I migliori strumenti di intelligenza artificiale in white label per le aziende SaaS

L'intelligenza artificiale è la nuova base per il SaaS, dove la velocità e la differenziazione sono le due monete della sopravvivenza. 

I vostri clienti non si meravigliano più dell'intelligenza artificiale. Se la aspettano, così come si aspettano un pulsante di accesso o una dashboard.

Il problema per le aziende SaaS è quello di fornire funzionalità di IA senza far esplodere il loro tasso di utilizzo o rallentare la velocità del prodotto.

Fortunatamente, gli strumenti di intelligenza artificiale white label vi consentono di distribuire funzionalità basate sull'intelligenza artificiale integrate in modo sufficientemente profondo da essere percepite dai clienti come una vostra innovazione.

In questo articolo vi spiegherò esattamente come integrare uno strumento di IA white label nel vostro SaaS ed elencherò le migliori piattaforme di IA white label presenti sul mercato in questo momento. 

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Punti di forza

• Costruire l'intelligenza artificiale da zero è un'operazione lenta e costosa, mentre l'intelligenza artificiale "white label" offre alle startup SaaS funzionalità di livello aziendale in poche settimane con un'intelligenza "incorporata" e di marca.

• L'intelligenza artificiale white label è utile come motore di contenuti SEO, assistente di chat AI, creatore di curriculum, rilevamento di deepfake e altro ancora.

• I migliori strumenti di intelligenza artificiale white-label offrono controllo del marchio, scalabilità, privacy conforme e flessibilità delle API.

• È possibile integrare l'IA white label come API, SDK/widget o dashboard completi.

• Le aziende SaaS intelligenti monetizzano l'intelligenza artificiale white label legandola all'utilizzo (token/query), isolandola dietro livelli premium, vendendo crediti di intelligenza artificiale o offrendo componenti aggiuntivi modulari.

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Che cos'è il White Labeling in SaaS?

White labeling significa che un'azienda costruisce un prodotto software, poi lo concede in licenza a un'altra azienda che lo vende con il proprio marchio.

La piattaforma di base, la base di codice e l'infrastruttura rimangono le stesse del produttore originale, ma l'azienda cliente può personalizzare l'interfaccia per farla sembrare costruita da sé.

Per lo sviluppatore originale si tratta di un gioco di scala.

Possono vendere lo stesso motore a decine (o centinaia) di marchi perché ogni cliente si rivolge a segmenti di clientela diversi. 

E per il rivenditore è una scorciatoia verso la credibilità, in quanto i clienti vedono una piattaforma rifinita fin dal primo giorno invece di una "beta" buggata e messa insieme in casa.

Come le startup SaaS utilizzano l'intelligenza artificiale in white label

Addestramento di un modello linguistico proprietario di grandi dimensioni o costruzione di un motore di raccomandazione alimentato dall'intelligenza artificiale da zero è fuori portata per la maggior parte delle startup. Gli strumenti di intelligenza artificiale a marchio bianco colmano questa lacuna.

Ecco come lo utilizzano le startup SaaS:

• L'integrazione dell'IA in piattaforme di nicchia, ad esempio, uno strumento di gestione dei progetti può integrare un riassunto IA white label in modo che i team possano distillare istantaneamente le trascrizioni delle riunioni. 

• Offrire l'intelligenza artificiale come upsell premium, come nel caso di una startup CRM che vende lead scoring con intelligenza artificiale con il proprio marchio, anche se il modello di intelligenza artificiale sottostante appartiene a un fornitore white-label.

• Espansione più rapida in settori verticali. L'intelligenza artificiale white label consente a un'azienda SaaS di adattare le funzionalità a diversi settori senza doverle ricostruire completamente.

Vantaggi dell'intelligenza artificiale in white label per le aziende SaaS

L'intelligenza artificiale a marchio bianco è un acceleratore di crescita, se fatta bene. 

Il primo e più ovvio vantaggio è la velocità. Lo sviluppo di capacità di intelligenza artificiale personalizzate da zero richiede almeno un anno di assunzioni, la cura dei set di dati, l'addestramento dei modelli e infiniti cicli di QA. 

Al contrario, l'AI white label consente di lanciare le stesse funzionalità in poche settimane.

È stato riportato che 61% delle aziende che utilizzano l'IA white-label hanno raggiunto il mercato più velocemente di quelle che sviluppano internamente. 

Inoltre, la creazione di IA in-house comporta un continuo dispendio di risorse. Servono ingegneri di machine learning, data scientist, un'enorme potenza di calcolo e una continua riqualificazione per mantenere in funzione i modelli.

L'intelligenza artificiale white label sposta questo onere sul fornitore, mentre il vostro team si concentra solo sull'esperienza dell'utente.

C'è anche il fattore credibilità. I clienti aziendali si aspettano che le funzionalità AI siano standard nelle piattaforme moderne.

Le capacità di intelligenza artificiale con il proprio marchio aprono istantaneamente le porte a transazioni di valore superiore che altrimenti sarebbero fuori portata.

Caratteristiche principali da ricercare in uno strumento di intelligenza artificiale a marchio bianco

Si possono trovare diversi tipi di strumenti di IA white label. Alcuni strumenti sono poco più di API rebranded con una personalizzazione limitata, mentre altri sono motori di IA completi costruiti per l'implementazione su scala aziendale.

Tuttavia, le seguenti caratteristiche sono quelle da ricercare in qualsiasi strumento funzionale e facile da avviare:

• Controllo profondo del marchio: Dovreste essere in grado di personalizzare l'interfaccia utente, il dominio, gli schemi di colore, i modelli di e-mail e il tono degli output generati dall'intelligenza artificiale.

• Infrastruttura scalabile: I carichi di lavoro dell'intelligenza artificiale sono ad alta intensità di calcolo. Le loro prestazioni dovrebbero rimanere costanti sia che abbiate 100 utenti che 100.000. Rivolgetevi solo a fornitori di AI con marchio bianco e con un'infrastruttura cloud consolidata. Punti bonus se sono in grado di fornire benchmark di prestazioni reali invece di dichiarazioni di "99,9% uptime".

• Privacy dei dati: Se gestite dati sensibili o regolamentati, il vostro fornitore di white label deve soddisfare gli stessi standard di conformità a cui siete tenuti, ad esempio GDPR, HIPAA, SOC 2 o ISO 27001, ecc. 

• Flessibilità dell'API: Lo strumento deve essere compatibile con i CRM, gli ERP, le piattaforme di analisi o i sistemi di nicchia esistenti.

Casi d'uso principali per l'intelligenza artificiale white label in SaaS

L'intelligenza artificiale white label è una calamita per la fidelizzazione delle aziende SaaS che la implementano intenzionalmente.

Di seguito, illustro alcuni dei suoi casi d'uso commercialmente validi e ampiamente adottati.

Scrittura di contenuti e SEO

Se c'è una cosa da cui le piattaforme SaaS non possono prescindere è il contenuto, ed è proprio per questo che la scrittura e il SEO sono le integrazioni white-label più richieste nello spazio SaaS.

Piuttosto che costruire modelli linguistici da zero (cosa che, a meno che non abbiate un miliardo di euro in giro, non è realistica), le aziende SaaS inseriscono strumenti di IA white label e offrono immediatamente servizi di contenuto con il proprio marchio.

È abbastanza facile aggiungere flussi di reddito incorporando strumenti pronti per il white label come:

• Scrittore di saggi AI per l'istruzione
• AI SEO Scrittore per i clienti del marketing e dell'automazione dei contenuti
• Rilevatore di intelligenza artificiale e umanizzatore per i settori ad alta intensità di conformità
• TruthScan per garantire l'autenticità dei contenuti
• Parafrasatore AI per piattaforme di conoscenza e strumenti multilingue

Assistenti di chat AI e assistenza clienti AI

Le conversazioni con i clienti sono disordinate.

Si verificano attraverso i fusi orari, le lingue, gli stati d'animo e non si fermano mai. Con un assistente AI white label, potete offrire immediatamente un'assistenza intelligente 24 ore su 24, 7 giorni su 7, l'abilitazione alle vendite e l'onboarding senza dover assumere eserciti di agenti.

Il bello del white labelling è che gli utenti personalizzeranno il loro assistente in modo da riflettere il tono e la base di conoscenze del marchio.

Non sembrerà mai di parlare con un componente aggiuntivo di terze parti.

L'aspetto della monetizzazione è altrettanto forte. L'assistente può essere offerto come una funzione premium e può essere fatturato per posto a sedere, per conversazione o per livello di utilizzo.

Automazione di e-mail, curriculum o documenti

Nessuno di noi si sveglia entusiasta di Formattare un CV, redigere una lettera di accompagnamento o andare a caccia di modelli di documenti.

Eppure, si tratta di compiti critici e dispendiosi in termini di tempo in tutti i settori.

Gli strumenti di intelligenza artificiale white label in SaaS hanno permesso alle piattaforme di automatizzare la scrittura, la formattazione e la documentazione di conformità su scala.

Esistono molti usi pratici per diversi settori industriali.

Per esempio, ci sono Costruttori di curriculum con intelligenza artificiale per le risorse umane e il reclutamento SaaS simile a "Easy Apply" di LinkedIn, ma completamente brandizzato all'interno del vostro strumento HR.

Oppure, offrite strumenti di automazione che redigono NDA, contratti o rapporti di conformità per SaaS di tecnologia legale.

Strumenti di rilevamento o di moderazione (AI Image, Scam, Deepfake, ecc.).

Internet ha un problema di contenuti. Non solo troppi, ma anche quelli sbagliati, come truffe, recensioni false, deepfake, immagini esplicite.

Le aziende SaaS possono inserire modelli di intelligenza artificiale addestrati a individuare frodi, contenuti inappropriati o media manipolati e offrirli con il proprio marchio.

I social media SaaS, ad esempio, possono utilizzare modelli di intelligenza artificiale per segnalare discorsi di odio, spam o immagini esplicite prima che vengano pubblicati.

Le piattaforme educative possono integrare rilevatori di intelligenza artificiale per individuare il plagio e gli elaborati generati dall'intelligenza artificiale.

I SaaS di comunicazione possono utilizzare il rilevamento di Deepfake per garantire che le immagini e i video caricati siano autentici e proteggere i marchi da danni alla reputazione (o dall'ospitare accidentalmente il prossimo scandalo virale di celebrità generato dall'intelligenza artificiale).

Ad esempio, ecco l'immagine AI di un fenicottero generata utilizzando la Diffusione stabile.

Ora, mettiamo il sistema di Undetectable Rilevatore AI e vedere se è in grado di riconoscere con precisione che l'immagine è stata generata dall'intelligenza artificiale.

Come si può vedere, il rilevatore di immagini AI di Undetectable AI ha contrassegnato questa immagine come 100% generata dall'AI.

I migliori strumenti di intelligenza artificiale in white label per le aziende SaaS 

Sul mercato si trovano centinaia di fornitori di strumenti di AI white label.

Ma sono tutti all'altezza della situazione? Ovviamente no. Ecco quindi le nostre 3 migliori scelte: 

IA non rilevabile: umanizzazione dei contenuti + rilevamento

Una delle maggiori sfide del SaaS in questo momento è quella di bilanciare l'efficienza dell'AI con l'autenticità. 

Sì, l'intelligenza artificiale generativa può produrre saggi, post di blog e copie di prodotti in pochi secondi, ma se questi contenuti inciampano nei controllori di plagio o nei rilevatori di intelligenza artificiale, il loro valore crolla immediatamente.

Questo è il problema che Undetectable AI è stato costruito per risolvere.

Undetectable AI offre alle aziende SaaS una suite di strumenti per la creazione di contenuti che non si limitano a generare testo, ma si assicurano che passi come autenticamente umano.

Offre i seguenti strumenti:

• Scrittore di saggi AIperfetto per LMS e EdTech SaaS
• Scrittore AI SEO per le piattaforme di marketing e automazione dei contenuti
• Parafrasatore AI che riscrive i contenuti per renderli più chiari e originali
• Rivelatore AI e Umanizzatore che segnala il testo generato dall'intelligenza artificiale quando la conformità lo richiede e umanizza i contenuti. 

Costruttori di chatbot: Tidio, Manychat, Botpress

I chatbot in SaaS sono macchine di coinvolgimento guidate dall'intelligenza artificiale che gestiscono vendite, assistenza e onboarding con un'efficienza spaventosa.

Tidio, Manychat e Botpress sono alcuni fornitori di chatbot white label con caratteristiche eccezionali:

• Tidio combina la chat guidata dall'intelligenza artificiale con il fallback di un agente in carne e ossa, in modo che i clienti non rimangano bloccati nei loop dei bot. I fornitori di SaaS che offrono CRM, piattaforme di helpdesk o persino strumenti di e-commerce possono applicare il marchio Tidio mantenendo intatta la supervisione umana.

• Manychat è per il marketing SaaS con la migliore automazione su Messenger, Instagram e WhatsApp. Inoltre, se i vostri clienti gestiscono negozi online o attività di servizi, Manychat li aiuta ad automatizzare anche l'acquisizione di lead. Si tratta di un'automazione che genera profitti e per la quale è possibile applicare livelli premium.

• Botpress è modulare, open-source e basato su API, il che lo rende adatto a SaaS rivolti a settori regolamentati o a flussi di lavoro personalizzati (sanità, finanza, settore pubblico).

DeepAI, OpenAI o Cohere per l'accesso API personalizzato

Alcune aziende SaaS non vogliono uno strumento pronto all'uso. Vogliono solo un'intelligenza artificiale grezza da inserire direttamente nei loro flussi di lavoro e nelle funzionalità dei loro prodotti.

Qui entra in gioco l'accesso alle API personalizzate di fornitori come DeepAI, OpenAI e Cohere.

• DeepAI è un provider white label a basso costo che offre una serie di API per la generazione di testi, la creazione di immagini e la moderazione, senza dover sottostare a pesanti costi di licenza.

• ApertoAPI AI sono per chi ha una portata aziendale. Le sue API alimentate da GPT consentono di gestire interfacce di chat, riassunti di documenti, assistenti alla codifica e supporto multilingue su scala.

• Le API di Cohere sono focalizzati sull'elaborazione del linguaggio naturale (NLP), cioè sulla classificazione, la ricerca semantica, la sintesi e l'embedding. Cohere offre l'infrastruttura per rendere il testo fruibile. 

Come integrare una soluzione di intelligenza artificiale in white label

Esistono 3 modi per integrare gli strumenti di intelligenza artificiale white label nel vostro SaaS.

1. Integrazione API è la strada più flessibile, in cui i fornitori forniscono API che possono essere collegate direttamente al vostro backend. In questo modo si ha un controllo granulare sul modo in cui le funzionalità dell'intelligenza artificiale vengono visualizzate all'interno del SaaS, per il quale, naturalmente, è necessario un team di sviluppatori forte.

2. SDK e widget incorporatiofferte da Tidio o Undetectable AI, sono simili a moduli plug-and-play. È sufficiente inserirli nella propria applicazione, quindi sono più veloci da lanciare rispetto alle API grezze. 

3. Alcuni fornitori forniscono cruscotti completi e pronti per essere rielaborati che si marca come un proprio prodotto SaaS. Richiede il minimo sforzo ingegneristico, ma non si può fare molto per la personalizzazione dell'UX e del flusso di lavoro.

Strategie di monetizzazione per l'intelligenza artificiale in white label

L'intelligenza artificiale white label crea nuove leve di guadagno per il vostro SaaS. Ecco come monetizzare queste integrazioni di IA:

• Legate le vostre funzionalità AI a metriche di consumo, ad esempio token, query, parole generate, immagini create, ecc. È lo stesso modello su cui si basa OpenAI e funziona molto bene se reimpostato all'interno del vostro SaaS.

• Mantenete intatto il vostro piano SaaS di base, ma nascondete l'intelligenza artificiale dietro a livelli più alti, in modo che le vostre funzioni di intelligenza artificiale siano considerate premium. HubSpot, ad esempio, mantiene il suo CRM gratuito, ma le sue previsioni con intelligenza artificiale rientrano nel piano Pro a pagamento.

• Vendere "crediti AI" che i clienti consumano durante l'esecuzione di attività. In questo modello, gli utenti acquistano i crediti e poi rimangono per consumarli.

• Confezionate tutti i vostri moduli AI come componenti aggiuntivi separati all'interno del vostro marketplace SaaS e lasciate che i clienti scelgano e paghino per i moduli di cui hanno bisogno.

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Pensieri finali

Abbiamo affrontato molti argomenti e speriamo che a questo punto abbiate imparato qualcosa su come gli strumenti di intelligenza artificiale white-label possano dare alla vostra azienda SaaS un serio vantaggio.

Il business di oggi non richiede di reinventare la ruota. È sufficiente adottare, adattare e scalare attraverso strumenti white label, mantenendo il vostro marchio in primo piano.

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