In Breve
- Qual è il focus di Jacquard?
- Jacquard si concentra sulla generazione di linguaggio naturale utilizzando dati proprietari.
- Come si differenzia Jacquard da ChatGPT?
- Jacquard punta su risultati misurabili e coerenza di brand voice, evitando soluzioni generiche.
- Quali sono i fattori chiave del successo di Jacquard?
- I fattori includono la fatica da AI, i dati proprietari, l'evoluzione della clientela e un approccio orientato agli esiti.
Jacquard, una piattaforma di natural language generation fondata nel 2015, ha dimostrato una notevole resilienza nonostante l’impatto di ChatGPT, il popolare modello di intelligenza artificiale lanciato nel 2022. Mentre l’arrivo di modelli conversazionali ha reso l’intelligenza artificiale generativa accessibile a milioni di utenti, ha anche innescato una saturazione del mercato e una crescente stanchezza verso soluzioni generiche.
La startup ha identificato quattro fattori chiave che hanno contribuito alla sua sopravvivenza in questo contesto competitivo. In primo luogo, la cosiddetta ‘fatica da AI’ ha ridotto il valore percepito delle proposte mediocri, spingendo i clienti a cercare soluzioni più efficaci. In secondo luogo, Jacquard vanta un patrimonio di circa 60 miliardi di punti dati raccolti in un decennio, utilizzati per addestrare un motore predittivo altamente specializzato.
In terzo luogo, la base clienti di Jacquard ha evoluto le proprie esigenze, passando da domande educative sull’AI a richieste concrete di differenziazione. Infine, l’azienda ha adottato un approccio focalizzato sugli esiti, progettando la propria piattaforma per affrontare il problema della coerenza di brand voice piuttosto che limitarsi a sfruttare la novità dei modelli generativi.
Un problema comune nel mercato è l’omogeneità dei contenuti generati dagli strumenti generici, che spesso producono testi fuori tono e necessitano di ampie revisioni umane. Secondo un dato significativo, l’85% dei brand utilizza ChatGPT in qualche misura, evidenziando la diffusione di queste tecnologie.
La strategia di Jacquard si basa sulla combinazione di infrastrutture robuste e dati proprietari per garantire coerenza di messaggio e risultati misurabili. Questo approccio si distingue nettamente dall’affidarsi esclusivamente alla novità dei modelli generativi, posizionando Jacquard come un attore rilevante nel panorama dell’intelligenza artificiale.