1 milione di utenti per Accio, il motore di ricerca basato su IA di Alibaba per il trade B2B

1 milione di utenti per Accio, il motore di ricerca basato su IA di Alibaba per il trade B2B
Accio è un'applicazione AI-native progettata da Alibaba per semplificare il commercio globale delle PMI.

Alibaba International ha annunciato che il suo motore di ricerca B2B Accio basato sull’IA ha superato il milione di utenti a soli cinque mesi dal lancio e, per supportare ulteriormente le piccole e medie imprese, sono ora disponibili due nuove funzionalità: Business Research e Deep Search.

Accio è un’applicazione AI-native progettata per semplificare il commercio globale delle PMI. Costruita sui fondamenti delle tecnologie di Alibaba (tra cui l’LLM Qwen disponibile in open-source), Accio sfrutta modelli deduttivi perfezionati con dati di settore reali rilevati attraverso Internet. Questi modelli sono alla base delle capacità multilingue di Accio e della sua abilità di raccogliere dati di mercato precisi e strategie di sourcing attuabili.

“Raggiungere 1 milione di utenti è solo l’inizio. Il nostro obiettivo è quello di perfezionare costantemente il nostro toolkit, consentendo alle PMI di integrare senza problemi le funzionalità dell’intelligenza artificiale nei loro flussi di lavoro” ha dichiarato Kuo Zhang, presidente di Alibaba.com. “Con l’evoluzione di Accio, chiunque può trasformare idee di prodotto generiche in piani attuabili in pochi minuti, non in mesi. Tutti hanno la possibilità di diventare imprenditori”.

Business Research: dai dati inziali all’esecuzione

Business Research semplifica l’analisi di mercato, rendendo automatiche le cosiddette “attività ad alta intensità di lavoro”, come la raccolta dei dati e il monitoraggio dei trend. Invece di dover gestire rapporti frammentati, gli utenti possono inserire obiettivi più ampi, come ad esempio il lancio di un prodotto in una nuova regione, ricevendo rapporti strutturati in tempo reale sulla relativa domanda dei consumatori, sulle tendenze dei prezzi e sulla concorrenza.

Accio Alibaba

Lo strumento identifica inoltre nicchie di mercato ad alto potenziale e genera business plan pronti all’uso, con stime dei costi e raccomandazioni sui fornitori. In questo modo, le PMI possono agire rapidamente sulle opportunità senza dover impiegare mesi di lavoro.

 

Deep Search: sourcing di precisione semplificato

Deep Search affronta le complessità del sourcing globale adattandosi ai requisiti più complessi, siano essi specifiche tecniche, certificazioni o vincoli di budget. Nel caso in cui una query produca pochi risultati, la ricerca viene raffinata in modo intelligente, utilizzando sinonimi o termini del settore, ‘imitando’ gli esperti di sourcing. La funzione controlla anche la conformità e l’affidabilità dei fornitori, rilasciando in pochi minuti elenchi selezionati grazie all’intelligenza artificiale.

Un recente sondaggio condotto da Alibaba.com su oltre 4.000 decision-maker negli Stati Uniti, nel Regno Unito, in Germania e in Francia ha rivelato che quasi il 64% dei rispondenti prevede di integrare l’AI nelle proprie strategie di sourcing entro il 2025. Le motivazioni principali sono la crescita aziendale a lungo termine, il miglioramento dell’efficienza e la riduzione dei costi.

Con un commercio globale che si prevede supererà i 33.000 miliardi di dollari nel 2024 , le aziende adottano sempre più spesso tecnologie avanzate per rimanere competitive e strumenti come Accio rispondono a questa esigenza semplificando proprio l’adozione dell’IA.

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Obiettivi e Kpi per l’adozione della IA generativa in banca: una ricerca NTT Data

Obiettivi e Kpi per l’adozione della IA generativa in banca: una ricerca NTT Data
La GenAI rappresenta un'innovazione dirompente, destinata a trasformare l'intero ecosistema bancario dal core banking fino ai sistemi front-end.

NTT DATA ha presentato Intelligent Banking in the Age of AI, una ricerca sull’adozione dell’intelligenza artificiale generativa (GenAI) nel settore bancario che evidenzia come, sebbene la tecnologia stia guadagnando terreno, molte banche non abbiano ancora strategie definite per la sua implementazione. Il 50% delle istituzioni finanziarie la considera un’opportunità per migliorare produttività ed efficienza, mentre il 49% la vede come uno strumento per ridurre i costi operativi IT.

La GenAI rappresenta un’innovazione dirompente, destinata a trasformare l’intero ecosistema bancario dal core banking fino ai sistemi front-end. Secondo il report, il 58% delle organizzazioni ha già adottato questa tecnologia, in aumento rispetto al 45% del 2023. Tuttavia, l’implementazione della GenAI pone sfide significative, richiedendo un approccio strategico per garantire un ritorno sull’investimento (ROI) adeguato.

Robb Rasmussen, Head of Global Marketing & Communications di NTT DATA, sottolinea che, sebbene le banche si aspettino un incremento dell’efficienza operativa e un vantaggio competitivo, una strategia chiara, personalizzazioni mirate e una governance solida sono essenziali per ottenere risultati concreti.

Il ROI, come già accennato, è una delle principali preoccupazioni per le banche che adottano la GenAI, anche se le priorità variano a livello globale; negli Stati Uniti, ad esempio, il 59% delle banche mira alla riduzione del budget IT, mentre in Europa la produttività (46%) è considerata l’aspetto più rilevante. Anche il taglio dei costi operativi assume un peso differente nelle diverse regioni, come dimostrano i dati sottostanti:

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Le strategie di implementazione della GenAI variano tra le organizzazioni finanziarie. Il 51% delle banche punta su un modello di collaborazione tra AI e operatori umani, mentre il 47% adotta un approccio ibrido con i sistemi esistenti. Solo il 28% delle banche mira invece a una completa automazione dei processi, con percentuali più elevate nelle Americhe (32%) e in Giappone (35%).

Rasmussen sottolinea l’importanza di bilanciare innovazione e sostenibilità economica, evidenziando che molte banche non hanno ancora raggiunto una maturità tecnologica sufficiente per sfruttare appieno la GenAI. In tal senso, la collaborazione con system integrator e provider specializzati può facilitare l’adozione della tecnologia nel rispetto delle normative.

Il panorama italiano

Secondo Enzo Quarenghi, Head of Financial Services di NTT DATA Italia, il mercato italiano mostra un maggiore interesse per il vantaggio competitivo offerto dalla GenAI rispetto alla media europea (45% contro 42%). Anche la produttività (43%) e l’accelerazione dell’innovazione (35%) sono fattori chiave per le banche italiane. Inoltre, il 78% dei manager del settore ha dichiarato di incrementare la spesa IT per supportare l’adozione dell’IA generativa, con il 60% che utilizza piattaforme di terze parti per ridurre i tempi di sviluppo.

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