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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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Libro sulle vendite Agile AI

Agile AI Sales Book Capitolo 2

Capitolo 2: Evolvere oltre il "chiudere sempre" e il "ripetere e ripetere": abbracciare le vendite agili e la vendita assistita dall'IA

Obiettivi di apprendimento:

  • Comprendere i limiti delle tattiche di vendita tradizionali come "Always Be Closing" (ABC) e "Rinse and Repeat".
  • Esplorare i principi e i vantaggi delle vendite agili nel moderno ambiente di vendita.
  • Riconoscere il ruolo della vendita assistita dall'intelligenza artificiale nel migliorare i processi di vendita e il coinvolgimento dei clienti.
  • Scoprite come integrare le tecnologie Agile Sales e AI per creare una strategia di vendita dinamica e incentrata sul cliente.
  • Identificare le competenze e i cambiamenti culturali necessari per avere successo con le vendite agili e la vendita assistita dall'intelligenza artificiale.

Video sulle vendite di Agile AI

Introduzione: La necessità di modernizzare le vendite

Il panorama delle vendite sta subendo una rapida trasformazione. Le tattiche di vendita tradizionali, come "Always Be Closing" (ABC) e "Risciacquare e ripetere" che un tempo erano i pilastri delle strategie di vendita, oggi si stanno rivelando inadeguati a soddisfare le esigenze dei consumatori moderni. In un'epoca in cui i clienti sono sempre più informati, responsabilizzati e scettici nei confronti delle tattiche ad alta pressione, le aziende devono ripensare le loro strategie di vendita. Questo capitolo analizza come l'Agile Sales e la vendita assistita dall'intelligenza artificiale possano rivoluzionare le vendite, offrendo un approccio flessibile, incentrato sul cliente e guidato dalla tecnologia, in grado di rispondere alle sfide odierne.


I limiti di "Always Be Closing" (ABC)

Per anni, la frase "Chiudere sempre" è stato il mantra dei team di vendita di tutto il mondo. Reso popolare dal film del 1992 Glengarry Glen RossL'ABC enfatizza la chiusura degli affari in ogni occasione, indipendentemente dalle esigenze o dalla situazione del cliente. Se un tempo questo approccio era efficace in ambienti di vendita ad alta pressione, oggi gli acquirenti si aspettano un impegno più ponderato e orientato al valore.

Ecco alcuni limiti principali dell'approccio ABC:

  1. Tattiche aggressive: ABC incoraggia tattiche di vendita ad alta pressione che spesso spingono i clienti a prendere decisioni per le quali non sono pronti, il che può portare a frustrazione e alienazione.
  2. Mancanza di creazione di relazioni: L'ABC si concentra sulla chiusura della vendita a scapito della costruzione di relazioni significative con i clienti. Ciò può comportare la perdita di opportunità di fidelizzazione a lungo termine e di ripetizione dell'attività.
  3. Focus transazionale: L'obiettivo dell'ABC è vincere la vendita, non fornire una soluzione su misura. Di conseguenza, i professionisti delle vendite possono perdere l'opportunità di comprendere veramente le esigenze del cliente.
  4. Impatto culturale: La rappresentazione dei venditori come venditori spietati in film come Glengarry Glen Ross ha influenzato negativamente la visione della professione di venditore, rafforzando stereotipi che non si adattano più alla vendita moderna.

I rischi di "Always Be Closing" (ABC)

La mentalità "Always Be Closing" comporta rischi significativi:

  • Focus a breve termine: L'ABC spesso enfatizza i guadagni immediati piuttosto che il valore a lungo termine, danneggiando potenzialmente le relazioni con i clienti e perdendo le opportunità di ripetere l'attività.
  • Aumento della resistenza dei clienti: Le tattiche ad alta pressione possono indurre i clienti a resistere o a rifiutare del tutto le proposte di vendita.
  • Problemi etici e legali: Le strategie di chiusura aggressive possono talvolta oltrepassare i confini etici, causando potenziali problemi legali e danni alla reputazione del marchio.
  • Burnout: La costante pressione per chiudere gli affari può portare al burnout dei team di vendita, riducendo il morale e aumentando il tasso di turnover.

I vincoli dell'approccio "Rinse and Repeat" (sciacquare e ripetere)

Un'altra tattica obsoleta è la "Risciacquare e ripetere" in cui i team di vendita seguono un processo rigido e standardizzato per ogni interazione con il cliente. Sebbene questo metodo possa creare coerenza, spesso manca della flessibilità necessaria in un ambiente di vendita in rapida evoluzione.

L'approccio "Rinse and Repeat" può essere suddiviso in tre fasi:

  1. Lavaggio: I venditori si impegnano con i potenziali clienti, presentano i prodotti e iniziano a creare un legame.
  2. Risciacquo: I team di vendita seguono, forniscono ulteriori informazioni e alimentano la relazione.
  3. Ripetere: Il processo viene ripetuto in un ciclo, garantendo coerenza ma spesso mancando di personalizzazione.

Sebbene questo metodo offra una struttura, non riesce ad adattarsi alle esigenze uniche dei singoli clienti o alle mutevoli condizioni di mercato.

Rischi dell'approccio "Rinse and Repeat" (sciacquare e ripetere)

  • Alienazione del cliente: Un approccio unico può portare al disimpegno dei clienti, poiché gli acquirenti si aspettano soluzioni personalizzate.
  • Svantaggio competitivo: I concorrenti che offrono approcci più personalizzati sono meglio posizionati per catturare l'interesse dei clienti.
  • Mancanza di innovazione: Ripetere sempre gli stessi passi soffoca l'innovazione, rendendo difficile per le aziende evolvere con le tendenze del mercato.

Vantaggi e svantaggi delle tattiche di vendita tradizionali

StrategiaVantaggiSvantaggi
Sempre in chiusura (ABC)Proattivo, si concentra sul raggiungimento degli obiettivi di vendita.Le tattiche invadenti allontanano i clienti; l'orientamento transazionale danneggia le relazioni.
Risciacquare e ripetereCoerenza e facilità di formazione per i nuovi venditori.Manca la personalizzazione, il coinvolgimento dei clienti è minore.

Il caso delle vendite agili

Vendite agili offre un'alternativa dinamica e incentrata sul cliente agli approcci di vendita tradizionali. Prendendo in prestito i principi dello sviluppo software Agile, l'Agile Sales si basa su adattabilità, collaborazione e miglioramento continuo. Consente ai team di vendita di rimanere flessibili, di adattare le strategie in base al feedback in tempo reale e di rispondere rapidamente ai cambiamenti del mercato o del comportamento dei clienti.

I principi chiave di Agile Sales includono:

  • Collaborazione con i clienti: Agile Sales dà priorità alla comprensione delle esigenze dei clienti e alla collaborazione per sviluppare soluzioni su misura. In questo modo si crea fiducia e si incoraggiano le relazioni a lungo termine.
  • Processi iterativi: Agile Sales utilizza cicli di feedback e iterazione continui per affinare le strategie di vendita, assicurando che siano sempre pertinenti alle esigenze dei clienti.
  • Adattabilità: I team di vendita agili sono in grado di reagire rapidamente all'evoluzione delle condizioni di mercato, rendendoli più competitivi in un ambiente frenetico.
  • Concentrarsi sul valore: Agile Sales sposta l'enfasi dalla semplice chiusura degli affari alla fornitura di valore durante l'intero processo di vendita, creando relazioni più significative e durature con i clienti.

Il ruolo della vendita assistita dall'intelligenza artificiale

Con la continua crescita di Agile Sales, l'integrazione di Vendita assistita dall'intelligenza artificiale è una progressione naturale. L'intelligenza artificiale può supportare i team di vendita fornendo approfondimenti basati sui dati, automatizzando le attività ripetitive e personalizzando le interazioni con i clienti su scala.

I principali vantaggi della vendita assistita dall'intelligenza artificiale includono:

  1. Analisi predittiva: L'intelligenza artificiale è in grado di analizzare grandi volumi di dati per prevedere il comportamento dei clienti, aiutando i team di vendita a dare priorità ai lead ad alto potenziale e a prendere decisioni più intelligenti.
  2. Personalizzazione: Analizzando i dati dei clienti, l'intelligenza artificiale può adattare le attività e le interazioni alle preferenze individuali, migliorando la soddisfazione e il coinvolgimento dei clienti.
  3. Efficienza: L'intelligenza artificiale automatizza le attività di routine, come le e-mail di follow-up e l'inserimento dei dati, liberando i professionisti delle vendite per concentrarsi su attività più strategiche e di alto valore.
  4. Apprendimento continuo: I sistemi di intelligenza artificiale imparano da ogni interazione, fornendo approfondimenti continui che possono aiutare i team di vendita a perfezionare le loro strategie e a migliorare nel tempo.

Integrare vendite agili e intelligenza artificiale per una strategia incentrata sul cliente

L'integrazione delle metodologie di Agile Sales e della vendita assistita dall'intelligenza artificiale crea una strategia di vendita potente e dinamica. Insieme, questi approcci consentono ai team di vendita di essere più reattivi, efficienti e focalizzati sul cliente, assicurando che possano tenere il passo con le mutevoli condizioni di mercato e le esigenze dei clienti in evoluzione.

I principali vantaggi dell'integrazione di Agile Sales e AI includono:

  • Miglioramento del processo decisionale: L'intelligenza artificiale fornisce approfondimenti basati sui dati che aiutano i team di vendita a prendere decisioni migliori e più informate, migliorando le prestazioni di vendita.
  • Maggiore efficienza: L'automazione delle attività di routine con l'IA consente ai team di vendita di operare in modo più efficiente, dedicando più tempo alla vendita strategica.
  • Esperienza del cliente migliorata: La personalizzazione basata sull'intelligenza artificiale migliora l'esperienza del cliente offrendo interazioni personalizzate e pertinenti.

Competenze e cambiamenti culturali per il successo delle vendite agili e dell'IA

Per passare con successo alle vendite agili e alla vendita assistita dall'intelligenza artificiale, le organizzazioni devono adottare sia nuove competenze che un cambiamento culturale:

  1. Collaborazione: I team di vendita devono lavorare a stretto contatto con altri reparti (come il marketing e il servizio clienti) per garantire un approccio unificato e incentrato sul cliente.
  2. Alfabetizzazione dei dati: I professionisti delle vendite devono essere in grado di interpretare gli insight generati dall'IA e di applicarli efficacemente alle strategie di vendita.
  3. Adattabilità: L'Agile Sales richiede una mentalità flessibile, in cui l'apprendimento continuo e la capacità di cambiare direzione sono essenziali.
  4. Uso etico dell'IA: Garantire la trasparenza e il rispetto della privacy dei clienti quando si utilizza l'IA è fondamentale per mantenere la fiducia e costruire solide relazioni con i clienti.

Conclusione: Il futuro delle vendite

Il futuro delle vendite risiede in un mix di metodologie di vendita agili e di vendita assistita dall'intelligenza artificiale. Le tattiche tradizionali come "Always Be Closing" e "Rinse and Repeat" stanno diventando obsolete, poiché i clienti richiedono interazioni più personalizzate e orientate al valore. Abbracciando le vendite agili e l'intelligenza artificiale, le aziende possono costruire strategie di vendita più reattive, efficienti e incentrate sul cliente.

Con l'evoluzione delle vendite, il successo non sarà definito dal numero di affari conclusi, ma dal valore fornito ai clienti e dalla forza delle relazioni costruite.


Punti di forza

  • Le tattiche tradizionali come l'ABC e il "Rinse and Repeat" non sono più sufficienti nell'ambiente di vendita di oggi.
  • Agile Sales enfatizza l'adattabilità, la collaborazione e la fornitura di valore, creando un approccio più flessibile e incentrato sul cliente.
  • La vendita assistita dall'intelligenza artificiale migliora l'efficienza e la personalizzazione fornendo approfondimenti basati sui dati e automatizzando le attività ripetitive.
  • L'integrazione di Agile Sales e AI crea una strategia di vendita dinamica e incentrata sul cliente.
  • Per avere successo con le vendite agili e l'intelligenza artificiale, i team di vendita devono sviluppare nuove competenze, come l'alfabetizzazione dei dati e l'adattabilità, e abbracciare un cambiamento culturale verso la collaborazione e l'apprendimento continuo.

Adottando questi approcci, le aziende possono trasformare le loro strategie di vendita per prosperare in un mercato sempre più complesso e competitivo.

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