Punto chiave: risparmio di 2.000 ore grazie all’orchestrazione delle email con l’IA

Cioè, non si può applicare l'IA a dati errati. Giusto.

Altrimenti, non andrà bene. Sì. Quindi il primo passo è stato fare un passo indietro, portare i dati in un luogo che fosse pulito e leggibile, e poi anche in un luogo in cui un computer potesse eseguire i calcoli. Sì. Come le regole di cui abbiamo parlato, tutte hanno bisogno di determinati valori che il computer si aspetta per effettuare i calcoli e fare tutto in automatico.

E poi, come vedete sul progetto, c'è un sacco di roba nella testa delle persone. Quindi avevamo una coordinatrice a tempo pieno. Aveva tutto in testa. È meravigliosa.

È fantastica. Ma non si può scalare in quel modo. Applichiamo le regole, che sono più di 30. Di alcune di esse abbiamo parlato.

E poi la sovrapposizione del pubblico è enorme. Anche questo è stato un elemento importante per noi. Sì. E questo aspetto viene gestito in Databricks, dove esaminiamo tutti i destinatari.

Esaminiamo come si sovrappongono per giorno e per invio. Sono circa 18.000 combinazioni di destinatari che semplicemente non saremmo riusciti a gestire con una persona.

E poi, da tutto questo, ci indica la data e l'ora migliori per l'email.

Wow. 18.000 calcoli. È... Sì. Nessun essere umano può farlo. Bisognerebbe essere un superumano. Mi piace molto Genie.

Probabilmente non avremmo potuto realizzare questo progetto senza di lei. Se dovessi fare una stima, probabilmente ha svolto circa ottanta ore di lavoro di sviluppo che non ho dovuto fare io. È come se dicessi: "Genie, fai questo". Quindi è uno sviluppatore junior davvero bravo, credo. Sì. Ma se hai bisogno di un content writer, potresti affidarti a lei. Per noi ci è voluto, direi, circa un mese, quattro settimane.

Ma senza l'IA in un... Se fosse stato due anni fa, ci sarebbe voluto un team di otto persone e diversi mesi, e poi, speriamo, avrebbe funzionato. Per noi è stato davvero rivoluzionario e spero che anche voi possiate fare qualcosa di simile.