Come condurre ricerche di mercato efficaci con gli strumenti AI più recenti
Se ti stai chiedendocome realizzare ricerche di mercatorapidamente, con meno errori e a costi ridotti, il 2026 offre una risposta concreta: strumenti linguistici e di visione avanzati come GLM-5.3 e LFM2.5-VL-3B, uniti all'agentic AI di AWS e Novo Nordisk.
1. Il panorama degli strumenti AI nel 2026
L'anno in corso ha visto l'arrivo di due modelli che stanno ridefinendo ciò che è possibile fare con l'AI nelle ricerche di mercato:
- GLM-5.3 di Z.ai" un LLM da 743B parametri che non ha bisogno di retraining per compiti complessi di coding e analisi di dati.
- LFM2.5-VL-3B di Liquid AI" un modello vision-language da soli 3B parametri, ottimizzato per l'uso su dispositivo e in grado di leggere schermate, identificare oggetti e richiamare tool esterni.
Entrambe le soluzioni sono già integrate nelle piattaforme cloud di AWS e nei workflow di aziende come Novo Nordisk, che sta accelerando la scoperta di farmaci grazie ad agenti AI autonomi.
2. Costruire un flusso di lavoro autonomo con GLM-5.3
GLM-5.3 eccelle nel trasformare richieste testuali complesse in codice eseguibile o piani di ricerca dettagliati. Ecco un esempio pratico:
# Prompt per GLM-5.3: genera un piano di ricerca di mercato
prompt = """
Crea un piano di ricerca di mercato completo per un prodotto tecnologico B2B, includendo:
1. Definizione dell'obiettivo di ricerca
2. Selezione del metodo (interviste, sondaggi, analisi dei dati)
3. Strumenti consigliati (inclusi LLM e API)
4. Tempistica e KPI
"""
# Richiesta al modello (esempio con chiamata API)
response = zai_client.generate(prompt)
print(response)
"""
# Risultato (esemplificativo):
# Obiettivo: Valutare l'adozione di funzionalità X nel settore Y
# Metodo: Sondaggio online (n=500) + 8 interviste approfondite
# Strumenti: GLM-5.3 per analisi del sentimento, LFM2.5-VL-3B per analisi delle schermate dei competitor
# Tempistica: 3 settimane, KPI: tasso di risposta > 60%,NPS > 45Il risultato è un piano pronto per essere eseguito, che puoi inserire direttamente in un notebook Jupyter o in un progetto Azure/MLflow.
3. Analisi visiva e comprensione con LFM2.5-VL-3B
Quando le ricerche di mercato includono screenshot di siti web, materiali di vendita o registrazioni dello schermo dei competitor, LFM2.5-VL-3B offre un riconoscimento in tempo reale e la capacità di richiamare tool esterni.
import torch
from transformers import AutoProcessor, AutoModelForVision2Seq
processor = AutoProcessor.from_pretrained("LiquidAI/LFM2.5-VL-3B")
model = AutoModelForVision2Seq.from_pretrained("LiquidAI/LFM2.5-VL-3B")
# Esempio: analisi di una schermata del sito competitor
image = Image.open("competitor_homepage.png")
text = "Analizza gli elementi chiave dell'interfaccia utente, i colori del brand e i pulsanti di chiamata all'azione."
inputs = processor(images=image, text=text, return_tensors="pt")
outputs = model.generate(**inputs, max_length=200)
print(processor.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))
"""Il modello restituisce una descrizione strutturata che puoi memorizzare in un database NoSQL per un confronto automatico nel tempo.
4. L'agentic AI di Novo Nordisk e AWS: un caso di studio
Novo Nordisk utilizza agenti AI su AWS Bedrock per automatizzare l'identificazione dei target e la generazione di ipotesi di terapia. Il flusso di lavoro è simile a quello che puoi replicare per le ricerche di mercato:
- Agent 1" raccoglie dati pubblici (notizie, social, report di settore) utilizzando LLM come GLM-5.3.
- Agent 2" esegue analisi visiva di grafici e diagrammi con LFM2.5-VL-3B.
- Agent 3" sintetizza gli insight e suggerisce azioni successive tramite un modello di linguaggio specifico per il dominio.
Il risultato è un ciclo di ricerca completamente autonomo che riduce il tempo di elaborazione da settimane a pochi giorni.
5. Snippet di codice pratici: un workflow end-to-end
Di seguito è riportato un esempio compatto che combina GLM-5.3, LFM2.5-VL-3B e un agente AWS Bedrock per una ricerca di mercato pronta per la produzione.
# market_research_pipeline.py
import boto3
import json
# 1. Ottieni il piano di ricerca da GLM-5.3
prompt = "Crea un piano di ricerca per il sentiment dei clienti verso il nostro brand."
plan = call_glm53(prompt)
# 2. Elabora i dati grezzi (JSON) con LFM2.5-VL-3B per l'analisi visiva
visual_insights = []
for item in raw_data:
if 'screenshot' in item:
vis = analyze_with_lfm25(item['screenshot'])
visual_insights.append(vis)
# 3. Sintetizza gli insight tramite un agente AI su AWS Bedrock
bedrock = boto3.client('bedrock-runtime', region_name='us-east-1')
payload = {
"plan": plan,
"visual": visual_insights,
"data": raw_data
}
response = bedrock.invoke_model(
modelId='anthropic.claude-v2',
body=json.dumps(payload)
)
print(response['body']['content'])
"""Questo script può essere eseguito su un EC2 Spot o su un job AWS Lambda per scalabilità e risparmio sui costi.
6. Takeaways e prossimi passi
- Inizia con un prompt: usa GLM-5.3 per generare un piano di ricerca dettagliato in pochi secondi.
- Aggiungi il layer visivo: integra LFM2.5-VL-3B per estrarre insight da screenshot e immagini dei competitor.
- Automatizza con agenti: combina il tutto con un agente AI su AWS Bedrock per un ciclo di ricerca autonomo.
- Monitora e itera: memorizza gli output in un database time-series per tracciare i trend nel tempo.
Le ricerche di mercato non sono mai state così veloci e basate sui dati. Sperimenta oggi stesso con GLM-5.3 e LFM2.5-VL-3B per scoprire quanto può fare un flusso di lavoro alimentato da AI nel 2026.
Conclusione
Gli strumenti AI di oggi " dai potenti LLM come GLM-5.3 ai modelli vision-language da 3B come LFM2.5-VL-3B " rendono le ricerche di mercato autonome non solo possibili, ma strategicamente essenziali. Combinando questi modelli con l'agentic AI di AWS e le best practice di aziende come Novo Nordisk, puoi ottenere insight più profondi, ridurre i tempi di ricerca e prendere decisioni basate su dati concreti in tempi record.
Inizia a sperimentare, adatta i prompt e guarda la tua intelligence di mercato trasformarsi in tempo reale.