Uno degli utilizzi principali dell’Intelligenza artificiale generativa è quello dei chatbot, i sistemi che consentono di rispondere a richieste degli utenti in linguaggio naturale. Ma in realtà le applicazioni aziendali dell’Intelligenza artificiale generativa sono molteplici e sempre più innovative: questa tecnologia può generare nuovi contenuti realistici, come immagini, video, musica e testi, basandosi su dati di addestramento e senza ripeterli. Ma le sue potenzialità vanno ben oltre la creatività artistica.
La rivoluzione dell’Ai generativa nelle applicazioni B2B
Settori come la progettazione di farmaci, la progettazione di chip e lo sviluppo di materiali stanno sfruttando l’Ai generativa per fare passi avanti significativi: grazie a modelli di base alimentati da una vasta quantità di dati non etichettati, questa tecnologia può essere adattata per diverse attività, offrendo risultati predittivi di grande valore.
Inoltre l’Ai generativa è in grado di rispondere a richieste di linguaggio naturale senza necessità di conoscenze tecniche o l’inserimento di codice. Questa semplicità d’uso la rende accessibile anche a chi non è esperto di programmazione. L’obiettivo è di permettere a qualsiasi utente di ottenere contenuti creativi personalizzati, senza dover diventare un esperto di Ai.
Grazie a queste caratteristiche l’Ai generativa rappresenta una svolta nel mondo dell’innovazione, aprendo nuove opportunità per le imprese che desiderano creare contenuti unici e di qualità.
L’ascesa dell’Ai generativa
Le prime applicazioni dell’Intelligenza artificiale generativa e le sue potenzialità hanno iniziato a essere chiare dal 2020, ma dalla fine del 2022 questa tecnologia è sotto i riflettori grazie al lancio di ChatGpt, un chatbot capace di interazioni “umane”, sviluppato da OpenAI.
La via aperta da ChatGpt, però, è soltanto una delle applicazioni innovative dell’Ai generativa. Gartner prevede infatti che questa tecnologia rappresenterà una vera e propria rivoluzione, che avrà un impatto sulla società paragonabile a quello della macchina a vapore, dell’elettricità e di Internet.
Ma nonostante l’euforia iniziale, si prevede che l’hype sia destinato a diminuire man mano che la tecnologia verrà implementata concretamente. In ogni caso l’impatto dell’Ai generativa continuerà secondo Gartner a crescere, poiché sempre più persone e aziende scopriranno l’ampia gamma di possibilità che questa tecnologia offre per la vita quotidiana e per il mondo business ed enterprise.
Automazione e miglioramento della user experience
I modelli fondamentali dell’intelligenza artificiale generativa consentono di automatizzare processi aziendali e IT, potenziare sia le persone che le macchine e migliorare l’esperienza del cliente.
Tra i vantaggi dell’Ai generativa ci sono una maggiore velocità nello sviluppo dei prodotti, un’esperienza migliore per i clienti e un aumento della produttività dei dipendenti. Tuttavia, è importante considerare ogni caso specifico, poiché l’IA generativa può creare prodotti non abbastanza accurati o influenzati da pregiudizi. Per questo motivo rimane fondamentale che a validare i risultati e garantirne la correttezza, spiega Gartner, siano operatori umani.
Secondo un sondaggio condotto da Gartner su oltre 2.500 dirigenti, il 38% ha indicato che l’obiettivo principale degli investimenti in IA generativa è migliorare l’esperienza e la fedeltà dei clienti. Altri obiettivi sono la crescita dei ricavi (26%), l’ottimizzazione dei costi (17%) e la continuità aziendale (7%).
I rischi e le sfide dell’Ai generativa
L’intelligenza artificiale generativa presenta rischi in continua evoluzione. Il cybercrime ad esempio sfrutta questa tecnologia per creare “deep fake” e truffe sempre più sofisticate. C’è poi la questione della conformità degli strumenti di Ai generativa al Gdpr, il regolamento europeo sulla protezione dei dati personali, e alle leggi sul copyright, che richiedono attenzione nell’utilizzo aziendale.
I rischi da monitorare includono inoltre la mancanza di trasparenza e la produzione di risposte inaccurate. È fondamentale – spiega Gartner – valutare l’accuratezza e l’utilità degli output prima di diffondere informazioni. Inoltre, bisogna prestare attenzione ai possibili pregiudizi e proteggere la proprietà intellettuale nel momento in cui i dati inseriti in ChatGPT diventino pubblici.
Nel campo della sicurezza informatica sono in aumento gli attacchi informatici e le frodi che sfruttano l’AI generativa, come nel caso dell’ingegneria sociale tramite deep fake. Per questo motivo le aziende devono adottare controlli che siano in grado di mitigare i rischi e verificare la copertura delle violazioni legate all’IA nelle polizze di assicurazione informatica.
Non ultima, la sostenibilità: l’AI generativa richiede l’utilizzo di grandi quantità di energia: scegliere fornitori che riducono il consumo energetico e utilizzano energie rinnovabili di alta qualità – sottolinea Gartner – può mitigare l’impatto ambientale e favorire gli obiettivi aziendali di sostenibilità.
I casi d’uso emergenti a breve e lungo termine
Tra i settori in cui l’intelligenza artificiale generativa sta mostrando i risultati più interessanti e i progressi più rapidi ci sono la ricerca scientifica e nella commercializzazione delle tecnologie.
Tra le principali applicazioni pratiche troviamo la possibilità di creare e migliorare contenuti scritti, generando bozze di testi in uno stile e una lunghezza desiderati. Inoltre, è possibile ottenere risposte alle domande e scoprire informazioni basate sui dati di input. La manipolazione del tono del testo permette di rendere il linguaggio più morbido o professionale, mentre la sintesi consente di ottenere versioni più brevi di conversazioni, articoli, email e pagine web.
L’utilizzo dell’intelligenza artificiale generativa può semplificare la suddivisione dei titoli, creare schemi e estrarre i contenuti chiave. Inoltre, è possibile classificare i contenuti in base a specifici criteri come il sentiment o l’argomento.
Le prestazioni dei chatbot possono essere notevolmente migliorate grazie alla generazione di flussi di interazione più accurati e alla classificazione del sentiment dell’intera conversazione. Inoltre, questa tecnologia può essere utilizzata per generare, tradurre, spiegare e verificare il codice software.
Ma non è tutto: ci sono anche casi d’uso emergenti che avranno un impatto a lungo termine. Ad esempio, è possibile creare immagini mediche che mostrano lo sviluppo futuro di una malattia, utilizzare dati sintetici per ampliare dataset scarsi, mitigare il bias e preservare la privacy dei dati.
Le opportunità per il business
L’intelligenza artificiale generativa offre opportunità innovative per aumentare i ricavi, ridurre i costi, migliorare la produttività e gestire i rischi in modo più efficace. Secondo Gartner, queste opportunità si dividono in tre categorie chiave.
- Per quanto riguarda i ricavi, l’Ai generativa permette lo sviluppo rapido di nuovi prodotti come farmaci innovativi, detergenti ecologici, aromi e fragranze originali e leghe metalliche avanzate. Le imprese che adottano l’Ai generativa, spiega ancora Gartner, possono beneficiare di nuovi canali di ricavi.
- Dal punto di vista dei costi e della produttività, l’IA generativa potenzia le capacità dei lavoratori, aiutandoli a creare e modificare testi, immagini e altri media in modo più efficiente. Inoltre, semplifica e riassume i contenuti, genera e traduce codice software e migliora le prestazioni dei chatbot. Questa tecnologia ottimizza anche le competenze dei dipendenti, accelerando il processo di apprendimento e ampliando le loro capacità.
- Per quanto riguarda la gestione dei rischi, l’IA generativa offre strumenti avanzati per l’analisi dei dati, consentendo alle imprese di identificare e mitigare i rischi in modo tempestivo. Inoltre, contribuisce alla sostenibilità aziendale, aiutando le imprese a conformarsi alle normative ambientali, ridurre gli asset bloccati e integrare la sostenibilità nella pianificazione delle decisioni e nel design dei prodotti.
I business più impattati dall’Ai generativa
L’Ai generativa avrà un impatto significativo su diverse industries. Nel settore farmaceutico, secondo i dati Gartner, entro il 2025 oltre il 30% dei nuovi farmaci e materiali sarà scoperto utilizzando tecniche di AI generativa, riducendo i costi e il tempo necessario per la scoperta di nuovi trattamenti. Nel marketing, si prevede che entro il 2025 il 30% dei messaggi di grandi organizzazioni sarà generato sinteticamente, grazie all’utilizzo di generatori di testo come GPT-3 per creare copie di marketing e pubblicità personalizzate. Nelle industrie manifatturiera, automobilistica, aerospaziale e difesa, il design generativo accelera il processo di progettazione producendo una serie di soluzioni potenziali ottimizzate per raggiungere specifici obiettivi e vincoli.
Le best practice aziendali per l’utilizzo dell’Ai generativa
L’utilizzo dell’intelligenza artificiale generativa richiede l’adozione di alcune best practice. Innanzitutto, è fondamentale integrare tecnologie che offrano fiducia e trasparenza per garantire l’affidabilità e la comprensibilità delle soluzioni generative.
I leader aziendali, spiega Gartner, devono seguire linee guida etiche, come effettuare test approfonditi con gli stakeholder interni e i casi d’uso dei dipendenti per evitare problemi che potrebbero danneggiare l’immagine dell’azienda. È inoltre essenziale essere trasparenti con le persone che interagiscono con l’IA generativa, comunicando chiaramente che si sta interagendo con una macchina.
Per garantire l’affidabilità dei modelli, è necessario implementare processi e regole per monitorare i pregiudizi e convalidare i risultati. Quanto alla privacy e alla sicurezza dei dati, è essenziale ottenere tutte le autorizzazioni del caso per l’utilizzo dei dati sensibili e confermare che non verranno utilizzati al di fuori dell’organizzazione. Infine, è consigliabile procedere con cautela e mantenere il modello generativo in fase beta per un periodo prolungato, per gestire le aspettative e migliorare gradualmente i risultati.
Gli impatti dell’Ai generativa sul lavoro del futuro
L’impatto dell’intelligenza artificiale generativa sul futuro del lavoro è destinato a essere significativo. Con l’avanzare della tecnologia, i lavoratori dovranno adattarsi a nuovi ruoli e competenze. La creazione di contenuti sarà trasformata dall’Ai genertiva, richiedendo ai professionisti di diventare editor di contenuti anziché creatori. Questo cambio di paradigma richiederà una formazione specifica.
Inoltre, le applicazioni diventeranno più conversazionali e proattive, offrendo una nuova esperienza utente. I modelli di IA generativa andranno oltre la semplice risposta alle domande, suggerendo alternative e migliorando la produttività dei lavoratori. Ma in ogni caso, evidenzia Gartner, l’adattamento all’AI generativa varierà a seconda dell’industria, della posizione e della dimensione dell’azienda.
Da dove iniziare con l’Ai generativa?
Molte aziende stanno sperimentando l’intelligenza artificiale generativa per la generazione di codice, testi o design visivi. Tre le strade possibili secondo le indicazioni di gartner. La prima è quella “pronta all’uso”: utilizzare un modello già disponibile, inserendo dei prompt. Ad esempio, si può chiedere al modello di creare una descrizione di lavoro per un programmatore o suggerire oggetti di email per una campagna di marketing.
C’è poi la strada dell’ingegneria dei prompt: programmare e collegare un software per sfruttare un modello esistente. Questo approccio permette di utilizzare servizi pubblici proteggendo la proprietà intellettuale e sfruttando dati privati per ottenere risposte più precise e personalizzate. Ad esempio, si può creare un assistente virtuale per rispondere alle domande dei dipendenti sulle politiche aziendali.
Infine Gartner indica la personalizzazione: se si desidera un livello di flessibilità maggiore, è possibile adattare un modello esistente aggiungendo livelli o dati proprietari. Anche se più costoso, questo permette di ottenere risultati su misura per le esigenze specifiche dell’azienda.
Le previsioni di Gartner sull’Ai generativa
Secondo le previsioni di Gartner, l’Ai generativa avrà un impatto significativo sulle imprese nei prossimi cinque anni. Si prevede che entro il 2024, il 40% delle applicazioni aziendali includerà l’Ai conversazionale integrata, rispetto al 5% attuale. Entro il 2025, il 30% delle imprese avrà adottato una strategia di sviluppo e test potenziata dall’Ai, rispetto al 5% del 2021. Inoltre, si stima che entro il 2026, l’IA di progettazione generativa automatizzerà il 60% dello sforzo di progettazione per nuovi siti web e app mobili. Inoltre, oltre 100 milioni di persone si prevede che utilizzeranno “robocolleghi” per contribuire al proprio lavoro. Infine, entro il 2027, si stima che quasi il 15% delle nuove applicazioni sarà generato automaticamente dall’IA senza intervento umano, una pratica che non è ancora comune oggi.
I principali player sul mercato
Il mercato dell’IA generativa è in piena espansione, con numerosi fornitori specializzati finanziati da capitali di rischio e una crescente presenza di modelli open-source. Grandi aziende come Salesforce, Sap, Microsoft, Google, Amazon Web Services (Aws) e Ibm hanno investito ingenti risorse per sviluppare modelli fondamentali su cui si basano servizi come ChatGpt.
Google – evidenza Gartner – ha sviluppato i modelli di linguaggio Palm e Bard, che sono stati integrati nelle sue applicazioni per il luogo di lavoro, raggiungendo così un vasto pubblico.
Microsoft e OpenAI stanno avanzando nella stessa direzione, integrando la tecnologia di IA generativa nei loro prodotti, con il vantaggio di avere ChatGpt come punto di forza.
Amazon ha stretto una partnership con Hugging Face per sviluppare soluzioni basate su modelli di linguaggio open-source. Inoltre, Amazon offre Bedrock, che consente l’accesso all’IA generativa tramite il cloud di Aws, e ha annunciato i piani per Titan, un set di due modelli di IA per migliorare ricerche e personalizzazione.
Ibm, dal canto suo – conclude Gartner – dispone di vari modelli fondamentali e ha una solida capacità di personalizzazione sia dei propri modelli che di quelli di terze parti, attraverso l’uso di dati e il riallenamento del modello.
