Quanto entusiasmo per l’AI. La verità è che se non si hanno idee e strategie chiare, l’AI non può fare miracoli. Chi sta oggi portando risultati legati all’AI, si è mosso da tempo. Ne è un esempio su tutti il gigante del retail americano Walmart.

Perchè? Durante la sua ultima conferenza sulla trimestrale, Walmart ha riportato una crescita dei ricavi del 4,8% su base annua, sostenuta da una crescita del 21% dell’#ecommerce. I dirigenti di Walmart hanno attribuito la crescita dell’e-commerce a diversi fattori, inclusi i miglioramenti nelle consegne, ma uno su tutti ha spiccato: l’AI generativa 🤖. Quella di cui parlano tutti.

“Ah, ma allora è vero che l’AI aiuta!” Certo, ma Walmart è stata in grado di implementare l’AI in tempi relativamente rapidi grazie ai suoi precedenti investimenti in tecnologia.

Il machine learning è in seno a Walmart da anni, vitale per gestire l’inventario, i magazzini, le consegne. Avevano già implementato processi digitali in modo avanzato, non l’hanno fatto di corsa in questi ultimi mesi.

Il CEO di Walmart Doug McMillon ha dichiarato che Walmart ha ricevuto un aiuto dall’IA generativa per creare o migliorare gli oltre 850 milioni di dati che popolano i loro database. Un compito che avrebbe richiesto “quasi 100 volte l’attuale forza lavoro per completare nello stesso lasso di tempo.”

Il passaggio banale che vorrei sottolineare è il punto di partenza: si arriva a sfruttare in modo intelligente l’AI generativa se si sono fatti prima bene i compiti a casa 📝

Nella nuvola che vedi in questo post ho riportati alcuni dei termini ricorrenti che mi sono segnato al Banking Summit 2024 di Baveno dove si è parlato di AI per giorni. Riassumendo: L’AI è una grande Forza Motrice che, masticando un grande numero di Dati strutturati, ci permette di ottimizzare dei processi. Ma che dobbiamo usare con Cautela.