In Breve
- Qual è la missione di Jacquard?
- Migliorare la coerenza della brand voice attraverso la generazione di linguaggio naturale.
- Quali dati utilizza Jacquard per il suo motore predittivo?
- Jacquard utilizza circa 60 miliardi di punti dati raccolti in dieci anni.
- Come si distingue Jacquard nel mercato affollato?
- Jacquard si distingue per un approccio focalizzato sui risultati e l'uso di dati proprietari.
Jacquard, una piattaforma di natural language generation fondata nel 2015, ha dimostrato una notevole resilienza nonostante l’impatto della diffusione di ChatGPT nel 2022. L’emergere di modelli conversazionali ha portato l’intelligenza artificiale generativa a milioni di utenti, generando un’ondata di nuove startup e un crescente interesse da parte degli investitori. Tuttavia, questo ha anche causato una rapida saturazione del mercato e una crescente stanchezza verso soluzioni generiche.
La chiave della sopravvivenza di Jacquard risiede in quattro fattori fondamentali. In primo luogo, la cosiddetta ‘fatica da AI’ ha diminuito il valore percepito delle proposte mediocri. In secondo luogo, l’azienda vanta una notevole disponibilità di dati proprietari, con circa 60 miliardi di punti dati raccolti in dieci anni, utilizzati per addestrare un motore predittivo altamente efficace. Terzo, la base clienti di Jacquard è evoluta, passando da domande educative sull’AI a richieste concrete di differenziazione. Infine, l’approccio dell’azienda è focalizzato sugli esiti, mirando a risolvere il problema della coerenza della brand voice piuttosto che sfruttare esclusivamente la novità dei modelli generativi.
Un problema significativo che affligge il mercato è l’omogeneità dei contenuti generati dagli strumenti generici. Spesso, i testi risultano fuori tono e richiedono ampie revisioni da parte degli esseri umani. È interessante notare che un dato recente indica che l’85% dei brand utilizza ChatGPT in qualche forma. La strategia vincente di Jacquard consiste nel combinare infrastrutture robuste con dati proprietari, garantendo così coerenza nel messaggio e risultati misurabili, piuttosto che affidarsi esclusivamente all’attrattiva dei modelli generativi.
