The Three Dimensions of Customer Jobs

To fully understand why customers hire products, businesses must consider three types of jobs-to-be-done:

1️⃣ Functional Jobs – The practical reason behind a purchase.
Esempio: A customer buys a waterproof jacket to stay dry in the rain.

2️⃣ Emotional Jobs – The feeling associated with the product.
Esempio: Someone buys a premium raincoat to feel confident and stylish.

3️⃣ Social Jobs – How the purchase affects social perception.
Esempio: A customer chooses an eco-friendly raincoat to appear environmentally conscious.

💡 Example: Tesla’s JTBD Strategy
Tesla doesn’t just sell electric cars; it sells a vision of technological innovation and sustainability.
✔️ Functional Job: A high-performance, fuel-efficient car.
✔️ Emotional Job: A feeling of being a pioneer in sustainability.
✔️ Social Job: Status and prestige from driving an advanced vehicle.


Applying JTBD to Business Strategy

Traditional Marketing vs. JTBD

Traditional MarketingJobs-to-Be-Done Approach
Focuses on customer demographicsFocuses on customer intent and needs
Uses focus groups & surveysUses deep interviews & observational research
Compares product featuresIdentifies customer pain points
Competes with direct market rivalsConsiders all competing solutions to the same job

💡 Example: Netflix vs. Blockbuster

Blockbuster (Traditional Approach)Netflix (JTBD Approach)
Focused on DVD rentals and late feesFocused on removing rental inconvenience
Assumed customers wanted varietyUnderstood customers wanted instant access
Competed with video rental storesCompeted with cable, DVDs, and even video games
Ignored the job of convenienceMade entertainment on-demand & frictionless

Result: Blockbuster filed for bankruptcy in 2010, while Netflix became a $250B company by focusing on the customer’s job-to-be-done.


Intersection of JTBD, AI, and Business Agility

Businesses today are experiencing rapid shifts due to digital transformation, artificial intelligence (AI), and evolving consumer expectations. Yet, despite these advancements, many companies still struggle with innovation and customer engagement.

Il Quadro di riferimento per i lavori da eseguire (JTBD), originally pioneered by Clayton Christensen, provides a causale understanding of why customers make purchasing decisions. It helps businesses design AI-driven solutions and agile business models that align with real customer needs rather than relying on outdated market segmentation techniques.

With the rise of AI-driven decision-making e business agility, companies must integrate JTBD thinking into their strategies to remain competitive. In this article, we’ll explore:

How AI enhances JTBD analysis for better customer insights
How JTBD principles align with Business Agility and adaptive business models
Real-world case studies where AI-driven JTBD strategies have led to success
How businesses can leverage AI-powered JTBD insights for competitive advantage


Why Do Most AI-Driven Innovations Fail?

Despite AI’s potential, many AI-driven business initiatives fail because they lack a deep understanding of customer needs.

🔹 McKinsey (2023) reports that 94% of executives are dissatisfied with their company’s innovation performance.
🔹 Harvard Business Review (2019) states that 85% of AI-driven products fail due to misalignment with actual customer needs.
🔹 AI models are often trained on correlation-based data, rather than causal customer behavior insights.

Where AI Falls Short Without JTBD Thinking

1️⃣ AI Predictive Analytics Overemphasize Correlation:

  • AI can identify patterns (e.g., “People who buy luxury cars also buy premium coffee”).
  • However, correlation does not explain why customers buy (e.g., “Customers buy luxury cars for social status, but premium coffee for sensory experience and convenience”).

2️⃣ AI Chatbots and Virtual Assistants Lack Contextual Awareness:

  • Many AI chatbots fail to provide meaningful customer support because they don’t recognize the true “job” the customer needs done.
  • Instead of repeating scripted responses, AI systems must be trained to recognize customer struggles and emotional needs.

3️⃣ AI-Powered Marketing Misses Emotional and Social Jobs:

  • AI-driven ad targeting focuses on demographic similarities, ma fails to capture customers’ deeper motivations.
  • Esempio: Recommending a fitness app based on age and gender ignores the emotional and social reasons behind fitness motivation (e.g., health concerns, self-esteem, community belonging).

📌 Solution: AI must be paired with JTBD analysis to move from correlation-based prediction to causation-driven insights.


AI-Driven JTBD: The Future of Customer-Centric Business Strategy

How AI Enhances JTBD Insights

AI-Powered Behavioural Analytics → Helps businesses analyse customer struggles and uncover hidden Jobs-to-Be-Done.
Elaborazione del linguaggio naturale (NLP) → Extracts deep emotional and social motivations behind customer purchases.
Machine Learning for Customer Segmentation → Moves beyond demographics to segment customers based on jobs and pain points.
Conversational AI & Sentiment Analysis → Helps companies understand why customers “fire” products and what causes dissatisfaction.

Real-World Example: AI-Powered JTBD in Action

📌 Netflix’s AI-Powered Personalization (JTBD Success)

  • Traditional recommendation systems categorized viewers by demographics.
  • Netflix shifted to a JTBD-based model, recognizing that:
    • Some customers “hire” Netflix to relax after work.
    • Others “hire” Netflix to bond with family o learn something new.
  • AI-driven personalization now tailors recommendations based on viewing behaviours and inferred customer jobs.

📌 Spotify’s AI and JTBD Strategy

  • Spotify’s AI doesn’t just recommend music—it recommends based on customer “jobs.”
  • Recognizing that music is often hired to manage emotions, Spotify introduced mood-based playlists and AI-curated daily mixes.

AI-Powered JTBD in B2B Contexts

📌 Salesforce’s AI-Driven Customer Relationship Management (CRM)

  • AI-powered Salesforce Einstein analyses customer interactions to determine:
    • Why certain customers are at risk of churn.
    • What “job” the customer is trying to accomplish.
  • Instead of relying on static customer profiles, Salesforce uses real-time AI insights to adjust strategies dynamically.

💡 Key Insight: AI alone cannot replace human intuition and strategy—but when combined with JTBD thinking, it becomes a powerful tool for predicting and fulfilling customer needs.


JTBD + AI Business Agility: Perfect Match in Digital Age

Why Business Agility Needs JTBD Thinking

Agile businesses thrive by adapting to customer needs and iterating quickly. JTBD helps agile teams by:
✔️ Clarifying customer priorities → Teams focus on what truly matters to customers.
✔️ Avoiding feature creep → Prevents businesses from adding unnecessary AI features that don’t solve real jobs.
✔️ Supporting rapid prototyping → Businesses test whether a product actually fulfils a job before scaling.

Case Study: How Agile Businesses Use JTBD

📌 Amazon’s AI-Powered JTBD Approach

  • Amazon doesn’t just sell products—it optimizes for different customer jobs.
    • Prime members “hire” Amazon for ultra-fast, convenient delivery.
    • Kindle users “hire” Amazon for access to instant digital reading.
  • Amazon’s AI identifies changing customer jobs and adapts product offerings dynamically.

📌 Tesla’s AI and JTBD Strategy

  • Tesla’s autonomous driving AI isn’t just about self-driving—it’s about solving the job of reducing driver fatigue and increasing convenience.
  • Instead of competing with traditional car brands, Tesla focuses on software-based agility, continuously updating features based on evolving customer jobs.

How Businesses Can Implement AI-Powered JTBD for Competitive Advantage

Step 1: Identify Customer Jobs with AI-Powered Behavioural Data

📌 Use AI-driven customer journey mapping to analyse how people interact with products and services.

Step 2: Align AI and Business Agility with JTBD Insights

📌 Design agile business models that adapt to customer job changes dynamically.

Step 3: Integrate AI-Driven Personalization Based on Customer Jobs

📌 Use AI-powered recommendation engines to match products/services to real customer jobs.

Step 4: Leverage Conversational AI & Sentiment Analysis for Customer Feedback

📌 Monitor AI chatbots and support interactions to detect customer struggles and pivot business strategy accordingly.


Future of JTBD, AI, and Business Agility

AI is a powerful tool, but it must be guided by Jobs-to-Be-Done insights.
Business agility is essential for adapting to evolving customer needs.
JTBD thinking transforms AI-driven business models from feature-driven to truly customer-centric.


Citations & References

  • CB Insights. (2023). The Top Reasons Startups Fail.
  • Christensen, C. M., Hall, T., Dillon, K., & Duncan, D. S. (2016). Competing Against Luck: The Story of Innovation and Customer Choice. Harper Business.
  • McKinsey & Company. (2023). The State of Innovation in Global Business.
  • Harvard Business Review. (2019). Why Most New Products Fail: Lessons from 40,000 Launches.
  • Netflix AI Personalization Case Study, MIT Technology Review (2022).
  • Tesla AI Strategy Report, Forbes (2023).
  • The Innovator’s Dilemma. Christensen, C. (1997). Harvard Business School Press.

JTBD PDF Explanation

Foto di Evangeline Shaw

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Marketing agile

Agile + AI Marketing?

Perché il marketing agile e l'intelligenza artificiale possono essere l'unica cosa che impedisce al marketing di diventare puro caos

Il mondo del marketing non regolamentato, non strutturato e non responsabile

Il marketing è una delle attività più funzioni importanti in qualsiasi azienda. Eppure, rimane una delle professioni meno regolamentate, meno strutturate e meno responsabilizzate nel mondo aziendale.

A differenza di Contabilità, risorse umane o diritto commerciale, dove i professionisti devono seguire regolamenti rigorosi, best practice di settore e requisiti di licenza., il marketing opera con quasi zero supervisione esterna:

✅ Nessun requisito di licenza.
✅ Non esistono standard industriali universalmente accettati.
✅ Non è richiesta alcuna certificazione per guidare un team di marketing.

Professionisti del marketing non devono seguire alcuna regola formalee soprattutto, nessuno perde il diritto di "praticare" il marketing, a prescindere da quanto disastrose siano le sue decisioni.

  • Se un commercialista gestisce male le finanzepossono perdere la loro licenza di CPA.
  • Se un avvocato commette un grave errorepossono essere radiati.
  • Se le risorse umane violano le leggi sul lavoroL'azienda può essere citata in giudizio e i professionisti possono essere ritenuti responsabili.
  • Se un marketer brucia un budget di $10 milioni e ottiene un ROI pari a zero? ...Aggiornano semplicemente il loro profilo LinkedIn e vengono assunti da un'altra parte.

Ecco perché, secondo Harvard Business Review, 80% dei CEO non si fidano o non sono convinti del loro Chief Marketing Officer (CMO).

Il marketing è visto come un centro di costo, non un asset strategico, perché manca principi di settore, responsabilità misurabili e un quadro di riferimento accettato per il successo..

Come risolvere questo problema? E come possono i marketer assicurarsi di rimanere rilevanti in un futuro guidato dall'intelligenza artificiale?

La risposta è Marketing agile potenziato dall'intelligenza artificiale.


1. Il marketing è una delle poche professioni prive di licenze o di una coerente supervisione del settore.

Siamo chiari: Non è possibile perdere la licenza di marketing perché non c'è nessuna licenza per cominciare.

Nella maggior parte delle funzioni aziendali, Gli errori catastrofici hanno conseguenze:

  • Contabilità: I CPA possono perdere la licenza o subire azioni legali per cattiva gestione finanziaria.
  • HR: I professionisti delle risorse umane possono incorrere in azioni legali in caso di violazione delle norme sul lavoro.
  • Legale: Gli avvocati possono essere radiato per violazioni etiche.

Ma nel marketing? L'unica conseguenza del fallimento è forse un nuovo titolo di lavoro in un'altra azienda.

Questa mancanza di struttura porta a sprechi, inefficienze e mancanza di fiducia da parte dei dirigenti che si aspettano che il marketing sia più di una semplice buco nero di bilancio.


2. Il marketing non ha principi generalmente accettati o migliori pratiche standardizzate.

Immaginate se La contabilità non aveva i GAAP (Generally Accepted Accounting Principles). o se I legali non avevano standard professionali ed etici.

Questo è esattamente ciò che accade nel marketing:

❌ Non esistono standard globali per l'esecuzione.
❌ Non esiste un quadro di misurazione universalmente accettato.
Non c'è una definizione chiara di successo al di là di interpretazioni soggettive.

Marketing cambia costantemente, il che significa che una strategia che ha funzionato un anno fa potrebbe essere inutile oggi.

Questo porta a processo decisionale casuale basato su:

  • Tendenze piuttosto che dati.
  • Opinioni personali piuttosto che impatto aziendale misurabile.
  • Spesa guidata dall'hype piuttosto che allocazione strategica delle risorse.

Il risultato? Le aziende investono milioni nel marketing senza sapere quali sono le parti che effettivamente determinano i risultati aziendali.


3. I budget per il marketing sono enormi, ma la responsabilità è bassa

Controlli di marketing alcuni dei più grandi budget in un'organizzazione, eppure è una delle meno responsabile Quando si parla di ROI, i dipartimenti sono sempre più numerosi.

  • Gli studi dimostrano che 50% di tutte le spese di marketing vengono sprecate, ma la maggior parte delle aziende non sa quale sia la metà.
  • I team di marketing spesso non possono collegare i loro sforzi direttamente alle entrate.
  • I CEO e i CFO spesso si chiede se il marketing contribuisca effettivamente al successo dell'impresa.

Se contabilità Se si lavorasse in questo modo, le aziende crollerebbero.

Ma nel marketing, questa è considerata una pratica standard.


4. Il problema dei silos: i team di marketing non si parlano

Marketing ama i silos:

  • Il Team dei media sociali non parla con il Team SEO.
  • Il Team di contenuti non parla con il Team vendite.
  • Il Team del marchio non parla con il Team dati.

Questo porta a:

Messaggistica incoerente attraverso i canali di marketing.
Campagne ridondanti che sprecano budget.
Mancanza di allineamento con gli obiettivi aziendali generali.

La maggior parte dei team di marketing non conoscono nemmeno l'intera strategia dell'azienda.-Sono bloccati nei loro silos, concentrandosi solo su il loro piccolo pezzo del puzzle.

Marketing agile rompe questi silos e costringe alla collaborazione.


5. Il crollo etico del marketing: Violazioni della privacy a tutti i costi

Uno dei le verità più brutte del marketing moderno è che la privacy dei consumatori viene trattata come un inconveniente piuttosto che un diritto fondamentale.

  • Tracciamento continuo dell'attività online-Anche quando i consumatori si dichiarano esplicitamente contrari.
  • Annunci di retargeting eccessivi che seguono le persone in ogni sito web che visitano.
  • Tattiche di personalizzazione manipolative che invadono la fiducia dei consumatori.

L'ossessione del marketing per conversioni a tutti i costi ha portato a preoccupazioni etiche diffuse, e Gli esperti di marketing hanno perso la loro bussola etica.

Come può questo essere positivo per il reputazione della professione di marketing? Non c'è da stupirsi la gente non si fida più del marketing.

Marketing agile costringe i marketer a concentrarsi sulle relazioni con i clienti, sulla trasparenza e sulle pratiche etiche relative ai dati.


6. Il problema dell'esperto in 9 mesi

Il marketing è l'unica professione in cui potete passare da principianti a "esperti" in soli 9 mesi.

  • Non è richiesta una laurea.
  • Non è necessaria alcuna certificazione.
  • Bastano pochi corsi online e, all'improvviso, si diventa Vicepresidente della strategia di marketing.

Nel frattempo, in altri campi:

  • I medici richiedono oltre 10 anni di formazione.
  • Gli avvocati richiedono oltre 7 anni di formazione.
  • I contabili richiedono certificazioni ed esami approfonditi.

Eppure, qualcuno che l'anno scorso ho imparato a conoscere il branding da YouTube potrebbe ora essere in esecuzione l'intera strategia di marketing di un'azienda.

Questo porta a processo decisionale siloide e non informato che non è in linea con la crescita aziendale.


7. L'illusione della competenza: Le piattaforme di marketing non sono formazione al marketing

Molti nuovi marketer credere erroneamente che qualche anno di esperienza nell'uso di piattaforme pubblicitarie come Google Ads, Meta Ads e TikTok Ads li rende esperti di marketing.

Ma La gestione di campagne pubblicitarie NON è la stessa cosa della comprensione della strategia di marketing.

  • Il PPC (Pay-Per-Click) e le piattaforme pubblicitarie insegnano il performance marketing, NON la strategia di marca.
  • Sapere come ottimizzare una campagna non significa comprendere il posizionamento sul mercato.
  • Il successo guidato dagli algoritmi non equivale a una conoscenza della crescita aziendale a lungo termine.

I nuovi marketer devono rendersi conto che La conoscenza delle piattaforme è utile, ma è solo una piccola parte della vera competenza di marketing.


8. Come il marketing agile dà struttura al caos

Marketing agile risolve questi problemi da:

Dare struttura e responsabilità ai team di marketing.
Garantire l'allineamento degli sforzi di marketing con gli obiettivi aziendali effettivi.
Eliminare gli sprechi di budget attraverso test e iterazioni costanti.

Ecco come funziona l'Agile Marketing:

🔥 Cicli brevi e iterativi (Sprint)

Team di marketing lavorare in periodi di 2-4 settimanetestando, misurando e aggiustando costantemente le strategie. basato su dati reali.

🔥 Team interfunzionali

Marketing agile elimina i silosAssicurarsi che i team collaborino: social media, SEO, contenuti, annunci a pagamento e analisi lavorano insieme.

🔥 Processo decisionale basato sui dati

Non di più marketing di pancia-Ogni decisione è misurato rispetto all'impatto sul business (tassi di conversione, acquisizione di clienti e ricavi).

🔥 Approccio incentrato sul cliente

Invece di concentrarsi su pareri interniL'Agile Marketing costringe i team a allinearsi alle esigenze dei clienti e al successo aziendale misurabile.

🔥 Test e adattamento continui

Se qualcosa non funziona, è cambiato immediatamente-Invece di sprecare milioni di euro prima di accorgersi dell'errore.


9. Perché l'intelligenza artificiale è il partner naturale del marketing agile

Il marketing si sta evolvendo.veloce. E i marketer che non si adattano saranno lasciati indietro.

L'intelligenza artificiale (AI) è lo strumento definitivo per il marketing agile perché:

🤖 Automatizza le attività ripetitive (email marketing, generazione di contenuti, targeting degli annunci).
📊 Elabora enormi quantità di dati per fornire approfondimenti in tempo reale.
🔍 Migliora il processo decisionale prevedendo il comportamento dei clienti con maggiore precisione.
🎯 Ottimizza la spesa di marketing identificando ciò che funziona davvero.

Se Il marketing agile porta struttura, AI porta intelligenza ed efficienza-Aiutare i team di marketing a decisioni più rapide, più intelligenti e più redditizie.


10. Il futuro del marketing: Agile + AI o disoccupazione

Il marketing, nella sua forma attuale, è insostenibile.

Le aziende chiedono responsabilità, efficienza e processo decisionale basato sui dati.

I marketer che non riescono a adottare i principi Agile e integrare l'IA nei loro flussi di lavoro si troveranno obsoleto.

Il Il futuro appartiene agli esperti di marketing che ne sono capaci:

  • Testate e adattatevi rapidamente.
  • Utilizzare l'intelligenza artificiale per migliorare l'efficienza.
  • Misurare e dimostrare il ROI.

Se state ancora facendo marketing come se fosse 2010, la vostra carriera ha una data di scadenza.

Il futuro del marketing non è solo Agile. È Agile + AI. 🚀

Foto di Justin Luebke

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Fabbrica AI

Intelligenza artificiale agile

Una guida completa per costruire sistemi di intelligenza artificiale flessibili e incentrati sull'utente

Mentre l'Intelligenza Artificiale (IA) continua a rivoluzionare i settori, le organizzazioni devono affrontare sfide per mantenere i modelli di IA adattabili, incentrati sull'utente e allineati alle esigenze aziendali in evoluzione. Le metodologie di sviluppo tradizionali spesso si scontrano con la complessità intrinseca dell'IA e richiedono un approccio più dinamico, iterativo e guidato dal feedback.

Entrare Intelligenza artificiale agile (Agile AI)-Una fusione di Metodologie agili e Principi di sviluppo dell'IA che migliora i progetti di IA promuovendo la flessibilità, il miglioramento continuo e l'iterazione rapida. Questa guida esplora come l'IA agile consenta alle aziende di creare sistemi di IA non solo tecnologicamente robusti, ma anche in grado di rispondere alle sfide del mondo reale.


Che cos'è l'intelligenza artificiale agile?

L'IA agile si applica Quadri agili-come Scrum, Kanban e Lean-allo sviluppo, alla distribuzione e alla manutenzione dei modelli di IA. A differenza dello sviluppo software tradizionale, che segue un processo strutturato e lineare, lo sviluppo dell'intelligenza artificiale è intrinsecamente sperimentale e imprevedibilerendendo Agile cicli iterativi e cicli di feedback un'integrazione naturale.

Con Agile AI, le organizzazioni possono:

  • Sviluppare modelli di intelligenza artificiale in sprint brevi e iterativi piuttosto che cicli di sviluppo lunghi e rigidi.
  • Convalidare le soluzioni di IA con dati reali e feedback degli utenti prima dell'implementazione su larga scala.
  • Rapidamente regolare i modelli alle nuove tendenze dei dati e alle esigenze aziendali.
  • Migliorare la collaborazione tra i team interfunzionali, garantendo l'allineamento dell'IA con gli obiettivi aziendali.

Principi fondamentali dell'intelligenza artificiale agile

1. Sviluppo iterativo

I modelli di intelligenza artificiale sono costruiti, testati e perfezionati in passi incrementalipermettendo ai team di rilasciare le prime versioni, raccogliere feedback e migliorare continuamente.

2. Convalida incentrata sul cliente

Invece di concentrarsi esclusivamente sui parametri tecnici, Agile AI dà priorità a esigenze dell'utente finale e impatto sul business. Test frequenti e cicli di feedback assicurano che le soluzioni di IA forniscano un valore tangibile.

3. Collaborazione interfunzionale

Lo sviluppo dell'IA richiede il contributo di data scientist, ingegneri del software, esperti di settore e leader aziendali. L'IA agile favorisce team autonomi e auto-organizzati che prendono decisioni rapide e si adattano rapidamente.

4. Integrazione e consegna continue (CI/CD)

I modelli di intelligenza artificiale sono continuamente integrati, testati e distribuiti per evitare colli di bottiglia e garantire aggiornamenti continui.

5. Sviluppo guidato dalle ipotesi

Piuttosto che investire mesi nel perfezionamento di un modello di IA in anticipo, Agile AI promuove la prototipazione rapida e l'utilizzo di un modello di IA. test su piccola scala per convalidare le ipotesi prima di scalare.


Aree chiave di Agile AI

1. Principi agili per lo sviluppo dell'intelligenza artificiale

Evitare di pianificare troppo

A differenza dei progetti software tradizionali che richiedono una pianificazione esaustiva, lo sviluppo dell'intelligenza artificiale si basa su sperimentazione iniziale. Agile AI incoraggia i team a concentrarsi su validazione dell'ipotesi invece di piani rigidi e a lungo termine.

Approcci agili ibridi

Perché lo sviluppo dell'IA è sia ad alta intensità di ricerca e di ingegneria, a miscela di Scrum e Kanban è spesso più efficace di una singola struttura.


2. IA agile incentrata sui dati

Poiché i modelli di IA si basano sui dati, i principi di Agile si estendono a raccolta, pulizia ed elaborazione dei dati per garantire l'affidabilità e la conformità etica.

Spostamento a sinistra Etica dei dati

Considerazioni etiche, tra cui rilevamento delle distorsioni, controlli della privacy e valutazioni di equità-sono incorporati nel fasi iniziali della raccolta datipiuttosto che essere affrontati come soluzioni dell'ultimo minuto.

Affinamento dei dati in base al dominio

Gli esperti di materia (ad esempio, medici, analisti finanziari) dovrebbero essere direttamente coinvolti nella validazione dei dati per garantire accuratezza contestualeriducendo il rischio di scarse prestazioni del modello nelle applicazioni reali.


3. Ingegneria e convalida del modello

Documentazione leggera

Piuttosto che concentrarsi su una lunga documentazione, i team Agile AI utilizzano strumenti come MLflow e Pesi e pregiudizi per tenere automaticamente traccia delle modifiche al modello, assicurando trasparenza e riproducibilità.

Convalida rapida e senza errori

L'IA agile adotta principi di ingegneria del caostestando deliberatamente i modelli in condizioni estreme (ad esempio, iniettando dati rumorosi o avversari) per identificare precocemente i punti deboli.


4. Operazioni AI (AIOps)

I sistemi di intelligenza artificiale richiedono Monitoraggio e manutenzione continui dopo la distribuzione. Agile AI estende Pratiche DevOps all'IA attraverso le AIOP.

Responsabilità condivisa per l'infrastruttura di IA

I team AI e DevOps collaborano su ottimizzazione dei costi del cloud, scalabilità dei modelli e controllo delle versionigarantendo che i modelli di IA rimangano efficienti ed efficaci dal punto di vista dei costi.

Ingegneria della resilienza

Per prevenire degrado del modello nel tempo, i team Agile AI implementano rollback automatizzati, rilevamento delle anomalie e monitoraggio delle prestazioni.garantendo l'affidabilità della produzione.


5. IA spiegabile (XAI) e considerazioni etiche

I sistemi di IA devono essere trasparente e responsabilesoprattutto in settori ad alto rischio come quello sanitario e finanziario.

L'etica come pratica quotidiana

Agile AI integra revisioni etiche nelle retrospettive di sprint, inducendo i team a valutare se i modelli escludere ingiustamente i dati demografici o produrre uscite distorte.

Spiegabilità per difetto

I modelli di intelligenza artificiale devono generare stime di incertezza, punteggi di confidenza e motivazione delle previsioni per migliorare l'interpretabilità e la fiducia.


6. Collaborazione tra uomo e IA

Costruire un'intelligenza artificiale che funziona accanto agli esseri umanipiuttosto che sostituirli, è fondamentale per l'usabilità.

Sprint di co-creazione

Agile AI promuove Sprint di progettazione incentrati sull'utentein cui le parti interessate (ad esempio, medici, rappresentanti del servizio clienti) partecipano alla prototipazione. Interfacce guidate dall'intelligenza artificiale (ad esempio, dashboard, chatbot).

Sicurezza psicologica nella progettazione dell'intelligenza artificiale

Le parti interessate non tecniche dovrebbero sentirsi autorizzate a sfida Raccomandazioni AI, favorendo un cultura della valutazione critica e fiducia.


Gestione agile dei progetti AI: Concentrarsi sui risultati

Invece di misurare il successo in base punti storia o velocità dello sprintAgile AI dà priorità risultati per l'azienda e per l'utente:

  • Tasso di adozione degli utenti: Quante persone utilizzano attivamente la soluzione AI?
  • Impatto commerciale: Misurato in risparmi sui costi, crescita dei ricavi o miglioramenti dell'efficienza.
  • Rapporto di indebitamento tecnico: La percentuale di tempo dedicato alla manutenzione rispetto all'innovazione dei modelli di IA.

Esplorazione a tempo

L'IA agile consente di Sprint di ricerca dedicati dove i team possono esplorare nuove tecniche di IA senza pressioni immediate per la consegna.


Ruoli professionali in Agile AI

Con l'affermarsi dell'Intelligenza Artificiale Agile, emergono ruoli specialistici per colmare tecnologia, affari ed etica.

  • Allenatore AI agile: Guida i team nel bilanciamento velocità e complessità nello sviluppo dell'intelligenza artificiale.
  • Proprietario del prodotto AI: Allinea i progetti di IA con obiettivi aziendali e vincoli tecnici.
  • Specialista in IA etica: Garantisce equità, trasparenza e conformità normativa nelle soluzioni di intelligenza artificiale.

Adattarsi al cambiamento e fornire un'intelligenza artificiale sostenibile

Agile AI consente alle organizzazioni di:

  • Pivot rapido in risposta a nuovi dati o a cambiamenti aziendali.
  • Ridurre il rischio iterando in piccoli esperimenti controllati.
  • Incorporare l'etica e l'equità nella progettazione dell'IA, garantendo la responsabilità.

Dando priorità flessibilità e feedback dei clienti, Agile AI aiuta le aziende a costruire sistemi di AI che evolvere continuamentepiuttosto che diventare obsoleti dopo la distribuzione.


Il futuro dell'intelligenza artificiale agile

Con la maturazione dell'IA, l'IA Agile continuerà a evolversi in aree chiave:

  1. L'intelligenza artificiale per i piccoli dati - Sviluppare modelli robusti nonostante i dati limitati.
  2. AI frugale - Creare AI leggera ed efficiente dal punto di vista energetico soluzioni per ambienti con risorse limitate.
  3. Democratizzazione dell'IA - Rendere lo sviluppo dell'IA più accessibile attraverso la collaborazione open-source.
  4. Sinergia uomo-Io - Garantire che l'IA migliori creatività umana e processo decisionale.
  5. Sviluppo interdisciplinare dell'intelligenza artificiale - Aumentare la collaborazione tra etici, psicologi e ingegneri dell'IA.

Come i professionisti e gli studenti di economia possono sfruttare l'intelligenza artificiale agile

Per i professionisti del business

  • Implementare team di IA interfunzionali che fondono competenze tecniche e commerciali.
  • Adottare framework Agile AI per guidare il miglioramento continuo.
  • Misurare il successo dell'IA basato su impatto sul business, non solo prestazioni tecniche.

Per gli studenti universitari

  • Sviluppare competenze tecniche di AI e gestione di progetti Agile competenza.
  • Impegnarsi in progetti pratici che prevede lo sviluppo iterativo di modelli di intelligenza artificiale.
  • Imparare Etica dell'IA e principi XAI per creare soluzioni di IA responsabili.

Conclusione: Abbracciare la mentalità dell'intelligenza artificiale agile

L'IA agile è più di una metodologia, è un'idea di cambiamento culturale che promuove innovazione rapida, sviluppo etico dell'IA e progettazione incentrata sull'uomo.

Integrando Flussi di lavoro agili, principi etici dell'IA e iterazione continua, le aziende e i privati possono sfruttare il potenziale dell'IA in modo responsabile ed efficace.

Mentre l'IA continua a plasmare il nostro mondo, l'adozione della Intelligenza Artificiale Agile ci assicura di costruire sistemi che siano adattivi, sostenibili e in linea con le esigenze umanerendendo l'IA veramente lavorare per le persone che servono.

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Formazione agile

28 Strategie per una migliore comunicazione

Sbloccare il successo aziendale grazie a un'ottima capacità di presentazione

A cura di: Professor Thomas Hormaza Dow

Nel frenetico ambiente aziendale di oggi, la capacità di fare presentazioni convincenti non è più un optional, ma è essenziale. Che si tratti di lanciare un'idea, guidare un team o assicurarsi gli investitori, la padronanza delle capacità di presentazione può distinguervi come comunicatori sicuri e persuasivi. Questo post del blog analizza i punti salienti di "L'opuscolo sulle abilità di presentazione per il successo aziendale". per aiutare gli studenti universitari a eccellere nelle loro carriere imprenditoriali.


1. L'Elevator Pitch: Il vostro superpotere di 30 secondi

Un elevator pitch è la vostra introduzione concisa e persuasiva. È il vostro momento di brillare e di attirare il pubblico.

Suggerimento: Evidenziate la vostra proposta di valore unico. Ad esempio:
"La nostra piattaforma mette in contatto gli studenti con tutor esperti on-demand, migliorando i risultati del 20%".


2. Comunicazione chiara: La semplicità vince

Un linguaggio chiaro è un linguaggio accessibile. Evitate il gergo per garantire che il pubblico capisca il vostro messaggio.

Prima: "Forniamo soluzioni scalabili con percorsi ottimizzati".
Dopo: "Aiutiamo gli studenti a trovare rapidamente tutor esperti".


3. Analizzare le proposte efficaci nel mondo reale

Studiate i grandi lanci come quello di Airbnb:
"Prenotate camere con gente del posto, risparmiate e vivete un'esperienza di viaggio autentica".
Questo esempio è breve, chiaro e focalizzato sulle esigenze del pubblico.


4. Padroneggiare i discorsi improvvisati

Le opportunità inaspettate richiedono prontezza di riflessi. Esercitatevi ad articolare la vostra proposta di valore sotto pressione.


5. Pensiero rapido nella leadership

Di fronte a domande difficili, una risposta ben ponderata rafforza la vostra credibilità.
"La nostra intelligenza artificiale adatta i servizi di tutoraggio allo stile di apprendimento di ogni studente, un elemento di differenziazione fondamentale".


6. Il linguaggio del corpo: Parlare senza parole

State in piedi, usate gesti mirati e mantenete una postura aperta per proiettare sicurezza e coinvolgere il pubblico.


7. Riscaldamento delle pose di potenza

Aumentate la fiducia in voi stessi prima della presentazione con una posa di potere a piedi divaricati e mani sui fianchi. La scienza dice che funziona!


8. Articolazione nelle trattative commerciali

Un'articolazione chiara garantisce la risonanza del messaggio, soprattutto quando si parla di argomenti complessi.
"La nostra piattaforma riduce i costi di 30%, migliorando al contempo l'apprendimento personalizzato".


9. Il potere della narrazione

Le storie creano connessioni emotive. Condividete esempi significativi per rendere il vostro intervento indimenticabile.
"Alex aveva difficoltà in matematica finché la nostra piattaforma non ha dato una svolta ai suoi voti e alla sua fiducia".


10. Capire il pubblico

Adattate la vostra presentazione alle priorità del vostro pubblico. Per gli investitori, concentratevi sul ROI e sul potenziale di mercato.


11. Gestire le domande difficili

Preparatevi alle domande difficili anticipandole. Rimanete composti, utilizzate i dati e sostenete le vostre affermazioni con prove.


12. Comunicazione non verbale

Mantenere il contatto visivo, usare i gesti per sottolineare i punti e sorridere per favorire un ambiente accogliente.


13. Inversione di ruolo nelle vendite

Calatevi nei panni del vostro pubblico. Mostratevi empatici, affrontando i loro punti dolenti e offrendo soluzioni.


14. L'importanza del ritmo

Parlate con un ritmo controllato per garantire la chiarezza. Fate delle pause strategiche per enfatizzare i punti chiave e far recepire il messaggio.


15. Contatto visivo per il coinvolgimento

Stabilite un contatto visivo per creare fiducia e mostrare sincerità. Questa connessione mantiene il pubblico attento e coinvolto.


16. La tecnica del "Sì, e

Promuovete la collaborazione basandovi sulle idee degli altri. Per esempio:
"Sì, e potremmo anche aggiungere al corso dei quiz interattivi".


17. Tecniche gestuali

Usate i gesti per migliorare visivamente il vostro messaggio. Ad esempio, allargate le braccia per indicare crescita o inclusione.


18. Uso strategico delle pause

Le pause sottolineano i momenti chiave e creano attesa.
"Abbiamo aiutato 10.000 studenti. [E siamo solo all'inizio".


19. Corse di velocità per la chiarezza

Esercitatevi a presentare la vostra proposta in 30 secondi per identificare ed eliminare i dettagli superflui, assicurandovi che ogni parola sia importante.


20. Semplificare idee complesse

Utilizzare analogie o temi per spiegare concetti complessi.
"Pensate alla nostra piattaforma come a un coltellino svizzero per l'istruzione: offre tutoraggio, preparazione ai test e strumenti di studio".


21. Autovalutazione per la crescita

Registrate le vostre presentazioni per analizzare il tono, il ritmo e la presentazione. Cercate il feedback dei colleghi per affinare le vostre capacità.


22. Il potere della modulazione vocale

Variare il tono per mantenere l'interesse. Abbassate la voce per i punti seri e alzatela per l'entusiasmo o le storie di successo.


23. Strategie di pianificazione a ritroso

Partite dal risultato desiderato e lavorate a ritroso per strutturare la presentazione in modo logico.
Ad esempio: Iniziare con il ROI, quindi mostrare la convalida del mercato e il piano di esecuzione.


24. Presentazioni collaborative

Definite chiaramente i ruoli e le transizioni per le presentazioni del team. In questo modo si garantisce la professionalità e si mantiene il pubblico impegnato.


25. Tecniche di riscaldamento vocale

Riscaldate la voce con scioglilingua o canticchiando. La respirazione controllata favorisce la proiezione e la chiarezza della voce.


26. Risoluzione creativa dei problemi

Mostrate l'innovazione nella vostra presentazione.
"La nostra piattaforma AI personalizza le esperienze di apprendimento, aumentando i tassi di successo degli studenti di 40%".


27. Il potere della fiducia

La sicurezza ispira fiducia. Mostrate sicurezza attraverso la voce, la postura e la preparazione.


28. L'importanza della concisione

Una presentazione concisa lascia un'impressione duratura.
"Ripetizioni personalizzate e a prezzi accessibili, sempre e ovunque".


Conclusione

Le capacità di presentazione sono fondamentali per il successo negli affari. Padroneggiando queste 28 strategie, sarete meglio equipaggiati per catturare, persuadere e ispirare qualsiasi pubblico. Ricordate: La fiducia cresce con la pratica e ogni presentazione è un passo avanti per diventare un comunicatore di maggior impatto.

Iniziate ad affinare le vostre capacità oggi: il successo vi aspetta!

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100 strumenti di intelligenza artificiale per vendite e marketing agili

Strumenti AI Annunci display Marketing

I professionisti delle vendite e del marketing si trovano ad affrontare un panorama in continua evoluzione in cui è fondamentale entrare in contatto con il pubblico giusto. L'ascesa dell'intelligenza artificiale (AI) ha introdotto una serie di strumenti che rivoluzionano il modo in cui le aziende approcciano la pubblicità online e display. Questi strumenti migliorano la creatività, ottimizzano le campagne e forniscono informazioni utili, consentendo agli addetti al marketing di offrire contenuti personalizzati e performanti al pubblico di riferimento.

Questo blog post evidenzia 11 strumenti di intelligenza artificiale all'avanguardia che stanno rimodellando il panorama delle vendite e del marketing. Questi strumenti snelliscono i processi, aumentano l'efficienza e massimizzano l'impatto degli annunci display e online.


1. Creazione massiva di Adobe Firefly

Adobe Firefly offre la potenza dell'intelligenza artificiale ai team creativi, automatizzando il processo di generazione e modifica delle immagini su scala. Questo strumento rappresenta una svolta per i marketer che gestiscono più campagne, offrendo funzioni come l'elaborazione in batch, la rimozione dello sfondo e il ridimensionamento, garantendo la coerenza tra le creatività pubblicitarie.
URL: https://www.theverge.com/2025/1/13/24342622/adobe-firefly-bulk-create-api-announcement-availability


2. Google Display e Video 360

Display & Video 360 di Google è una piattaforma completa alimentata dall'intelligenza artificiale per la gestione programmatica degli annunci. Aiuta gli operatori di marketing a ottimizzare il targeting del pubblico, a gestire le offerte in tempo reale e ad analizzare le prestazioni delle campagne per offrire annunci display di grande impatto.
URL: https://www.google.com/intl/en_us/display-video/


3. Strumenti di visualizzazione e video AI di Meta

Meta offre strumenti innovativi basati sull'intelligenza artificiale per migliorare gli annunci video e display su Facebook e Instagram. Questi strumenti consentono agli operatori del marketing di animare immagini statiche, ridimensionare le creatività e ottimizzare il posizionamento degli annunci per migliorare il coinvolgimento all'interno dell'ecosistema Meta.
URL: https://www.theverge.com/2024/10/8/24265065/meta-ai-edited-video-ads-facebook-instagram


4. Motore AI di Criteo

L'AI Engine di Criteo è specializzato nel retargeting e nella personalizzazione degli annunci display. Utilizza il targeting predittivo per mostrare l'annuncio giusto alla persona giusta al momento giusto, favorendo le conversioni e migliorando il ROI.
URL: https://www.criteo.com/


5. Amazon DSP (Demand-Side Platform)

Amazon DSP sfrutta l'intelligenza artificiale per aiutare le aziende ad acquistare in modo programmatico annunci display e video sia all'interno dell'ecosistema di Amazon che su piattaforme di terze parti. Fornisce una portata cross-device, approfondimenti dettagliati sull'audience e metriche di performance in tempo reale.
URL: https://advertising.amazon.com/solutions/programmatic/amazon-dsp


6. Appier AIQUA

La piattaforma AIQUA di Appier è progettata per coinvolgere i clienti su tutti i dispositivi con messaggi guidati dall'intelligenza artificiale. Offre un targeting avanzato del pubblico, la distribuzione di contenuti personalizzati e l'analisi delle prestazioni delle campagne per migliorare gli sforzi di marketing.
URL: https://www.appier.com/en/aiqua/


7. Il banco del commercio

Trade Desk offre agli operatori del marketing strumenti basati sull'intelligenza artificiale per la pubblicità programmatica. Eccelle nelle offerte in tempo reale, nella segmentazione del pubblico e nell'ottimizzazione degli asset creativi per ottenere il massimo impatto su tutte le piattaforme.
URL: https://www.thetradedesk.com/


8. Piattaforma Quantcast

Quantcast utilizza l'intelligenza artificiale per fornire informazioni predittive sul pubblico e semplificare la gestione delle campagne. La sua piattaforma aiuta gli operatori del marketing a indirizzare efficacemente il pubblico, a ottimizzare il posizionamento degli annunci e a misurare con precisione il successo delle campagne.
URL: https://www.quantcast.com/


9. AdRoll

AdRoll offre agli operatori del marketing una solida piattaforma per il retargeting e le campagne pubblicitarie multicanale. Le sue caratteristiche di intelligenza artificiale comprendono l'ottimizzazione creativa dinamica, gli approfondimenti sul pubblico e l'integrazione multipiattaforma per una distribuzione degli annunci senza soluzione di continuità.
URL: https://www.adroll.com/


10. Taboola AI per gli annunci display nativi

Taboola sfrutta l'intelligenza artificiale per offrire annunci nativi in linea con le preferenze e i comportamenti di navigazione degli utenti. Le sue analisi predittive assicurano che i contenuti consigliati risuonino con il pubblico, aumentando il coinvolgimento e portando risultati.
URL: https://www.taboola.com/


11. Piattaforme di ottimizzazione creativa dinamica (DCO)

Le piattaforme DCO, come Celtra e Flashtalking di Mediaocean, automatizzano la creazione e l'ottimizzazione degli annunci display dinamici. Consentono agli operatori del marketing di testare le variazioni in tempo reale, integrare le campagne tra i vari canali e massimizzare l'efficacia degli annunci.


Abbracciare l'intelligenza artificiale per una pubblicità più intelligente

Con la continua evoluzione dell'intelligenza artificiale, il suo impatto sulle vendite e sul marketing cresce in modo esponenziale. Questi strumenti non solo migliorano l'efficienza della pubblicità online e display, ma consentono anche alle aziende di connettersi con il proprio pubblico in modi più significativi. Integrando queste soluzioni basate sull'intelligenza artificiale, i team di vendita e marketing possono essere all'avanguardia, offrendo campagne che risuonano e producono risultati.

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100 strumenti di intelligenza artificiale per vendite e marketing agili

Strumenti di navigazione AI

Navigazione AI: ottenere i vantaggi dell'ottimizzazione dell'AI riducendo al minimo i rischi di violazione della privacy

Nella trasformazione digitale, dove le esperienze incentrate sull'utente guidano il successo aziendale, l'IA di navigazione è emersa come una tecnologia fondamentale. Dalla navigazione predittiva al replay delle sessioni, aiuta le aziende a ottimizzare i viaggi degli utenti, a migliorare le prestazioni e ad analizzare il comportamento. Tuttavia, da un grande potere derivano grandi responsabilità. La dipendenza dell'IA di navigazione da un'ampia quantità di dati degli utenti solleva notevoli problemi di privacy, rendendo indispensabile per le aziende l'implementazione di solide misure di tutela della privacy. Questo blog esplora le caratteristiche dell'IA di navigazione, ne classifica i sottodomini, mette in evidenza gli strumenti più diffusi e fornisce le azioni da intraprendere per ridurre al minimo i rischi per la privacy.


Che cos'è l'intelligenza artificiale della navigazione?


L'AI di navigazione comprende tecnologie e strumenti progettati per ottimizzare i viaggi e le interazioni degli utenti sulle piattaforme digitali. Sfruttando l'intelligenza artificiale, questi sistemi prevedono i comportamenti degli utenti, ottimizzano la distribuzione dei contenuti e migliorano le esperienze degli utenti. Le applicazioni principali includono:


- Ottimizzazione della navigazione predittiva: Anticipare le azioni dell'utente per ridurre l'attrito e i tempi di caricamento.
- Consegna dei contenuti e prestazioni: Garantire una distribuzione dei contenuti rapida ed efficiente grazie al caching avanzato e all'edge computing.
- Analisi e monitoraggio del comportamento: Tracciare le interazioni degli utenti per diagnosticare i problemi e migliorare l'usabilità.
- Adozione digitale e orientamento dell'utente: Fornire una guida all'interno dell'app per migliorare l'onboarding dell'utente e l'adozione delle funzionalità.
- Session Replay e User Journey: Catturare e analizzare le sessioni degli utenti per identificare i colli di bottiglia della navigazione.


Ecco un elenco di prodotti nel settore dell'intelligenza artificiale per la navigazione che si concentrano sul miglioramento dell'esperienza dell'utente attraverso l'ottimizzazione predittiva e in tempo reale della navigazione. Questi strumenti variano per portata e funzionalità, affrontando diversi aspetti dell'interazione con l'utente e delle prestazioni del sito web.


Quando si sceglie uno strumento, bisogna tenere conto di:
- Il volume di traffico e i modelli di comportamento del vostro sito web.
- Il livello di complessità tecnica che potete gestire.
- Esigenze di privacy e conformità, poiché le soluzioni basate sull'intelligenza artificiale dipendono sempre più dai dati degli utenti.

Comprendendo i punti di forza di ciascuno strumento, le aziende possono prendere decisioni informate per migliorare la navigazione e creare esperienze utente eccellenti.


  1. Uxify
    - Focus: Ottimizzazione predittiva della navigazione attraverso il precaricamento delle risorse in base al comportamento dell'utente analizzato dall'intelligenza artificiale.
    - Caratteristiche principali:
    o Analisi del comportamento degli utenti in tempo reale.
    o Precaricamento proattivo per una navigazione più rapida.
    o Integrazione perfetta con piattaforme popolari come Shopify e WordPress.

  1. Elaborazione Edge e CDN di nuova generazione di Fastly
    - Focus: Consegna accelerata di contenuti web attraverso l'edge computing e il caching intelligente.
    - Caratteristiche principali:
    o CDN potenziato dall'intelligenza artificiale per ridurre la latenza.
    o Distribuzione dinamica dei contenuti ottimizzata per il pubblico globale.
    o Ideale per contenuti statici e di frequente accesso.

  1. Microsoft Clarity
    - Focus: analisi del comportamento attraverso heatmap e registrazioni di sessioni.
    - Caratteristiche principali:
    o Rappresentazione visiva delle interazioni dell'utente.
    o Strumenti per diagnosticare i problemi dell'esperienza utente.
    o Approfondimenti sui punti di abbandono degli utenti.

  1. Instana (IBM)
    - Focus: Monitoraggio delle prestazioni delle applicazioni (APM) basato sull'intelligenza artificiale, con particolare attenzione ai percorsi di navigazione degli utenti.
    - Caratteristiche principali:
    o Monitoraggio in tempo reale dei percorsi degli utenti.
    o Analisi automatizzata delle cause principali dei colli di bottiglia della navigazione.
    o Approfondimenti predittivi per ottimizzare l'esperienza dell'utente.

  1. New Relic One
    - Focus: Osservabilità full-stack, compreso il tracciamento del comportamento dell'utente e le prestazioni di navigazione.
    - Caratteristiche principali:
    o Analisi delle prestazioni per il carico delle pagine e i flussi degli utenti.
    o Approfondimenti AI per ottimizzare i percorsi di navigazione critici.
    o Strumenti per identificare le pagine lente o poco performanti.

  1. Ipersuggerimenti
    - Focus: Analisi predittiva e analisi del comportamento degli utenti per siti di e-commerce e siti web ricchi di contenuti.
    - Caratteristiche principali:
    o Anticipa le azioni degli utenti in base al comportamento storico.
    o Ricerca e navigazione ottimizzate per migliorare la fidelizzazione degli utenti.
    o Specifico dei motori di raccomandazione per il commercio elettronico.

  1. Contenutoquadro
    - Focus: Analisi dell'esperienza digitale guidata dall'intelligenza artificiale.
    - Caratteristiche principali:
    o Prevede i punti di frustrazione dell'utente e i problemi di navigazione.
    o Offre spunti per ottimizzare i viaggi degli utenti.
    o Heatmap, tracciamento del comportamento a zone e analisi del viaggio.

  1. WalkMe
    - Focus: Adozione digitale e guida alla navigazione per le applicazioni web.
    - Caratteristiche principali:
    o Guida alla navigazione passo-passo potenziata dall'intelligenza artificiale.
    o Assistenza predittiva per l'onboarding e il coinvolgimento degli utenti.
    o Si concentra su strumenti aziendali e applicazioni SaaS.

  1. Rendimento dinamico
    - Focus: Piattaforma di personalizzazione con ottimizzazione della navigazione.
    - Caratteristiche principali:
    o Segmentazione predittiva degli utenti e personalizzazione dei contenuti.
    o Ottimizza la navigazione per aumentare il coinvolgimento degli utenti.
    o Esperienze su misura per piattaforme di e-commerce e di contenuti.

  1. Adobe Experience Cloud
    - Focus: Suite completa di marketing e ottimizzazione digitale.
    - Caratteristiche principali:
    o Raccomandazioni guidate dall'intelligenza artificiale per la navigazione e i contenuti.
    o Analisi comportamentale e analisi predittiva.
    o Strumenti integrati per i test A/B e la personalizzazione.

  1. Smartlook
    - Focus: Riproduzione delle sessioni e ottimizzazione del flusso di utenti.
    - Caratteristiche principali:
    o Traccia e riproduce le sessioni degli utenti per analizzare la navigazione.
    o Individuazione dei colli di bottiglia della navigazione grazie all'intelligenza artificiale.
    o Si concentra sulle applicazioni mobili e web.

  1. Pendo
    - Focus: Guida all'onboarding e alla navigazione per le applicazioni SaaS.
    - Caratteristiche principali:
    o Traccia i flussi di utenti e identifica i punti di attrito.
    o Guida in-app per una navigazione più fluida.
    o Analisi predittiva per migliorare l'adozione delle funzionalità.

  1. Uovo pazzo
    - Focus: Heatmap e tracciamento del comportamento degli utenti per migliorare la navigazione.
    - Caratteristiche principali:
    o Mappe di calore visive per identificare le aree di navigazione più popolari e quelle ignorate.
    o Scrollmap e tracciamento dei clic.
    o Configurazione semplice per siti web di piccole e medie dimensioni.

  1. Decibel (Medallia)
    - Focus: Analisi dell'esperienza digitale con particolare attenzione agli attriti di navigazione.
    - Caratteristiche principali:
    o Identifica gli "eventi di frustrazione" nella navigazione, come i clic ripetuti.
    o Approfondimenti basati sull'intelligenza artificiale per ottimizzare i percorsi di navigazione.
    o Si concentra sui siti web di livello aziendale.

  1. Metrica quantistica
    - Focus: Miglioramento continuo dell'esperienza dell'utente grazie a intuizioni guidate dall'intelligenza artificiale.
    - Caratteristiche principali:
    o Prevede la frustrazione dell'utente e le cause di abbandono.
    o Fornisce l'analisi del percorso di navigazione per l'ottimizzazione.
    o Strumenti per migliorare l'esperienza dell'utente in tempo reale.

  1. Hotjar
    - Focus: Analisi del comportamento degli utenti per migliorare la navigazione e il design.
    - Caratteristiche principali:
    o Heatmap e registrazioni delle sessioni.
    o Analisi dei modelli di navigazione basata sull'intelligenza artificiale.
    o Integrazione semplice per le PMI.

  1. Storia completa
    - Focus: Replay delle sessioni e analisi del percorso dell'utente.
    - Caratteristiche principali:
    o Traccia il comportamento dell'utente attraverso i percorsi di navigazione.
    o Approfondimenti basati sull'intelligenza artificiale sui punti di attrito.
    o Reportistica completa sui flussi di navigazione.

Classificazione delle sottocategorie dell'IA di navigazione

  1. Ottimizzazione della navigazione predittiva
    Gli strumenti di questa categoria prevedono il comportamento dell'utente e precaricano le risorse per garantire una navigazione senza interruzioni.
  2. Consegna dei contenuti e prestazioni
    Questa categoria si concentra sull'accelerazione della distribuzione dei contenuti web attraverso l'edge computing e il caching intelligente.
  3. Analisi e monitoraggio del comportamento
    Questi strumenti analizzano il comportamento degli utenti tramite heatmap, registrazioni di sessioni e altre visualizzazioni per migliorare l'usabilità.
  4. Adozione digitale e orientamento degli utenti
    Queste soluzioni guidano gli utenti all'interno delle applicazioni, migliorando i tassi di onboarding e di adozione delle funzionalità.
  5. Replay della sessione e percorso dell'utente
    Gli strumenti di questo settore registrano le sessioni degli utenti, fornendo informazioni sui loro percorsi di navigazione e identificando i punti di attrito.

Elenco degli strumenti


Ecco alcuni strumenti di spicco classificati in base al loro sottodominio Navigation AI:


Ottimizzazione della navigazione predittiva
- Uxify: Precarica le risorse in base al comportamento degli utenti analizzato dall'intelligenza artificiale.
- Hypersuggest: Analisi predittiva per l'e-commerce.
- Rendimento dinamico: Piattaforma di personalizzazione per l'ottimizzazione della navigazione.
- Adobe Experience Cloud: Suite completa per l'analisi comportamentale e l'ottimizzazione.


Consegna dei contenuti e prestazioni
- Fastly Edge Compute e Next-gen CDN: CDN potenziato dall'intelligenza artificiale per la distribuzione dinamica dei contenuti.
- New Relic One: piattaforma di osservabilità full-stack per le prestazioni di navigazione.
- Quantum Metric: Miglioramento continuo dell'esperienza utente grazie a intuizioni guidate dall'intelligenza artificiale.


Analisi e monitoraggio del comportamento
- Microsoft Clarity: Analisi del comportamento tramite heatmap e registrazioni di sessione.
- Contentsquare: Piattaforma di analisi dell'esperienza digitale.
- Instana (IBM): Monitoraggio delle prestazioni delle applicazioni basato sull'intelligenza artificiale.
- Decibel (Medallia): Analisi per l'attrito della navigazione.


Adozione digitale e orientamento degli utenti
- WalkMe: guida AI passo-passo per l'onboarding.
- Pendo: Traccia i flussi di utenti e fornisce una guida alla navigazione in-app.

Replay della sessione e percorso dell'utente
- Smartlook: Traccia e riproduce le sessioni degli utenti.
- FullStory: Replay completo delle sessioni e analisi del percorso dell'utente.
- Crazy Egg: Heatmaps e click-tracking per la comprensione della navigazione.
- Hotjar: Analisi del comportamento degli utenti tramite heatmap e registrazioni di sessioni.

Problemi di privacy e misure per ridurre i rischi


Ecco una serie di passi da compiere per ridurre al minimo i rischi per la privacy.

Ottimizzazione della navigazione predittiva
- Problemi di privacy: Ampia raccolta di dati, consenso dell'utente.
- Passi per ridurre al minimo i compromessi sulla privacy:
o Minimizzazione dei dati: Limitare la raccolta dei dati solo a quanto necessario per la previsione (ad esempio, modelli comportamentali non identificabili).
o Meccanismi di consenso: Implementare chiare opzioni di opt-in/opt-out per gli utenti, specificando quali dati vengono raccolti e come vengono utilizzati.
o Apprendimento federato: Adottare tecniche di elaborazione dei dati sul dispositivo per ridurre al minimo l'invio di dati grezzi dell'utente a server esterni.
o Anonimizzazione dei dati: Utilizzare tecniche come la privacy differenziale per mascherare le identità dei singoli utenti.

Consegna dei contenuti e prestazioni
- Problemi di privacy: Instradamento dei dati, anonimizzazione.
- Passi per ridurre al minimo i compromessi sulla privacy:
o Trasmissione sicura dei dati: Utilizzare protocolli di crittografia (ad esempio, HTTPS e TLS) per proteggere i dati in transito.
o Centri dati regionali: Indirizzare i dati a server situati nella regione dell'utente per rispettare le leggi sulla privacy (ad esempio, GDPR, CCPA).
o Livelli di anonimizzazione: Eliminare gli identificatori personali prima di instradare i dati attraverso i server globali.
o Trasparenza del trattamento dei dati: Fornire una documentazione dettagliata dei processi di trattamento dei dati.

Analisi e monitoraggio del comportamento
- Problemi di privacy: Registrazione della sessione, archiviazione dei dati.
- Passi per ridurre al minimo i compromessi sulla privacy:
o Riduzione dei dati sensibili: Mascherare le informazioni sensibili durante le registrazioni delle sessioni (ad esempio, i campi delle carte di credito, le password).
o Opzioni di consenso granulare: Consentire agli utenti di disattivare funzioni specifiche come le heatmap o le registrazioni delle sessioni.
o Archiviazione criptata: Garantire la crittografia sicura dei dati archiviati, sia a riposo che in transito.
o Politiche di conservazione: Impostare periodi di conservazione brevi e automatizzare l'eliminazione dei dati.

Adozione digitale e orientamento degli utenti
- Problemi di privacy: Tracciamento in-app, dati personali.
- Passi per ridurre al minimo i compromessi sulla privacy:
o Tracciamento dei dati con pseudonimi: Sostituire gli identificatori specifici dell'utente con pseudonimi per mantenere la funzionalità e la privacy.
o Controllo dell'accesso basato sui ruoli (RBAC): Limitare l'accesso ai dati personali all'interno dell'organizzazione.
o Controllo dell'utente: Consentire agli utenti di controllare il livello di tracciamento o personalizzazione in-app.
o Gestione del ciclo di vita dei dati: Definire regole chiare per l'utilizzo dei dati e la loro cancellazione automatica al termine dell'onboarding.

Replay della sessione e percorso dell'utente
- Problemi di privacy: Riproduzione di dati privati, politiche di conservazione.
- Passi per ridurre al minimo i compromessi sulla privacy:
o Acquisizione selettiva: Evitare di registrare i campi di input sensibili (ad esempio, i dati dei moduli).
o Riduzione in tempo reale: Implementare strumenti che riducano le informazioni sensibili durante la registrazione (ad esempio, i filtri per la privacy di Smartlook o Hotjar).
o Politiche di conservazione rigorose: Limitare la conservazione dei dati di replay delle sessioni a un periodo minimo.
o Notifica agli utenti: Notifica agli utenti quando gli strumenti di replay delle sessioni sono attivi e consente loro di rinunciare.


Strategie generali per tutte le categorie
- Conformità alle normative: Garantire l'aderenza agli standard sulla privacy quali GDPR, CCPA e HIPAA, ove applicabili.
- Tecnologie di miglioramento della privacy: Incorporare tecniche come la crittografia omomorfa e il calcolo multipartitico sicuro per analizzare i dati senza esporli.
- Politiche trasparenti: Comunicare chiaramente le politiche sulla privacy agli utenti, evidenziando come vengono protetti e utilizzati i loro dati.
- Valutazione dei fornitori di terze parti: Verificare regolarmente gli strumenti di terze parti per assicurarsi che soddisfino i requisiti di privacy dell'organizzazione.


Integrare l'intelligenza artificiale per la privacy e la navigazione
Implementando questi passaggi, le organizzazioni possono:

  1. Creare fiducia: Dimostrare l'impegno nei confronti della privacy degli utenti, sfruttando al contempo gli strumenti dell'IA di navigazione.
  2. Migliorare la conformità: Rimanete al passo con l'evoluzione delle normative sulla privacy.
  3. Ottimizzare in modo efficace: Mantenere esperienze utente di alta qualità senza compromettere la privacy.

Conclusione
L'IA di navigazione offre un enorme potenziale per migliorare l'esperienza degli utenti, ma il fatto che si basi sui dati degli utenti richiede un approccio equilibrato alla privacy. Comprendendo i rischi per la privacy e implementando strategie di mitigazione, le aziende possono sfruttare i vantaggi dell'IA di navigazione e allo stesso tempo costruire un rapporto di fiducia con i propri utenti. Il futuro dell'IA di navigazione risiede in soluzioni innovative che rispettano la privacy degli utenti e garantiscono la conformità, aprendo la strada a una crescita digitale sostenibile.

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Libro sulle vendite Agile AI

Video sulle vendite agili AI 2024

Q4 2024 Panoramica del canale YouTube del professor Thomas Hormaza Dow

L'ultimo trimestre del 2024 ha mostrato risultati significativi per il vostro canale YouTube, sottolineando la vostra competenza in materia di Vendite agili e vendita assistita dall'intelligenza artificiale. Con 802 ore totali di visione e 45.100 visualizzazioni cumulativeI vostri contenuti hanno continuato a fornire approfondimenti sulle metodologie di vendita all'avanguardia e sull'integrazione dell'intelligenza artificiale. Ecco un'analisi più approfondita dei punti salienti del quarto trimestre:

I video più performanti

  • "Perché ho scritto il libro 'Agile Sales and AI-Assisted Selling'". è rimasta una pietra miliare della vostra strategia di contenuti, guidando il Q4 con 38.152 visualizzazioni e un eccezionale 84,7% percentuale media di guardia. La sua narrazione personale e orientata al valore ha risuonato profondamente, rafforzando la vostra posizione di leader nell'innovazione delle vendite.

Contenuti in evidenza per le prestazioni

  1. Approfondimento educativo:
    • I video incentrati sui capitoli hanno mantenuto un forte coinvolgimento del pubblico, in particolare:
      • "Agile Sales and AI-Assisted Selling Book Capitolo 1: Le sfide della vendita tradizionale". (2.222 visualizzazioni).
      • "Vendite agili, ABM e pratiche di vendita assistite dall'intelligenza artificiale". (1.246 visualizzazioni).
    • Questi video hanno dimostrato un interesse costante per gli approfondimenti pratici e attuabili, in linea con il vostro obiettivo di rendere accessibili ai professionisti aziendali argomenti complessi.
  2. Metriche di coinvolgimento:
    • Le metriche di fidelizzazione del pubblico hanno rispecchiato l'interesse sostenuto degli spettatori per i video chiave:
      • "Modelli di intelligenza artificiale nelle vendite: Applicazioni pratiche spiegate" ha raggiunto un notevole 86,91 Tasso di guardiaTP3T.
      • "12 passi per vincere rapidamente con l'agilità e gli strumenti di intelligenza artificiale nelle vendite". mantenuto 83.9% di spettatori.
      • "I migliori strumenti di intelligenza artificiale per le vendite: Capitolo 12 Parte 6" ha visto un'eccezionale 98,6% watch-through.

Temi emergenti nel 4° trimestre

  • Approfondimenti sulle vendite basati sull'intelligenza artificiale: I contenuti che esplorano il ruolo trasformativo dell'IA nei processi di vendita hanno avuto una forte risonanza, soprattutto i video che sottolineano gli strumenti pratici e le considerazioni etiche.
  • Strategie attuabili: La vostra attenzione è rivolta a fornire guide passo-passo e quadri d'azione continui per soddisfare le esigenze del vostro pubblico professionale.
  • Connessione personale: Video basati su una storia, come le vostre riflessioni sulla scrittura del libro. Vendite agili e vendita assistita dall'intelligenza artificiale ha evidenziato il potere delle narrazioni personali di coinvolgere gli spettatori.

Principali risultati del quarto trimestre

  • I video che combinano intuizioni personali e competenze professionali hanno prodotto un elevato coinvolgimento.
  • I contenuti brevi e mirati che affrontano sfide o strumenti specifici hanno ottenuto risultati eccezionali.
  • I contenuti educativi sono rimasti un'attrazione significativa, con gli spettatori alla ricerca di una guida pratica e dettagliata.

Prospettive per il 2025

Lo slancio del Q4 pone le basi per il 2025 per amplificare ulteriormente l'impatto del vostro canale. Sfruttando le analisi, perfezionando i formati video e mantenendo l'attenzione sull'approfondimento educativo e sugli approfondimenti praticabili, si garantirà una crescita continua e il coinvolgimento del pubblico.

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