In Breve
- Qual è la strategia di Jacquard per competere con ChatGPT?
- Jacquard punta su dati proprietari e risultati misurabili, mantenendo un focus sulla coerenza della brand voice.
- Quanti dati ha raccolto Jacquard?
- Jacquard ha raccolto circa 60 miliardi di punti dati in dieci anni.
- Qual è il problema principale con gli strumenti generici di generazione di contenuti?
- Gli strumenti generici producono contenuti omogenei e spesso fuori tono, richiedendo revisioni significative.
Jacquard, una piattaforma di natural language generation fondata nel 2015, ha dimostrato una notevole resilienza nel mercato, continuando a prosperare anche dopo l’arrivo di ChatGPT nel 2022. Questo strumento di intelligenza artificiale generativa ha reso la tecnologia accessibile a milioni di utenti, ma ha anche portato a una saturazione del mercato e a una crescente stanchezza verso soluzioni generiche.
Secondo Jacquard, la chiave del suo successo risiede in quattro fattori principali. 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, l’azienda ha accumulato circa 60 miliardi di punti dati in dieci anni, utilizzati per addestrare un motore predittivo altamente performante. Questo approccio ha permesso a Jacquard di rispondere a una domanda di differenziazione da parte dei clienti, che sono passati da richieste educative a esigenze concrete.
Inoltre, Jacquard si distingue per un approccio focalizzato sugli esiti: la piattaforma è progettata per affrontare il problema della coerenza della brand voice, piuttosto che limitarsi a sfruttare la novità dei modelli generativi. Questo è particolarmente rilevante in un mercato dove molti strumenti generici producono contenuti omogenei e spesso fuori tono, richiedendo ampie revisioni da parte degli utenti.
Un dato interessante è che l’85% dei brand utilizza ChatGPT in qualche forma, ma la strategia di Jacquard è quella di combinare infrastrutture robuste con dati proprietari per garantire coerenza nel messaggio e risultati misurabili. Questo approccio si è rivelato più efficace rispetto a una dipendenza esclusiva dalla novità dei modelli generativi.
In conclusione, Jacquard rappresenta un esempio di come le startup possano prosperare anche in un contesto di crescente competizione e saturazione del mercato. Con un focus sui dati e sui risultati, l’azienda continua a posizionarsi come un attore rilevante nel panorama della generazione di linguaggio naturale.
