In Breve
- Qual è la missione di Jacquard?
- Migliorare i soggetti delle email attraverso la natural language generation.
- Quali sono i fattori chiave della sopravvivenza di Jacquard?
- Fatica da AI, dati proprietari, evoluzione della clientela e focus sugli esiti.
- Come si differenzia Jacquard nel mercato?
- Combinando infrastrutture e dati proprietari per garantire coerenza e risultati misurabili.
Jacquard, una piattaforma di natural language generation fondata nel 2015, ha dimostrato una notevole resilienza nel panorama competitivo dell’intelligenza artificiale, in particolare dopo l’esplosione di ChatGPT nel 2022. Sebbene l’arrivo di modelli conversazionali abbia reso l’intelligenza artificiale generativa accessibile a milioni di utenti, ha anche provocato una saturazione del mercato e una crescente stanchezza verso soluzioni generiche.
Secondo i dirigenti di Jacquard, la chiave della loro sopravvivenza risiede in quattro fattori principali. In primo luogo, la cosiddetta ‘fatica da AI’ ha ridotto il valore percepito delle proposte di bassa qualità. In secondo luogo, l’azienda vanta un patrimonio di circa 60 miliardi di punti dati raccolti in un decennio, utilizzati per addestrare un motore predittivo altamente specializzato. Terzo, la loro base clienti ha evoluto le proprie richieste, passando da domande generiche sull’AI a richieste più specifiche di differenziazione. Infine, Jacquard ha adottato un approccio orientato agli esiti, progettando la propria piattaforma per affrontare il problema della coerenza nella voce del brand, piuttosto che limitarsi a sfruttare la novità dei modelli generativi.
Un aspetto preoccupante del mercato attuale è l’omogeneità dei contenuti generati da strumenti generici, che spesso risultano fuori tono e necessitano di ampie revisioni da parte di professionisti. Un dato significativo suggerisce che l’85% dei brand utilizza ChatGPT in qualche forma. In questo contesto, Jacquard ha scelto di combinare infrastrutture robuste con dati proprietari per garantire coerenza nel messaggio e risultati misurabili, evitando di affidarsi esclusivamente alla novità dei modelli generativi.
In conclusione, la strategia di Jacquard evidenzia l’importanza di un approccio personalizzato e basato su dati concreti nel campo della natural language generation. Mentre molte startup si affrettano a cavalcare l’onda dell’AI generativa, Jacquard dimostra che la vera innovazione risiede nella capacità di adattarsi e rispondere alle esigenze specifiche del mercato.
