AI & ML
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Quando nel 1964, Umberto Eco scrisse Apocalittici e Integrati individuò una frattura tra quella parte della società che accoglieva con entusiasmo i nuovi strumenti di comunicazione di massa e un’altra parte fortemente critica verso ogni innovazione. In realtà, non si trattava di una vera e propria spaccatura, quanto di un atteggiamento o linea di pensiero.
Quella tra apocalittici e integrati è una “divisione” che esiste ancora oggi e che strizza l’occhio all’attualissimo dibattito sull’Intelligenza Artificiale generativa.
Che si tratti di testi lunghi e brevi, video, voci, immagini e codice, assistenti virtuali in grado di rispondere tempestivamente alle richieste di clienti, tutti (o quasi) abbiamo testato o avuto a che fare con l’Intelligenza Artificiale generativa.
C’è molto clamore attorno a questo tema, tanta eccitazione da una parte e un po’ di scetticismo dall’altra. D’altronde è normale, il nuovo resta nuovo finché non impariamo a conoscerlo. Per questo, al di là dell’hype iniziale per quella che viene già considerata come la grande rivoluzione del mondo digitale, è bene andare oltre.
In questo articolo cercheremo di capire qual è il reale valore dell’AI generativa per le aziende. E vedremo perché, le persone e la loro capacità di pensiero e di creazione, rimarranno sempre il primo e più grande valore per ogni business.
Ecco che l’AI generativa può essere una grande alleata: perché può restituire all’essere umano il tempo del pensiero.
L’Intelligenza Artificiale generativa è una branca dell’Intelligenza Artificiale che si basa su un nuovo modo di interagire con le informazioni; L’AI generativa è in grado di creare contenuti originali, come testi, canzoni, immagini o codice grazie ad algoritmi o modelli generativi.
Chiariamo un po’ i concetti. Immaginiamo delle matriosche. L’Intelligenza Artificiale è la matrioska più grande, quella che contiene tutte le altre. Si riferisce all’insieme delle tecnologie a cui viene insegnato a svolgere compiti solitamente assegnati alla mente umana, come il processo decisionale o le interazioni linguistiche.
Il Machine Learning è un sottoinsieme dell’Intelligenza Artificiale (quindi la seconda matrioska) ed è incentrato sull’acquisizione di dati e sull'addestramento di algoritmi per creare modelli in grado di eseguire attività complesse senza essere esplicitamente programmati. È la base per la maggior parte delle forme di intelligenza artificiale con cui le persone interagiscono, come assistenti virtuali, consigli musicali e chatbot.
Chi rende possibile tutto questo? I data engineer e gli ingegneri ML che collaborano con i data scientist per ottenere informazioni dai dati.
Per arrivare all'IA generativa, dobbiamo prima parlare di Deep Learning (la terza matrioska). Si tratta di un sottoinsieme del Machine Learning che utilizza reti neurali artificiali per elaborare modelli più complessi.
L'intelligenza artificiale generativa è quindi la nostra quarta matrioska in quanto sottoinsieme del Deep Learning. In buona sostanza è un tipo di AI che è in grado di apprendere da grandi insiemi di addestramento e utilizzare quanto appreso per creare contenuti di diverso tipo. Sono, per esempio, Large Language Models (LLM) a classificare e generare testo, rispondere a domande e via dicendo.
A differenza di altri fenomeni tecnologici dirompenti, l’AI generativa si è diffusa alla velocità della luce. Prendiamo come esempio ChatGPT, il fenomeno più eclatante, che ha impiegato 5 giorni per raggiungere 1 milione di utenti.
Non è un caso che società di software, investitori e aziende stanno dedicando gran parte del tempo e di investimenti per capire fin dove è possibile spingersi con l’AI generativa e come ripensare strategie, processi, prodotti o addirittura interi uffici.
Secondo Medium.com l’AI generativa sta diventando sempre più accessibile per aziende e persone perché guidata da quattro tendenze di rafforzamento:
Afflusso di capitali privati da fondi Venture Capital
Innovazione guidata dalle community online e dall'open source
Grandi investimenti tecnologici in tutto lo stack
Rapidi progressi tecnologici nelle architetture dei modelli, stack hardware e software AI, ad esempio GPU e framework come Pytorch e tecniche di formazione che rendono gli LLM più accessibili
Sono sotto gli occhi di tutti i modelli delle principali società. Tra i più noti PaLM - un nuovo modello di linguaggio di Google dalle prestazioni rivoluzionarie - Open-AI GPT-4, Microsoft Azure Cognitive Service, ma anche nuovi arrivati come Anthropic Claude, Cohere, AI21 Jurrasic-2, solo per citarne alcuni. Una grossa fetta dell’attività si sta svolgendo nella comunità open source con l’emersione di diversi modelli aperti.
La concorrenza è forte e va notato come alcuni grandi player SaaS sono al lavoro per dare vita a LLM personalizzati per integrare l’AI generativa direttamente nei loro prodotti. Lo sta facendo Google Cloud, con importanti novità sia su Google Workspace che su Google Cloud.
Forse l’AI generativa sarà davvero significativa nella nostra vita e nel nostro lavoro quando non la vedremo più. Nel senso che sarà perfettamente integrata agli strumenti e ai prodotti che usiamo ogni giorno.
In questo scenario, si distinguerà davvero chi ha accesso a dati di alto valore e chi tiene sempre a mente che l’AI generativa non è un fine, ma un mezzo e che a una buona dose di Intelligenza Artificiale va aggiunta una dose sempre maggiore di intelligenza umana.
Di fronte a un fenomeno troppo grande per poter essere ignorato, è lecito che ogni azienda si domandi: che fare con l’AI generativa?
Il punto centrale è capire come possa dare una spinta al business senza che le persone ne siano sopraffatte e come usare l’AI generativa per semplificare i flussi di lavoro e permettere che le persone facciano ciò che sanno fare meglio: inventare e creare.
Ecco alcuni vantaggi che potresti ottenere dall’implementazione dell’Intelligenza Artificiale generativa nella tua azienda.
Più tempo alle persone: puoi usare l’AI generativa per automatizzare attività ripetitive e noiose (riassunti, report, procedure, ricerca documentale…) per lasciare alle persone il tempo necessario affinché si concentrino su attività di maggiore valore aggiunto.
Aumento dell'efficienza operativa: automatizzando processi e compiti ripetitivi, l'Intelligenza Artificiale generativa migliora l'efficienza operativa delle imprese perché fa risparmiare tempo, riduce gli errori umani e ottimizza le operazioni aziendali. Questo, inutile dirlo, genera valore anche e soprattutto economico al business.
Creatività e innovazione 5x: possiamo considerare l’AI generativa come un’alleata per stimolare la creatività. A volte, di fronte a un “foglio bianco” o a un “blocco dello sviluppatore” è possibile ricorrere all’AI generativa per cercare ispirazione o improntare una roadmap che potrebbe addirittura portarci in territori che non avevamo considerato.
Personalizzazione di prodotti e servizi: rendi unico tutto ciò che riguarda la tua azienda. Grazie alla capacità di analizzare i dati dei clienti, l'AI generativa può suggerire prodotti e azioni ai tuoi clienti in base alle loro attività e preferenze, oltre rendere le comunicazioni personalizzate e in linea con lo stile aziendale. Ciò consente alle imprese di offrire esperienze coinvolgenti e su misura, migliorando la soddisfazione dei clienti e la fedeltà al brand.
Risoluzione di problemi complessi: l'intelligenza artificiale generativa può affrontare problemi complessi attraverso l'analisi predittiva e la simulazione. Ad esempio, può essere utilizzata per la previsione della domanda, la pianificazione delle risorse o la gestione del rischio. Ciò consente alle imprese di prendere decisioni più informate e guidate dai dati.
Come calare i vantaggi appena descritti in contesti reali? Facciamo qualche esempio.
Spesso i team sales hanno poco tempo per fare quella che dovrebbe essere la loro attività principale: vendere. Questo accade perché la gran parte del tempo viene investita in attività amministrative: ricerca di contratti, documentazioni, procedure e anagrafiche dei clienti. Ciò si traduce in una perdita di tempo, di vendite e di soldi.
L’AI generativa può supportare il reparto vendite nella parte di ricerca documentale e sintesi di una grande mole di documenti, oltre a estrarre insight per suggerire la Next Best Action in base allo storico ricavato dalle informazioni contenute in offerte, trattative e documenti aziendali.
Il 30% del volume di chiamate di un contact center è costituito da richiami per problemi precedenti e non risolti a causa della mancanza di informazioni (Fonte: SQM - Customer Service QA Expert 2022). L’Intelligenza Artificiale generativa aiuta la tua rete a trovare le informazioni necessarie per rispondere con prontezza alle richieste dei clienti e fornire supporto one-to–one attraverso interazioni personalizzate.
Chi lavora sul campo ha necessità di trovare rapidamente ciò di cui ha bisogno per muoversi con agilità da un luogo all’altro. L’AI generativa può supportare gli operatori nella ricerca, in un unico luogo e veloce, di documentazione su commesse, procedure, progetti, sviluppo prodotto, manutenzione, ispezioni e collaudi. Inoltre, è possibile condurre ispezioni e collaudi e offrire assistenza tecnica per le manutenzioni con la conoscenza dell’assistente virtuale.
Concentrati sulla strategia e aggiungi un tocco davvero unico e creativo alle tue comunicazioni. L’AI generativa, tramite programmi di generazione testo, immagini e video, può aiutarti a ottimizzare la produzione di materiale marketing fornendoti una base su cui lavorare. Con i giusti prompt le tue comunicazioni possono rispecchiare lo stile e il tono della tua azienda.L’IA generativa può permettere anche un marketing più efficiente sui motori di ricerca: puoi utilizzarla per creare campagne di marketing sui motori di ricerca più efficienti, ottimizzando il targeting degli annunci pubblicitari ai potenziali clienti.
Avete presente quando, di fronte a un’opera d’arte che ci sembra meno elaborata di altre, affermiamo che avremmo potuto farla anche noi? Ecco, magari è vero, ma probabilmente non saremmo riusciti a pensarla. Perché quell’opera è il frutto della creatività di una persona, che è unica come unico è anche il suo processo creativo.
La creatività non sta negli strumenti che usiamo, ma nel come li usiamo. E per creatività non intendiamo le sole professioni artistiche, ma ogni qualvolta un professionista porta del nuovo nel suo lavoro e crea qualcosa che prima non c’era. Per arrivare a questi risultati ci vuole cura, attenzione, spirito critico e di osservazione. Sono cose nostre, attributi fortemente umani.
Così deve essere anche il nostro atteggiamento nei confronti dell’Intelligenza Artificiale generativa. L’AI è, come dice il nome stesso, “artificiale” quindi costruita, limitata, esegue e non pensa.
Per questo dobbiamo usarla bene, calarla nel contesto che ci serve, dargli in pasto i giusti stimoli e fargli domande pertinenti per ottenere risposte e risultati soddisfacenti. Per questo i dati specifici di un dominio, etichettati e ben confezionati sono il migliore punto di partenza e di forza per le aziende che vogliono implementare soluzioni di AI generativa.
ChatGPT ci scrive una mail se glielo chiediamo. Midjourney genera un’immagine se glielo chiediamo. Github Copilot genera codice, sempre se glielo chiediamo.
È a quel punto che noi esseri umani dobbiamo entrare nel loop e restarci. Potremmo dire che quello tra la macchina e l’uomo è un processo di co-creazione di cui l’umano detiene la patria potestà. Siamo noi a decidere se validare o meno un risultato generato dall’AI generativa, a decidere cosa manca affinché faccia al caso nostro o se cestinare quel risultato e ripartire da capo.
Questo perché siamo noi esseri umani a vivere l’azienda, a cogliere i cambiamenti e le continue necessità del business. E l’AI generativa non può rendersi conto di come e quanto velocemente cambia il business: dobbiamo essere noi a dirglielo.
L’AI generativa ruberà il lavoro a professionisti e professioniste? No, l’AI generativa li affiancherà. Il mondo del lavoro è, da sempre, in movimento: le professioni si evolvono, le persone anche.
Come essere umani dovremmo accettare i cambiamenti, credere nella nostra capacità di acquisire nuove competenze, dare nuova luce ai nostri lavori, che poi significa anche stimolare la nostra curiosità e arricchire il nostro bagaglio.
Oggi ci troviamo in un mercato del lavoro dinamico, dobbiamo adattarci e re-inventarci. L’AI generativa è qualcosa - che oggi si chiama così e domani si chiamerà in un altro modo - che ogni professionista deve capire e utilizzare per stare a galla in un mondo che cambia.
L’AI generativa cambierà il mondo? Probabile. Non sappiamo ancora esattamente come lo farà, ma senz’altro vedremo i suoi effetti a livello economico-finanziario, come anche a livello sociale e antropologico.
Quello di cui dovremmo davvero preoccuparci davvero non è che un domani la macchina pensi come l’uomo, ma che l’uomo pensi come una macchina: ossia non pensi più.
L’AI e l’uomo insieme daranno forma al futuro. Tra le sue Forme di innovazione, Injenia ha inserito il Machine Learning da diverso tempo e, in questo campo, può supportare aziende di tutte le dimensioni.
L’approccio di Injenia parte dal business e torna al business: si parte dall’individuazione delle necessità delle organizzazioni, per poi arrivare alla sperimentazione e al deployment.
Dal 2010 Injenia è uno dei principali Google Cloud Premier Partner in Italia ed è stata la prima azienda a ottenere 4 specializzazioni, tra cui quella nel Machine Learning. Nel 2020 e nel 2022 la nostra azienda ha vinto i Digital360 Awards nella categoria AI & ML.
I nostri progetti nel campo dell’Intelligenza Artificiale mettono in campo la metodologia Human-in-the-Loop per configurare la giusta relazione tra creatività umana, esigenze di business e Machine Learning.
Gli anni di esperienza, e la nostra intuizione, ci hanno portato a una formazione e ricerca costanti in questo settore.
Oggi siamo tra i primi a dare vita a progetti sull’Intelligenza Artificiale generativa che includono la Search, dove modelli di text-mining e di ricerca semantic/full-text agevolano il reperimento dei documenti e la loro catalogazione. Ma anche il Support, per rispondere in modo rapido e personalizzato a tutte le domande e richieste del personale e dei clienti; fino ad arrivare alle funzioni di Recommendation, dove viene suggerita la Next Best Action in base alla documentazione e conoscenza aziendale.
Se hai letto fin qui, dobbiamo proprio presentarti LUCA, una piattaforma di AI integrata e integrabile che Injenia ha messo a punto per valorizzare la conoscenza aziendale, supportare persone e processi e rendere il business più efficiente.
LUCA svolge attività di ricerca, produzione e interazione automatizzate, supportate da Large Language Model e azioni di Transfer Learning con database di dati strutturati e non.
Arricchisce la knowledge base aziendale e aiuta nella produzione di nuove informazioni. È la soluzione per ridurre i tempi di risposta e di generazione di contenuti nell’organizzazione aziendale.
L’abbiamo chiamata così in ricordo di una persona che ci sta molto a cuore. Contattaci se ti interessa e vuoi implementarla nella tua azienda o semplicemente hai bisogno di Injenia per riflettere sulle possibilità dell’AI generativa nella tua organizzazione.
Per ulteriori informazioni visita ora il sito dinova.one