Industria 4.0 e dati
Quando si parla di industria 4.0, si parla di una trasformazione dell’industria che ha portato ad un massivo uso dei dati aziendali. Le aziende hanno iniziato ad usare i dati per creare beni e servizi su misura per i propri clienti, ma non solo. Un esempio è una logistica basata sull’analisi predittiva dei flussi che coinvolgono l’azienda.
Viviamo nell’era dell’informazione e chiaro è, che i big data e le informazioni aziendali in generale oggi sono un valore concreto, cioè un asset aziendale. Ciò in quanto le informazioni possono essere concretamente usate per aumentare la produzione, abbattere i costi e quindi per migliorare il conto economico dell’azienda.
Nell’industria 4.0, i dati aziendali vengono organizzati, strutturati e analizzati, al fine di ridurre costi e aumentare la produttività aziendale. Ciò è stato reso possibile da diverse discipline e tecnologie, come il machine learning, l’aumento della potenza di calcolo a disposizione, data science e il deep learning.
Chiaro è, che occorre una notevole mole di dati e di organizzarli in modo efficiente, affinché si possa raggiungere l’aumento di efficienza e il contestuale abbassamento dei costi aziendali.
Knowledge management
L’attività che viene svolta in azienda, di raccolta, organizzazione e analisi dei dati, è denominata knowledge management.
Per poter utilizzare le informazioni aziendali per fini economici, è infatti necessario svolgere le seguenti attività:
- Creare le informazioni in modo strutturato.
- Raccogliere le informazioni esterne e lavorarle per quanto possibile.
- Ordinare e organizzare tutte le informazioni per metterle a disposizione in modo semplice a manager, dipendenti e clienti.
- Analizzare le informazioni per prendere decisioni.
Per fare ciò, esistono diversi software, cioè diversi knowledge management system. In senso lato, un esempio ne sono i CRM (Customer relationship management), che si occupano di organizzare e mettere a disposizione i dati inerenti i clienti dell’azienda.
Un altro esempio sono i software PIM (Product Information Management), che consentono di raccogliere e organizzare tutte le informazioni che riguardano i prodotti di una azienda, come ad esempio i prodotti di un e-commerce.
Intelligenza artificiale e knowledge management
Quello che oggi è possibile fare, è utilizzare l’intelligenza artificiale nel proprio sistema di knowledge management. Ciò consente di ottimizzare le attività che abbiamo visto in precedenza sulla raccolta, organizzazione e analisi dei dati. Ciò di cui si sta parlando, è l’uso dell’intelligenza artificiale generativa per, ad esempio, trovare pattern probabilistici all’interno della enorme mole di dati aziendale.
Con l’avvento di GPT3 (oggi siamo a GPT4) di OpenAI infatti, è stato immesso nel mercato, il primo LLM (large language model), che è in grado di eseguire task per cui il software di AI non era stato espressamente programmato. L’uso di LLM per l’analisi e l’organizzazione dei dati, cioè per le attività di data science in generale, risulta particolarmente adatto.
L’esempio di Xenua AI
Xenua AI è una piattaforma sviluppata da Do Agency. Questa piattaforma è un esempio di come l’intelligenza artificiale, possa concretamente contribuire , in questo caso alla creazione di informazioni aziendali che, come abbiamo visto, è parte integrante del processo di knowledge management.
Xenua AI infatti, permette di generare tramite l’intelligenza artificiale generativa, descrizioni prodotto, e non solo, in modo massivo ed automatico.
A questa pagina è possibile vedere la pagina dedicata al progetto: xenua.doagency.it
Conclusioni
Se sei interessato anche solo ad una consulenza su come l’analisi dei dati e sviluppi sull’intelligenza artificiale in generale, possano aiutare la tua azienda, puoi contattarci tramite form a questa pagina.