Aumentare la produttività con l'IA generativa

Obiettivi di apprendimento

Al completamento di questa unità, sarai in grado di:

Descrivere in che modo l'IA generativa può fornire una base e ispirazione alle campagne di marketing.
Identificare i modi in cui l'IA generativa crea asset e contenuti su misura per i gruppi demografici identificati come target.
Spiegare in che modo l'IA generativa fornisce un supporto per la scrittura di codice, commenti e casi di test.

Creare comunicazioni personalizzate per il marketing

La missione di un team di marketing è condividere ampiamente un'idea in modo da ispirare un'azione creando messaggi sotto forma di pagine Web, email, post sui social media e altro ancora. Oltre a gestire diversi canali, un team di marketing deve raggiungere un pubblico eterogeneo. Per ottenere risultati ottimali sono necessari sia l'impegno che una dose non indifferente di creatività. Per questo motivo l'IA generativa rappresenta un'enorme opportunità per potenziare il messaggio di qualsiasi organizzazione di marketing.

Creare una campagna di marketing che entri in sintonia con il pubblico di destinazione è un'arte. E anche gli artisti hanno bisogno di ispirazione. L'IA generativa è uno strumento prezioso per far emergere idee per una campagna perfetta. Può, ad esempio, creare un riepilogo delle tendenze in tutti i canali di social media utilizzati dal pubblico di destinazione.

Queste tendenze, insieme all'analisi del sentiment da parte dell'IA, possono aiutare a identificare le conversazioni positive sui social a cui vale la pena partecipare. Puoi anche chiedere all'IA di stabilire un collegamento tra queste tendenze e le descrizioni dei prodotti e servizi che offri. Non sarà la forma finale della tua campagna, ma sono spunti che possono ispirare percorsi che altrimenti non avresti considerato.

Una volta definita la direzione della campagna, hai bisogno di molte risorse, tra cui contenuti per post di blog, pagine Web e social media. L'IA generativa accelera enormemente la creazione di questi asset. Quando ti servono contenuti, fornisci all'IA generativa tutte le indicazioni possibili in modo da ottenere esattamente ciò di cui hai bisogno. Questa operazione è nota come grounding del prompt. Valuta la possibilità di fornire all'IA generativa le informazioni seguenti.

Quali obiettivi vuoi raggiungere.
In che modo il lettore/visualizzatore è correlato alla tua organizzazione.
Quale tipo di tono si deve usare.
Quale prodotto/servizio/idea stai tentando di promuovere.
Quale mezzo di comunicazione verrà usato per fornire il contenuto.

Alcuni di questi dettagli rimangono gli stessi nei vari canali, il che favorisce la coerenza dei messaggi. Ma modificando il mezzo di comunicazione e la lunghezza del testo, puoi far sì che l'IA generativa crei prima un post veloce sui social media e poi, un minuto dopo, un post informativo sul blog un minuto dopo.

Puoi scendere ancora di più nel dettaglio quando ti rivolgi direttamente alle persone. Lascia che l'IA generativa crei messaggi altamente personalizzati usando i dati che hai a disposizione sul cliente, ad esempio: acquisti fatti in precedenza, partecipazione a eventi o dettagli su opportunità di vendita in corso. L'IA generativa può addirittura adottare uno stile di scrittura in base alle interazioni già avvenute con il cliente. I log dei chatbot, i ticket di assistenza e le trascrizioni delle riunioni possono avere una seconda vita indirizzando l'output dell'IA generativa.

Infine, i team di marketing spesso creano landing page temporanee per gli eventi. Oltre ad avere bisogno dei contenuti per queste pagine, devono creare le pagine stesse. L'IA generativa può fare anche questo. Traducendo il linguaggio naturale in codice funzionale, può aiutare a costruire rapidamente le pagine anche se includono aspetti tecnici come moduli di registrazione e integrazioni con altri sistemi. Ora il tuo team di marketing può dedicarsi a liberare la creatività e passare meno tempo a tentare di gestire le pagine Web.

L'IA generativa permette al tuo team di concentrarsi sulle cose importanti.

Incorporare l'IA generativa nella tecnologia informatica

I reparti di tecnologia informatica (IT) implementano e gestiscono i sistemi che tutti gli altri team usano per le proprie attività. Quindi, migliorare i flussi di lavoro del reparto IT permette a tutti di lavorare meglio. Qui l'IA generativa ha un effetto moltiplicatore.

Le potenti capacità linguistiche dell'IA generativa sono altrettanto utili per i team come l'IT, che tendono a parlare in termini di codice, script e query. Si tratta di altri linguaggi standard con semantica e regole proprie che l'IA generativa può essere addestrata a comprendere, rendendo così disponibili applicazioni di traduzione sorprendenti.

Generazione di codice

Prima di creare una singola variabile, i programmatori sanno cosa deve fare il loro codice. Conoscono i casi d'uso, gli input e gli output. Queste informazioni, scritte in un linguaggio semplice, sono spesso sufficienti per l'IA generativa per creare il codice nel linguaggio desiderato. Sono già disponibili plug-in per gli ambienti di sviluppo integrato (IDE) che consentono ai programmatori di descrivere una funzione all'interno del codice già esistente e l'IA generativa crea un nuovo codice in linea per tale funzione. Anche se il programmatore può scriverlo da solo e anche se è comunque necessario testare l'output generato, il risparmio di tempo è tale da rendere conveniente l'uso dell'IA generativa. Per i principianti, una traduzione uno a uno è un fantastico strumento di apprendimento. Questi utenti ora hanno la possibilità di usare codice e query sofisticati nei propri progetti. Per molti versi, l'intelligenza artificiale è un grande elemento equilibratore.

Conversione della tecnologia

Il passare del tempo porta inevitabilmente con sé nuove tecnologie. Ogni reparto IT prima o poi deve sostituire gli strumenti tecnologici e la conversione può essere dolorosa. L'IA generativa semplifica questo processo. Che si tratti di aggiornare il codice legacy o di convertirlo in un linguaggio completamente nuovo, l'IA generativa è in grado di fare il lavoro pesante. E se l'IA generativa comprende i linguaggi di due sistemi molto diversi, può contribuire a creare integrazioni che permettono ai dati di fluire in modo efficiente.

Contenuti leggibili dall'uomo

La traduzione tra linguaggio naturale e codice va in entrambe le direzioni: è possibile trasformare il codice in frasi di facile lettura. Il codice può essere difficile da decifrare e non tutti sanno commentarlo in modo adeguato (se sanno commentarlo). I programmatori possono aggiungere facilmente commenti al codice con l'aiuto dell'IA generativa, anche se non sono loro ad averlo scritto. Inoltre, è utile condividere input e output previsti con un pubblico più vasto. La documentazione e il testo della guida all'interno delle app possono essere arricchiti grazie all'IA generativa.

Creazione di casi di test

Le soluzioni IT devono essere testate durante lo sviluppo e gli aggiornamenti futuri. La creazione di casi di test e degli script che li eseguono è un altro lavoro per l'IA generativa. La capacità dell'IA generativa di creare variazioni permette di esplorare casi periferici che altrimenti potrebbero passare inosservati. L'IA generativa può anche creare grandi quantità di dati di esempio da utilizzare sui sistemi in uso per rendere più realistico lo scenario dei test. Questa combinazione di test contribuirà a garantire la solidità del sistema in ogni fase della sua implementazione.

L'IA generativa è in grado di imparare e contribuire allo sviluppo di codice, script e query utilizzati dai reparti IT, favorendo la distribuzione di soluzioni che migliorano l'efficienza.

Guardare al futuro

È probabile che l'IA generativa svolgerà presto un ruolo nel flusso di lavoro dei team della tua organizzazione. Questa tecnologia promette di ridurre il tempo dedicato alle operazioni più banali e di ispirare la creatività. La sua capacità di generare contenuti su larga scala rappresenta la vera sfida: trovare il modo di applicare con giudizio la tecnologia. Ora che hai esplorato il modo in cui le organizzazioni utilizzano l'IA generativa, puoi tracciare un percorso da seguire.

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