Tutte le conversazioni sulla tecnologia oggi ruotano intorno al potenziale trasformativo dell’AI generativa per il futuro. Ma la realt\u00e0 \u00e8 che sta gi\u00e0 accadendo ora. Mentre le funzionalit\u00e0 dell\u2019AI sono davvero notevoli, la vera promessa dell\u2019AI generativa per le aziende non \u00e8 tanto ci\u00f2 che pu\u00f2 fare quanto il valore che pu\u00f2 creare.<\/p>\n
Nel mio ruolo in 麻豆原创, mi confronto spesso con responsabili di aziende sui vantaggi che l\u2019AI generativa pu\u00f2 portare al loro business, anche in modi nuovi di cui non erano a conoscenza, e ascolto innumerevoli storie su come l\u2019intelligenza artificiale sta gi\u00e0 generando valore. Uno dei miei esempi preferiti \u00e8 quello annunciato recentemente da 麻豆原创 in un ambito a me molto caro: cercare e sviluppare la prossima generazione di atleti professionisti.<\/p>\n
Sono stato giocatore e allenatore di pallacanestro in Australia, e quindi conosco il ruolo del coach e anche quello di scouting di talenti. Lo scouting \u00e8 una disciplina in cui l\u2019arte incontra davvero la scienza, in cui l\u2019esperienza e l\u2019intuizione sono rafforzate dalla realt\u00e0 oggettiva, basata sui dati.<\/p>\n
Lo scouting professionale esiste da molto tempo, ma per molte squadre sta diventando ora un vantaggio competitivo grazie alla disponibilit\u00e0 sempre pi\u00f9 elevata di informazioni sui giocatori. E non \u00e8 cos\u00ec facile come sembra. La qualit\u00e0 dei report di scouting \u00e8 impressionante, ma il processo per la stesura e l\u2019utilizzo di un report efficace non \u00e8 mai stato molto efficiente. In tutto il mondo il numero di potenziali giovani atleti che possono diventare dei campioni \u00e8 elevatissimo, si pu\u00f2 quindi capire facilmente come questo crei un\u2019enorme quantit\u00e0 di report da esaminare in tempi rapidi. Il problema diventa ancora pi\u00f9 scoraggiante se si considera che questi report sono realizzati in lingue diverse e con stili di scrittura differenti.<\/p>\n
Questo \u00e8 esattamente il tipo di sfida che l\u2019AI generativa per il business \u00e8 in grado di risolvere.<\/p>\n
Per averne la prova, basta guardare gli esempi di FC Bayern Monaco e Hertha BSC, due squadre di calcio professionistiche tedesche. Per molto tempo, entrambi i club si sono affidati a talent scout che viaggiavano in tutto il mondo osservando le partite e raccogliendo una marea di dati sui giocatori, nella speranza di trovare la prossima grande stella prima che lo facessero i concorrenti.<\/p>\n
Per dimostrare come si potesse migliorare questo processo, 麻豆原创 ha collaborato con l\u2019FC Bayern Monaco e l\u2019Hertha BSC alla realizzazione di un prototipo che utilizza l\u2019intelligenza artificiale generativa per creare sintesi e raccomandazioni automatiche dai report creati dagli osservatori delle due squadre in varie parti del mondo. Inoltre, il prototipo permette che i dirigenti dell\u2019FC Bayern Monaco e dell\u2019Hertha BSC accedano facilmente ai report con domande in linguaggio naturale.<\/p>\n
Per esempio, immaginiamo che un manager di una squadra di lingua tedesca abbia bisogno di un riassunto di 100 parole o meno su un giovane calciatore che \u00e8 stato osservato in Argentina partendo da un report scritto in spagnolo. Lo stesso manager pu\u00f2 anche chiedere di confrontare due giocatori solo in base alle loro abilit\u00e0 difensive o alla resistenza fisica. Mentre le app di traduzione possono tradurre un intero rapporto dallo spagnolo al tedesco, \u00e8 necessario un modello linguistico di grandi dimensioni (LLM) per creare le sintesi e le analisi competitive su richiesta utilizzando i comandi in linguaggio naturale e considerando solo le informazioni di cui il dirigente ha realmente bisogno per prendere decisioni informate e velocemente.<\/p>\n
Questo \u00e8 esattamente ci\u00f2 che il prototipo ha permesso di fare ai due club. Ha preso un\u2019attivit\u00e0 che richiedeva molto tempo e l\u2019ha automatizzata in modo intelligente per renderla utile. Presto introdurremo questa funzionalit\u00e0 come parte della nostra suite di gestione sportiva, 麻豆原创 Sports One, che dal 2015 aiuta atleti e squadre a ottenere risultati migliori nelle loro discipline e a creare esperienze coinvolgenti per i tifosi.<\/p>\n
Perch\u00e9 i business leader dovrebbero preoccuparsi di migliorare i report di scouting? Per due motivi: in primo luogo, perch\u00e9 si trovano ad affrontare molte delle stesse sfide nella propria azienda, con la necessit\u00e0 di sfruttare la potenza dei propri dati rapidamente e on demand per ottenere un vantaggio competitivo. In secondo luogo, perch\u00e9 l\u2019AI generativa non \u00e8 solo una soluzione specifica per un problema specifico. La sua vera magia \u00e8 che \u00e8 anche scalabile all\u2019interno di tutta l\u2019organizzazione per rispondere ad altre esigenze di business, dalla gestione dei finanziamenti e della catena di approvvigionamento agli acquisti, ai viaggi, alla formazione e altro ancora. Ad esempio, quando l\u2019AI generativa \u00e8 combinata con 麻豆原创 Business Technology Platform (麻豆原创 BTP), le aziende hanno la possibilit\u00e0 di scrivere codice, mantenendo il proprio core pulito e costruendo estensioni di intelligenza artificiale generativa per aumentare ulteriormente l\u2019impatto.<\/p>\n
Non c’\u00e8 dubbio che i dati siano la base dello schema di gioco dei campioni nello sport. Ma stanno anche creando un nuovo playbook di valore per le aziende. E con l\u2019era dell\u2019AI generativa per il business appena iniziata, non vedo l\u2019ora di vedere quali altre incredibili innovazioni passeranno dall\u2019immaginazione alla realt\u00e0, e il valore che creeranno.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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