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Casi di successo

Ecco i nostri casi di successo

Assistente virtuale per il turismo

Parlando dell’impatto della tecnologia nei vari settori, forse il turismo è il settore che più è cambiato in questi ultimi anni. Pensiamo a piattaforme di prenotazione come Booking.com o Airbnb, piattaforme di noleggio auto e prenotazione di esperienze locali: tutte queste novità hanno completamente rivoluzionato il modo in cui le persone prenotano una vacanza, ma i bisogni di personalizzazione e “contatto umano” degli utenti non sono cambiati.

È proprio in questo ambito che l’intelligenza artificiale e la tecnologia possono creare esperienze uniche per i clienti, mantenendo i costi di acquisizione e conversione sotto controllo.

L’azienda

Un’importante azienda di promozione turistica Italiana, per la quale abbiamo sviluppato una piattaforma basata sull’intelligenza artificiale che svolga il ruolo di organizzatore e consulente di viaggi, creando offerte personalizzate per l’utente finale.

Il processo e la tecnologia utilizzata

 

L’obiettivo è riuscire a proporre un nuovo modo di lavorare a contatto con l’utente finale, che permetta di generare offerte esperienziali personalizzate in tempi rapidi e con una logica scalabile che mantenga i costi aziendali contenuti al crescere dei volumi di contatto.

Il software parte da una forte integrazione con i sistemi CRM e siti aziendali, e sfrutterà alternativamente codice JavaScript scritto ad hoc o i dati di Google Tag Manager, al fine di raccogliere dati sulle preferenze degli utenti. Questi dati saranno quindi la base per sviluppare il modello di IA che proporrà la miglior proposta possibile per l’utente finale. Anche le prenotazioni saranno gestite dal chatbot. Il gestore della struttura alberghiera dovrà solo formalizzare quelle richieste non gestibili via software, ovvero le eccezioni.

Tutto il software sviluppato sarà ospitato direttamente sui server aziendali, per avere il massimo controllo sui dati e gestire in modo ottimale la privacy.

Il modello si basa su algoritmi di deep learning sviluppati in Python, integrando i vari linguaggi e framework necessari per comunicare al meglio con i sistemi aziendali del cliente.

La soluzione

Il nostro recommendation engine per promuovere il turismo “smart” nasce da un lavoro ingegneristico basato su principi di agnosticità, in modo da consentirci di modellare soluzioni ideali per ogni caso d’uso.

Al momento la soluzione è in fase BETA, e stiamo testando l’efficacia e la scalabilità su una serie di casi d’uso paralleli.

Conclusione

La nostra soluzione si adatta perfettamente alle necessità del viaggiatore moderno.

Analizzando alcuni dati sui trend del turismo nel 2019, condivisi da fonti autorevoli, vediamo che:

  • i turisti richiedono sempre di più che siano messi a disposizione tecnologie facili e pratiche per la gestione dei viaggi;
  • la maggior parte dei viaggiatori di ogni età vuole che i viaggi siano delle vere e proprie “Esperienze”;
  • ai viaggiatori 2019 fa piacere ricevere consigli di viaggio, ma a condizione che siano personalizzati. E’ apprezzato il fatto che le aziende turistiche usino la tecnologia per creare suggerimenti in base alle esperienze precedenti.

Lo strumento realizzato sfruttando gli algoritmi di intelligenza artificiale permetterà di raggiungere entrambi gli obiettivi prefissati di scalabilità e creazione di pacchetti personalizzati.

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Automatizza il controllo qualità con la computer vision

Immaginati un intero team di persone la cui unica attività è visionare migliaia e migliaia di immagini al giorno, alla ricerca dei più piccoli difetti di qualità derivanti dal processo di produzione. Sicuramente non è il lavoro dei sogni, e per un’azienda è una voce di costo importante, ed una soluzione non così efficace. 

L’occhio umano, specialmente durante un task ripetitivo, perde lucidità. L’intelligenza artificiale viene in aiuto proprio in questi casi, nei quali un computer può svolgere più efficientemente un lavoro ripetitivo.

Il cliente, protetto da un accordo di riservatezza, ci ha contattato per risolvere esattamente questo tipo di problema.

Prima di chiedere l’intervento di Bluetensor, il team di tecnici del cliente aveva già messo in piedi alcuni test usando gli strumenti tipici dell’analisi automatica delle immagini. Tuttavia, i filtri standard e simili soluzioni non hanno portato a risultati soddisfacenti che permettessero di sostituire il team di operatori con un sistema completamente automatico.

Durante la consulenza iniziale, abbiamo concluso che fosse un problema da affrontare con l’intelligenza artificiale, combinando algoritmi di image processing e deep learning.

Un progetto complesso ed un difficile banco di prova per il nostro team: il cliente infatti chiedeva di sviluppare un sistema in grado di individuare il 100% dei difetti, con al massimo un 10% di falsi positivi.

 

L’azienda

Il cliente è uno dei più importanti laboratori di prove e indagini non distruttive in Italia, con più di 25 anni di esperienza ed un team di più di 100 persone.

 

Il processo

Il cliente non era ancora attrezzato con un sistema informatizzato per l’analisi automatica dei difetti. Abbiamo quindi adottato una metodologia Agile, che si caratterizza per il costante confronto con il cliente, e rilasci di software continui per migliorare le funzionalità esistenti o per crearne di nuove.

È un approccio molto efficace per lo sviluppo software: sia per i clienti che per i consulenti è molto difficile prevedere tutti i casi d’uso e le possibile eccezioni a monte. Un approccio iterativo consente, tramite il confronto, di adattare la soluzione software durante lo sviluppo per arrivare esattamente alla soluzione necessaria.

In questo caso particolare abbiamo lavorato approfonditamente sulle funzionalità per sviluppare la fase di training adattando l’interfaccia al contesto di riferimento.

Il problema più grosso è stato proprio nell’adattare l’IA alla qualità e al formato generato dal sistema di acquisizione delle immagini, che spesso confondeva e sporcava i risultati.

La soluzione

A livello tecnico, abbiamo implementato una soluzione avanzata per i filtri di pre-processing sulle immagini, ottimizzando la fase di test dell’algoritmo. Nello sviluppo di un sistema di intelligenza artificiale, molte volte l’ostacolo più grande sta proprio nella fase iniziale, chiamata anche data preparation, che consiste nella preparazione dei dati in modo da aumentarne la capacità di utilizzarli in modo efficiente.

Tutte le attività sono state svolte assieme al cliente, che attraverso gli strumenti classici di Project Management si è tenuto in contatto costante con Bluetensor e ha potuto dare un contributo importante per la fase di implementazione.

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Sistemi di supporto alle decisioni basati su analisi predittiva

Per due nostri clienti – protetti dal nostro accordo di riservatezza, abbiamo sviluppato sistemi di analisi predittiva che consentisse di integrare un assistente decisionale o dei suggerimenti alla gestione umana delle attività aziendali. Nello specifico abbiamo sviluppato:

  • un sistema di manutenzione predittiva per un cliente che produce macchine automatiche
  • un sistema di analisi e predizione dei KPI per una grossa Software House italiana.

Il risultato?

Una dashboard di controllo che mostra in maniera intuitiva lo stato dell’arte e che dà suggerimenti azionabili per supportare le decisioni aziendali in base alle previsioni sui risultati futuri.

La Tecnologia Utilizzata

Abbiamo sviluppato un algoritmo internamente con tecniche avanzate di machine learning in grado di individuare le probabilità di risultati futuri in base ai dati storici disponibili. 

L’algoritmo ricade nella classe dei “Recommendation Engine”, algoritmi usati per esempio da Amazon e Netflix per suggerire prodotti e contenuti in base a segnali quali acquisti pregressi, visualizzazioni e pattern di comportamento. In parole povere sono algoritmi che rispondono alla domanda: qual è la probabilità che un evento X accada in futuro date diverse circostanze?

Sono algoritmi molto utili e versatili, possono essere usati in praticamente qualsiasi contesto/settore per supportare al meglio le decisioni aziendali in base ai dati.

Indipendentemente dall’ambito di applicazione, si parte sempre da una buona base dati – o se non c’è una buona base, si lavora assieme al cliente per crearla – per poi iniziare un lavoro di raffinazione e modellazione dei casi d’uso e dei dati acquisiti. Si passa poi ad un lavoro di personalizzazione della business logic della soluzione software in base alla necessità del cliente.

Il Percorso

Dopo un incontro approfondito con i clienti e la definizione, pulizia e raccolta dei dati di cui avevamo bisogno, abbiamo iniziato a sviluppare i modelli:

 

  • manutenzione predittiva: abbiamo recuperato e analizzato lo storico dei rapporti di manutenzione su specifiche macchine per modellare un algoritmo da applicare al Recommendation Engine. Il risultato è un sistema che indica il momento esatto nel quale c’è un’alta probabilità di bisogno di manutenzione.
  • analisi KPI: Abbiamo raccolto i dati interni dell’azienda e le informazioni riguardo i vari reparti, incluso lo storico degli anni passati per creare un algoritmo di previsione dei KPI in base all’andamento presente e passato. 

 

Conclusione

Sebbene l’analisi predittiva esista ormai da parecchi anni, ad oggi sta crescendo in solidità e utilità, ed è per questo che sempre più organizzazioni stanno ricorrendo a queste tecnologie per aumentare i loro profitti ed acquisire vantaggio competitivo, che sarebbero praticamente impossibili da ottenere con il solo contributo umano o con algoritmi statistici classici.

Con algoritmi sempre più evoluti, hardware sempre più potenti, e una mole di dati in continua crescita, queste soluzioni non possono che continuare a crescere in utilizzo e precisione.

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