Casi d'uso dell'AI generativa per le aziende

Gli strumenti basati sull'AI generativa come ChatGPT, Google Gemini, Microsoft Copilot, Claude e Perplexity generano contenuti che includono testi (qualsiasi cosa, dalle e-mail alla poesia), immagini e video. Questi strumenti possono anche codificare, analizzare dati, fare brainstorming di idee, supportare la comunicazione in tempo reale, risolvere problemi matematici complessi e molto altro. L'AI generativa rappresenta un progresso significativo nel deep learning e nello sviluppo dell'AI, e per alcuni che si tratta di una ulteriore passo verso lo sviluppo dell'AI forte.

I computer sono diventati strumenti ben più complessi di semplici dispositivi per l'elaborazione di numeri. Ora sono in grado di eseguire l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP), così come di cogliere il contesto e mostrare capacità creative. 

Grazie all'AI generativa, le organizzazioni possono utilizzare le macchine per: 

• Trovare rapidamente insight nascosti in montagne di testo non strutturato, aprendo la strada a un processo decisionale più informato
  
• Automatizzare le attività noiose e ripetitive
  
• Semplificare i workflow grazie alla creazione di contenuti personalizzati, descrizioni dei prodotti su misura e testi pronti per il mercato
  
• Progettare contenuti, campagne pubblicitarie e prodotti innovativi che creano esperienze migliori per i clienti

Al centro dell'AI generativa si trovano enormi database e vaste librerie di testi, immagini, codice e altri tipi di dati. Come studenti diligenti, questi modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) assorbono informazioni e identificano modelli, strutture e relazioni tra i punti dati. Apprendono la grammatica della poesia, le pennellate artistiche e le melodie musicali.

L'AI generativa utilizza algoritmi e tecniche avanzati di machine learning e reti neurali per analizzare questi pattern e creare modelli statistici. Immaginiamo ogni punto dati come una sfera luminosa posizionata su un vasto paesaggio multidimensionale. Il modello mappa meticolosamente queste sfere, calcolando le relative altezze, le valli, i pendii leggeri e le scogliere frastagliate per creare una mappa delle probabilità, una guida per prevedere dove, molto probabilmente, atterrerà la sfera successiva (ovvero il contenuto generato).

Ora, quando l'utente fornisce un suggerimento - una parola, uno schizzo, un frammento musicale o una riga di codice - il suggerimento agisce come un faro, attirando il modello verso una regione specifica della mappa di probabilità. Il modello naviga poi in questo paesaggio, scegliendo in modo probabilistico il prossimo elemento, quello ancora successivo e via dicendo, guidato dai modelli che ha imparato e dal suggerimento dell'utente.

Ogni output è unico ma statisticamente legato ai dati da cui il modello ha appreso. Non si tratta semplicemente di copiare e incollare; si tratta di costruire in modo creativo su una base di conoscenza alimentata dalla probabilità e da un prompt guida.

Sebbene i modelli avanzati possano gestire tipi di dati diversi, alcuni eccellono in attività specifiche, come la generazione di testi, il riepilogo delle informazioni o la creazione di immagini. Inoltre, poiché la qualità degli output dipende fortemente dai dati di addestramento, dalla regolazione dei parametri del modello e dal prompt engineering, l'approvvigionamento responsabile dei dati e la mitigazione dei bias sono essenziali.

Immaginiamo di addestrare un modello di AI generativa su un set di dati composto solo da romanzi rosa. Il risultato sarà inutilizzabile se un utente richiede al modello di scrivere un articolo di cronaca. Incorporando fonti di dati diversificate e accurate, i modelli AI possono essere addestrati per essere più informativi e oggettivi. 

L'AI generativa è uno strumento potente, ma in che modo le organizzazioni possono sfruttarne la potenza efficacemente e a basso costo? Lo strumento sta accelerando i costi di calcolo. Il costo medio dell'elaborazione è in forte aumento e il 70% dei dirigenti afferma che l'AI generativa sta svolgendo un ruolo chiave nel causare questo aumento.¹

Tuttavia, l'AI generativa può anche consentire di fare di più con i budget destinati alle elaborazioni. Il 73% dei dirigenti concorda sul fatto che la gen AI possa rendere più efficiente l'uso delle risorse informatiche e sta già mettendo in pratica questa teoria. Ad esempio, il 67% delle organizzazioni utilizza l'AI generativa per accelerare lo sviluppo di modelli, algoritmi e applicazioni nuovi e più efficienti. Il 65% delle organizzazioni utilizza la gen AI per ridurre le risorse di elaborazione necessarie, automatizzando le attività.¹

Non tutte le applicazioni di gen AI sono uguali. Ogni caso d'uso ha i propri requisiti di calcolo, dati e privacy. Tuttavia, per usufruire dei grandi vantaggi dell'AI generativa, la maggior parte delle aziende sta perseguendo due strade:

Strumenti pronti all'uso: si tratta dell'opzione "AI per tutti", dove piattaforme come ChatGPT vengono pre-addestrate su vasti set di dati, consentendo agli utenti di sfruttarne le capacità generative senza reinventare tutto. Le organizzazioni possono mettere a punto questi modelli con dati specifici, indirizzandoli verso output su misura per specifiche esigenze aziendali. Le interfacce user-friendly e gli strumenti di integrazione li rendono accessibili anche ai meno esperti.

Queste opzioni pubbliche offrono un controllo limitato, una minore personalizzazione del comportamento e degli output dei modelli e il potenziale rischio di bias ereditati dai modelli pre-addestrati.

Modelli con addestramento personalizzato: la maggior parte delle organizzazioni non può produrre o supportare l'intelligenza artificiale senza una solida partnership. Gli innovatori che desiderano un'AI su misura possono scegliere un foundation model come GPT-4.5 o BERT di OpenAI e fornirgli i propri dati. Questo addestramento personalizzato plasma il modello in un'AI generativa su misura, perfettamente allineata agli obiettivi aziendali. Il processo richiede competenze e risorse di alto livello, tuttavia i risultati sono conformi, personalizzati e specifici per l'azienda.

L'opzione migliore per un'organizzazione aziendale dipende dalle sue esigenze specifiche, dalle risorse e dalle capacità tecniche che possiede. Se la velocità, l'accessibilità e la facilità d'uso sono priorità, gli strumenti pronti all'uso potrebbero essere la scelta migliore. Se la personalizzazione, il controllo e la mitigazione dei pregiudizi sono fondamentali, i modelli addestrati su misura potrebbero essere potrebbero essere più adatti.

Il successo nell'applicazione dell'AI generativa si ottiene adottando un approccio basato sui casi d'uso, concentrandosi sui problemi dell'azienda e su come l'AI generativa può risolverli. Tra gli aspetti da considerare con attenzione figurano:

• Stack tecnologico: assicurati che la tua infrastruttura tecnologica esistente sia in grado di gestire le esigenze dei modelli AI e del trattamento dei dati.
  
  
• Abbinamento di modelli: scegli un modello di AI generativa adatto alle tue esigenze specifiche.
  
  
• Lavoro di squadra: scegli un team e fornitori con competenze specifiche a livello di AI e data science, così come nel tuo settore. Questo team interdisciplinare garantirà il successo dell'AI generativa.
  
  
• Dati: se entra spazzatura, esce spazzatura. Dati di alta qualità e pertinenti sono il carburante che alimenta il successo dell'AI generativa. Investi in strategie di raccolta e pulizia dei dati affinché il tuo motore funzioni in modo fluido.

L'uso dell'AI generativa si è diffuso rapidamente in vari settori e funzioni aziendali in tutto il mondo. Il marketing e le vendite si sono mossi rapidamente e stanno già integrando l'AI generativa nei propri workflow. Per qualsiasi disciplina che si basi sulla produzione di elevati volumi di contenuti, scritti o realizzati in altro modo, è impossibile rinunciare alla velocità e alla portata con cui l'AI generativa è in grado di creare nuovi contenuti e asset utili.  

Gli sviluppatori di software utilizzano l'AI generativa per scrivere, aggiornare e mantenere il codice, automatizzare il debug e assistere nei test delle app durante il loro sviluppo. Gli strumenti di codifica basati su AI possono anche gestire correzioni di bug e attività di test, oltre a fornire i vari tipi di documentazione di cui un programmatore potrebbe necessitare. Ciò include documentazione tecnica, manuali utente e altri materiali pertinenti che accompagnano lo sviluppo del software.

Il servizio clienti ha superato le altre funzioni diventando la priorità numero uno dei CEO nell'AI generativa.² I chatbot e gli agenti virtuali basati su AI accedono ed elaborano grandi quantità di informazioni per rispondere con precisione alle domande dei clienti e degli agenti umani. Possono condurre conversazioni naturali, offrendo supporto 24 ore su 24 e fornendo risposte sensibili al contesto. Questi assistenti avanzati migliorano l'esperienza dell'utente riducendo al contempo la necessità di un intervento umano. L'AI viene utilizzata anche per analizzare il sentiment dei clienti e migliorare le interazioni con i servizi. L'AI generativa scrive anche e-mail di follow-up, riassume i ticket di assistenza e crea articoli della knowledge base per migliorare le opzioni self-service.

Gli strumenti basati su AI per l'insegnamento, la generazione di contenuti e l'assegnazione automatica dei voti stanno prendendo sempre più piede. L'AI aiuta gli insegnanti a sviluppare esperienze di apprendimento personalizzate, riassumere i materiali di ricerca e automatizzare le attività amministrative. Tuttavia, persistono preoccupazioni sulla privacy dei dati, sulla disinformazione e sull'integrità accademica.

L'AI analizza le tendenze del mercato, genera report e automatizza le previsioni finanziarie per investitori e analisti. Gli algoritmi di trading basati su AI e i consigli finanziari personalizzati stanno diventando sempre più comuni.

Per supportare il rilevamento delle frodi e la gestione del rischio, l'AI generativa può rapidamente scansionare e riepilogare grandi quantità di dati al fine di identificare modelli o anomalie, aiutando gli assicuratori e i liquidatori a ottimizzare i risultati. La gen AI genera report e insight personalizzati, semplificando il processo decisionale. L'AI generativa aiuta a prevenire le minacce informatiche e le transazioni fraudolente, migliorando la sicurezza e la conformità nei servizi finanziari.

Le immagini e i video generati dall'AI semplificano la creazione di contenuti senza richiedere attrezzature né interventi da parte degli esseri umani. Le organizzazioni utilizzano l'AI per la produzione e l'animazione di video localizzati. Gli strumenti di AI possono ora generare contenuti video di alta qualità, riducendo i costi di produzione e aumentando le possibilità creative. Gli utenti utilizzano anche generatori di immagini come DALL per modificare foto personali e creare foto aziendali dall'aspetto professionale da utilizzare su Slack o LinkedIn.

L'AI generativa sta trasformando le scienze biologiche a livello di documentazione medica, diagnostica, coinvolgimento dei pazienti e scoperta di nuovi farmaci. Gli strumenti basati su AI riassumono l'anamnesi dei pazienti, i risultati di laboratorio e le cartelle cliniche, consentendo ai medici di prendere decisioni più rapide e informate. L'AI generativa è sempre più utilizzata nell'imaging medico e nell'interpretazione di raggi X, risonanze magnetiche ed ecografie per individuare fratture e patologie. Per la creazione di nuovi farmaci, l'AI generativa sta modellando strutture molecolari, prevedendo l'efficacia di nuovi composti e accelerando lo sviluppo di nuovi trattamenti. Gli assistenti virtuali con tecnologia AI aiutano i pazienti rispondendo a domande relative allo stato di salute, programmando appuntamenti e inviando promemoria sui farmaci. L'AI generativa sta anche automatizzando attività amministrative come la trascrizione delle note, l'elaborazione dei rimborsi assicurativi e la fatturazione. Normative rigorose come l'HIPAA, insieme ai timori relativi alla privacy dei dati, i pregiudizi e l'etica, rimangono le principali problematiche.

L'AI generativa semplifica le assunzioni, l'onboarding e lo sviluppo professionale dei dipendenti. Riassume i curriculum, assiste i reclutatori nello screening dei candidati e automatizza la programmazione dei colloqui. Durante l'onboarding, personalizza i materiali di formazione in base ai ruoli. Per la gestione delle prestazioni, genera modelli di revisione strutturati e insight sullo sviluppo professionale. I portali di AI conversazionale possono fornire ai dipendenti un feedback e identificare le aree da migliorare senza l'intervento del management. La gen AI può anche analizzare le tendenze della forza lavoro e prevedere il rischio di turnover. 

Le soluzioni di AI generativa sono sempre più adottate per l'elaborazione delle richieste di rimborso, il rilevamento delle frodi e la valutazione dei rischi. Gli strumenti di AI analizzano le policy, automatizzano le sottoscrizioni e migliorano le interazioni con i clienti, sebbene la conformità normativa rimanga un aspetto chiave.

L'AI riassume contratti, documenti legali e regolamenti, aiutando i professionisti nella ricerca e nel monitoraggio della conformità. Gli strumenti di AI aiutano a identificare i rischi, così come a generare report e a semplificare i processi di due diligence in ambiento legale e normativo.

I product designer utilizzano sempre più spesso l'AI generativa per ottimizzare i concetti di progettazione su larga scala. Contribuisce all'ottimizzazione strutturale che aiuta a garantire prodotti resistenti e durevoli che utilizzano una quantità minima di materiale, con una conseguente riduzione dei costi e dei prezzi. Il design basato su AI generativa ha il massimo impatto quando è integrato in tutto il ciclo di vita dello sviluppo del prodotto, dall'idea iniziale alla produzione e all'approvvigionamento. Inoltre, i product manager utilizzano l'AI generativa per consolidare il feedback degli utenti in modo che i prodotti possano essere migliorati.

L'AI automatizza la generazione di attività e attività secondarie, prevede le tempistiche e il fabbisogno di risorse, riassume i documenti essenziali e aiuta nella previsione del rischio. Consente ai project manager di concentrarsi su una strategia di livello superiore piuttosto che sulla gestione aziendale quotidiana.

Il 76% dei CMO afferma che l'AI generativa cambierà il modo in cui il marketing opera e sempre il 76% afferma anche che l'incapacità di adottare rapidamente l'AI generativa danneggerà in modo significativo la loro capacità di rimanere competitivi^. 3 L'AI generativa supporta un marketing iper-personalizzato su tutti i canali. I prompt e gli input ben sviluppati guidano i modelli linguistici di grandi dimensioni nella realizzazione di contenuti creativi per e-mail, blog, post sui social media, pagine di prodotti e siti web. I generatori di linguaggio personalizzati possono essere addestrati in base al tono e alla voce del brand di un'organizzazione, così da corrispondere accuratamente ai contenuti precedenti, mentre i contenuti esistenti possono essere rivisti e modificati. La gen AI fornisce metriche e analisi approfondite sul comportamento dei clienti, può indirizzare e segmentare dinamicamente il pubblico e può identificare lead di alta qualità. 

L'89% dei dirigenti ha riferito che gli investimenti chiave nell'automazione includeranno funzionalità di AI generativa, mentre il 19% afferma che l'AI generativa sarà di vitale importanza per il futuro dell'automazione della loro supply chain.⁴ L'AI generativa sta trasformando la supply chain, i workflow e l'efficienza operativa nel settore automobilistico e in altri settori migliorando la logistica, l'inventario e il forecasting. Grazie al maggiore livello di visibilità e trasparenza, le organizzazioni sono in grado di reagire immediatamente ai rischi, anziché attendere che i partner segnalino i problemi. L'integrazione di dati puliti e affidabili provenienti dall'intera supply chain consente di alimentare un LLM al quale le persone in tutto il settore possono accedere per ottenere informazioni precise e in tempo reale.

L'AI crea set di dati sintetici per addestrare modelli, testare prodotti e simulare scenari del mondo reale. Ciò riduce la dipendenza da dati sensibili o costosi del mondo reale, accelerando i cicli di sviluppo e migliorando le prestazioni dei modelli AI.

Sebbene il potenziale dell'AI generativa sia a dir poco stupefacente per molte organizzazioni, navigare in questo panorama richiede un equilibrio tra progresso e prudenza.

• Proteggere i dati sensibili: utilizza solo dati resi anonimi e non sensibili per evitare di esporre informazioni riservate e per rispettare le normative.
  
  
• Aggiornarsi costantemente: segui le notizie del settore per identificare gli strumenti affidabili ed evitare pratiche di AI non etiche.
  
  
• Sviluppare una politica sull'AI: crea linee guida per l'uso interno dell'AI e per gli investimenti in strumenti di terze parti, attingendo ai modelli disponibili.
  
  
• Investire nel miglioramento delle competenze: gli investimenti nei programmi di reskilling e upskilling sono fondamentali, poiché consentono ai lavoratori di sviluppare competenze resistenti all'automazione.

L'ascesa dell'AI generativa sembra avere aumentato l'interesse per il più ampio insieme di funzionalità dell'AI. Secondo un sondaggio di McKinsey⁵, l'adozione dell'AI nelle organizzazioni degli intervistati si è attestata a circa il 50% per sei anni prima di balzare al 72% nel 2024. Per quanto riguarda il valore dell'AI generativa, lo stesso sondaggio ha rilevato che le organizzazioni notano molto spesso riduzioni significative dei costi derivanti dall'uso dell'AI generativa nelle Risorse umane (HR). I rispondenti segnalano più comunemente aumenti significativi dei ricavi (superiori al 5%) nella gestione della supply chain e degli inventari.

L'AI generativa continuerà a trasformare le operazioni aziendali in vari settori, proprio come lo smartphone ha trasformato la comunicazione e la produttività aziendale. Dall'automazione di compiti banali alla promozione della creatività nella creazione di contenuti e oltre, il potenziale dell'AI generativa è vasto e variegato.

Via via che questi strumenti si diffondono sempre più sul luogo di lavoro, introdurranno inevitabilmente cambiamenti nei ruoli lavorativi e richiederanno nuove competenze. A questi sviluppi si accompagna inevitabilmente un maggiore uso improprio delle capacità generative. Gli esperti prevedono che i pregiudizi rimarranno un aspetto persistente della maggior parte dei modelli di AI generativa. Via via che gli utenti acquisiranno il potere di creare diverse forme di contenuti, tra cui immagini, audio, testi e video, si prevede che la probabilità di un uso improprio doloso aumenterà. Questo scenario sottolinea l'importanza di sviluppare meccanismi solidi per mitigare tali rischi e garantire l'uso responsabile delle tecnologie di AI generativa.

La gestione delle considerazioni etiche, la massima sicurezza dei dati e l'adattamento alle best practice in evoluzione sono fondamentali. Per le aziende pronte a esplorare l'intero spettro delle possibilità offerte dall'AI generativa, consigli e approfondimenti sono a portata di clic. Scopri di più su come utilizzare la potenza dell'AI generativa per la tua azienda esplorando il portfolio di prodotti AI IBM watsonx.