Negli ultimi anni, l’Intelligenza Artificiale generativa si è imposta come una delle tecnologie più promettenti, capace di influenzare e migliorare diversi aspetti della nostra vita quotidiana. Tra questi, uno dei più rilevanti è sicuramente l’impatto che può avere sulle imprese, sia in termini di efficienza operativa che di innovazione.
Che cos’è la Generative AI?
Sebbene l’Intelligenza Artificiale sia utilizzata da decenni nelle industrie di tutto il mondo, oggi sta diventando sempre più mainstream grazie all’ascesa di strumenti di Generative AI che consentono alle aziende di creare, produrre e ottimizzare contenuti in maniera autonoma.
Con il progredire della tecnologia, il potenziale dell’Intelligenza Artificiale di rivoluzionare il modo di fare business diventa ogni giorno più significativo e consente alle aziende non solo di automatizzare le attività ripetitive, ma anche di risolvere problemi complessi, snellendo i processi e incrementando di conseguenza la produttività e l’efficienza, permettendo ai dipendenti di concentrarsi su compiti più creativi e ad alto valore aggiunto.
Ma cosa si intende esattamente per Generative AI? In parole semplici, l‘IA generativa si riferisce a modelli o algoritmi che creano nuovi risultati partendo da grandi quantità di dati su cui sono stati addestrati e facendo nuove previsioni che portano a risultati unici e originali. Grazie alle tecniche di Machine Learning e Deep Learning, infatti, i modelli di Ai generativa sono in grado di analizzare dati, immagini o testi esistenti per generare nuovi contenuti che rispondano a specifiche richieste o parametri, superando le capacità umane in termini di velocità e quantità.
Tali caratteristiche fanno della Generative AI uno strumento potente per le imprese che desiderano sperimentare, innovare e crescere, in modo da rimanere competitive sul mercato e soddisfare le esigenze sempre più complesse dei clienti.
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Come funziona l’IA Generativa?
Come abbiamo già detto, l’IA generativa, detta anche GenIA, funziona attraverso l’uso di modelli di apprendimento automatico, una sottocategoria dell’Intelligenza Artificiale che crea sistemi in grado di migliorare le performance sulla base dei dati a cui sono stati esposti nel tempo.
Il processo di funzionamento della Generative Ai può essere suddiviso in alcune fasi chiave:
- Addestramento del modello: il modello di generative AI viene addestrato su un vasto set di dati che contiene esempi del tipo di contenuto che si desidera generare. Ad esempio, se si tratta di generare testo, il modello viene addestrato su enormi corpi di testo.
- Apprendimento delle caratteristiche: durante l’addestramento, il modello impara le caratteristiche e i modelli presenti nei dati di input. Questo processo coinvolge la regolazione dei pesi delle connessioni neurali all’interno del modello.
- Generazione di nuovi contenuti: una volta addestrato, il modello può generare nuovi contenuti. Ad esempio, se è stato addestrato su testo, può produrre testo in risposta a domande o continuare frasi.
- Contesto e coerenza: la forza di molti modelli generativi, come GPT-3, sta nella loro capacità di comprendere il contesto. Possono analizzare il contesto circostante e generare contenuti che sono coerenti e pertinenti alla situazione.
- Regolazione dei parametri: in alcuni casi, è possibile regolare i parametri del modello per influenzare il tipo di contenuto generato. Ad esempio, è possibile specificare uno stile di scrittura o una direzione tematica.
È importante evidenziare che l’IA generativa non “capisce” nello stesso modo in cui lo fa un essere umano, ma piuttosto si basa su modelli statistici e probabilistici appresi durante l’addestramento. La qualità della generazione dei contenuti che produce dipende fortemente dalla qualità del set di dati utilizzato per l’addestramento e dalla complessità del modello stesso. Di conseguenza per ottenere risultati ottimali, è fondamentale avere un set di dati di alta qualità e scegliere il modello più adatto alla propria applicazione.
5 strumenti di IA Generativa al servizio del business
Come riportato in un articolo pubblicato sul Time lo scorso gennaio, la generative AI sta diventando un aspetto sempre più importante nel mondo del business, indipendentemente dal settore in cui si opera, tanto che quasi il 30% dei circa 4.500 professionisti intervistati da Fishbowl ha dichiarato di aver già utilizzato ChatGPT di OpenAI o un altro programma di IA nel proprio lavoro.
Tra gli intervistati figurano dipendenti di Amazon, Bank of America, JPMorgan, Google, Twitter e Meta, un segno che il potenziale della Generative AI è ormai riconosciuto anche dalle più grandi aziende a livello internazionale.
Ma quali sono i principali strumenti di Generative AI che possono fare la differenza per una grande aziende così come per una PMI? Ecco una breve panoramica dei cinque più utilizzati:
- ChatGPT e Bard: sono due dei più popolari strumenti di Generative AI, sviluppati rispettivamente da OpenAi e Google. Possono essere utilizzati per scrivere contenuti per un blog, trovare il nome giusto e più accattivante per un prodotto o servizio, oppure per fare un brainstorming di idee per una nuova campagna di marketing.
- Midjourney: questa tecnologia è in grado di creare immagini inedite a partire da descrizioni testuali. Basta seguire le indicazioni della piattaforma per creare un prompt, ossia una breve frase che il bot Midjourney interpreta per produrre un’immagine. Il Midjourney Bot scompone le parole e le frasi di un prompt in pezzi più piccoli, chiamati token, che vengono confrontati con i dati di addestramento e quindi utilizzati per generare un’immagine. Un prompt ben fatto può aiutare il modello a generare immagini coerenti e di alta qualità, uniche ed emozionanti.
- DeepL: il traduttore DeepL è un altro esempio di come l’IA generativa possa essere utilizzata per migliorare le performance delle attività quotidiane. Grazie al Deep Learning, la piattaforma riesce a produrre traduzioni di testi molto più accurate rispetto ad altri strumenti disponibili online. In questo modo, le aziende di qualsiasi dimensione e settore possono raggiungere un pubblico globale, senza preoccuparsi dei possibili errori di traduzione, aumentando il loro potenziale di crescita.
- Chatbot: si tratta di applicazioni progettate per simulare una conversazione umana e possono essere integrate in varie piattaforme, come siti web, app di messaggistica, social media, e molto altro. L’obiettivo principale di un chatbot è interagire con gli utenti in modo naturale, rispondendo alle domande, fornendo informazioni, assistenza o persino intrattenimento. In sostanza, i chatbot sono strumenti versatili che possono essere impiegati in una vasta gamma di contesti, dal supporto clienti all’automazione di compiti ripetitivi.
- Sistemi di pagamento digitali: un altro ambito in cui l’IA generativa sta dimostrando di essere molto efficace è la prevenzione delle frodi nel mondo dei pagamenti digitali. Tecnologie come il già citato Machine Learning o il sempre più diffuso riconoscimento biometrico possono essere utilizzate per analizzare i dati relativi alle transazioni e identificare anomalie o comportamenti sospetti, allo scopo di proteggere le aziende e i loro clienti da eventuali attività fraudolente.
