Soluzioni intelligenti per processi ottimizzati
Assistenti AI e Chatbot personalizzati, riconoscimento visivo, classificazione e machine learning, sistemi di personalizzazione, raccomandazione, supporto e manutenzione.
Abbiamo sviluppato un sistema SaaS per la realizzazione rapida di chartbot AI basati su RAG per attingere alla conoscenza aziendale: ShopChat.
Lavorando con il Machine Learning, sperimentiamo la realizzazione di Modelli AI Custom basati sui dati e studiamo i principali framework e algoritmi. Questo ci permette di implementare soluzioni che vanno ben oltre la semplice conversazione. Con tecniche di apprendimento supervisionato, non supervisionato e per rinforzo, possiamo sviluppare:
- Modelli di classificazione che permettono di prevedere un’etichetta categorica o discreta (es. “Sì/No”, “Rischio Alto/Medio/Basso”) con regressione logistica, alberi decisionali, random forest, support vector machines (SVM), Reti Neurali.
- Modelli di regressione che permettono di prevedere un valore continuo o numerico (es. il prezzo di una casa, la temperatura, il fatturato del prossimo mese, quanti pezzi acquistare) con regressione lineare, regressione polinomiale, regressione ridge/lasso, gradient boosting.
- Modelli di clustering che permettono di raggruppare i punti dati in base alla loro somiglianza intrinseca, senza conoscere i gruppi in anticipo (es. segmentazione dei clienti) con k-means, clustering gerarchico, DBSCAN.
- Modelli di associazione che permettono di scoprire regole che descrivono le dipendenze tra le variabili (es. prodotti acquistati frequentemente insieme).
Questi modelli, addestrati sui dati reali del cliente, opportunamente analizzati e normalizzati, possono essere utilizzati per:
- Ottimizzazione del customer service: utilizzando l’analisi del sentiment si possono identificare automaticamente le richieste urgenti o i clienti a rischio di abbandono (churn prediction), garantendo un intervento umano tempestivo e mirato.
- Motori di raccomandazione evoluti: sviluppando algoritmi che analizzano i dati storici di acquisto, di navigazione e i trend si possono offrire suggerimenti di prodotto altamente personalizzati, incrementando l’Average Order Value (AOV) e la fidelizzazione.
- Manutenzione predittiva (settore industriale): applicando modelli di Machine Learning ai dati storici e a quelli raccolti ad esempio da sensori IoT, si possono prevedere guasti o malfunzionamenti di macchinari e impianti con giorni o settimane di anticipo, riducendo drasticamente i tempi di inattività e i costi di manutenzione correttiva.
- Previsione della domanda e ottimizzazione scorte: sfruttando l’analisi predittiva si può stimare con ragionevole accuratezza la domanda futura, permettendo alle aziende di ottimizzare il magazzino, l’approvvigionamento e la logistica, riducendo le eccedenze e prevenendo i sottoscorta.