Le aziende ci dicono che lo sviluppo interno di una soluzione di AI analytics costa oltre 1 milione di dollari e richiede da 12 a 18 mesi. Una guida decisionale per i leader dell'AI aziendale.

Un cliente chiede alla tua rete di AI assicurativa informazioni sull'aggiunta di una copertura per i viaggi. L'AI risponde alla domanda e passa oltre. Ma quella domanda conteneva un segnale di acquisto: il cliente ti ha appena detto cosa vuole comprare dopo. I segnali di upsell compaiono ogni giorno nelle conversazioni dei clienti con l'AI, in qualsiasi settore. Questo articolo spiega come si presentano, come vengono catturati su scala e cosa possono fare i team commerciali, di prodotto e di CX con queste informazioni.

McKinsey ha riscontrato un divario di engagement pari a 6 volte tra i power user dell'IA e i dipendenti medi all'interno delle stesse organizzazioni. EY ha rilevato che l'88% dei dipendenti utilizza l'IA quotidianamente, ma solo il 5% la usa in modo avanzato. Un'elevata adozione unita a una bassa competenza (proficiency) è la situazione più comune in cui si trovano i progetti di adozione IA aziendali. La AI Proficiency è la metrica che misura questo divario: non si limita a verificare se i dipendenti utilizzano gli strumenti di IA, ma valuta l'efficacia reale di tali interazioni. Questo articolo ti spiega cosa misura la AI Proficiency, come viene calcolata a partire dai segnali comportamentali nei dati delle conversazioni e perché rappresenta l'indicatore principale per capire se il tuo investimento in IA genererà un valore aziendale duraturo.

Fastweb + Vodafone ha investito in Nebuly tramite Founders Factory, e sono già nostri clienti. Ecco cosa suggerisce questo sul problema che le aziende stanno affrontando oggi con gli agenti AI.

Solo 1 cliente insoddisfatto su 26 si lamenta. Gli altri se ne vanno in silenzio. Molti di loro esprimono la propria insoddisfazione prima di tutto all'interno delle conversazioni con il tuo AI agent. Menzioni dei concorrenti, ripetuti fallimenti nei task, obiezioni sul prezzo e pattern di abbandono sono tutti visibili nei dati di conversazione prima ancora di comparire nel tuo CRM o nella pipeline di rinnovo. Questo articolo spiega che aspetto hanno questi segnali, perché le metriche IA standard non li rilevano e come iniziare a misurarli su scala.

ICONIQ Capital ha intervistato circa 300 executive del settore software che sviluppano prodotti d'intelligenza artificiale e ha riscontrato un trend chiaro: le aziende che scalano l'AI con successo non sono quelle con i modelli migliori, ma quelle con la migliore infrastruttura di misurazione. Solo il 52% utilizza la valutazione automatizzata. Il 37% prevede di modificare il proprio modello di pricing dell'AI nel prossimo anno, e la transizione verso un pricing basato sui risultati sta accelerando. Questo articolo analizza ciò che rivelano i dati e cosa significa per i team aziendali che cercano di colmare il divario tra l'implementazione dell'AI e un ROI misurabile.