L’industria dell’intelligenza artificiale sta vivendo un momento di grande espansione, con un crescente numero di modelli e tecnologie disponibili sul mercato. Le aziende sono sempre più motivate a integrare queste soluzioni per rimanere competitive. Secondo la società di consulenza tecnologica Searce, quasi il 10% delle aziende prevede di investire ben 25 milioni di dollari quest’anno in iniziative legate all’AI. Tuttavia, nonostante i cospicui investimenti, rimane un interrogativo sulla reale efficacia di tali progetti, poiché molti leader del settore faticano a dimostrare il ritorno sugli investimenti .
Il dilemma del ROI nell’IA
Incertezze a livello dirigenziale
Un rapporto di Gartner ha rilevato che la metà dei dirigenti nel campo dell’AI non ha la certezza su come calcolare o dimostrare il valore delle loro iniziative. Questo problema di misurazione incide sulla capacità delle aziende di giustificare gli investimenti effettuati in questo settore in rapida evoluzione. Diversi fattori contribuiscono a questa situazione, tra cui la mancanza di standardizzazione nei metodi di valutazione delle performance e l’assenza di tool adeguati.
L’importanza di strumenti adeguati
Chetan Sharma, ex scienziato dei dati di Airbnb, ha sostenuto che calcolare il ROI dell’AI non è insormontabile se si dispone degli strumenti giusti. Co-fondatore di Eppo, una piattaforma di sperimentazione, Sharma offre una soluzione attraverso la quale le aziende possono valutare e personalizzare modelli di AI per specifici casi d’uso. Con Eppo, le aziende non solo possono effettuare valutazioni sui modelli, ma hanno anche accesso a una piattaforma di A/B testing, essenziale per confrontare le performance.
Le caratteristiche distintive di Eppo
Innovazione e competitivitÃ
Eppo si distingue in un mercato affollato di startup di sperimentazione e A/B testing, come Split, Statsig e Optimizely. Anche i giganti della tecnologia, tra cui AWS, Microsoft Azure e Google Cloud, stanno ampliando le loro offerte di strumenti per la messa a punto e valutazione dei modelli. Tuttavia, Eppo spicca grazie a funzionalità uniche come il sistema di “contextual bandit”, che permette di identificare automaticamente nuove varianti di siti web, app o modelli di AI e testarne le performance aumentando il traffico ad esse dedicato.
Vantaggi del sistema di sperimentazione
Secondo Sharma, la sperimentazione non solo accelera la crescita, ma aiuta anche a bypassare decisioni errate che spesso sorgono da approcci burocratici. Con un sistema ben strutturato, le aziende possono eliminare rapidamente idee non valide e concentrarsi su quelle promettenti. L’approccio di Eppo, mediante test in tempo reale, consente di raccogliere dati concreti sull’efficacia dei modelli premium, fornendo così risultati utili per ottimizzare le strategie aziendali.
L’andamento di mercato e investimenti in Eppo
Crescita e espansione
Dalla sua nascita nel 2022, Eppo ha attirato l’attenzione di numerosi clienti di alto profilo, tra cui Twitch, SurveyMonkey, DraftKings, Coinbase, Descript e Perplexity. Recentemente, Alexis Weill, capo dati di Perplexity, ha affermato che Eppo ha permesso un incremento significativo nel numero di esperimenti effettuati in sincronia. Questo interesse da parte di importanti aziende sottolinea l’efficacia della piattaforma nel facilitare la sperimentazione rapida e di successo.
Rafforzamento delle capacità operative
L’azienda ha recentemente chiuso un round di investimento Serie B del valore di 28 milioni di dollari, guidato da Innovation Endeavors e con la partecipazione di altri investitori. Questo round di finanziamento porta la valutazione di Eppo a 138 milioni di dollari. Le risorse ottenute saranno destinate a migliorare le capacità di marketing dell’azienda e le sue offerte di sperimentazione. Inoltre, si prefiggono di espandere il team, che attualmente conta 45 membri, con l’obiettivo di arrivare a 65 entro la fine dell’anno.
Adattamenti e sfide nel mercato dell’IA
Evoluzione delle esigenze aziendali
La crescente competizione nel mondo dell’AI ha spinto le aziende verso un approccio più sperimentale e flessibile. Secondo Sharma, l’attuale panorama richiede alle aziende di adattarsi rapidamente a nuove tecnologie per non rimanere indietro. Le carenze dei fornitori tradizionali hanno portato molte imprese a creare team interni ingenti per gestire le sperimentazioni. Tuttavia, la recente instabilità occupazionale ha reso difficile mantenere questi team, spingendo le aziende a rivolgersi a soluzioni esterne come Eppo, per sostituire i costosi sistemi in-house.
Eppo rappresenta un esempio significativo di come le aziende possano affrontare le sfide dell’adattamento all’era digitale e della misurazione del successo nell’implementazione di tecnologie avanzate, mentre cercano di mantenere un vantaggio competitivo nel settore.