“Ogni tecnologia sufficientemente avanzata è indistinguibile dalla magia.” – Terza legge di Arthur C. Clarke.
Con la sua capacità di generare nuovi contenuti e analizzare dati in modi precedentemente inimmaginabili, l’Intelligenza Artificiale Generativa non è solo un nuovo trend tecnologico, ma un vero e proprio paradigma che sta portando un cambiamento profondo e duraturo nel mondo aziendale.
Comprendere l’Intelligenza Artificiale (IA) Generativa ed il suo reale potenziale
Cos’è l’IA Generativa?
L’IA Generativa è un sottinsieme innovativo dell’Intelligenza Artificiale, in grado di creare contenuti unici in vari formati come testo, immagini, audio e video.
Per farlo, utilizza un insieme di modelli noti come Large Language Model (LLM) che, addestrati su enormi quantità di dati, hanno la capacità di comprendere, generare ed elaborare il linguaggio naturale in modo sofisticato.
Ad esempio, GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) di OpenAI è uno dei LLM più noti, ed è in grado di eseguire una vasta gamma di compiti relativi al linguaggio grazie ai suoi 175 miliardi di parametri.
Avete già provato ChatGPT, vero?
Come si creano modelli come ChatGPT?
Sostanzialmente ci sono 2 fasi.
1. Pre-Addestramento
1.1. Raccolta dei Dati Generici: In questa fase, vengono raccolti grandi quantità di dati sottoforma di testo. Per ChatGPT, questi dati possono includere parti di Internet come pagine web, libri, articoli ed altro.
1.2. Addestramento Iniziale: Il modello viene successivamente addestrato su questi dati al fine di apprendere la struttura della lingua, la grammatica, e una vasta gamma di informazioni generali. L’obiettivo è quello di permettere al modello di generare testo coerente e comprensibile. Durante questo processo, il modello impara a predire la parola successiva in una sequenza di parole, basandosi sul contesto fornito dalle parole precedenti.
“Vieni sotto l’ombrellone altrimenti ti […..]!”
Probabilmente la parola corretta sarà “scotti”.
2. Fine-Tuning
2.1. Raccolta dei Dati Specifici: Dopo la fase di pre-addestramento, il modello può essere addestrato nuovamente su un set di dati più specifico o su informazioni relative ad un dominio particolare. Per esempio, potrebbe essere allenato sui dati di molteplici conversazioni con lo scopo di migliorare la sua capacità di rispondere alle domande in modo più accurato e naturale.
2.2. Addestramento Mirato: Durante la fase di fine-tuning, i pesi dei parametri del modello vengono leggermente aggiustati per adattarsi meglio a quel compito specifico. Questo processo aiuta il modello a fornire risposte più precise e pertinenti per il compito desiderato, come rispondere alle domande o fornire informazioni su un argomento specifico.
Quali sono le opportunità per le aziende che si stanno approcciando all’IA Generativa?
L’IA Generativa può essere sfruttata dalle aziende per migliorare il Marketing e la Comunicazione, il Servizio Clienti, la Ricerca & Sviluppo di Nuovi Prodotti.
Sfruttare l’IA Generativa per il Marketing e la Comunicazione
Un’azienda potrebbe decidere di utilizzare un modello di IA Generativa con lo scopo di creare contenuti di marketing personalizzati per i propri clienti. In tale contesto, l’IA potrebbe generare campagne email su misura, o supportare nella stesura di articoli e blog post da pubblicare sui social media. Allo stesso modo, l’IA avrebbe l’abilità di generare presentazioni e materiali promozionali in modo rapido ed efficiente, comportnado un notevole risparmio di tempo e risorse.
Migliorare il Servizio Clienti con l’IA Generativa
Un modello di IA Generativa potrebbe essere utilizzato per sviluppare un assistente virtuale evoluto che possa fornire supporto ai clienti 24/7. In questo caso, l’IA potrebbe rispondere alle domande dei clienti, risolvere problemi e fornire persino raccomandazioni, migliorando l’efficienza del servizio clienti e liberando risorse umane da allocare verso attività a più alto valore aggiunto.
Potenziare la Ricerca & Sviluppo con l’IA Generativa
Nel campo del Ricerca & Sviluppo, l’IA Generativa può accelerare notevolmente il processo di ideazione e prototipazione dei nuovi prodotti. Accedendo ai dati sui trend mercato, l’IA sarebbe in grado di fornire insight per guidare le decisioni strategiche nello sviluppo di nuovi prodotti. Inoltre, l’IA potrebbe predisporre in automatico bozze o modelli iniziali per aiutare a velocizzare il ciclo di R&S sulla base del know-how storico dell’azienda.
Aumentare la produttività generale e velocizzare l’analisi dei dati
L’IA Generativa si presenta come un catalizzatore della produttività aziendale, offrendo strumenti innovativi capaci di aumentare vertiginosamente la velocità di produzione e l’efficienza sul luogo di lavoro. Strumenti come ChatGPT, Jasper, MidJourney, e Dall-e3non sono solo aiuti nella creazione di contenuti, ma veri e propri alleati nella gestione quotidiana dei task, permettendo un accesso rapido e facilitato alle informazioni e un’analisi dei dati più efficiente.
Grazie alle capacità dell’IA di elaborare e visualizzare rapidamente numeri, trend, pattern e altre metriche cruciali, le aziende possono ottenere una comprensione più immediata e approfondita dei loro dati. Questo consente non solo di velocizzare il processo decisionale, ma anche di identificare opportunità e rischi in tempi molto più brevi rispetto ai metodi tradizionali.
Cosa devono fare le aziende per sfruttare al meglio le opportunità offerte dall’IA Generativa?
Bisogna tenere a mente 3 strategie fondamentali:
- Abilitare uno o più Co-pilot in Tutte le Funzioni Aziendali: Che si tratti di vendite, marketing, R&S o analisi dati, i numerosi tool di IA Generativa possono agire come un prezioso co-pilota, favorendo l’ottimizzazione dei processi e migliorando le decisioni.
- Integrare l’IA Generativa nei propri Prodotti e Servizi: L’integrazione dell’IA Generativa nei prodotti e servizi permette alle aziende di rendere le poprie soluzioni più smart e posizionarle ad nuovo livello competitivo nel mercato di riferimento. Questo non solo migliora l’esperienza utente, ma apre anche le strade alla creazione di nuovi scenari di business e stream di ricavi.
- Sperimentare, sperimentare e ancora sperimentare: Risulta opportuno esplorare le potenzialità dell’IA Generativa su vari livelli di complessità, iniziando con applicazioni più semplici e progredendo verso soluzioni via via più complesse. Questo approccio permette di avviare rapidamente e a costi contenuti progetti di sviluppo di IA Generativa, per poi partorire nel medio-lungo termine applicazioni dotate di vantaggi competitivi.
API vs Custom: perché le aziende devono preferire le soluzioni personalizzate rispetto a quelle basate su API esterne?
In generale, quando un’azienda vuole integrare l’IA Generativa nei propri prodotti e sperimentare nuove soluzioni a partire dalla stessa, ha 2 possibilità:
- Optare per la comodità di applicazioni AI costruite direttamente su API esterne
- Sviluppare soluzioni AI proprietarie personalizzate sulla complessità della propria azienda
Quale strada scegliere e cosa considerare nella scelta?
Applicazioni di IA Generativa basate su API Esterne
Le soluzioni basate su API esterne, come quelle offerte da ChatGPT ed altri fornitori, presentano un approccio semplice e immediato all’integrazione dell’IA Generativa. I principali vantaggi includono:
- Facilità di integrazione. Le API sono progettate per una facile integrazione con i sistemi esistenti, e richiedono un supporto tecnico minimo.
- Costo Iniziale Limitato: Spesso presentano costi di configurazione iniziali più bassi, che le rendono attraenti per le aziende che desiderano sperimentare con l’IA senza fare investimenti significativi.
- Affidabilità e Manutenzione: Essendo gestiti da fornitori esterni, offrono affidabilità e aggiornamenti continui, limitando il coinvolgimento aziendale.
Tuttavia, questi vantaggi comportano dei compromessi non banali:
- Personalizzazione Limitata: Le soluzioni API potrebbero non offrire il livello di personalizzazione richiesto per molte esigenze aziendali.
- Dipendenza dai Fornitori Esterni: Le aziende devono fare affidamente sulla astabilità e le politiche aziendali dei fornitori esterni, che potrebbero comportare potenziali problemi di privacy e controllo dei dati.
- Inefficienza dei Costi a Lungo Termine: Le soluzioni basate su API esterne possono arrivare a costare molto più delle soluzioni Custom interne, poiché tramite queste ultime è possibile evitare il costo della licenza e pagare solo l’infrastruttura (server o cloud) per ospitare i modelli proprietari. Inoltre, dotarsi di un proprio modello personalizzato di IA Generativa permette alle aziende di dimensionare meglio l’architettura sulle loro effettive esigenze.
Applicazioni di IA Generativa Custom Interne
Sviluppare un’applicazione di IA Generativa Custom, spesso sfruttando modelli open-source disponibili al pubblico, dà alle aziende il pieno controllo e la possibilità di adattare la soluzione alle loro specifiche esigenze. I principali vantaggi sono:
- Alta Personalizzazione: Le aziende possono sintonizzare i modelli sulle loro specifiche esigenze, dimensionandoli e allineandoli con i processi e gli obiettivi aziendali.
- Privacy e Controllo dei Dati: Le soluzioni costruite internamente offrono un controllo migliore sui propri dati, fondamentale per le aziende che gestiscono informazioni sensibili.
- Costi Ricorrenti a Lungo Termine più Bassi: Anche se lo sviluppo iniziale richiede più risorse, i costi a lungo termine possono essere inferiori a causa della ridotta dipendenza dai servizi esterni e del dimensionamento su misura dell’infrastruttura.
Superata la sfida sul costo di configurazione iniziale più elevato, i vantaggi sono diversi e notevoli.
Conclusioni
Nella nuova era dell’Intelligenza Artificiale Generativa, le aziende si trovano coinvolte in una fase delicata di trasformazione che richiede una corretta coordinazione di competenze tecnologiche e di business.
ICAREX, azienda specializzata nello sviluppo di soluzioni per la trasformazione digitale, tecnologica e la continuità del business, si rivolge in particolare a PMI e aziende di prodotto che possiedono una forte comprensione del proprio dominio di business e del relativo settore, e che necessitano di un supporto strategico e tecnologico per poter essere più competitive sul mercato.
Il cuore del nostro approccio è la “Ruota della Trasformazione“, un percorso strutturato e circolare che facilita l’innovazione e la trasformazione aziendale grazie ad un modello su 3 fasi: Scoperta, Ideazione e Implementazione.
- Durante la fase di Scoperta, attraverso i suoi workshop a tema, ICAREX aiuta le aziende a toccare con mano le potenzialità di nuove tecnologie come l’Intelligenza Artificiale Generativa. Questi workshop non sono solo informativi, ma offrono insight unici attraverso un’esperienza di apprendimento che combina in modo entusiasmante teoria e casi pratici.
- Nella fase di Ideazione, ICAREX lavora fianco a fianco con i team delle varie funzioni aziendali in workshop interattivi, aiutandoli ad identificare e priorizzare correttamente le iniziative di sviluppo tecnologico. Quali sono gli sviluppi da avviare subito? Quali i progetti con un taglio più strategico?
- La fase di Implementazione, invece, vede ICAREX coinvolta in prima linea nel processo di sviluppo dei progetti selezionati, assicurando che i casi d’uso che sono stati formulati durante la fase di Ideazione possano diventare un asset tangibile ed in grado di produrre valore all’interno dell’azienda.
Offrendo i primi due step gratuitamente, ICAREX permette alle aziende di valutare senza rischi la validità del suo approccio e di prendere decisioni informate prima di avviare il percorso di trasformazione tecnologica. Questa metodologia replicabile, misurabile e sostenibile, assicura che ogni passo sia concreto e allineato con gli obeittivi aziendali.
Per scoprire di più su come ICAREX può supportare la tua azienda nell’implementazione di soluzioni di Intelligenza Artificiale Generativa, ti invitiamo a partecipare e iscriverti al nostro workshop.
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